پایتون برای علم داده، هوش مصنوعی و توسعه

سپس، یک تابع تعریف می‌شود که مقدار این سلول‌ها را بازگردانده و آن را جایگزین مقادیر ناموجود loan amount می‌کند. راهکارهای گوناگونی برای جای‌گذاری مقادیر ناموجود loan amount وجود دارد. ساده‌ترین راه جایگزینی آن با میانگین است که با استفاده از قطعه کد زیر انجام می‌شود. در ادامه، لیست کتابخانه‌هایی که در این راهنما مورد استفاده قرار می‌گیرند بیان شده است. به منظور اکتشاف در داده‌ها، نیاز به آشنایی با یک حیوان دیگر، «Pandas»، است (البته اگر آشنایی با پایتون و آناکوندا کافی نبوده باشد).

انتظار می‌رود شاهد نوآوری‌های بیشتر در یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و سایر حوزه‌های مرتبط باشیم. هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند برای دانشمندان داده محسوب می‌شود، اما بعید به نظر می‌رسد بتواند جایگزین آن‌ها شود. برای حل مسائل حوزه علم داده به مهارت‌های نرم نظیر تفکر انتقادی، خلاقیت و مهارت‌های حل مسئله نیاز است که هوش مصنوعی قادر نیست در این زمینه مشابه انسان عمل کند. با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده که با تکنیک‌های علم داده طراحی شده‌اند، موتورهای جستجو این داده‌ها را پردازش می‌کنند و صفحاتی را به کاربر نشان می‌دهند که به احتمال زیاد نیازهای او را برآورده می‌کنند. به عبارت دیگر، هدف نهایی موتورهای جستجو نمایش وب‌سایت‌های مرتبط، باکیفیت و مفید و نه صرفاً صفحات پربازدید است.

اگرچه تمرکز اصلی دانشمندان یادگیری ماشین بر پژوهش‌های دانشگاهی است، اما برخی از شرکت‌های پیشرو در حوزه‌ی فناوری نیز به دنبال جذب این متخصصان برای توسعه‌ محصولات و خدمات جدید مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. اگر به حل چالش‌های پیچیده با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تحقیق و توسعه‌ روش‌های نوین و انتشار یافته‌های خود علاقه دارید، شغل دانشمند یادگیری ماشین می‌تواند مسیر مناسبی برای شما باشد. شرکت مایکروسافت #C را توسعه داده است که اکنون به یکی از پرکاربرد ترین زبان های برنامه نویسی در دو دهه اخیر تبدیل شده است. #C از جاوا الهام گرفت و برای اصلاح بیشتر آن، یک نمای مدرن به آن اضافه کرد. مایکروسافت برای عملی کردن علم داده با #C، چارچوب Hadoop را برای ویندوز معرفی کرد.

برای مثال، با استفاده از علم داده در پایتون، شرکت‌های تولیدی می‌توانند داده‌های حسگر مانند دما، ارتعاش و فشار را از ماشین‌های خود جمع‌آوری کنند. بنابراین قبل از اینکه هر دستگاهی خراب شود، شرکت‌ها می‌توانند مشکلات را شناسایی کرده و در زمان و هزینه خود صرفه جویی کنند. کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy، Pandas و sci-kit-learn را می‌توان برای انجام تجزیه و تحلیل برای نگهداری پیش بینی شده در تولید استفاده کرد. گزارش‌های داشبورد از داده‌های موجود را به گونه‌ای توسعه می‌دهد که برای ذینفعان تجاری به راحتی قابل درک باشد، که به تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک می‌کند. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) تحولات عظیمی را در صنایع مختلف از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی، خودروسازی و خرده‌فروشی ایجاد کرده‌اند.

