آموزش علم داده با پایتون (data science)

داده، نفت جدید است. این جمله به‌خوبی نشان می‌دهد که امروزه تقریباً تمام سیستم‌های فناوری اطلاعات با هدف جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل داده ها کار می‌کنند. این سیستم‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری، پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا، بررسی ساختار پروتئین‌ها در زیست‌شناسی و طراحی کمپین‌های بازاریابی کاربرد دارند.

همه این کاربردها به ترکیبی از چند حوزه نیاز دارند. برای مثال، تحلیل‌گر داده از مدل‌های ریاضی، آمار، نمودارها، پایگاه‌های داده و منطق علمی یا تجاری برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. بنابراین ما به یک زبان برنامه نویسی نیاز داریم که بتواند این نیازهای متنوع را برطرف کند.

پایتون (Python) یکی از زبان‌هایی است که به‌خوبی از پس این وظایف برمی‌آید. پایتون دارای کتابخانه‌های متنوع و امکانات داخلی قدرتمندی است که تحلیل داده را ساده‌تر می‌کنند.

در این آموزش، با استفاده از زبان پایتون، تکنیک‌های مختلف علم داده را مرحله‌به‌مرحله یاد می‌گیرید.

مخاطبان آموزش علم داده با پایتون (data science)

این آموزش برای افرادی مناسب است که در رشته علوم کامپیوتر تحصیل کرده‌اند یا به‌عنوان برنامه نویس نرم‌افزار فعالیت می‌کنند و قصد دارند علم داده را به‌زبان ساده و با استفاده از پایتون یاد بگیرند.

پیش‌نیازها

برای شروع این آموزش، بهتر است با اصول اولیه برنامه نویسی در پایتون آشنا باشید. شما باید بتوانید در یک محیط توسعه (IDE) ساده برنامه بنویسید و آن را اجرا کنید. اگر هنوز تجربه‌ای با پایتون ندارید، پیشنهاد می‌کنیم ابتدا آموزش مقدماتی پایتون ما را مطالعه کنید تا آمادگی لازم را کسب کنید.

علم داده یا data science در پایتون چیست؟

علم داده (data science) مجموعه‌ای از فرآیندها است که به ما کمک می‌کند از داده‌های حجیم و متنوع، دانش و بینش استخراج کنیم. این فرآیند شامل سازماندهی، پردازش و تحلیل داده‌ها می‌شود. در این مسیر از حوزه‌های مختلفی مانند مدل‌سازی ریاضی و آماری، استخراج داده از منابع گوناگون و تکنیک‌های مصورسازی اطلاعات استفاده می‌کنیم. در بسیاری از موارد، تحلیل‌گران برای کار با داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته از فناوری‌های کلان‌داده (Big Data) نیز بهره می‌برند.

چند نمونه کاربردی از علم داده (data science) را در ادامه بررسی می‌کنیم:

سیستم های توصیه گر

با گسترش خریدهای اینترنتی، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک می‌توانند الگوهای خرید کاربران و عملکرد محصولات مختلف بازار را ردیابی کنند. این داده ها به سیستم های توصیه گر (Recommendation Systems) امکان می‌دهند تا مدل‌هایی برای پیش‌بینی نیازهای خریدار طراحی کنند و محصولاتی را نمایش دهند که بیشترین احتمال خرید توسط مشتری را دارند.

مدیریت ریسک مالی

سازمان‌های مالی با تحلیل عادت‌های خرج‌کردن مشتری، سوابق بدهی و تعهدات مالی دیگر او و همچنین شاخص‌های اجتماعی و اقتصادی می‌توانند ریسک اعتباری را بهتر مدیریت کنند. این داده ها از منابع مختلف و در قالب‌های گوناگون به‌دست می‌آیند. برای اینکه این اطلاعات به بینش قابل‌استفاده تبدیل شوند، باید آن‌ها را سازماندهی و تحلیل کرد که این کار با کمک علم داده امکان‌پذیر می‌شود. در نتیجه، سازمان مالی می‌تواند با کاهش بدهی‌های بد، میزان زیان خود را کاهش دهد.

بهبود خدمات سلامت

صنعت سلامت با انواع مختلفی از داده ها سروکار دارد؛ از داده های فنی و مالی گرفته تا اطلاعات بیماران، مشخصات داروها و مقررات قانونی. برای به‌دست آوردن بینش کاربردی، لازم است تمام این داده ها به‌صورت یکپارچه تحلیل شوند. این تحلیل می‌تواند هم برای ارائه‌دهندگان خدمات درمانی و هم برای بیماران، هزینه‌ها را کاهش دهد و در عین حال، الزامات قانونی را نیز رعایت کند.

