چرا پایتون برای تحلیل داده و علم داده ضرورت دارد؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌ منظوره است، به این معنی که می‌توان از آن هم در توسعه اپلیکیشن وب و هم در توسعه اپلیکیشن دسکتاپ استفاده کرد؛ یکی دیگر از کاربردهای پایتون در توسعه اپلیکیشن‌های پیچیده عددی و علمی است. با این گستردگی در کارایی، جای تعجب نیست که پایتون یکی از سریع‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حال رشد در جهان است.

چرا پایتون با تحلیل داده‌ها سازگار است؟ ما به بررسی دقیق این موضوع خواهیم پرداخت که چرا این زبان برنامه نویسی همه‌کاره برای هرکسی که امروز می‌خواهد مهارتی در تجزیه و تحلیل داده‌ها داشته باشد یا به دنبال راهی برای ارتقاء مهارت خود است، ضروری است. پس از مطالعه‌ی این مقاله، دید بهتری در مورد اهمیت انتخاب پایتون برای تحلیل داده‌ خواهید داشت.

چیستی علم داده

قبل از صحبت درباره تحلیل داده با پایتون ابتدا با مفهوم علم داده آشنا می‌شویم. علم داده (Data Science) یک حوزه چندرشته‌ای است که داده‌ها را با استفاده از ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل می‌کند. هدف اصلی علم داده کشف الگوهای پنهان و استخراج اطلاعات معنادار از داده‌های خام است. این علم با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته، به شناسایی روندها و پیش‌بینی رویدادهای آینده کمک می‌کند. تفاوت اصلی بین علم داده و آمار سنتی در این است که علم داده نه تنها به توضیح داده‌ها می‌پردازد، بلکه از الگوریتم‌های پیچیده برای پیش‌بینی نیز استفاده می‌کند.

در حال حاضر علم داده به دلیل حجم بالای داده‌ها و تنوع آنها علی‌الخصوص تحلیل داده با پایتون اهمیت بسیار زیادی دارد. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش دسترسی به اینترنت و اینترنت اشیا (IoT)، سازمان‌ها با انبوهی از داده‌ها روبرو هستند که در صورت مدیریت صحیح، می‌توانند تصمیم‌گیری‌های بهتر و نوآوری‌های بیشتر را به همراه داشته باشند. علم داده به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که از اطلاعات موجود بیشترین بهره را ببرند. این علم نوین در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، جرم‌شناسی، صنایع و روابط اجتماعی کاربردهای بسیار زیادی دارد.

در این مقاله به طور مفصل به موضوعات زیر می‌پردازیم:

• مروری بر تحلیل داده‌ها
• تفاوت بین تحلیل داده و علم داده
• چرا پایتون برای تحلیل داده‌ ها ضروری است؟

بررسی اجمالی تجزیه و تحلیل داده‌ها

یک تحلیل‌گر داده در واقع چه کاری انجام می‌دهد؟ کمی یادآوری در مورد نقش یک تحلیل‌گر داده احتمالا به پاسخ این سوال که چرا پایتون ابزار مناسب این کار است، می تواند کمک کند. هرچه یک شغل را بهتر درک کنید، انتخاب‌های بهتری در ابزارهای مورد نیاز برای انجام کار خواهید داشت.برای این کار آشنایی با مهم ترین کاربرد های پایتون نیز خالی از لطف نیست.

وظیفه تحلیل‌گران داده، تفسیر داده‌ها و تجزیه و تحلیل نتایج با استفاده از تکنیک‌های آماری و ارائه گزارش‌ به طور مستمر می‌باشد. آن‌ها به منظور بهینه‌سازی کارایی و کیفیت آماری، به توسعه و پیاده‌سازی تجزیه و تحلیل داده‌ ها، سیستم‌ های جمع‌آوری داده‌ و سایر استراتژی‌ ها می‌ پردازند. آنها همچنین مسئول گردآوری داده‌ ها از منابع داده اولیه یا ثانویه و نگهداری پایگاه‌های داده هستند.

علاوه بر این، تحلیل‌گران داده روندها یا الگوها را در مجموعه داده‌های پیچیده شناسایی، تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌کنند. آن‌ها به منظور یافتن و تصحیح مشکلات کد، گزارش‌های کامپیوتری، خروجی‌ها و شاخص‌های عملکرد را بررسی می‌کنند که این امر به آن‌ها در پاک‌سازی و فیلتر کردن داده‌ها نیز کمک می‌کند.

تحلیل‌گران داده چرخه‌ی کامل تجزیه و تحلیل را انجام می‌دهند تا بتوانند پیش‌نیازها، فعالیت‌ها و طراحی مناسب و در نتیجه توسعه قابلیت‌های تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی را تامین کنند. آنها همچنین بر برنامه‌های عملکردی و کنترل کیفیت نظارت می‌کنند تا بهبودها را شناسایی کنند.