انتخاب الگوریتم مناسب و تنظیم پارامترهای مدل از جمله وظایف مهم در این مرحله است. Scikit-Learn یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌ها برای یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه شامل الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی است و ابزارهای مفیدی برای پیش‌پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل‌ها ارائه می‌دهد. علم داده مجموعه‌ای از روش‌ها و تکنیک‌ها برای تحلیل، تفسیر و مدل‌سازی داده‌ها است که با هدف استخراج اطلاعات مفید و کمک به تصمیم‌گیری‌های بهتر انجام می‌شود. این حوزه شامل مراحل مختلفی از جمع‌آوری داده‌ها تا پردازش، تحلیل و مدل‌سازی آن‌ها است.

با توجه به پیشرفت‌های جدید در تکنولوژی و افزایش دسترسی به داده‌ها، آینده‌ی علم داده همچنان با رشد و نوآوری همراه خواهد بود. تحلیل احساسات به ما کمک می‌کند تا احساسات موجود در متن‌ها را شناسایی و تحلیل کنیم. این کار برای درک نظر مشتریان درباره محصولات یا خدمات یک شرکت بسیار مفید است. برای مثال، می‌توانیم نظرات مشتریان درباره یک محصول جدید را تحلیل کنیم تا بفهمیم که مشتریان چه احساسی نسبت به آن محصول دارند. خوشه‌بندی داده‌ها به ما کمک می‌کند تا داده‌هایی که شباهت زیادی به هم دارند را در گروه‌های جداگانه قرار دهیم. برای مثال، می‌توانیم مشتریان یک فروشگاه را بر اساس محصولات مورد علاقه‌شان خوشه‌بندی کنیم تا بتوانیم به هر گروه از مشتریان محصولات مناسب‌تری را پیشنهاد دهیم.

افراد علاقه‌مند به این حوزه باید به یادگیری زبان‌های برنامه نویسی این حوزه نظیر پایتون و R بپردازند. اما ظهور و توسعه هوش مصنوعی و علم داده خود نیازمند ابزارهایی برای پیاده‌سازی و استفاده از مفاهیم آن‌ها برای کاربردهای جهان‌واقعی بوده است. در این میان زبان‌های برنامه‌نویسی محاسباتی همچون R و زبان‌های اسکریپت‌نویسی مانند پایتون به دلایل گوناگون توانستند جایگاه خوبی را در میان پژوهشگران و علاقمندان به این حوزه کسب کنند. با رشد حجم، نرخ تولید و تنوع داده‌ها مسائل تحلیل داده رنگ و بوی جدیدی گرفتند و مبحث «کلان‌داده» (Big Data | مِه‌داده) مطرح شد. با ظهور کلان‌داده، ابزارهای جدیدی همچون هادوپ، اسپارک و استورم با قابلیت‌های پردازشی جدید مطرح شدند.

به عبارتی می‌توان گفت هدف نهایی تجارت الکترونیک ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده به مشتریان صرفاً به منظور فروش بیشتر نیست. بلکه افزایش میزان رضایت مشتری و در نهایت وفاداری او به سازمان نیز جزو اهداف مهم است. با پیشنهاد محصولات مرتبط و مورد علاقه، مشتری تجربه مثبتی کسب می‌کند و احتمال خرید مجدد از آن وب‌سایت افزایش می‌یابد. اساتید توسعه در زمینه علم داده، سال‌ها در امریکا این موضوع را آموخته‌اند، پیاده‌سازی کرده‌‌اند و درس داده‌اند. ابتدا ماتریس اهمیت ویژگی‌ها که بر اساس آن می‌توان مهم‌ترین ویژگی‌ها را گرفت مشاهده می‌شود.

بخشی از این مساله نیز احتمالا مربوط به این است که افرادی با سطح تحصیلات گوناگون مورد بررسی قرار گرفته‌اند. تکمیل کد یک ویژگی مهم IDE است که برای سرعت بخشیدن به برنامه‌نویسی در نظر گرفته شده است. محیط‌های توسعه یکپارچه به منظور به حداکثر رساندن بهره‌وری برنامه‌نویس با ارائه مؤلفه‌های گره‌دار با رابط‌های کاربری مشابه طراحی شده‌اند. IDEها یک برنامه واحد ارائه می‌دهند که در آن تمام توسعه‌ها انجام می‌شود. این برنامه به‌طور معمول ویژگی‌های بسیاری را برای نویسندگی، اصلاح، کامپایل، راه‌اندازی و اشکال‌زدایی نرم‌افزار ارائه می‌دهد.

