کامپیوترها دست‌به‌دست انسان می‌دهند، اطلاعات را آنالیز می‌کنند و دانش مدفون شده در آن‌ها را استخراج می‌کنند؛ این داستان علم داده یا همان دیتا ساینس است. متخصصان علم داده برای اینکه از ظرفیت کامپیوترها استفاده کنند، باید با زبان‌های برنامه‌نویسی آشنایی داشته باشند. زبان‌هایی که بعضی از آن‌ها به صورت تخصصی برای این دانش طراحی شده و برخی دیگر نیز چندمنظوره هستند.
اگرچه تنوع زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب برای دیتا ساینس بسیار بالاست، اما همه می‌دانند که علوم داده با پایتون معنا پیدا می‌کند. نمودار زیر پرتقاضاترین مهارت‌های متخصصان علوم داده در جهان را نشان می‌دهد که پایتون با قدرت در صدر آن قرار دارد.

اما سؤال اینجاست که چرا پایتون اینقدر محبوب است؟ این زبان چه ویژگی‌هایی دارد که اکثر فعالان حوزه دیتا ساینس از آن استفاده می‌کنند؟ در این بلاگ قصد دارم ۵ دلیل اصلی که باعث می‌شود علم داده با پایتون چنین سازگاری داشته باشد را بیان کنم.

• یادگیری آسان

یکی از عللی که باعث می‌شود متخصصان علوم داده با پایتون کار کنند، آسان بودن یادگیری آن است. زبان پایتون آنقدر ساده طراحی شده که می‌توان آن را به یک بچه ۱۰ ساله نیز آموزش داد. امروزه منابع مختلفی برای آموزش پایتون در داخل کشور وجود دارند که می‌توانید به صورت حضوری یا آنلاین این زبان محبوب را در کوتاه‌ترین زمان ممکن (بسیار کوتاه‌تر از زمان‌هایی آموزش آر یا جاوا) آموزش ببینید و از آن درآمد کسب کنید.

چرا مردم از پایتون استفاده می‌کنند:

1. چون یادگیری آن بسیار آسان است.
2. منحنی یادگیری پایتون از هر زبان برنامه‌نویسی دیگری آسان‌تر است.
3. زبان پایتون به زبان انسانی شباهت بسیاری دارد.

برای چاپ عبارت Hello world در پایتون باید کد: print(“Hello world”) را تایپ کنید. می‌بینید چقدر به زبان انسان نزدیک است. دستور پرینت (واژه انگلیسی به معنای چاپ کردن) دقیقا کاربردی معادل معنای واژگانی آن دارد، که این مسئله برای اکثر دستورها پایتون صادق است.

– حالا اگه همین عبارت رو می‌خواستید در زبان دیگری مثل C++ چاپ کنید، باید از دستورcout << “hello world” استفاده می‌کردید که هیچ معنایی خاصی رو در ذهن شما  تداعی نمی‌کرد، حتی بعید می‌دونم برای خود خالق زبان C هم معنای خاصی داشته!

هرچه یک زبان برنامه‌نویسی دشوارتر باشد، کدنویسی در آن با سطرهای بیشتری همراه است. پایتون زبانی است که کدنویسی در آن با کمترین سطر ممکن انجام می‌شود. امروزه اکثر شرکت‌های بزرگ، علوم داده با پایتون را به کارمندان خود می‌آموزند تا طول دوره آمادگی آن‌ها را کاهش دهند.

یادگیری علم داده با پایتون طیف وسیعی از منابع اینترنتی را در اختیار شما قرار می‌دهد؛ شامل کتابخانه‌های منبع باز (open-source)، دوره‌های آموزشی و حضور در اجتماعات مجازی و ارتباط با افراد خبره در این حوزه.

با افزایش تقاضا برای استخدام متخصصان علم داده، منطقی است کسانی که قصد انتخاب یک زبان برنامه نویسی را دارند، گزینه‌ای را انتخاب کنند که اجرای آموزش‌ها و درآمدزایی از آن به سرعت امکان‌پذیر باشد.

• مقیاس پذیری بالا

بری ورشو یکی از اعضای تیم بنیانگذار پایتون در لینکدین خود نوشت: «… چیزی که پایتون را به یک زبان برنامه نویسی تبدیل می‌کند و از نظر من قدرت این زبان است: مقیاس پذیری آن به گستره مقیاس انسانی است.»

