نوشته‌ها

دریافت و پردازش داده‌ها

/در /توسط

زباله وارد کنید، زباله خارج می کنید

این جمله توی تحلیل داده‌ها خیلی درسته. چون دقت تحلیل ما کاملاً به کیفیت داده‌هایی که استفاده می‌کنیم بستگی داره. اگه داده‌های بی‌کیفیت وارد کنیم، انتظار نداشته باشید که نتایج باکیفیتی بگیریم.

برای همین، تحلیل‌گران داده و مهندس‌های یادگیری ماشین زمان زیادی رو صرف دریافت و پردازش داده‌های باکیفیت می‌کنن. برای این کار، داده‌ها باید به فرمتی باشن که قابل استفاده برای تحلیل و مقاصد دیگه باشن. بعدش هم باید داده‌ها به درستی پردازش بشن تا بتونیم الگوریتم‌ها رو روی اون‌ها اعمال کنیم و مطمئن بشیم که تحلیل‌هامون درسته.

فایل‌های CSV

فایل‌های CSV شاید رایج‌ترین فرمت داده‌ای باشن که توی علوم داده و یادگیری ماشین باهاش مواجه می‌شید (خصوصاً وقتی از پایتون استفاده می‌کنید). CSV یعنی مقادیر جدا شده با کاما. مقادیر در ستون‌های مختلف با کاما جدا می‌شن. اینجا یه مثال هست:

Product, Price
cabbage,6.8
lettuce,7.2
tomato,4.2

این یه مثال ساده دو ستونی بود. توی پروژه‌های مدرن تحلیل داده، ممکنه چیزی شبیه این باشه:

RowNumber,CustomerId,Surname,CreditScore,Geography,Gender,Age,Tenure,....
1,15634602,Hargrave,619,France,Female,42,2,0,1,1,1,101348.88,1
2,15647311,Hill,608,Spain,Female,41,1,83807.86,1,0,1,112542.58,0
3,15619304,Onio,502,France,Female,42,8,159660.8,3,1,0,113931.57,1
...

داده‌های واقعی (خصوصاً در تجارت الکترونیک، شبکه‌های اجتماعی و تبلیغات آنلاین) ممکنه میلیون‌ها سطر و هزاران ستون داشته باشن.

فایل‌های CSV کار کردن باهاشون راحت هست و می‌تونید به راحتی تعداد زیادی از این فایل‌ها رو از منابع آنلاین مختلف پیدا کنید. این فایل‌ها ساختار یافته هستن و پایتون هم به راحتی اجازه پردازش اون‌ها رو می‌ده با نوشتن چند خط کد:

import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('Data.csv')

این مرحله اغلب ضروریه قبل از اینکه پایتون و کامپیوترتون بتونن روی داده‌ها کار کنن. پس هر وقت با فایل CSV کار می‌کنید و از پایتون استفاده می‌کنید، خوبه که اون دو خط کد رو در ابتدای پروژه‌تون داشته باشید.

بعدش، مقادیر ورودی (X) و مقادیر خروجی (y) رو تنظیم می‌کنیم. اغلب، مقادیر y هدف‌های خروجی ما هستن. برای مثال، هدف معمول اینه که یاد بگیریم چطور مقادیر خاصی از X روی مقادیر y مربوطه تأثیر می‌ذارن. بعداً، اون یادگیری رو می‌تونیم روی مقادیر جدید X اعمال کنیم و ببینیم آیا اون یادگیری توی پیش‌بینی مقادیر y مفیده یا نه (که ابتدا ناشناخته هستن).

مقیاس‌بندی ویژگی‌ها

بعد از اینکه داده‌ها قابل خواندن و استفاده شدن، اغلب مرحله بعدی اینه که مطمئن بشیم مقادیر در مقیاس و اندازه مشابهی هستن. چون مقادیر در برخی ستون‌ها ممکنه در یک لیگ متفاوت نسبت به بقیه باشن. مثلاً، سن مشتریان می‌تونه بین 18 تا 70 باشه. اما محدوده درآمد بین 100000 تا 9000000 هست. تفاوت در محدوده‌های دو ستون تأثیر زیادی روی مدل ما داره. شاید محدوده درآمد تأثیر زیادی روی نتایج پیش‌بینی داشته باشه به جای اینکه هر دو، سن و درآمد، به صورت مساوی مورد توجه قرار بگیرن.

