كيفية استخدام لغة بايثون في علم البيانات

في عام (2018م) أبلغ (66%) من علماء البيانات عن استخدام (Python) يوميًا ممّا يجعل (Python) اللغة الأولى لعلوم البيانات وبالإضافة إلى جميع مكتبات معالجة البيانات العامة المتوفرة في (Python)، فإنّ الميزة الرئيسية لـ (Python) في علم البيانات هي توفر مكتبات تعلم الآلة القوية.

أسباب استخدام لغة بايثون في علم البيانات

ما هي لغة البرمجة بايثون Python

لغة بايثون (Python): هي واحدة من أشهر لغات البرمجة في العالم وهي لغة برمجة أولى ممتازة للمبتدئين لأنّ تركيبها البسيط يسمح لك بالتشغيل بسرعة، وهي مرنة من حيث أنّه يمكن استخدامها للقيام بأي شيء تقريبًا، وتستخدم في علم البيانات للأسباب التالية:

• إنّ تركيب (Python) أو الكلمات والرموز المستخدمة في جعل برنامج الكمبيوتر يعمل بسيط وبديهي، حيث أنها كلمات إنجليزية في الأساس.

• تدعم (Python) نماذج مختلفة لكنّ معظم الناس يصفون (Python) كلغة برمجة موجهة للكائنات، وفي لغة البرمجة الكائنية وكل شيء تقوم بإنشائه هو كائن والكائنات المختلفة لها خصائص مختلفة، ويمكن العمل على كائنات مختلفة بطرق مختلفة.

• تتكامل (Python) جيدًا مع مكونات البرامج الأخرى ممّا يجعلها لغة ذات أغراض عامة يمكن استخدامها لبناء طريقة نقل للبيانات كاملة بدءًا من البيانات وتنظيف النموذج وبناء ذلك مباشرة في الإنتاج.

• إنّ لغة (Python) هي لغة للأغراض العامة يستخدمها علماء البيانات والمطورون ممّا يجعل من السهل التعاون عبر مؤسستك من خلال تركيبها البسيط.

• يختار الأشخاص استخدام (Python) حتى يتمكنوا من التواصل مع الآخرين.

• السبب الآخر متجذر في البحث الأكاديمي والنماذج الإحصائية.

• إنّ (Python) لديها تعلم عميق وطرق منظمة للقيام بالتعلم الآلي ويمكنها التعامل مع كميات أكبر من البيانات، ومع تحول الناس أكثر إلى التعلم العميق كان التحيز يتحول نحو بايثون.

أماكن استخدام بايثون في علم البيانات

• تطوير الويب، حيث يستخدم المطورون والمهندسون وعلماء البيانات (Python) لتطوير الويب أو إنشاء تطبيق نموذجي.

• أتمتة التقارير، يمكن للمحللين أو مديري المنتجات الذين يحتاجون إلى إعداد تقرير (Excel) نفسه كل أسبوع استخدام (Python) للمساعدة في إنشاء التقارير وتوفير الوقت.

• في مجال المال والأعمال، وتُستخدم في إعداد التقارير والنماذج التنبؤية والبحث الأكاديمي.

• المحاكاة، بتم استخدام لغة (Python) لإنشاء عمليات محاكاة لدراسة مختلف السلوكيات المختلفة باستخدام الكمبيوتر.

كيفية اعتماد لغة بايثون في علم البيانات

يُعد استخدام (Python) لعلوم البيانات وتحليلات البيانات أفضل طريقة يمكن من خلالها أن تساعد لغة البرمجة العامة هذه في تطوير تطبيقات الويب وسطح المكتب وكما أنّه تساعد في تطوير التطبيقات الرقمية والعلمية المعقدة، وأولى فوائد بايثون العديدة في علم البيانات هي بساطتها، وفي حين أنّ بعض علماء البيانات يأتون من خلفية في علوم الكمبيوتر أو يعرفون لغات برمجة أخرى، فإنّ العديد منهم يأتون من خلفيات في الإحصاء أو الرياضيات أو غيرها من المجالات التقنية وقد لا يتمتعون بخبرة كبيرة في الترميز عند دخولهم مجال علم البيانات.

من السهل متابعة كتابة (Python) وكتابتها ممّا يجعلها لغة برمجة بسيطة لتبدأ بها وتتعلم بسرعة، وبالإضافة إلى ذلك هناك الكثير من الموارد المجانية المتاحة عبر الإنترنت لتعلم (Python) والحصول على المساعدة إذا واجهتك مشكلة، و(Python) هي لغة مفتوحة المصدر ممّا يعني أنّ اللغة مفتوحة للجمهور ومتاحة مجانًا.

وهذا مفيد لعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى تعلم لغة جديدة لأنّه لا توجد تكلفة مسبقة لبدء تعلم بايثون، وهذا يعني أيضًا أنّ هناك الكثير من علماء البيانات يستخدمون (Python) بالفعل، لذلك هناك مجتمع قوي من المطورين وعلماء البيانات الذين يستخدمون (Python) ويحبونها.