– منظور اصلی این جمله این است که فرقی ندارد هدف شما چیست یا چه کاری دارید، در هر حال میتونید از این زبون استفاده کنید. 

در ادامه ۹ دلیلی که نشانگر مقیاس پذیر بالای پایتون هستند را معرفی خواهم کرد:

1. مهم نیست پروژه شما تک نفره باشد یا هزار نفر همزمان روی آن کار می‌کنند. پایتون در هر صورت برای شما کاربرد دارد.
2. زبان برنامه نویسی پایتون از هر زبان دیگری مقیاس پذیرتر است.
3. پرمخاطب‌ترین پلتفرم جهان یعنی یوتیوب نیز به علت مقیاس پذیری بالا به پایتون مهاجرت کرده است.
4. پایتون بسیار انعطاف‌پذیر است و به منظور دستیابی به اهداف مختلفی می‌توان از آن استفاده کرد. علوم داده با پایتون نیز یکی از مهم‌ترین آن‌هاست.
5. زبان برنامه نویسی پایتون در مواقعی که وظایف تحلیلگران داده به استفاده از برنامه‌های اینترنتی و پلتفرم‌های محاسباتی ابری وابسته است، بسیار مؤثر عمل می‌کند.
6. پایتون با هادوپ، بزرگترین پلتفرم کلان داده منبع باز، سازگاری دارد.
7. برنامه‌های نوشته شده با پایتون تقریبا روی هر سیستم و پلتفرمی قابل اجرا هستند و به ماژول‌های نوشته شده با زبان C و C++ اجازه توسعه می‌دهد.
8. زبان برنامه نویسی پایتون با اکثر کتابخانه‌های بزرگ برنامه‌نویسی و سرویس‌های مبتنی بر APIها رابطه دارد.
9. پایتون فناوری است که به تنهایی می‌تواند کل فرآیند گردشِ‌کار مربوط به علم داده را مدیریت کند.

۳. تنوع و کاربرد بالای کتابخانه‌های پایتون

یکی از مهم‌ترین دلایلی که باعث می‌شود علوم داده با پایتون سازگاری بالایی داشته باشد، کتابخانه‌های قدرتمند و در حال توسعه این زبان است. محبوبیت و منبع باز بودن باعث ایجاد یک اکوسیستم همیشه در حال توسعه برای پایتون شده است. کتابخانه‌های این برنامه در سال‌های اخیر رشد چشمگیری داشته‌اند و بسیاری از آن‌ها نیز به طور تخصصی برای علم داده، داده‌کاوی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی توسعه داده شده‌اند.

این کتابخانه‌ها بسیاری از الگوریتم‌های علم داده و یادگیری ماشین را در خود گنجانده‌اند. استفاده از این کتابخانه‌ها کار متخصصان داده را بسیار راحت می‌کند. بدون وجود آن‌ها مجبور بودید برای هربار نوشتن یک برنامه «چرخ را دوباره اختراع کنید» و هر الگوریتم را بازنویسی نمایید.

۳ نمونه از معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون عبارتند از:

• Numpy (نامپای): مناسب برای استفاده از الگوریتم‌های خطی، توابع پیچیده ریاضی و محاسبات عددی.

•  Pandas(پانداها؛ البته نه از نوعی که بامبو می‌خوره): این کتابخانه طیف وسیعی از توابع را برای ساختاربندی و عملیات بر روی داده‌ها در اختیار شما قرار می‌دهد.

• SciPy (سای‌پای؛ البته نه از نوع خودرو سازش): این کتابخانه برای فعالیت‌های رایج علوم داده با پایتون، نظیر درون‌یابی داده‌ها، الگوریتم‌های خطی و پردازش سیگنال‌ها کاربرد دارد.

“برای آشنایی بیشتر با کتابخانه‌های پایتون در علم داده می‌توانید در دوره رایگان مبانی علم داده آکادمی همراه شرکت کنید.”

شاید بپرسید کتابخانه معروف Scikit-learn چه شد؟ این مورد خاص را به‌طور ویژه و در چهارمین علت استفاده از پایتون در علوم داده بررسی می‌کنیم.