برای انجام مقیاس‌بندی ویژگی‌ها، یکی از روش‌ها استفاده از کد زیر هست:

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.transform(X_test)

هدف اینه که مقادیر رو در یک مقیاس مشابه قرار بدیم تا همه مقادیر از ستون‌ها یا ویژگی‌های مختلف به پیش‌بینی‌ها و خروجی‌ها کمک کنن.

تقسیم داده‌ها به مجموعه‌ی آموزشی و آزمایشی

در تحلیل داده و یادگیری ماشین، اغلب یک نیاز عمومی اینه که مجموعه داده رو به مجموعه آموزشی و آزمایشی تقسیم کنیم. چون باید یه مدل بسازیم و عملکرد و دقت اون رو تست کنیم. ما از مجموعه آموزشی استفاده می‌کنیم تا کامپیوترمون از داده‌ها یاد بگیره. بعدش، از اون یادگیری در مقابل مجموعه آزمایشی استفاده می‌کنیم و می‌بینیم آیا عملکردش کافی هست یا نه.

یک روش معمول برای انجام این کار با کد زیر هست:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

اینجا، ما چیزی رو از scikit-learn (کتابخانه‌ی رایگان یادگیری ماشین برای زبان برنامه‌نویسی پایتون) وارد می‌کنیم و یه تقسیم روی مجموعه داده انجام می‌دیم. این تقسیم اغلب 80% مجموعه آموزشی و 20% مجموعه آزمایشی هست (test_size=0.2). مقدار random_state می‌تونه هر عددی باشه به شرط اینکه در بخش‌های بعدی پروژه‌تون ثابت بمونه.

شما واقعاً می‌تونید از نسبت‌های مختلف برای تقسیم مجموعه داده‌تون استفاده کنید. بعضی‌ها از نسبت 70-30 یا حتی 60-40 استفاده می‌کنن. فقط به خاطر داشته باشید که مجموعه آموزشی باید به اندازه کافی بزرگ باشه تا هر چیزی که معناداره رو یاد بگیره.

جمع‌بندی

به همین خاطر توصیه می‌شه که داده‌های بیشتری جمع کنید تا “یادگیری” دقیق‌تر باشه. با داده‌های کم، سیستم ما ممکنه نتونه الگوها رو تشخیص بده. الگوریتم ما حتی ممکنه روی داده‌های محدود بیش از حد عمومی بشه، که باعث می‌شه الگوریتم روی داده‌های جدید کار نکنه. به عبارت دیگه، نتایج عالی رو وقتی از داده‌های موجود استفاده می‌کنیم نشون می‌ده، اما وقتی از داده‌های جدید استفاده می‌شه به طرز فجیعی شکست می‌خوره.

مواردی هم هست که ما از قبل مقدار کافی از داده‌ها برای یادگیری معنادار داریم. اغلب نیازی به جمع‌آوری داده‌های بیشتر نداریم چون تأثیرش ممکنه ناچیز باشه (مثل بهبود دقت 0.0000001%) یا سرمایه‌گذاری‌های بزرگ در زمان، تلاش و پول نیاز داشته باشه. توی این موارد شاید بهتر باشه روی چیزی که از قبل داریم کار کنیم تا به دنبال چیزی جدید بگردیم.

کاربردهای پایگاه داده در صنایع مختلف

/در , /توسط

پایگاه داده‌ها به عنوان ابزارهای کلیدی برای مدیریت و پردازش اطلاعات، در طیف وسیعی از صنایع به کار گرفته می‌شوند. از خدمات مالی گرفته تا بهداشت و درمان، پایگاه داده‌ها نقش حیاتی در بهبود کارایی، دقت و سرعت دسترسی به اطلاعات دارند. در این پست وبلاگی، به بررسی کاربردهای مختلف پایگاه داده‌ها در صنایع مختلف می‌پردازیم.