ما هي مكتبات بايثون المستخدمة  في علم البيانات

إن المكتبات المتاحة في (Python) تعمل على تسهيل عملية ترميز علوم البيانات الخاصة بك، والمكتبة في (Python) هي مجموعة من الوحدات ذات التعليمات البرمجية مسبقة الصنع للمساعدة في المهام الشائعة، فهي تسمح أساسًا بالاستفادة من عمل الآخرين والبناء عليه وفي لغات أخرى قد تكون بعض مهام علوم البيانات مرهقة وتستغرق وقتًا طويلاً للتشفير من البداية.

وهناك عدد لا يحصى من المكتبات مثل: (NumPy) و(Pandas) و(Matplotlib) المتاحة في (Python)؛ لتسهيل تنظيف البيانات وتحليل البيانات وتصور البيانات ومهام التعلم الآلي وتشمل بعض المكتبات الأكثر شيوعًا ما يلي:

1- مكتبة NumPy

هي مكتبة لـ (Python) توفر الدعم للعديد من المهام الرياضية على المصفوفات والمصفوفات الكبيرة متعددة الأبعاد.

2- مكتبة Pandas

مكتبة (Pandas) هي واحدة من المكتبات المتاحة الأكثر شعبية وسهولة في الاستخدام، وتسمح بمعالجة البيانات الجدولية بسهولة لتنظيف البيانات وتحليلها.

3- مكتبة Matplotlib

توفر هذه المكتبة طرقًا بسيطة لإنشاء مربعات ثابتة أو تفاعلية ومخططات مبعثرة ومخططات خطية ومخططات شريطية، وهي مفيدة لتبسيط مهام تصور البيانات الخاصة بك.

4- مكتبة Seaborn

(Seaborn) هي مكتبة أخرى لتصور البيانات مبنية على قمة (Matplotlib) والتي تسمح برسوم بيانية إحصائية جذابة بصريًا بحيث يتيح لك تصور فترات الثقة والتوزيعات والرسوم البيانية الأخرى بسهولة.

5- مكتبة Stats models

تبني مكتبة النمذجة الإحصائية هذه جميع النماذج الإحصائية والاختبارات الإحصائية بما في ذلك الانحدار الخطي والنماذج الخطية المعممة ونماذج تحليل السلاسل الزمنية.

6- مكتبة Scipy

(Scipy) هي مكتبة تستخدم في الحوسبة العلمية التي تساعد في الجبر الخطي والتحسين والمهام الإحصائية.

7- مكتبة الطلبات

هذه مكتبة مفيدة لاستخراج البيانات من مواقع الويب، حيث توفر طريقة سهلة الاستخدام وسريعة الاستجابة لتكوين طلبات (HTTP).

ملاحظة:“HTTP” هي اختصار لـ “Hypertext Transfer Protocol”.

مبدأ استخدام لغة بايثون في علم البيانات

• فهم أنواع البيانات كالأعداد الصحيحة والسلاسل وأرقام الفاصلة العائمة وكيف تختلف كل أنواع البيانات.

• تعلم الحلقات والشروط الشرطية، بحيث تنفذ الحلقات مجموعة من التعليمات البرمجية عدة مرات وتخبر الشروط الشرطية البرنامج متى يتوقف عن تنفيذ تلك المجموعة من التعليمات البرمجية.

• تعرف على كيفية التعامل مع البيانات، وتدرب على ذلك من خلال قراءة البيانات في برنامج بايثون الخاص بك ثم إجراء نوع من العمليات الحسابية عليها وتنظيفها وربما حتى كتابتها في ملف (CSV)، كما يجب فهم بالضبط كيف يمكن التعامل مع البيانات لأنّ هذا جزء كبير من وظيفة عالم البيانات.

• الخوارزميات، حيث يتم استخدام الخوارزميات لبناء النماذج وربما حتى إنشاء النماذج الخاصة بك.

• تصورات البيانات، توجد العديد من مكتبات أو حزم (Python) لمساعدتك في القيام بذلك.

• التواصل، وذلك بالبدأ في توصيل هذه الأشياء التي تعلمتها بطريقة يمكن للآخرين شرحها لترسيخ هذا التعلم.

ملاحظة: “CSV” هي اختصار لـ “Comma Separated Values”.

أساسيات استخدام لغة بايثون في علم البيانات

1- الشروط

اختبارات الصواب والخطأ عندها سيكون لديك نوعًا ما من المدخلات بشكل أساسي وستختبره مقابل شرط وإذا كان هذا الاختبار صحيحًا فستنفذ كتلة واحدة من التعليمات البرمجية، وإذا كان الخطأ خاطئًا فيمكن تنفيذ مجموعة مختلفة تمامًا من الرموز.

2- الحلقات

أجزاء من التعليمات البرمجية قابلة للتكرار، وفي أي وقت تحتاج إلى تكرار نفس الإجراءات على العديد من العناصر المختلفة في مجموعة يمكنك كتابة حلقة لذلك، بحيث سيؤدي هذا إلى تنفيذ جميع العناصر المختلفة في مجموعة المدخلات الخاصة بك لإنتاج نوع من المخرجات القياسية.

3- الوظائف

وهو كود قابل لإعادة الاستخدام ولا ينبغي الخلط بينه وبين الكود القابل للتكرار، حيث إذا كنت تريد إجراء نفس النوع من الحساب في نقاط مختلفة في الشفرة فستكتب دالة، كما يمكنك إعادة استخدام هذا الجزء من التعليمات البرمجية في أي وقت تريد نفس المخرجات.