پایتون در مهندسی صنایع چه کمکی می‌کند؟

پایتون چه کمکی در مهندسی صنایع می‌کند؟

از زمانی که پروژه‌های مهندسی، پیچیدگی و گستردگی بیشتری را در دل خود جای داد، کاربرد زبان برنامه‌نویسی پایتون، بیش از پیش در صنایع مهندسی نمایان شد.

سید مهدی خلیق رضوی

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و ایده‌های کسب‌و‌کار

۳,۰ (۴۵۱ رای) ۲۸۸۸ نفر ۱۷۰ ساعت و ۱۱ دقیقه

بیشتر

در این حین، مهارت‌های کدنویسی، به یک پیش‌نیاز مهم برای بسیاری از مهندسان این صنعت، تبدیل شد. با توانایی‌هایی که پایتون برای انتشار و کوچک‌کردن داده‌ها به مهندسان می‌دهد، آن را برای یک زبان عالی برای نظارت بر محیط‌های صنعتی، کاندید کرده است. کاربرد نرم افزار پایتون در مهندسی صنایع به همین جا ختم نمی‌شود و برخی از مهم‌ترین وظایف پایتون در صنایع، به شرح زیر هستند:

• مهندسان صنایع می‌توانند از پایتون برای اتوماسیون، تحلیل عددی، تجسم داده‌ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده کنند؛
• پایتون به‌عنوان یکی از مفیدترین ابزارها در توسعه هوش مصنوعی (AI) شناخته می‌شود؛
• در یک محیط صنعتی، متخصصان فنی از پایتون برای کنترل هم‌زمان سخت‌افزار و نرم‌افزار استفاده می‌کنند؛
• پایتون به مهندسان اجازه می‌دهد تا سیستم‌های SCADA (کنترل نظارتی و جمع‌آوری داده‌ها) منبع باز را پیاده‌سازی کنند که در نهایت می‌تواند یک پروژه صنعتی را به‌طور کامل همگام‌سازی کند؛
• پایتون در مهندسی صنایع می‌تواند به یادگیری تحت نظارت (supervised learning) کمک کند؛ یعنی هنگامی که یک خرابی در سیستم رخ داده است یا زمانی که بخشی از یک سیستم نیاز به تعمیر و نگهداری دارد، به پرسنل هشدار می‌دهد؛
• پایتون در یادگیری بدون نظارت هم کاربرد دارد و می‌تواند داده‌هایی را که می‌خواهید ماشین از آن‌ها در سیستم شما یاد بگیرد، پیدا و طبقه‌بندی کند. یادگیری بدون نظارت، شامل یادگیری ماشینی از داده‌های ورودی صدها پروژه مشابه و کنار هم قرار دادن یک الگوریتم فعال‌شده توسط نرم‌افزار پایتون است.

چرا پایتون؟

 پایتون، یک زبان برنامه‌نویسی است که اغلب برای طراحی و ساخت وب‌سایت‌ها و نرم‌افزارها، خودکارسازی وظایف و تجزیه و تحلیل داده‌‌ها استفاده شود. این زبان برنامه‌نویسی به‌دلیل اینکه یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا است و به‌راحتی با سایر ابزارهای برنامه‌نویسی ادغام می‌شود، به یک ابزار پرقدرت در صنایع مهندسی تبدیل شده است. کاربرد پایتون در مهندسی صنایع، بیشتر از آن چیزی است که عموم مردم فکر می‌کنند؛ این زبان ساده و کارآمد، به‌دلیل اینکه توانایی حل مشکلات پیچیده را در عرض چند ثانیه دارد، می‌تواند راه حلی مناسب در صنعت و حتی مهندسی مکانیک به شمار رود. برخی از مهم‌ترین دلایلی که این زبان یک انتخاب کارآمد و مفید در مهندسی صنایع است، عبارت‌اند از:

