چرا پایتون را برای علم داده یاد بگیریم؟
پایتون زبان برنامه نویسی انتخابی برای دانشمندان داده است. اگرچه این اولین زبان برنامه نویسی اولیه نبود، اما محبوبیت آن در طول سال ها افزایش یافته است.
در سال 2016، از R در Kaggle، پلتفرم برتر مسابقات علم داده، پیشی گرفت.
در سال 2017، در نظرسنجی سالانه KDNuggets از ابزارهای پرکاربرد دانشمندان داده، از R پیشی گرفت.
در سال 2018، 66 درصد از دانشمندان داده گزارش کردند که از پایتون روزانه استفاده می‌کنند و آن را به زبان شماره یک برای متخصصان تجزیه و تحلیل تبدیل کرده‌اند.
در سال 2021، در شاخص TIOBE از جاوا پیشی گرفت و اکنون محبوب ترین زبان برنامه نویسی است.
علاوه بر این، کارشناسان علوم داده انتظار دارند این روند ادامه یابد.
بازار کار فعلی برای دانشمندان داده چگونه به نظر می رسد؟
طبق گفته Glassdoor، متوسط حقوق یک دانشمند داده در سال 2022، 119,118 دلار است.
انتظار می رود که این تعداد تنها با افزایش تقاضا برای دانشمندان داده افزایش یابد. در سال 2020، سه برابر بیشتر از سال قبل، موقعیت های باز برای دانشمندان داده وجود داشت.
آینده برای علم داده و پایتون بسیار روشن به نظر می رسد. خوشبختانه، یادگیری پایتون در حال حاضر آسان تر از همیشه است. ما چگونه در پنج مرحله ساده به شما نشان خواهیم داد.
نحوه یادگیری پایتون برای علم داده
مرحله 1: اصول پایتون را بیاموزید
همه از جایی شروع می کنند. این اولین قدم یادگیری اصول برنامه نویسی پایتون است. (اگر قبلاً آشنایی ندارید، می خواهید مقدمه ای برای علم داده داشته باشید.)
می توانید این کار را با یک دوره آنلاین (که Dataquest ارائه می دهد)، بوت کمپ های علوم داده، یادگیری خودگردان یا برنامه های دانشگاهی انجام دهید. هیچ راه درست یا غلطی برای یادگیری اصول پایتون وجود ندارد. نکته کلیدی این است که یک مسیر را انتخاب کنید و ثابت بمانید.
یک انجمن آنلاین پیدا کنید
برای کمک به حفظ انگیزه، به یک انجمن آنلاین بپیوندید. اکثر جوامع به شما اجازه می دهند با سوالاتی که شما یا دیگران از گروه می پرسید یاد بگیرید.
همچنین می توانید با سایر اعضای جامعه ارتباط برقرار کنید و با متخصصان صنعت ارتباط برقرار کنید. این همچنین فرصت های شغلی شما را افزایش می دهد، زیرا ارجاع کارمندان 30٪ از کل استخدام ها را تشکیل می دهد.
بسیاری از دانش‌آموزان نیز ایجاد حساب Kaggle و پیوستن به یک گروه محلی Meetup را مفید می‌دانند.
اگر مشترک Dataquest هستید، به جامعه یادگیرنده Dataquest دسترسی پیدا می‌کنید، جایی که به پشتیبانی دانشجویان فعلی و دانش‌آموزان دسترسی خواهید داشت.
مرحله 2: با یادگیری عملی تمرین کنید
یکی از بهترین راه‌ها برای تسریع در آموزش، یادگیری عملی است.
با پروژه های پایتون تمرین کنید
ممکن است شما را شگفت زده کند که وقتی پروژه های کوچک پایتون را می سازید چقدر سریع به آن توجه می کنید. خوشبختانه، تقریباً هر دوره Dataquest شامل پروژه ای برای افزایش یادگیری شما است. در اینجا تعداد کمی از آنها هستند:
فرار از زندان - کمی سرگرم شوید و مجموعه داده ای از فرارهای هلیکوپتری از زندان را با استفاده از پایتون و نوت بوک Jupyter تجزیه و تحلیل کنید.
نمایه های برنامه سودآور برای فروشگاه App و Google Play Markets - در این پروژه هدایت شده، شما به عنوان یک تحلیلگر داده برای شرکتی کار خواهید کرد که برنامه های تلفن همراه را می سازد. شما از پایتون برای ارائه ارزش از طریق تجزیه و تحلیل داده های عملی استفاده خواهید کرد.
کاوش در پست‌های خبری هکر - با مجموعه داده‌های ارسالی به Hacker News، یک سایت فناوری محبوب، کار کنید.
کاوش در داده‌های فروش خودرو eBay - از Python برای کار با مجموعه داده‌ای از ماشین‌های دست دوم از eBay Kleinanzeigen، بخش طبقه‌بندی شده در وب‌سایت eBay آلمان، استفاده کنید.