انسان‌ها، معمولا به صورت سخت کوشانه‌ای سعی دارند که به روش بالا به پایین کار کنند. این همان شیوه یادگیری است که افراد سعی می‌کنند هر چیز را پیش از مطالعه به صورت عمقی، به صورت سطحی مطالعه کنند. خب؛ چطور می‌توان به شیوه پایین به بالا فکر کرد؟ در ادامه، برای درک بهتر مفهوم برنامه‌نویسی پویا، مساله‌ای ارائه شده است که با استفاده از برنامه‌نویسی پویا حل خواهد شد. ایده کلی این است که در صورت دانستن راهکار زیرمسائل کوچک، می‌توان مسئله بزرگ‌تر را حل کرد. SPSS یک بسته نرم افزاری است که برای تجزیه و تحلیل آماری دسته ای و غیر دسته ای منطقی استفاده می شود.

«جنگل تصادفی» (Random Forest) الگوریتم دیگری برای حل مسائل  دسته‌بندی محسوب می‌شود. مزیت این الگوریتم آن است که می‌تواند با همه ویژگی‌ها کار کند و یک ماتریس اهمیت ویژگی‌ها باز می‌گرداند که برای انتخاب ویژگی‌ها قابل استفاده است. در اینجا مدل مبتنی بر متغیرهای دسته‌ای نمی‌تواند تاثیر داشته باشد زیرا Credit History بر آن‌ها غلبه دارد. اکنون توزیع به نرمال نزدیک‌تر شده و تاثیر مقادیر فوق‌العاده به میزان زیادی فروکش کرده. یک بینش می‌تواند این باشد که برخی از متقاضیان وام (applicants) درآمد کمتری دارند اما ضامن پشتیبان بسیار قوی دارند. بنابراین، ترکیب درآمدها به صورت درآمد کلی (total income) و تبدیل کردن سوابق آن می‌تواند ایده خوبی باشد.

Swift زبان برنامه‌نویسی اصلی اپل برای توسعه اپلیکیشن‌های iOS و macOS است. این زبان به دلیل سادگی و سرعت بالا، به سرعت مورد توجه توسعه‌دهندگان قرار گرفته است. Swift به شما امکان می‌دهد اپلیکیشن‌های کاربرپسند و پرسرعتی برای دستگاه‌های اپل ایجاد کنید. این زبان با ابزارهایی مانند Xcode ترکیب می‌شود تا فرآیند توسعه آسان‌تر و کارآمدتر شود. اگر هدف شما ورود به دنیای اپلیکیشن‌های موبایل برای iPhone و iPad است، Swift بهترین انتخاب خواهد بود. شروع برنامه‌نویسی ممکن است در ابتدا پیچیده به نظر برسد، اما با برنامه‌ریزی مناسب و یادگیری اصول اولیه، هر کسی می‌تواند به یک برنامه‌نویس ماهر تبدیل شود.

در بهترین دوره علم داده ایران، همه این پیش نیازهای data science تدریس خواهند شد. پاک‌سازی داده‌ها به بهبود کیفیت داده‌ها کمک می‌کند و از بروز نتایج نادرست یا گمراه‌کننده جلوگیری می‌کند. با استفاده از مدیر بسته Pip یا Conda، می‌توانید کتابخانه‌های اصلی مورد نیاز مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-Learn را نصب کنید. برای شروع کار با علم داده در پایتون، ابتدا باید با مبانی این زبان آشنا شوید. اگرچه این مقاله تمرکز بر آموزش علم داده دارد، اما به برخی از مقدمات پایتون نیز اشاره خواهیم کرد.