1. یادگیری آن آسان و ساده است: با اینکه کارایی و کاربرد پایتون در مهندسی صنایع، بسیار زیاد و گسترده است، اما یادگیری آن اصلا پیچیده و سخت نیست. استناد ما به منحنی یادگیری این زبان برای مبتدی‌ها است. پایتون نسبت به سایر زبان‌های برنامه‌نویسی راحت‌تر و سریع‌تر آموخته می‌شود و این ویژگی در کنار کارایی منحصربه‌فردی که دارد، آن را به یک زبان محبوب در صنایع مهندسی مختلف تبدیل کرده است.
2. منابع آنلاین رایگان در دسترس وجود دارد: اگر به دنبال یادگیری این زبان برنامه‌نویسی شگفت‌انگیز هستید؛ اما بودجه کافی ندارید، نگران نباشید؛ زیرا می‌توانید به‌راحتی از وب‌سایت‌های مختلف آن را یاد بگیرید. جامعه گسترده و رو به رشدی از کاربران پایتون، به‌طور مداوم آموزش‌های ویدئویی رایگان، پست‌های وبلاگ و سایر مطالب آموزشی را تولید و منتشر می‌کنند که می‌توانید از دانش و تجربیات آن‌ها استفاده کنید. همچنین بسترهای آموزشی وجود دارد که اگر حین انجام پروژه‌های کدنویسی خود دچار مشکل شدید، می‌توانید به‌صورت آنلاین، پرسش خود را با دیگر دانش آموختگان این زبان مطرح و چالش‌های پیش‌آمده را حل کنید.
3. ابزار مورد نیاز جامعه، آمیخته با تکنولوژی است: در شرایط علمی امروزی، هیچ رشته‌ی آکادمیکی وجود ندارد که به‌تنهایی بتواند پاسخ‌گوی نیاز جامعه باشد. در واقع چرخ اغلب علوم، با دانش نرم‌افزاری و برنامه‌نویسی می‌چرخد و مهندسی صنایع که با انواع و اقسام تجزیه و تحلیل داده در ارتباط است، از این قاعده مستثنی نیست.

آیا پایتون برای مبتدی‌ها هم مناسب است؟

یکی از مهم‌ترین دلایلی که به افراد مبتدی در حوزه برنامه‌نویسی پیشنهاد می‌شود پایتون را یاد بگیرند، این است که یادگیری آن نسبت به سایر زبان‌ها ساده‌تر است و به دلیل کاربرد و کارایی گسترده‌ای که دارد، این امکان را فراهم کرده که طیف گسترده‌ای از مشاغل از آن استفاده کنند.

علیرضا اخوان پور

هوش مصنوعی

مبانی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

۴,۰ (۳۲۷ رای) ۲۰۷۸ نفر ۵۶۵ ساعت و ۱۴ دقیقه

بیشتر

برخلاف زبان‌های دیگر، سینتکس پایتون قابلیت خوانایی بسیار خوبی دارد و از طرفی هم بسیار کوتاه است و می‌توان آن را به‌سادگی، به خاطر سپرد. به همین دلیل است که می‌توان سریع‌تر، پایه‌های این زبان را یاد گرفت و در زمینه پایتون در مهندسی صنایع، پیشرفت داشت.

دقیقا به‌دلیل همین سادگی در سینتکس پایتون، شما نیاز ندارید که برای بخش‌های مختلف برنامه، سینکس‌های متفاوت و گسترده بسیاری را به خاطر بسپارید و این موضوع، کار را برای پیشرفت، یادگیری و آموزش خودآموز، راحت‌تر می‌کند. زمانی که مفهوم جدیدی را فرا می‌گیرید، بعد از آن بهترین زمان برای یادگیری، اعمال و اجرای استانداردهای آن در مهندسی صنایع و شیوه‌های درست برنامه‌نویسی مربوط به آن مفهوم است.

پایتون، یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا است و با کمک این ویژگی می‌توانید همزمان، از یک محاسبه منحصربه‌فرد، برای برنامه‌نویسی اهداف متعدد و مختلف استفاده کنید و نتیجه خاص هر کدام را دریافت کنید. در یک کلام اگر بخواهیم به این پرسش که آیا پایتون برای مبتدی‌ها مناسب است پاسخ دهیم، باید بگوییم که بهترین برنامه‌ای است که می‌توانید در آغاز راه خود، آن را انتخاب کنید. به دلیل کاربرد نرم‌افزار پایتون در مهندسی صنایع، می‌توانید بسیار سریع، وارد بازار کار نیز شوید.