این مقاله همچنین دارای هزاران ایده دیگر برای پروژه پایتون برای مبتدیان است:
یک بازی سنگ، کاغذ، قیچی بسازید
یک بازی ماجراجویی متنی بسازید
یک بازی حدس زدن بسازید
Mad Libs تعاملی بسازید
روش های جایگزین برای تمرین و یادگیری
برای تقویت درس خود و یافتن پاسخ برای مشکلات برنامه نویسی پایتون که با آن مواجه می شوید، کتاب های راهنما، پست های وبلاگ، آموزش های پایتون یا کد منبع باز افراد دیگر را برای ایده های جدید بخوانید.
اگر هنوز بیشتر می خواهید، این مقاله را در مورد روش های مختلف یادگیری پایتون برای علم داده بررسی کنید.
مرحله 3: کتابخانه های علوم داده پایتون را یاد بگیرید
چهار کتابخانه مهم پایتون NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn هستند.
NumPy - کتابخانه ای که انواع عملیات ریاضی و آماری را آسان می کند. همچنین پایه بسیاری از ویژگی های کتابخانه پانداها است.
پانداها - یک کتابخانه پایتون که به طور خاص برای تسهیل کار با داده ها ایجاد شده است. این نان و کره بسیاری از کارهای علم داده پایتون است.
Matplotlib - یک کتابخانه تجسمی که تولید نمودارها را سریع و آسان از داده های شما می کند.
Scikit-learn - محبوب ترین کتابخانه برای کار یادگیری ماشین در پایتون.
NumPy و Panda ها برای کاوش و بازی با داده ها عالی هستند. Matplotlib یک کتابخانه تجسم داده است که نمودارها را همانطور که در Excel یا Google Sheets پیدا می کنید می سازد.
در اینجا راهنمای مفیدی برای 15 کتابخانه مهم پایتون برای علم داده آمده است.
مرحله 4: با یادگیری پایتون یک نمونه کار از علم داده بسازید
برای دانشمندان مشتاق داده، پورتفولیو یک ضرورت است – این یکی از مهمترین چیزهایی است که مدیران استخدام در یک نامزد واجد شرایط به دنبال آن هستند.
این پروژه ها باید شامل کار با چندین مجموعه داده مختلف باشد و هر کدام باید بینش های جالبی را که شما کشف کرده اید به اشتراک بگذارند. اینجا برخی از انواع پروژه ها هستند که باید در نظر گرفته شوند:
پروژه پاکسازی داده ها - هر پروژه ای که شامل داده های کثیف یا "بدون ساختار" باشد که شما آنها را تمیز و تجزیه و تحلیل می کنید، کارفرمایان بالقوه را تحت تاثیر قرار می دهد، زیرا بیشتر داده های دنیای واقعی نیاز به تمیز کردن دارند.
پروژه تجسم داده ها - ایجاد تصاویر جذاب و آسان برای خواندن، هم یک چالش برنامه نویسی و هم یک چالش طراحی است، اما اگر بتوانید آن را به خوبی انجام دهید، تجزیه و تحلیل شما بسیار مفیدتر خواهد بود. داشتن نمودارهایی با ظاهر عالی در یک پروژه، نمونه کار شما را متمایز می کند.
پروژه یادگیری ماشینی – اگر می‌خواهید به عنوان یک دانشمند داده کار کنید، قطعاً به پروژه‌ای نیاز دارید که مهارت‌های ML شما را نشان دهد. ممکن است بخواهید چند پروژه مختلف یادگیری ماشینی داشته باشید که هر کدام بر روی الگوریتم متفاوتی تمرکز دارند.
نمونه کارها را به طور موثر ارائه دهید
تجزیه و تحلیل شما باید واضح و آسان باشد - به طور ایده آل در قالبی مانند نوت بوک Jupyter تا مخاطبان فنی بتوانند کد شما را بخوانند. (خوانندگان غیر فنی می توانند نمودارها و توضیحات مکتوب شما را دنبال کنند.)
آیا نمونه کار شما به یک موضوع نیاز دارد؟
نمونه کارها شما لزوماً به موضوع خاصی نیاز ندارد. مجموعه داده های مورد علاقه خود را پیدا کنید، سپس راهی برای پیوند دادن آنها ایجاد کنید. اگر می خواهید در یک شرکت خاص یا در یک صنعت خاص کار کنید، نمایش پروژه های مرتبط با آن صنعت ایده خوبی است.
نمایش پروژه هایی مانند این به کارفرمایان آینده نشان می دهد که برای یادگیری پایتون و سایر مهارت های مهم برنامه نویسی وقت گذاشته اید.
مرحله 5: از تکنیک های پیشرفته علم داده استفاده کنید
در نهایت، مهارت های خود را افزایش دهید. سفر علم داده شما پر از یادگیری مداوم خواهد بود، اما دوره های پیشرفته پایتون وجود دارد که می توانید برای اطمینان از اینکه همه پایه ها را پوشش داده اید، آنها را تکمیل کنید.