• درخشش پایتون در حوزه یادگیری ماشین

اینگونه به نظر می‌رسد که علوم داده با پایتون در زمینه یادگیری ماشین نیز توسعه بسیاری یافته است. آقای دیویس، پروفسور علوم کامپیوتر در دانشگاه کالیفرنیا، در مقاله مقایسه پایتون با زبان آر اذعان کرد، پایتون در زمینه فعالیت‌های ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین)، وحدت زبانی و ساختار داده‌های مرتبط، نسبت به زبان آر برتری دارد.

در ادامه دلایلی را بیان خواهیم کرد که پایتون را در حوزه یادگیری ماشین پیشگام کرده‌اند.

1. پایتون به بهترین و آسان‌ترین شکل از یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کند.
2. این زبان انجام محاسبات ریاضی را سهولت می‌بخشد که این مسئله در اجرای الگوریتم‌‌ها بسیار مفید است.
3. شرکت گوگل کتابخانه یادگیری ماشین Tensorflow را با استفاده از پایتون ساخته است.
4. کتابخانه Scikit-learn یکی از محبوب‌ترین و کاربردی‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین مختص زبان برنامه‌نویسی پایتون است که در طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون داده‌ها کاربرد دارد.
5. PyBrain دیگر کتابخانه پایتون و حاوی الگوریتم‌های قدرتمندی برای انجام فعالیت‌های ماشین لرنینگ است.
6.  ترکیب این کتابخانه‌های منحصربه‌فرد باعث می‌شود حوزه‌های مختلف علوم داده با پایتون قابل توسعه و اجرا باشند.
7. کتابخانه‌های جدید یادگیری ماشین به‌طور دائم در حال توسعه هستند. این موضوع باعث سازگاری هرچه بیشتر پایتون با علوم داده در گذر زمان خواهد شد.

• بصری‌سازی داده‌ها با آر یا پایتون

آر (R) به عنوان بهترین زبان برنامه‌نویسی برای بصری‌سازی داده‌ها شناخته می‌شود. بصری‌سازی یکی از مراحل انتهایی علم داده برای ارائه بینش استخراج شده از داده‌ها به مدیران سازمان است. لذا توسعه‌دهندگان این زبان برای برقراری رابطه بیشتر میان علوم داده با پایتون، روش‌های بصری‌سازی ویژه‌ای را نیز به قابلیت‌های آن افزوده‌اند؛ شامل:

• پایتون دارای کتابخانه تخصصی Matplotlib است که گزینه‌های گرافیکی و بصری‌سازی قدرتمندی را در اختیار شما قرار می‌دهد. با این کتابخانه می‌توانید نمودار هیستوگرام، پراکندگی و دیگر نمودارهای معروف را با کمترین کدنویسی رسم کنید.
• کتابخانه‌های جدید ساخته شده در Matplotlib نظیر ggplot، Pygal، Seaborn و غیره فرصت ایجاد نمودارهای جذاب و تصاویر تعاملی مختلف را برای شما فراهم می‌کنند.
• گسترش تکنیک‌های بصری‌سازی داده در پایتون، به رشد محبوبیت این زبان دامن می‌زند.

پایتون دقیقا برای چه کاری خوب نیست؟

معمولا وقتی می‌خواهید با چیزی آشنا شوید، می‌پرسید برای چه کاری خوب است، اما در مورد پایتون باید برخلاف قاعده عمل کنید. این زبان آنقدر گسترده و همه منظوره است که به قول آقای ورشو: مقیاس پذیری پایتون به گستره مقیاس انسانی است.

اما اگر بخواهیم یک زمینه را نام ببریم که پایتون در آن کاربرد چندانی ندارد، طراحی اپلیکیشن‌های موبایل است.

سخن پایانی

در این بلاگ رابطه علوم داده با پایتون را بررسی کردیم و عللی که باعث می‌شود این زبان نوظهور تا این اندازه محبوب باشد را شناختیم. دانستیم که پایتون یک زبان همه منظوره است که با کتابخانه‌های قدرتمند خود در حوزه علم داده، داده کاوی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به برترین زبان برای توسعه تکنولوژی‌های نوین بدل شده است.

امیدوارم مطالب این بلاگ برایتان مفید بوده باشد. در انتها خوشحال می‌شوم نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید و این بلاگ را برای دوستان علاقه‌مند خود به دنیای تکنولوژی و برنامه‌نویسی ارسال کنید.

منابع: