چرا پایتون را برای علوم داده و یادگیری ماشین انتخاب کنیم؟
میگن پایتون یه زبان برنامهنویسی ساده و قابل فهمه. به همین خاطر خیلی از مهندسها و دانشمندها پایتون رو برای کارهای علمی و عددی انتخاب میکنن. شاید ترجیح میدن زودتر برن سراغ کار اصلی (مثلاً پیدا کردن اثر یا همبستگی یه متغیر با خروجی) به جای اینکه صدها ساعت صرف یاد گرفتن یه زبان برنامهنویسی پیچیده بکنن.
این باعث میشه که دانشمندها، مهندسها، پژوهشگرها و تحلیلگرها زودتر پروژه رو شروع کنن و تو کمترین زمان و با کمترین منابع به نتایج با ارزش برسن. البته این به این معنی نیست که پایتون کامل و ایدهآله برای تحلیل داده و یادگیری ماشین. زبانهای دیگه مثل R ممکنه ویژگیهایی داشته باشن که پایتون نداره. ولی با این حال، پایتون یه نقطه شروع خوبه و میتونه به شما کمک کنه تا تحلیل دادهها رو بهتر بفهمید و تو پروژههای آیندهتون ازش استفاده کنید.
پایتون در مقابل R
شاید قبلاً تو سایتهایی مثل Stack Overflow، Reddit، Quora و بقیه انجمنها در مورد این موضوع شنیده باشید. شاید هم به دنبال زبانهای برنامهنویسی دیگهای گشته باشید چون در نهایت، یاد گرفتن پایتون یا R (یا هر زبان دیگهای) چندین هفته و ماه طول میکشه. این یه سرمایهگذاری بزرگ زمانیه و نمیخواید اشتباه کنید.
برای شروع، با پایتون شروع کنید چون مهارتها و مفاهیم کلی به راحتی به زبانهای دیگه منتقل میشن. خب، تو بعضی موارد ممکنه نیاز باشه یه روش فکری کاملاً جدید رو قبول کنید. ولی به طور کلی، دونستن چطور استفاده کردن از پایتون تو تحلیل دادهها میتونه به شما کمک کنه تا خیلی از مشکلات جالب رو حل کنید.
خیلیا میگن که R مخصوص آمارشناسان طراحی شده (خصوصاً تو زمینه قابلیتهای بصریسازی دادههای قوی و آسون). یاد گرفتنش هم نسبتاً آسونه، مخصوصاً اگه بخواید ازش عمدتاً برای تحلیل داده استفاده کنید. از طرف دیگه، پایتون یه جورایی انعطافپذیره چون فراتر از تحلیل داده میره. خیلی از دانشمندهای داده و فعالان یادگیری ماشین ممکنه پایتون رو انتخاب کرده باشن چون کدی که نوشتن میتونه به یه برنامه وب زنده و پویا وصل بشه.
با اینکه همه اینا قابل بحثه، پایتون هنوز یه انتخاب محبوبه، مخصوصاً بین مبتدیها یا کسایی که میخوان سریع با تحلیل دادهها و یادگیری ماشین آشنا بشن. یاد گرفتنش نسبتاً آسونه و میتونید بعداً به برنامهنویسی تمام وقت مشغول بشید اگه تصمیم گرفتید که این مسیر برای شما مناسبتره.
استفاده گسترده از پایتون در تحلیل دادهها
امروزه بستهها و ابزارهای زیادی وجود دارن که استفاده از پایتون در تحلیل دادهها و یادگیری ماشین رو خیلی راحتتر میکنن. TensorFlow (از گوگل)، Theano، scikit-learn، numpy و pandas فقط چند نمونه از چیزهایی هستن که علم داده رو سریعتر و آسونتر میکنن.
همچنین، فارغالتحصیلهای دانشگاه میتونن به سرعت وارد علم داده بشن چون خیلی از دانشگاهها حالا مبانی علوم کامپیوتر رو با استفاده از پایتون به عنوان زبان برنامهنویسی اصلی یاد میدن. تغییر از برنامهنویسی کامپیوتر و توسعه نرمافزار میتونه خیلی سریع اتفاق بیفته چون خیلیها همین الان پایههای خوبی برای شروع یادگیری و کاربرد برنامهنویسی در چالشهای دادههای واقعی دارن.
یکی دیگه از دلایل استفاده گسترده از پایتون اینه که منابع بیشماری وجود دارن که بهت میگن چطور تقریباً هر کاری رو انجام بدی. اگه سوالی داری، احتمال زیادی هست که یکی دیگه قبلاً اون رو پرسیده و یکی دیگه هم براش حلش کرده (گوگل و Stack Overflow دوستات هستن). این موضوع پایتون رو حتی محبوبتر میکنه چون منابع آنلاین زیادی وجود داره.
وضوح
به خاطر سادگی یادگیری و استفاده از پایتون (تا حدی به خاطر وضوح سینتکسش)، حرفهایها میتونن روی جنبههای مهمتر پروژهها و مشکلاتشون تمرکز کنن. مثلاً، میتونن به جای ساختن همه چیز از اول، سریعاً از numpy، scikit-learn و TensorFlow استفاده کنن تا به بینشهای لازم برسن.
این یه سطح دیگه از وضوح رو فراهم میکنه چون حرفهایها میتونن بیشتر روی ماهیت مشکل و پیامدهاش تمرکز کنن. اونها همچنین میتونن روشهای کارآمدتری برای مقابله با مشکل پیدا کنن به جای اینکه توی حجم زیاد اطلاعات یه زبان برنامهنویسی غرق بشن.
تمرکز همیشه باید روی مشکل و فرصتهایی باشه که ممکنه معرفی کنه. فقط یه کشف میتونه تمام طرز فکر ما رو درباره یه چالش خاص تغییر بده و پایتون ممکنه بتونه کمک کنه به خاطر وضوح و سادگیش.