هدف نهایی این است که قبل از اقدام به ساخت مدل، اطلاعات و بینش‌های ارزشمندی از داده‌ها استخراج کنید. در اینجا قابل مشاهده است که تعداد ناچیزی مقادیر بسیار بزرگ وجود دارد. به همین دلیل است که برای ترسیم توزیع به طور شفاف نیاز به ۵۰ «رده» (Bin) است (به هیستوگرام متغیرهای گسسته که می‌توانند m مقدار متفاوت داشته باشند، هیستوگرام m-bin گفته می‌شود). در گام بعدی، برای فهمیدن توزیع داده‌ها نمودار جعبه‌ای مورد بررسی قرار می‌گیرد. Blaze به منظور گسترش توانایی‌های Numpy و Pandas برای مجموعه داده‌های توزیع شده و جریانی، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پس از آنکه مجموعه داده خوانده شد، می‌توان تعدادی از سطرهای بالایی (اولیه) آن را با استفاده از تابع ()head مشاهده کرد. پرسشی که در این وهله مطرح می‌شود آن است که چگونه می‌توان وظایف زیر را انجام داد.

در تجارت الکترونیک، برای توصیه محصولات به کاربران بر اساس الگوهای خرید آن‌ها از پایتون استفاده می‌شود. هر پروژه از داده‌های خام شروع شده و با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas برای پاک‌سازی و NumPy برای تجزیه و تحلیل، به نتایج ارزشمندی دست می‌یابد. این مرحله، شبیه به تمیز کردن و آماده کردن مواد اولیه برای پختن یک غذا است. داده‌های خام معمولاً حاوی نویز، داده‌های از دست رفته، فرمت‌های مختلف و ناسازگاری‌هایی هستند که باید برطرف شوند. در این مرحله، داده‌ها تمیز می‌شوند، فرمت آن‌ها یکسان‌سازی می‌شود و به صورت ساختار یافته‌ای سازماندهی می‌شوند.

اکنون، پرسشی که افراد زیادی با آن مواجه می‌شوند این است که اهمیت پرسیدن سئوالاتی پیرامون ساختمان داده از متقاضیان استخدام به عنوان دانشمند داده چیست. در پاسخ به این پرسش در ساده‌ترین حالت می‌توان گفت، جوابی که فرد به این پرسش می‌دهد، می‌تواند به نوعی سطح دانش برنامه‌نویسی او را نشان دهد. بنابراین، توصیه می‌شود که علاقه‌مندان به اشتغال در مشاغل حوزه علم داده، مطالعاتی نیز پیرامون ساختمان داده و طراحی الگوریتم داشته باشند. پایتون یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی منبع باز برای کار با مجموعه داده های بزرگ و پیچیده مورد نیاز برای داده های بزرگ است. این یک زبان سنتی است که بر سطوح بیشتری از بهره وری و خوانایی تاکید دارد. پایتون همچنین برای پروژه‌های کلان داده‌ای که با شبکه‌های عصبی سروکار دارند مناسب‌تر خواهد بود.

هوش تجاری به کاربران امکان می‌دهد تا از داده‌های خام، اطلاعات کاربردی استخراج کنند و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را در سازمان تسهیل کنند. اگرچه ابزارهای “علم داده” در بسیاری از این جنبه‌ها با هوش تجاری همپوشانی دارند، اما هوش تجاری بیشتر بر داده‌های گذشته تمرکز دارد و بینش‌هایی که از  BI به دست می‌آید، بیشتر توصیفی است. هوش تجاری از داده‌ها برای فهم آنچه در گذشته اتفاق افتاده است استفاده می‌کند تا مسیر آینده را مشخص کند. داستان من با دنیای برنامه‌ نویسی آغاز شد، و در ادامه به عنوان یک توسعه‌ دهنده نرم‌ افزار، طراح وب سایت و متخصص سئو، مهارت ‌های تکنیکی و تحلیلی خودم رو پرورش دادم. و در حال حاضر در برنامه نویسی و معامله گری ارز دیجیتال انجام میدم.از سال 96 سعی کردم معامله گری در کریپتو رو یاد بگیرم.