بهترین کتابخانه‌های پایتون در مهندسی صنایع چیست؟

کتابخانه‌های پایتون به شما کمک می‌کنند تا بدون نیاز به نوشتن کد از ابتدا، هم در زمان انجام پروژه صرفه‌جویی کنید و در زمان کمتری نتایج مورد نیاز را بدست آورید و هم باعث می‌شود که درصد اشتباه کاهش پیدا کند. دلیل اصلی آن هم این است که این کتابخانه‌ها یک پیش‌نویس اولیه را در اختیار شما قرار می‌دهند. هر کدام از کتابخانه‌های پایتون در مهندسی صنایع، برای اهداف خاصی ایجاد شده‌اند و برای یک کار خاص مانند دستکاری داده‌ها، انجام شبیه‌سازی‌ها یا حتی ساخت مدل‌های اتوماسیون مناسب هستند. در ادامه برخی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین کتابخانه‌های پایتون که برای انجام محاسبات عددی و برنامه‌نویسی محاسباتی مناسب هستند؛ معرفی شده است.

SciPy. SciPy 

یک کتابخانه منبع باز است که برای محاسبات علمی، فنی و عددی در مهندسی صنایع مورد استفاده قرار می‌گیرد. از این کتابخانه می‌توان برای بهینه‌سازی، جبر خطی، ادغام، پردازش تصویر و سیگنال و درون‌یابی استفاده کرد و سرعت انجام پروژه‌های کدنویسی را به مراتب افزایش داد.

Scikit- Learn  

این یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه برای یادگیری بدون نظارت و بانظارت است. همچنین می‌توانید از این پایگاه کتابخانه برای داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل داده‌های بدست آمده در مهندسی صنایع و همچنین محاسبات علمی استفاده کنید.

Theano  

یک کتابخانه قدرتمند است که می‌تواند آرایه‌های چندبعدی را از طریق بهینه‌سازی GPU و CPU به‌طور موثر مدیریت کند. از این کتابخانه پایتون در مهندسی صنایع برای تست خطا، تایید و تشخیص استفاده می‌شود.

TensorFlow  

این کتابخانه برای یادگیری عمیق و شبکه‌ها ایده‌آل است. همان‌طور که از نام آن پیداست، برای اجرا و تعریف محاسبات تانسور مفید است. TensorFlow برای تولید شبکه‌های مختلف که برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی ضروری هستند، گزینه بسیار مناسب و عالی است.

Pandas 

برای پاکسازی و دستکاری داده‌ها و همچنین برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده می‌شود. این یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها در اکوسیستم پایتون در مهندسی صنایع است.

Matplotlib 

این مورد، یک کتابخانه تجسم داده پایتون است که برای تولید و ترسیم نمودارها عالی است. مهندسان صنایع و مکانیک می‌توانند از آن برای ایجاد نمودارهای میله‌ای، نمودارهای پراکنده، نمودارهای جعبه‌ای و نمودارهای خطی استفاده کنند.

چطور پایتون رو کاربردی یاد بگیریم؟

شاید بنظر برسد که این زبان برنامه‌نویسی، بسیار سخت و دشوار است و همین موضوع باعث می‌شود که افراد مبتدی، در ابتدای مسیر بسیار سردرگم باشند و با آموزش‌های غلط، گمراه شوند. نتیجه این سردرگمی این است که از ادامه راه منصرف شده و ناامید خواهید شد. یک راهنمای ساده برای آموزش پایتون در صنایع مهندسی وجود دارد که سریع‌تر شما را به مقصد می‌رساند. این راهنمای گام به گام، به شرح زیر است:

گام ۱: پایتون را نصب کنید

اولین قدم در یادگیری زبان پایتون این است که برنامه آن را در رایانه خود نصب کنید. دانلود این زبان محبوب کاملا رایگان است و به‌سادگی می‌توانید به سایت رسمی بروید و آخرین نسخه پایتون را دانلود کنید.

گام ۲: محیط برنامه‌نویسی خود را پیکربندی کنید

در گام بعدی باید محیط برنامه‌نویسی پایتون را که از یک ویرایشگر متن و پیاده‌سازی پایتون تشکیل شده‌ است؛ راه‌اندازی کنید. ویرایشگر متن جایی است که شما کد خود را در آن می‌نویسید؛ درحالی که پیاده‌سازی از اجرای برنامه‌های نوشته‌شده در پایتون پشتیبانی می‌کند.

گام ۳: اصول پایتون را بیاموزید

در ابتدا باید اصول اولیه و بنیادی زبان پایتون در مهندسی صنایع را بیاموزید تا بتوانید در نهایت مطالب پیشرفته‌تر را آموزش ببینید. بنابراین در این مرحله از نقطه صفر شروع کنید و کم‌کم پیشروی کنید.

