منذ النصف الثاني من القرن الماضي وحتى الآن ، ازداد عدد وتنوع لغات البرمجة يومًا بعد يوم ، لكن التنافس بينهما جعل بعضها أكثر شهرة والبعض الآخر عفا عليه الزمن. بفضل هذه اللغات ، أصبح دور التكنولوجيا في حياتنا أقوى من أي وقت مضى والنتيجة هي إنتاج كمية هائلة من البيانات التي تعد كنزًا للشركات الكبرى.

باستخدام هذه البيانات ، فهم يفهمون احتياجات العملاء ويصممون المنتجات أو يقدمون خدمات جديدة. أدت الحاجة إلى جمع هذه البيانات واستخراجها وتحليلها إلى خلق وظائف جديدة ، أحدها علم البيانات ، الذي تستثمر فيه المزيد والمزيد من الشركات.

تطبيق علم البيانات

يسمح تحليل البيانات للشركات بتقدير التقدم واتخاذ قرارات مستنيرة والتخطيط للمستقبل وإيجاد طرق لخفض التكاليف. هذا هو المكان الذي يأتي فيه متخصصو البيانات ومن خلال معالجة البيانات وتنظيمها باستخدام الخوارزميات وغيرها من التقنيات ، فهم يستكشفون البيانات ويستخرجون الأشياء المهمة ويقدمون التوصيات التي تساعد في النهاية في صياغة استراتيجية المنظمة واتخاذ قرارات أفضل.

بايثون. الأداة الأكثر شيوعًا لمحترفي البيانات

تتضمن حوالي 80٪ من مسؤوليات متخصصي البيانات جمع البيانات وتنظيفها من العناصر غير ذات الصلة ، لأن مجموعات البيانات الضخمة عادةً ما تكون فوضوية وغير كاملة وتفتقر إلى تنسيق موحد. هناك العديد من الأدوات لإصلاح ذلك ، لكن معظم علماء البيانات يفضلون لغة Python لأسباب مختلفة.

من أفضل مزايا Python هو مصدرها المفتوح ، والذي يسمح لأي شخص بمشاهدة كود المصدر وتوسيع تطبيقاته. في الواقع ، تعمل الشركات باستمرار على تطوير أطر عمل ووظائف جديدة لا تساعدهم في الوصول إلى أهدافهم بشكل أسرع فحسب ، بل تساعد أيضًا المطورين الآخرين.

غالبًا ما يحتاج متخصصو البيانات إلى دمج التعليمات البرمجية الإحصائية في قواعد بيانات الإنتاج أو دمج البيانات الموجودة مع التطبيقات المستندة إلى الويب. بصرف النظر عن هذا ، فهم يطبقون أحيانًا الخوارزميات على أساس يومي ، وكلها ستكون بسيطة وخالية من المتاعب لتطبيقها باستخدام Python. فيما يلي ناقشنا مزايا هذه اللغة مقارنة بالحالات الأخرى.

سهل التعلم والفهم

واحدة من أكثر الميزات جاذبية في Python هي أنها سهلة التعلم ، وهذا هو السبب في أن الكثيرين يختارونها. بغض النظر عما إذا كنت قد بدأت للتو حياتك المهنية كمتخصص بيانات أو لديك عدة سنوات من الخبرة في حقيبتك ، يمكنك بسهولة تعلم Python ومكتباتها الجديدة دون إنفاق الكثير من المال والوقت.

Python هو الخيار الأفضل للمحترفين الذين لديهم وقت محدود لتعلم مفاهيم جديدة نظرًا لسهولة التعلم والفهم. تحتوي هذه اللغة على منحنى تعليمي أبسط بكثير حتى بالمقارنة مع لغات علوم البيانات الأخرى مثل R و MATLAB. 

قابلية كبيرة للتوسع

تتمتع Python أيضًا بأداء رائع من حيث قابلية التوسع ، ولا يمكن للغات مثل Stata و R و MATLAB مطابقتها. بفضل هذه الميزة ، يمكن للمطورين والباحثين حل مشكلة بعدة طرق مختلفة بدلاً من الاقتصار على حل معين. قد لا تبدو أهمية قابلية التوسع كبيرة جدًا ، لكن هذا العامل جعل عملاقًا مثل YouTube يستخدم هذه اللغة ، وقد طور Dropbox مؤخرًا بنيته التحتية من خلال كتابة 4 ملايين سطر من التعليمات البرمجية بهذه اللغة.

مكتبات علوم البيانات

سبب آخر لشعبية اللغة التي تمت مناقشتها بين محترفي البيانات هو مكتبات علوم البيانات الخاصة بها للشبكات العصبية والتعلم الآلي وما إلى ذلك. تتضمن هذه المجموعة Numpy و Scipy و StatsModels و Scikit-Learn ويتم إضافتها إليهم بانتظام. كمصدر غني للوحدات النمطية ، تلبي هذه المكتبات احتياجات المبرمجين وتحل المشكلات الصعبة بسهولة.

خاتمة

مع تقدم علم البيانات ، أصبحت Python أداة قوية لمحترفي البيانات تساعدهم في استخراج البيانات وتنظيفها وتحليلها. لقد جعل التعلم السهل لـ Python ومكتباتها الغنية والقوية الأمر أسهل من أي وقت مضى لمتخصصي البيانات ، ومن ناحية أخرى ، فإن مجتمع المستخدمين الواسع لهذه اللغة جاهز لمشاركة خبراتهم في مختلف المنتديات.