علاوه بر این، درک «نظریه بیزی» (Bayes Theory) نیز برای کسانی که در حوز هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ کار می‌کنند، بسیار مفید است. در بخش‌های قبلی مطلب حاضر، درباره مهارت‌ها و دانش تخصصی علم داده توضیح دادیم. شما می‌توانید با جستجوی هر یک از مفاهیم تخصصی ذکر شده در این مطلب در اینترنت، به منابع مختلفی دست پیدا کنید و به صورت خودخوان یادگیری علم داده را شروع کنید. دوره‌های آموزشی سایت فرادرس مناسب افراد مختلف با سطوح مهارتی متفاوت است. به عبارتی، افراد تازه‌کار و افراد متخصص بنا به نیاز خود می‌توانند دوره‌های آموزشی مورد نیاز خود را در این پلتفرم آموزشی پیدا کنند و دانش خود را در آن زمینه بالا ببرند. استفاده از چنین رویکردی در صنایع مختلف مورد توجه قرار گرفته و روش فعالیت بسیاری از سازمان‌ها را متحول کرده است.

این با توسعه نرم‌افزار با استفاده از ابزارهای نامربوط، مانند vi, GCC یا make سازگار است. اگر ترجیح می‌دهید با راهنمایی مستقیم یاد بگیرید، شرکت در کلاس‌های حضوری یا کارگاه‌های آموزشی می‌تواند انتخاب مناسبی باشد. پلتفرم‌هایی مانند Coursera، Udemy و Codecademy منابع عالی برای شروع برنامه‌نویسی ارائه می‌دهند. این دوره‌ها معمولاً شامل آموزش‌های ویدیویی، پروژه‌های عملی و گواهینامه‌های پایان دوره هستند. متلب بیشتر توسط دانشگاه‌ها و دانشگاهیان استفاده می‌شود، اما هنوز یک انتخاب عالی برای ایجاد یک پایه عمیق بر روی مفاهیم علم داده است.

در راستای پاسخ به پرسش علم داده چیست ، باید گفت این حوزه تنها به ریاضی و برنامه‌ نویسی محدود نمی‌شود بلکه ارائه و انتقال اطلاعاتی که از تحلیل داده به دست می‌آید نیز بخش مهمی از آن محسوب می‌شود. اگر مخاطبان نتایج تحلیل شما را درک نکنند، کار شما به عنوان یک دانشمند داده ارزشی برای شرکت و سازمان نخواهد داشت. همان‌طور که در بخش‌های پیشین مطلب حاضر اشاره شد، افرادی که در حوزه علم داده فعالیت می‌کنند، با حجم عظیمی از داده‌ها سر و کار دارند. این افراد باید با ابزارهایی نظیر آپاچی اسپارک آشنا باشند تا بتوانند به تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها بپردازند. دوره آموزشی مقدماتی آپاچی اسپارک در سایت فرادرس برای پردازش کلان داده می‌تواند در این راستا به علاقه‌مندان حوزه علم داده کمک کند. Pandas برای عملیات روی داده‌های ساختار یافته و دستکاری آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

علم داده از ترکیب چندین حوزه علمی مانند آمار، یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی و مدیریت داده‌ها به وجود آمده است. با توجه به حجم زیاد داده‌های تولید شده در دنیای امروز، علم داده به یک ابزار کلیدی برای سازمان‌ها و شرکت‌ها تبدیل شده است. در تکمیل پاسخ به سوال علم داده چیست ، باید گفت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی جزو مفاهیم مهم علم داده تلقی می‌شوند. یادگیری ماشین یکی از شاخه‌ های هوش مصنوعی است که روی توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که بدون برنامه‌ریزی مستقیم، یادگیری انجام وظایف مختلف را می‌آموزند. با انتخاب هدف مناسب، یادگیری زبان‌های پایه، استفاده از منابع آموزشی معتبر و تمرین مداوم، می‌توانید به یک برنامه‌نویس موفق تبدیل شوید. برنامه‌نویسی نه تنها به شما امکان می‌دهد ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنید، بلکه درهای جدیدی از فرصت‌های شغلی و خلاقیت را به روی شما باز می‌کند.