گام ۴: کتابخانه‌های یادگیری ماشین را مطالعه کنید

اگر به تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی علاقه دارید، پانداها و NumPy مهم هستند. همچنین می‌توانید با NumPy هم شروع کنید و با Pandas که یک افزونه است ، ادامه دهید. کتابخانه Numpy به شما امکان می‌دهد روی آرایه‌های چند بعدی بسیار بهینه کار کنید.

گام ۵: مهارت‌های تجسم داده‌ها را به دست آورید

تجسم داده‌های یادگیری، اولین گام در جهت انجام هر تحلیل آماری است. Matplotlib برای تجسم داده‌های اولیه گزینه محبوبی است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا نمودارها را به‌سرعت و به‌راحتی ترسیم کنید تا ماهیت داده‌های خود را ارتقا ببخشید.

گام ۶: یادگیری پایگاه داده

یادگیری نحوه بازیابی اطلاعات از پایگاه‌های داده، یک مهارت مفید در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها، از جمله مهندسی است. SQLite یک سیستم مدیریت پایگاه داده محبوب است که وقتی با پایتون ترکیب می‌شود، بازیابی داده‌ها را ساده می‌کند.

پایتون چه کمکی به مدیریت پروژه و تشکیل تیم می‌کند؟

مدیریت پروژه با بسیاری از جریان‌های اطلاعاتی سروکار دارد که باید یافت، پردازش، سازماندهی مجدد و تجسم شوند. این موارد، شامل استخراج اطلاعات از اسناد (به‌عنوان مثال، شخص، ماه، جزئیات کار، ترکیب تیم)، گردآوری داده‌ها (به‌عنوان مثال، از جداول صفحه گسترده)، مرتب‌سازی داده‌ها (به‌عنوان مثال، عناوین چکیده و نویسندگان از جداول بزرگ) و موارد دیگر است. تمام اطلاعاتی که یک مدیر پروژه با داده‌ها سروکار دارد، شامل: اطلاعات دریافتی از طریق ایمیل، لیست شرکت‌کنندگان (به‌عنوان مثال، کنفرانس یا جلسه)، اطلاعات مالی (مانند گزارش هزینه، تلاش‌های تیم)، آمار (به‌عنوان مثال، جنسیت، ترکیب بین‌المللی)، نقش‌ها و مسئولیت‌های شرکا (به‌عنوان مثال، در تیم‌های وظیفه) و موارد متعدد دیگر است.

کاملا مشهود است که اگر بخواهید تمام این کارها را به‌صورت دستی پردازش و دسته‌بندی کنید، به تعداد نفرات زیادی برای انجام این کار نیاز خواهید داشت و درصد اشتباه و خطا نیز در بررسی چنین آماری به‌شدت بالاست. بهترین راه برای دستیابی به انعطاف‌پذیری کامل برای استخراج، تجزیه و پردازش داده‌ها، استفاده از یک زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون در مهندسی صنایع است که بتواند به‌راحتی و در کمترین زمان ممکن، اطلاعات مورد نیاز و هدف را بررسی و استخراج کند.

جمال کزازی

هوش مصنوعی

برنامه نویسی پایتون

۳,۰ (۸۱۴ رای) ۳۸۴۲ نفر ۷۳۸ ساعت و ۳۷ دقیقه

بیشتر

 از مفهوم تا کاربرد پا به پای شما هستیم

با اینکه زبان برنامه‌نویسی پایتون بسیار شیرین، آسان و ساده است و یادگیری آن به افراد مبتدی در حوزه برنامه‌نویسی پیشنهاد می‌شود، بااین‌حال اگر در مسیر یادگیری اشتباهی مرتکب شوید و مسیر نادرستی را انتخاب کنید، گمراه خواهید شد. این اشتباه در نهایت موجب می‌شود که مفاهیم پایه و کاربردی را ناقص و نادرست یاد بگیرید و به‌طور مداوم در انجام پروژه‌های خود با مشکلات عدیده روبه‌رو شوید که همین امر باعث دلسرد شدن از ادامه این مسیر موفقیت خواهد شد. آکادمی همراه اول با ارائه بهترین دوره‌های آموزشی در حوزه پایتون توسط باتجربه‌ترین اساتید این حوزه، در این مسیر هموار در کنار شماست.