در نهایت از نتایج بدست آمده از مسئولیت‌ها و وظایف فوق برای همکاری موثرتر با مدیریت در اولویت بندی نیازهای تجاری و اطلاعاتی استفاده می‌کنند.
فقط کافی است نگاهی گذرا به این فهرست از وظایف سنگین تحلیل داده بیندازید تا متوجه شوید که داشتن ابزاری که بتواند مقادیر انبوهی از داده‌ها را به راحتی و به سرعت مدیریت کند، یک الزام مطلق است.

با توجه به گسترش حجم کلان‌ داده (که همچنان در حال افزایش است)، مهم است که بتوانیم حجم عظیمی از اطلاعات را مدیریت، پاکسازی و پردازش کنیم تا برای بهره‌برداری قابل استفاده باشند.

یکی از مزایا یا کاربردهای پایتون این است که پایتون به دلیل سادگی و سهولت در انجام وظایف تکراری که منجر به صرف زمان کمتر برای کشف نحوه عملکرد این ابزار می‌شود، گزینه‌ی بسیار مناسبی برای این کار است.

تفاوت بین تحلیلگر داده و متخصص علم داده

قبل از اینکه عمیقاً در مورد اینکه چرا پایتون برای تحلیل داده‌ بسیار ضروری است توضیح دهیم، مهم است که ابتدا رابطه بین تحلیل داده‌ ها و علم داده را متوجه شویم، چرا که در علم داده نیز از زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) استفاده‌های زیادی می‌شود. به عبارت دیگر، بسیاری از دلایلی که پایتون را برای علم داده مناسب می‌کند، برای تجزیه و تحلیل داده‌ ها نیز صدق می‌کند.

این دو زمینه با وجود هم‌پوشانی قابل توجهی که دارند، کاملاً متمایز هستند. تفاوت اصلی بین یک تحلیل‌گر داده و یک متخصص علم داده (Data Scientist) در این است که اولی بینش معنا‌داری را از داده‌های شناخته شده استخراج می‌کند، در حالی که دومی بیشتر با فرضیه‌ها سروکار دارد.

تحلیل‌گران داده، امور روزمره را مدیریت می‌کنند و از داده‌ها برای پاسخ به سؤالات ارائه شده به آنها استفاده می‌کنند، در حالی که یک متخصص علم داده سعی می‌کند آینده را پیش‌بینی کند و این پیش‌بینی‌ها را در قالب سؤالات جدید مطرح کند. به بیان دیگر، تحلیل‌گران داده بر اینجا و اکنون تمرکز می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده به دنبال استنباط این که چه چیزی ممکن است در آینده اتفاق بیفتد، هستند.

در بسیاری از مواقع مرز بین این دو تخصص محو می‌شود و به همین دلیل است که مزایایی که پایتون در علم داده دارد به طور بالقوه می‌تواند در تجزیه و تحلیل داده‌ها نیز داشته باشد. به عنوان مثال، هر دو حرفه به:

✅ دانش مهندسی نرم افزار

✅ مهارت‌های ارتباطی قابل قبول

✅ دانش پایه ریاضی

✅ و درک الگوریتم‌ها

نیاز دارند.

علاوه بر این، هر دو حرفه نیاز به دانش زبان‌های برنامه نویسی مانند R، SQL و البته پایتون دارند.

از سوی دیگر، یک دانشمند داده در حالت ایده‌آل باید از بینش تجاری قوی برخوردار باشد، در حالی که تحلیل‌گر داده نیازی به تسلط بر چنین بینش خاصی ندارد؛ در مقابل، تحلیل‌گران داده باید در ابزارهای صفحه گسترده مانند اکسل مهارت داشته باشند.

از منظر درآمدی، یک تحلیل‌گر داده (Data Analyst) تازه‌کار می‌تواند به طور متوسط سالانه 60000 دلار حقوق دریافت کند، در حالی که میانگین حقوق دانشمند داده در ایالات متحده و کانادا 122000 دلار است و مدیران علوم داده به طور متوسط 176000 دلار درآمد دارند.

چرا پایتون برای تحلیل داده‌ها ضروری است؟

✅ انعطاف پذیر است

اگر می‌خواهید چیزی خلاقانه را امتحان کنید که قبلاً انجام نشده است، پایتون برای شما عالی است. همچنین برای توسعه دهندگانی که می‌خواهند در زمینه‌ی برنامه‌نویسی اپلیکیشن و وب سایت فعالیت کنند بسیار ایده‌آل است.

✅  یادگیری آن آسان است

به لطف تمرکز پایتون بر سادگی و خوانایی، منحنی یادگیری تدریجی و نسبتاً پایینی دارد. این سهولت یادگیری، پایتون را به ابزاری ایده‌آل برای برنامه‌نویسان مبتدی تبدیل می‌کند.