هر یک از این منابع، گنجینه‌ای از اطلاعات خام را در اختیار شما قرار می‌دهند که باید به دقت استخراج و سازماندهی شوند. کتابخانه Numpy عملکرد دانشمندان داده پایتون را هنگام کار با مجموعه‌های داده بزرگ و حجم زیاد داده‌ها به طور قابل توجهی کارآمدتر می‌کند. از آنجایی که توابع آن مانند یک ماشین حساب عظیم عمل می‌کنند که می‌تواند به طور همزمان اعداد زیادی را محاسبه کند، این ابزار یکی از اصلی‌ترین ابزارهای دیتا ساینس به شمار می‌رود. این نقشه راه، مسیری روشن و ساختاریافته را برای اولویت‌بندی یادگیری فراهم می‌آورد و به شما کمک می‌کند تا در میان زمینه‌های متنوع علم داده، بر مهم‌ترین و کاربردی‌ترین مهارت‌ها تمرکز کنید. با پیروی از این نقشه راه، افراد علاقه‌مند به علم داده می‌توانند گام به گام اهداف شغلی خود را پیش ببرند و با اعتماد به نفس در این حرفه موفق شوند.

یعنی شما با شرکت این دوره می‌توانید برای مهاجرت کاری نیز اقدام کنید. حتی شما می‌توانید با شرکت در آموزش رایگان هوش مصنوعی با پایتون که در مکتب خونه وجود دارد وارد بازار کار شوید. در پایان دوره، دانشجویان قادر خواهند بود داده‌های جدولی را به‌طور مؤثر پاک‌سازی و دستکاری کنند و با انجام تحلیل‌های آماری پایه، اطلاعات مفیدی را استخراج نمایند. Java یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره و شیءگرا است که در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد. این زبان به دلیل پایداری و امنیت بالا، معمولاً برای توسعه اپلیکیشن‌های سازمانی و اندروید استفاده می‌شود. یکی از ویژگی‌های مهم Java، قابلیت اجرای آن بر روی پلتفرم‌های مختلف با استفاده از JVM (Java Virtual Machine) است.

کاهش زمان راه‌اندازی می‌تواند بهره‌وری توسعه دهنده را افزایش دهد؛ به خصوص در مواردی که یادگیری استفاده از IDE سریعتر از ادغام دستی و یادگیری همه ابزارهای فردی است. ادغام تنگ‌تر از همه وظایف توسعه پتانسیل بهبود بهره‌وری کلی فراتر از کمک به کارهای تنظیم را دارد. برنامه‌نویسی تنها یک مهارت فنی نیست، بلکه ابزاری برای حل مسائل و خلق ایده‌های نوآورانه است. با یادگیری برنامه‌نویسی، شما می‌توانید اپلیکیشن‌های کاربردی، وب‌سایت‌ها، بازی‌ها و حتی نرم‌افزارهای پیچیده طراحی کنید. علاوه بر این، بازار کار برنامه‌نویسان بسیار پررونق است و شرکت‌ها به دنبال افراد با توانایی کدنویسی هستند. حتی اگر هدف شما شغلی نباشد، برنامه‌نویسی می‌تواند به شما در درک بهتر فناوری و حتی مدیریت پروژه‌های شخصی کمک کند.

محبوبیت سرسخت جاوا به اندازه کافی مشهود است که بدانیم بهترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. تمام پلتفرم‌هایی که بخشی از اکوسیستم JVM هستند، مانند MapReduce، HDFS، Storm، Kafka، Spark و Apache Beam با جاوا سازگار هستند. Scikit-learn، یکی از کامل‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون است. این کتابخانه، طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین را در اختیار شما قرار می‌دهد که شامل الگوریتم‌های طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد می‌شود. با استفاده از Scikit-learn، می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین خود را آموزش داده و برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌های جدید استفاده کنید.