یاد بگیرید که با مدل های رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی k-means راحت باشید. همچنین می توانید با مطالعه مدل های بوت استرپینگ و ایجاد شبکه های عصبی با استفاده از Scikit-learn وارد یادگیری ماشین شوید.
Python for Data Science سوالات متداول
یادگیری پایتون چقدر طول می کشد؟
در حالی که همه افراد متفاوت هستند، ما دریافتیم که یادگیری پایتون برای علم داده سه ماه تا یک سال تمرین مداوم طول می کشد.
ما افرادی را دیده‌ایم که با سرعت رعد و برق در دوره‌های ما حرکت می‌کنند، و دیگرانی را دیده‌ایم که سرعت کمتری داشته‌اند. همه چیز به این بستگی دارد که چقدر زمان می توانید به یادگیری برنامه نویسی پایتون اختصاص دهید – و اینکه چقدر سریع می توانید اطلاعات جدید را دریافت کنید.
خوشبختانه، ما دوره‌های Dataquest را برای شما طراحی کرده‌ایم که با سرعت خودتان بروید.
هر مسیر پر از درس‌ها، یادگیری عملی و فرصت‌هایی برای پرسیدن سؤال است تا بتوانید بر اصول علم داده تسلط پیدا کنید. روش یادگیری عملی ما از مجموعه داده‌های واقعی استفاده می‌کند، که نه تنها به شما کمک می‌کند سریع‌تر یاد بگیرید، بلکه به شما کمک می‌کند تا ببینید چگونه دانش خود را به کار ببرید.
به صورت رایگان شروع کنید. Python را با مسیر Data Scientist ما یاد بگیرید و از همین امروز شروع به تسلط بر یک مهارت جدید کنید!
از کجا می توانم پایتون را برای علم داده یاد بگیرم؟
از آنجایی که پایتون در رشته‌های مختلف برنامه‌نویسی دیگر، از توسعه بازی گرفته تا اپلیکیشن‌های موبایل، استفاده می‌شود، منابع عمومی «یادگیری پایتون» سعی می‌کنند تا حدودی همه چیز را آموزش دهند، اما این بدان معناست که شما چیزهایی را یاد می‌گیرید که به علم داده بی‌ربط هستند.
وقتی هدف اصلی شما یادگیری پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها باشد و در عوض در دوره ای که به شما یاد می دهد یک بازی بسازید، دست و پنجه نرم می کنید، به راحتی ناامید شوید و بخواهید آن را ترک کنید.
بسیاری از آموزش های پایتون رایگان برای علوم داده وجود دارد. اگر نمی خواهید برای یادگیری پایتون هزینه ای بپردازید، اینها می توانند گزینه خوبی باشند. این پیوند ده ها آموزش را ارائه می دهد که بر اساس سطح دشواری و منطقه تمرکز مرتب شده اند.
اگر می خواهید یادگیری خود را به حداکثر برسانید، شاید بهتر باشد پلتفرمی را پیدا کنید که برنامه درسی توسعه یافته برای آموزش علوم داده ارائه دهد. Dataquest یکی از این پلتفرم ها است. ما دوره هایی داریم که می توانند شما را از مبتدی تا آماده کار به عنوان یک تحلیلگر داده، دانشمند داده یا مهندس داده در پایتون ببرند.
آیا پایتون در زمینه علم داده ضروری است؟
می توان به عنوان یک دانشمند داده با استفاده از پایتون یا R کار کرد. هر زبان نقاط قوت و ضعف خود را دارد. هر دو به طور گسترده در صنعت استفاده می شوند. پایتون به طور کلی محبوب تر است، اما R در برخی از صنایع (به ویژه در دانشگاه و تحقیقات) غالب است.
برای علم داده، قطعاً باید حداقل یکی از این دو زبان را یاد بگیرید. (همچنین باید مقداری SQL را یاد بگیرید، مهم نیست کدام زبان را انتخاب می کنید.)
آیا پایتون برای علم داده بهتر از R است؟
این یک موضوع دائمی بحث در علم داده است، اما پاسخ واقعی این است که بستگی به این دارد که به دنبال چه چیزی هستید و چه چیزی را دوست دارید.
R به طور خاص برای آمار و ریاضیات ساخته شده است، اما بسته های شگفت انگیزی وجود دارد که استفاده از آن را برای علم داده بسیار آسان می کند. علاوه بر این، دارای یک انجمن آنلاین بسیار حمایت کننده است.
پایتون یک زبان برنامه نویسی همه جانبه بهتر است. مهارت های پایتون شما به بسیاری از رشته های دیگر قابل انتقال است. همچنین کمی محبوب تر است. برخی استدلال می کنند که یادگیری آسان تر است، اگرچه بسیاری از افراد R با این موضوع موافق نیستند.
به جای خواندن نظرات، این مقاله را در مورد اینکه Python و R چگونه وظایف علم داده مشابه را انجام می دهند، بررسی کنید و ببینید کدام یک برای شما جذاب تر به نظر می رسد.