پایتون به برنامه‌نویسان این مزیت را ارائه می‌دهد که از خطوط کد کمتری برای انجام کارها نسبت به زبان‌های برنامه‌نویسی قدیمی استفاده کنند. به عبارت دیگر، شما زمان بیشتری را به کند و کاو منطق برنامه اختصاص می‌دهید و زمان کمتری را برای پرداختن به کد صرف می‌کنید.

✅  منبع باز است

پایتون منبع باز است، به این معنی که رایگان است و از یک مدل مبتنی بر جامعه برای توسعه استفاده می‌کند. پایتون برای اجرا در محیط های ویندوز و لینوکس طراحی شده است و به راحتی می‌توان آن را به چندین پلتفرم منتقل کرد.

همچنین کتابخانه‌های منبع باز بسیاری برای پایتون وجود دارند که برخی از آن‌ها عبارت‌اند از:

• دستکاری داده‌ها (Data Manipulation)،
• نمایش داده‌ها (Data Visualization)،
• آمار،
• ریاضیات،
• یادگیری ماشین
• و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing).

✅  به خوبی پشتیبانی می‌شود

هرجا که امکان اشتباه وجود داشته باشد، اشتباه هم قطعا رخ می‌دهد و اگر از چیزی استفاده می‌کنید که پولی برایش نپرداختید، دریافت کمک می‌تواند بسیار چالش برانگیز باشد. خوشبختانه، پایتون طرفداران زیادی دارد و به شدت در محافل دانشگاهی و صنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرد، به این معنی که کتابخانه‌های تحلیلی مفید زیادی در دسترس است.

کاربران پایتون که به کمک نیاز دارند، همیشه می‌توانند به Stack Overflow، فهرست‌ آدرس‌های پستی و کدها و اسناد نوشته شده توسط کاربران دیگر مراجعه کنند. هرچه پایتون محبوب‌تر شود، کاربران بیشتری اطلاعات مربوط به تجربه کاربری خود را به اشتراک می‌گذارند و این بدان معناست که مطالب پشتیبانی بیشتری بدون هیچ هزینه‌ای در دسترس خواهد بود.

این امر باعث ایجاد یک جاودانگی خودساخته به واسطه‌ی استقبال تعداد فزاینده‌ای از تحلیل‌گران داده و دانشمندان داده می‌شود. جای تعجب نیست که محبوبیت پایتون در حال افزایش است!

معرفی 5 ابزار یا نرم افزار در حوزه علم داده

با توجه به اهمیت و کاربردهای روزافزون علم داده به ویژه تحلیل داده با پایتون، در حال حاضر ابزارهای متنوعی برای تسهیل فرآیندهای جمع‌آوری، تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها وجود دارد. مهم ترین ابزارهای کاربردی در حوزه علوم داده عبارتند از:

1- Apache Hadoop

یک چارچوب نرم‌افزاری منبع‌باز می‌باشد که به طور خاص برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ طراحی شده است. این چارچوب از دو جزء اصلی تشکیل می‌شود: Hadoop Distributed File System (HDFS) و MapReduce . HDFS به عنوان یک سیستم فایل توزیع‌شده عمل کرده و امکان ذخیره‌سازی داده‌ها را در چندین گره یا ماشین فراهم می‌کند. این سیستم فایل، داده‌های بزرگ را به بلوک‌های کوچکتر تقسیم کرده و آن‌ها را در میان گره‌ها توزیع می‌کند تا از تحمل خطا و دسترسی بالا اطمینان حاصل شود. مدل برنامه‌نویسی MapReduce در هادوپ نیز به پردازش توزیع‌شده داده‌ها کمک می‌کند. این مدل وظایف پیچیده را به وظایف کوچکتر تقسیم کرده و آن‌ها را به گره‌های مختلف در خوشه ارسال می‌کند تا به صورت موازی اجرا شوند.. فاز Map مسئول پردازش اولیه داده‌ها است، در حالی که فاز Reduce نتایج را ترکیب کرده و خروجی نهایی را تولید می‌کند.

2- Apache Spark

یک چارچوب محاسباتی متن‌باز است که به‌طور خاص برای پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ به کار می‌رود. یکی از ویژگی‌های برجسته این سیستم، سرعت پردازش آن است که می‌تواند تا ۱۰۰ برابر سریع‌تر از Hadoop عمل کند. این سرعت به دلیل استفاده از فناوری In-Memory Computing است که به Spark اجازه می‌دهد داده‌ها را در حافظه پردازش کند. این ویژگی به ویژه در تحلیل داده‌های جریانی و بلادرنگ اهمیت دارد. علاوه بر سرعت بالا، Apache Spark از SQL، تجزیه و تحلیل جریان و تجسم داده‌ها پشتیبانی می‌کند. این قابلیت‌ها به کاربران این امکان را می‌دهد که از Spark برای انجام تحلیل‌های پیچیده‌تر استفاده کنند، مانند پیش‌بینی روندها یا شناسایی الگوهای تقلب.