Hive QL برای کار بر روی Apache Hadoop یا دیگر پلتفرم های ذخیره سازی توزیع شده مانند سیستم فایل S3 آمازون طراحی شده است. مفهوم Hive یک پایگاه داده اساساً فقط یک کاتالوگ یا فضای نام جداول است. با Hive ما انتزاع لازم از SQL را برای پیاده سازی پرس و جوهای Hive QL بر روی Java API بدون اجرای پرس و جوها در API سطح پایین جاوا دریافت می کنیم. از این رو، اهداف خود را در طول مسیر پیگیری کرده و از نقشه راه علم داده دلسرد نشوید. ممکن است این سفر چالش‌برانگیز و زمان‌بر باشد، اما با تلاش مستمر و پیگیری هدفمند، قطعاً به موفقیت خواهید رسید. در ادامه مطلب، به منظور تکمیل‌تر شدن پاسخ سوال «علم داده چیست»، به توضیح هر یک از مهارت‌های ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم.

مدت زمان دوره فوق، دو ساعت آموزش مفید است که به افزایش مهارت‌های شما کمک می‌کند. دیتا ساینس (Data Science) یکی از حوزه‌های جذاب و پرطرفدار در دنیای امروز است. این حوزه به تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات ارزشمند از آنها می‌پردازد. پایتون نیز به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و همه کاره، به یکی از ابزارهای اصلی در دیتا ساینس تبدیل شده است. در این مقاله، به بررسی دیتا ساینس با پایتون خواهیم پرداخت و به شما نشان خواهیم داد که چگونه می‌توانید با استفاده از این زبان، به یک دیتا ساینتیست ماهر تبدیل شوید.

نتایج حاصل از تحلیل داده‌ها با پایتون می‌تواند تأثیرات چشمگیری بر سازمان‌ها و صنایع داشته باشد. به عنوان مثال، در صنعت خرده‌فروشی، تحلیل داده‌ها می‌تواند به شناسایی روندهای فروش و بهبود استراتژی‌های بازاریابی کمک کند. در حوزه مالی، تجزیه و تحلیل داده‌های معاملاتی می‌تواند به پیش‌بینی روند بازار و تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری کمک کند. استفاده از پایتون در این تحلیل‌ها به دلیل دقت بالا و سرعت پردازش عالی‌اش، به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا به سرعت و با اطمینان بیشتری به داده‌های خود عمل کنند. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) به ما اجازه می‌دهد تا درک بهتری از ساختار و الگوهای موجود در داده‌ها پیدا کنیم.

MATLAB همچنین برای کارهای علم داده که شامل محاسبات جبری خطی، شبیه سازی و محاسبات ماتریسی است، خوب است.اشکال MATLAB این است که محدودیت هایی را برای حمل کد ایجاد می کند. پروژه‌های کلان داده در حال حاضر برای همه صنایع، چه بزرگ و چه کوچک، مشترک هستند، همه به دنبال بهره‌گیری از تمام بینش‌هایی هستند که داده‌های بزرگ ارائه می‌دهد. هر چقدر هم که نرم افزار پیشرفته و مبتنی بر رابط کاربری گرافیکی توسعه دهیم، برنامه نویسی کامپیوتری هسته اصلی همه آنهاست. امیدوارم که وبلاگ های قبلی در مورد انواع ابزارها به برنامه ریزی سازمان داده های بزرگ برای شرکت شما کمک کرده باشد. اما یک لایه هنوز ناتمام می ماند که بدون آن می توانید در سفر کمی جلوتر بروید. اما بعداً در سفر، هنگامی که داده ها به مقدار هشدار دهنده افزایش می یابد، پیچیده می شود.

مقیاس پذیری و ویژگی های خرد شدن اعداد اسکالا آن را در میان بهترین زبان های برنامه نویسی برای علم داده قرار داده است. Hadoop یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی متن باز برای علم داده است. این یک چارچوب برنامه نویسی مبتنی بر جاوا دارد که از پردازش و ذخیره مجموعه داده های بسیار بزرگ در یک محیط محاسباتی توزیع شده پشتیبانی می کند. اگر در مورد Hadoop چیزی می خوانید، هیچ احتمالی وجود ندارد که هرگز با تصویر یک فیل کوچک روبرو نشوید. و اگر با آن برخورد کردید، مطمئناً در حال خواندن درباره Hadoop هستید. یکی از جذاب‌ترین کاربردهای دیتا ساینس، پیش‌بینی رویدادهای آینده است.

