چرا پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است؟

هر دانشمند داده برای پاکسازی و سازماندهی داده‌های بدون ساختار به زبان‌های برنامه‌نویسی نیاز دارد. در سراسر جهان، دیتا ساینتیست‌ها از زبان‌های مختلفی مانند پرل، پایتون، جاوا، سی/سی++، اس‌کیوال و غیره استفاده می‌کنند. این افراد در انتخاب زبان برنامه‌نویسی، براساس نیازها، ترجیحات شخصی و پروژه‌های خاصی که در دست دارند، تصمیم می‌گیرند. با این حال، پایتون (Python) به عنوان محبوب‌ترین و پراستفاده‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای دانشمندان داده میان همه زبان‌های دیگر توجه ویژه‌ای به خود جلب کرده است.
اما چرا پایتون برای علوم داده به این اندازه محبوب است و چرا در آینده همچنان محبوب خواهد بود؟ با ما همراه باشید!

اهمیت پایتون در زبان برنامه‌نویسی

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا است که به صورت تفسیری عمل می‌کند و دارای ساختار دینامیکی است. همچنین پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی اسکریپتی، قابلیت اتصال و ادغام بخش‌های مختلف یک برنامه را فراهم می‌کند.
>>> پایتون از سطح بالایی از انتزاع استفاده می‌کند که برنامه‌نویسان را از جزئیات پیچیده‌ترین جزئیات زبان برنامه‌نویسی محافظت می‌کند و امکان توسعه سریع و خوانایی بالا را فراهم می‌کند.
>>> کدهای پایتون خط به خط توسط یک مفسر تفسیر می‌شوند و به‌صورت مستقیم اجرا می‌شوند. در مقابل، زبان‌های کامپایلری مانند C یا C++ کدها را به‌زبان ماشین ترجمه کرده و سپس اجرا می‌کنند.
>>> در پایتون، نوع داده‌ها و ویژگی‌های آنها در زمان اجرا تعیین می‌شوند و می‌توانند تغییر کنند. به عبارت دیگر، در پایتون نیازی به تعریف قبلی نوع داده‌ها نیست و متغیرها می‌توانند به‌طور دینامیکی تغییر کنند. این ویژگی به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد به‌راحتی با داده‌ها کار کنند و تغییرات مورد نیاز را اعمال کنند.
>>> می‌توانید با استفاده از پایتون، کدهای موجود در زبان‌های دیگر را فراخوانی کنید و قطعات مختلف برنامه را با هم ترکیب کنید.

نقش پایتون در تجزیه و تحلیل داده‌ها

بخش قابل توجهی از وظایف تحلیلگران داده از جمله مرور و بررسی داده‌ها است. با توجه به اینکه این فرآیند ممکن است زمان‌بر و پیچیده باشد، استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون می‌تواند به تحلیلگران داده کمک کند تا با اتوماسیون این فرآیند زمان و تلاش خود را صرفه‌جویی کنند. خودکار کردن کارهای روتین یک راه‌حل ساده است.
علاوه بر این، پایتون به عنوان زبان برنامه‌نویسی، امکانات بالاتری در زمینه قابلیت مقیاس‌پذیری و کارآیی فراهم می‌کند و همچنین برای فعالیت‌های پیشرفته مانند داده کاوی با استفاده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین و استخراج اطلاعات از متن استفاده می‌شود. پایتون برای فرآیندهای دیگری مانند جمع‌آوری داده (data crawling)، پاکسازی داده (data cleaning)، مدل‌سازی داده (data modelling) و ایجاد الگوریتم‌های تحلیل داده بر اساس چالش‌های کسب و کار واقعی نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.

دلایل محبوبیت پایتون در علم داده

علم داده با پایتون یکی از مهارت‌های جالب و پربازده نه تنها در ایران بلکه در سراسر جهان است. این زبان برنامه‌نویسی، به‌طور تقریبی زبان برنامه‌نویسی اجباری در صنعت علم داده است.

پایتون قواعد نحوی (Syntax) ساده دارد.

بهترین چیزی که می‌تواند برنامه‌نویسی را آسان‌تر کند، داشتن یک سینتکس (نحو) شفاف و قابل فهم است. سینتکس پایتون بسیار قابل فهم و ساده است. برای نوشتن کدهای پایتون، نیازی به نگارش‌های پیچیده و خطوط بیشمار نیست. این ویژگی باعث می‌شود که برنامه‌نویسان، حتی افراد تازه کار، بتوانند به سرعت با پایتون آشنا شده و برنامه‌های ساده را به راحتی بنویسند و اجرا کنند.
این مزیت باعث می‌شود که برنامه‌نویسان به طور کلی کمتر با مشکلات عمده‌ای مانند خطاهای عملکردی مواجه شوند و به سرعت از اشکالات خود آگاه شوند و آن‌ها را رفع کنند.