3- RapidMiner

یک بستر پیشرفته و کارآمد برای علم داده است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا به راحتی داده‌ها را تلفیق، تحلیل و مدل‌سازی کنند. این نرم‌افزار با ارائه محیطی بصری و مبتنی بر GUI، امکان کار با بلوک‌های از پیش تعریف شده را فراهم می‌کند. همچنین به کاربران اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به دانش عمیق برنامه‌نویسی، مدل‌های تحلیلی پیچیده‌ای را طراحی کنند. RapidMiner از پارتیشن‌بندی داده‌ها پشتیبانی کرده و ابزارهای متنوعی برای اکتشاف داده‌ها، شامل آمار توصیفی و تجسم داده‌ها، ارائه می‌دهد. همچنین، این پلتفرم قابلیت ادغام با ابزارهای دیگر مانند Cloudera و Talend را دارد. در نتیجه به عنوان یک ابزار قدرتمند در صنایع مختلف از جمله بانکداری، بیمه و بازاریابی شناخته می‌شود.

4- Microsoft Azure HDInsight

این سرویس به کاربران این امکان را می‌دهد تا به راحتی داده‌ها را ذخیره، پردازش و تحلیل کنند. این ابزار به طور خاص با فریم‌ورک‌های متن‌باز مانند Apache Hadoop و Spark ادغام می‌شود. HDInsight با ویژگی‌هایی مثل ایجاد خوشه‌های بهینه برای فریم‌ورک‌های مختلف، امنیت داده‌ها با استفاده از Azure Active Directory و سیستم ذخیره‌سازی Microsoft Azure Blob، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های خود را به شکل مؤثری مدیریت کنند. همچنین، این پلتفرم قابلیت ادغام با سایر خدمات Azure مانند Data Factory و Data Lake Storage را دارد و برای تجزیه و تحلیل آماری و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین با Microsoft R Server نیز مناسب است.

5- H2O.ai

یک پلتفرم متن‌باز و رایگان است که به عنوان یک رهبر جهانی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شناخته می‌شود. این پلتفرم به طور گسترده‌ای در صنایع مختلف از جمله خدمات مالی، بیمه و خرده‌فروشی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. H2O.ai از الگوریتم‌های متنوع یادگیری ماشین مانند ماشین‌های شیب‌دار و مدل‌های یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کند. این برنامه به کاربران این امکان را می‌دهد تا مدل‌های پیچیده را به سادگی ایجاد و بهینه‌سازی کنند. ویژگی‌های بارز این پلتفرم شامل قابلیت AutoML برای خودکارسازی فرآیند یادگیری ماشین، ادغام با Apache Spark و Hadoop برای پردازش داده‌های بزرگ و رابط کاربری کاربرپسند مبتنی بر وب است. همچنین، H2O.ai با یک جامعه آنلاین فعال از دانشمندان داده و سازمان‌ها، به تبادل دانش و تجربیات در زمینه هوش مصنوعی کمک می‌کند.

بنابراین، خلاصه‌ی این موارد را می‌توان به این صورت بیان کرد:

پایتون برای استفاده بیش از حد پیچیده نیست، قیمت آن مناسب است (رایگان!) و از پشتیبانی کافی برخوردار است تا مطمئن شوید که در صورت بروز مشکل کارتان متوقف نخواهد شد. در حقیقت این یکی از موارد نادری است که جمله‌ی “هرچقدر پول دهی، همانقدر آش می‌خوری” مطمئناً صدق نمی‌کند!

چند نکته‌ دیگر

پایتون بخش ارزشمندی از جعبه ابزار تحلیل‌گر داده است، زیرا برای انجام کارهای تکراری و دستکاری داده‌ها طراحی شده است و هرکسی که با حجم زیادی از داده کار کرده باشد، می‌داند که تکرار در این زمینه چقدر زیاد است. با در اختیار داشتن ابزاری که کارهای سطحی و تکراری را انجام می‌دهد، تحلیل‌گران داده می‌توانند به راحتی به بخش‌های جالب‌تر و مفیدتر کار رسیدگی کنند.

تحلیل‌گران داده همچنین باید طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌های پایتون موجود را در نظر داشته باشند. این کتابخانه‌ها، مانند NumPy، Pandas و Matplotlib، به تحلیل‌گر داده کمک می‌کنند تا وظایف خود را انجام دهد و باید به محض اینکه اصول اولیه‌ی پایتون فراگرفته شد، به یادگیری این کتابخانه‌ها پرداخت.