در راستای پاسخ به پرسش علم داده چیست ، اشاره کردیم که از این حوزه به منظور تحلیل داده‌ها برای کشف اطلاعات ارزشمند از آن‌ها استفاده می‌شود. به عبارتی، زمانی که تصمیم‌گیرندگان و ذینفعان نتایج تحلیل داده‌ها را درک کنند، می‌توانند داده‌ها را برای اقدامات مهم دیگری به کار ببرند. یکی از موثرترین روش‌های دستیابی به این هدف، مصورسازی داده است که شامل استفاده از تصاویر گرافیکی برای نمایش داده‌ها مانند نمودارها، جداول و نقشه‌ها می‌شود. برای مصورسازی داده‌ می‌توان از ابزارهای مختلفی نظیر کتابخانه‌های پایتون مانند matplotlib، کتابخانه‌های R مانند ggplot2 و نرم‌افزارهای رایج هوش تجاری مانند Tableau و «پاور بی آی» (Power BI) استفاده کرد. روش‌ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل و آماده‌سازی داده‌ها از دیگر مهارت‌های لازم برای علم داده محسوب می‌شوند. امروزه پایتون پر کاربرد ترین زبان برنامه‌ نویسی است و تقریبا تمامی سایت‌ های بزرگ مثل PYPL و TIOBE به این نکته اذعان دارند.

با این که به نسبت کاربران پایتون، تعداد دانشمندان داده‌ای که دارای مهارت‌ برنامه نویسی R هستند، محدودتر است، برنامه نویسان R در میان پردرآمدترین متخصصان در حوزۀ فناوری اطلاعات و علم داده قرار دارند. R یک گزینه قدرتمند برای افرادی است که به انجام تحلیل‌های آماری پیچیده و ورود به دنیای علم داده علاقه‌مند هستند. اگر به دنبال یک زبان تخصصی با جامعه کاربری فعال و امکانات منحصر به فرد هستید، R می‌تواند انتخاب مناسبی برای شما باشد. تا جایی که در حال حاضر در بسیاری از آگهی‌های استخدام داده‌کاو، تحلیل‌گر یا دانشمند داده تسلط به زبان پایتون یکی از معیارهای کلیدی است. زبان برنامه نویسی جاوا یکی از پرکاربرد ترین و محبوب‌ ترین زبان‌های برنامه‌ نویسی چند دهه اخیر به شمار می‌رود. یک زبان برنامه‌ نویسی همه منظوره است که تقریباً در هر موقعیت قابل تصوری قابل استفاده است.

10 سال بعد، تحقیقات نشان داد که تقاضا برای متخصصان علم داده حتی بیش از حد انتظار افزایش یافته است. تمرکز تحقیقات او بر طراحی ابزارهایی برای بهبود تجربه آموزش و یادگیری در آموزش عالی است. او به ویژه به درک چگونگی کاربرد تحلیل‌های یادگیری در تعامل انسان و کامپیوتر از طریق داده‌کاوی آموزشی، یادگیری ماشین و تجسم اطلاعات علاقه‌مند است. دوره "Introduction to Data Science in Python" به دانشجویان مقدمات محیط برنامه‌نویسی پایتون را آموزش می‌دهد و به بررسی تکنیک‌های اصلی برنامه‌نویسی در پایتون می‌پردازد. دانشجویان با مفاهیمی مانند lambdas، نحوه خواندن و دستکاری فایل‌های ... علوم داده (Data Science) رشته‌ای میان‌رشته‌ای است که از ترکیب دانش آمار، برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین و تحلیل داده برای استخراج دانش و بینش از داده‌ها استفاده می‌کند.