بینایی کامپیوتری

پیشرفت در تشخیص تصاویر توسط کامپیوتر نیاز به پردازش مجموعه‌های بزرگی از داده های تصویری دارد. این تصاویر معمولاً از اشیای مشابه جمع‌آوری می‌شوند؛ برای مثال در سیستم‌های تشخیص چهره. متخصصان این داده ها را مدل‌سازی می‌کنند و الگوریتم‌هایی می‌سازند تا بتوانند این مدل‌ها را روی تصاویر جدید پیاده‌سازی کنند و نتایج دقیقی به‌دست آورند. برای پردازش این داده ها و ساخت مدل‌ها، استفاده از ابزارهای علم داده ضروری است.

مدیریت بهینه مصرف انرژی

با افزایش نیاز به انرژی، شرکت‌های تولیدکننده باید تمام مراحل تولید و توزیع انرژی را بهینه سازی کنند. این بهینه سازی شامل روش‌های تولید، سیستم های ذخیره سازی و مکانیزم‌های توزیع می‌شود. آن‌ها همچنین باید الگوهای مصرف مشتریان را مطالعه کنند. پیوند دادن این داده ها از منابع مختلف و استخراج بینش از آن‌ها کار دشواری به‌نظر می‌رسد، اما ابزارهای علم داده (data science) این فرآیند را بسیار ساده‌تر می‌کنند.

علم داده با پایتون (data science)

نیازهای برنامه نویسی در حوزه علم داده (data science)، به زبانی نیاز دارد که هم انعطاف‌پذیر و قدرتمند باشد و هم بتواند به‌سادگی پیچیده‌ترین محاسبات ریاضی را پردازش کند. زبان پایتون (Python) دقیقاً چنین ویژگی‌هایی دارد. این زبان هم برای محاسبات عمومی و هم برای پردازش‌های علمی جایگاه خود را تثبیت کرده است.

توسعه‌دهندگان هر روز کتابخانه‌های جدیدی برای پایتون طراحی می‌کنند تا نیازهای مختلف برنامه نویسی را برآورده کنند. در ادامه ویژگی‌هایی از پایتون را بررسی می‌کنیم که آن را به زبان اصلی علم داده (data science) تبدیل کرده است:

• پایتون زبانی ساده و قابل یادگیری است که برای انجام یک وظیفه، به مراتب خطوط کمتری نسبت به زبان‌هایی مانند R نیاز دارد. این سادگی باعث می‌شود بتوان با کمترین کد، مسائل پیچیده را مدیریت کرد، بدون اینکه جریان برنامه گیج‌کننده شود.

• پایتون از چند سکویی (Cross-platform) پشتیبانی می‌کند؛ یعنی همان کد می‌تواند بدون هیچ تغییری در سیستم‌عامل‌های مختلف اجرا شود. این ویژگی، استفاده از پایتون را در محیط‌های چندگانه بسیار آسان می‌کند.

• این زبان نسبت به دیگر زبان‌های مشابه مانند R یا MATLAB، سرعت اجرای بالاتری دارد؛ به‌ویژه در زمینه تحلیل داده.

• پایتون مدیریت حافظه بسیار خوبی دارد. به‌ویژه سیستم جمع‌آوری زباله (Garbage Collection) آن باعث می‌شود بتوان حجم بالایی از داده را به‌راحتی برش داد، تقسیم کرد و مصورسازی نمود.

• مهم‌تر از همه اینکه پایتون مجموعه‌ای بزرگ از کتابخانه‌های تخصصی دارد که برای تحلیل‌های خاص طراحی شده‌اند. برای مثال، کتابخانه NumPy برای محاسبات علمی استفاده می‌شود و ساختار آرایه‌ای آن، حافظه بسیار کمتری نسبت به لیست‌های معمولی پایتون مصرف می‌کند. تعداد این کتابخانه‌ها به‌طور مداوم در حال افزایش است.

• برخی بسته‌های پایتون امکان استفاده مستقیم از کدهای زبان‌های دیگر مانند C یا Java را فراهم می‌کنند. این قابلیت به برنامه‌نویس کمک می‌کند تا در صورت نیاز، بخشی از برنامه را با زبان‌های دیگر پیاده‌سازی کند و عملکرد آن را بهینه نماید.

در بخش های بعدی، روش استفاده از این ویژگی‌های پایتون را برای انجام تمام وظایف موردنیاز در زمینه‌های مختلف علم داده بررسی خواهیم کرد.

راستی! برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام سورس باران عضو شوید.