جامعه وسیع پایتون در حوزه علم داده

علم داده یک حوزه پیچیده است. برای انجام کارهای علم داده به طور معمول نیاز به مشورت، همکاری و استفاده از منابع آموزشی و اطلاعاتی موجود در جامعه علم داده و سایر منابع آنلاین دارید.
وقتی با یک مشکل روبرو می‌شوید و نمی‌توانید به راحتی آن را حل کنید، بهترین راه برای پیدا کردن پاسخ، مراجعه به منابع و منابع آموزشی موجود در جامعه برنامه‌نویسان است. این منابع می‌توانند شامل وب سایت‌ها، انجمن‌ها، مقالات و منابع آموزشی آنلاین باشند. با مرور این منابع، احتمالاً پاسخ مورد نیاز شما را پیدا خواهید کرد و می‌توانید به حل مشکل خود بپردازید.
استک اوورفلو (Stack Overflow) یک وب سایت بسیار محبوب است که در آن سوالات و پاسخ‌ها برای مسائل برنامه‌نویسی منتشر می‌شوند. اگر مشکل شما جدید و ناشناخته باشد، که به طور کلی کم اتفاق می‌افتد، شما می‌توانید سوال خود را مطرح کنید و افراد دیگر حاضر به کمک و ارائه پاسخ خواهند بود.

پایتون تمامی کتابخانه ها را ارائه می دهد

پایتون تمامی کتابخانه‌هایی را که برای انجام کارهای علم داده نیاز دارید، فراهم می‌کند. برای انجام فعالیت‌های مربوط به علم داده، ممکن است نیاز به کتابخانه‌هایی مانند NumPy برای عملیات عددی، Pandas برای تحلیل داده‌ها، Matplotlib برای تجسم داده‌ها و Scikit-learn برای یادگیری ماشین و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی داشته باشید. پایتون این کتابخانه‌ها را در اختیار شما قرار می‌دهد و به شما این امکان را می‌دهد که به راحتی از آن‌ها استفاده کنید.
اگر شما علاقه‌مند هستید که یک سیستم تشخیص نوشتار به صورت اپتیکال (OCR)، اسکنر سند، فیلتر تصویر، سنسور حرکت، سیستم امنیتی یا هر چیز دیگری که به بینایی ماشین مربوط می‌شود را بسازید، باید از OpenCV استفاده کنید. OpenCV یک کتابخانه متن باز است که برای پردازش تصاویر و بینایی ماشین طراحی شده است. 

فرصت‌های شغلی با پایتون در علم داده

تقاضا برای دیتاساینتیست‌هایی که در زمینه پایتون ماهر هستند، در سال‌های اخیر به طور چشمگیری افزایش یافته است. بسیاری از سازمان‌ها به قدرت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده پی‌برده و سرمایه‌گذاری قوی در ایجاد تیم‌های علم داده قوی داشته‌اند. افزون بر این، مسلط بودن پایتون در این حوزه باعث افزایش قابل ملاحظه‌ای در آگهی‌های شغلی که مهارت پایتون را می‌طلبند، شده است که نشان از تقاضای قوی بازار است.
توانایی استفاده از پایتون به‌همراه چارچوب‌هایی مانند Apache Spark و Hadoop، به تحلیلگران داده امکان می‌دهد تا با کارآیی بیشتری حجم بزرگی از داده‌ها را پردازش کرده و وظایف محاسباتی را به صورت توزیع‌شده انجام دهند. این یک مهارت بسیار مورد نیاز در دوران حاضر است که داده‌های بزرگ در آن جایگاه مهمی دارند.

فرصت‌های شغلی پردرآمد

به‌طور خلاصه، انعطاف‌پذیری پایتون به دیتا ساینتیست‌ها امکان می‌دهد که در نقش‌های متنوعی کار کنند. از تحلیلگر داده و مهندس یادگیری ماشین تا محقق علمی و متخصص هوش مصنوعی، تعداد زیادی عنوان شغلی و فرصت برای داده‌شناسان ماهر در پایتون وجود دارد.

مهارت علم داده با استفاده از پایتون می‌تواند قابلیت درآمدزایی شما را به طرز قابل توجهی افزایش دهد. داده‌شناسانی که مهارت پایتون را دارا هستند، در صنایع مختلف تقاضا بسیار زیادی دارند و به دلیل کمبود استعداد در این حوزه، می‌توانند حقوق بالا را بخواهند.
سازمان‌ها حاضرند برای افراد متخصصی که می‌توانند از مجموعه‌داده‌های پیچیده نتایجی استخراج کنند، مدل‌های پیش‌بینی بسازند و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را پیش ببرند، پاداش بالا بپردازند.

خلاصه کلام

در ذهن دانشمندان داده‌شناس آینده، یک مبارزه برای انتخاب بهترین ابزار علم داده در حال رخ دادن است. اگرچه تعداد زیادی ابزار علم داده وجود دارد که گزینه‌های مورد نیاز را فراهم می‌کنند، اما این مبارزه آن را بین دو زبان محبوب، یعنی پایتون و آر، محدود می‌کند.
حکومت پایتون به عنوان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده به‌راستی به آن تعلق دارد. کتابخانه‌های قدرتمند، سادگی، چندمنظورگی، توانایی‌های یکپارچگی و حمایت قوی از جامعه، آن را به ابزاری برگزیده برای داده‌شناسان در سراسر جهان تبدیل کرده است.