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.
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.
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
✅ 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!
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.