1. صنعت مالی و بانکی

در صنعت مالی و بانکی، پایگاه داده‌ها به منظور مدیریت حجم عظیمی از تراکنش‌های مالی و اطلاعات مشتریان به کار می‌روند. کاربردهای کلیدی شامل:

  • مدیریت تراکنش‌ها: ثبت و پردازش سریع و دقیق تراکنش‌های مالی مانند واریز، برداشت، انتقال وجه و پرداخت‌های الکترونیکی.
  • تحلیل داده‌ها: استفاده از داده‌های تراکنشی برای تحلیل رفتار مشتریان و ارائه خدمات شخصی‌سازی شده.
  • مدیریت ریسک: ارزیابی و تحلیل ریسک‌های مالی با استفاده از داده‌های تاریخی و مدل‌های پیش‌بینی.

2. بهداشت و درمان

در حوزه بهداشت و درمان، پایگاه داده‌ها برای مدیریت اطلاعات بیماران، سوابق پزشکی و بهبود کیفیت خدمات درمانی به کار می‌روند. کاربردهای مهم عبارتند از:

  • سوابق پزشکی الکترونیکی (EHR): ذخیره‌سازی و مدیریت سوابق پزشکی بیماران به صورت دیجیتال.
  • مدیریت بیمارستان: بهبود کارایی عملیات بیمارستانی از طریق مدیریت داده‌های بیمار، برنامه‌ریزی منابع و زمانبندی.
  • تحلیل داده‌های بهداشتی: استفاده از داده‌های بهداشتی برای پژوهش‌های پزشکی و تحلیل روندهای بیماری‌ها.

3. تجارت الکترونیک

در دنیای تجارت الکترونیک، پایگاه داده‌ها نقش اساسی در مدیریت اطلاعات محصولات، مشتریان و سفارشات دارند. برخی از کاربردهای مهم شامل:

  • مدیریت موجودی: پیگیری و مدیریت موجودی انبارها به صورت دقیق و به روز.
  • تحلیل رفتار مشتری: بررسی و تحلیل رفتار خرید مشتریان برای ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی شده.
  • مدیریت سفارشات: پردازش سریع و دقیق سفارشات مشتریان از لحظه ثبت تا تحویل.

4. آموزش

در صنعت آموزش، پایگاه داده‌ها برای مدیریت اطلاعات دانش‌آموزان، اساتید و دوره‌های آموزشی به کار می‌روند. کاربردهای کلیدی عبارتند از:

  • مدیریت دانشجویی: ذخیره و مدیریت اطلاعات دانشجویان، نمرات، حضور و غیاب و تاریخچه تحصیلی.
  • برنامه‌ریزی دوره‌ها: برنامه‌ریزی و زمانبندی دوره‌های آموزشی و تخصیص منابع.
  • تحلیل داده‌های آموزشی: استفاده از داده‌ها برای تحلیل عملکرد دانشجویان و بهبود فرآیندهای آموزشی.

5. صنایع تولیدی

در صنایع تولیدی، پایگاه داده‌ها به منظور بهبود فرآیندهای تولید، مدیریت زنجیره تامین و کنترل کیفیت به کار می‌روند. برخی از کاربردهای مهم شامل:

  • مدیریت زنجیره تامین: پیگیری و مدیریت موجودی مواد اولیه و محصولات نهایی در زنجیره تامین.
  • کنترل کیفیت: ثبت و تحلیل داده‌های تولید برای بهبود کیفیت محصولات.
  • برنامه‌ریزی تولید: برنامه‌ریزی و زمانبندی فرآیندهای تولید برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها.

6. حمل و نقل و لجستیک

در صنعت حمل و نقل و لجستیک، پایگاه داده‌ها برای مدیریت عملیات حمل و نقل، پیگیری محموله‌ها و بهبود کارایی به کار می‌روند. کاربردهای کلیدی عبارتند از:

  • مدیریت ناوگان: پیگیری و مدیریت وضعیت و نگهداری وسایل نقلیه.
  • ردیابی محموله‌ها: پیگیری وضعیت و موقعیت محموله‌ها در طول مسیر حمل و نقل.
  • تحلیل داده‌های حمل و نقل: تحلیل داده‌های حمل و نقل برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها.

نتیجه‌گیری

پایگاه داده‌ها به عنوان ابزارهای قدرتمند برای مدیریت و تحلیل داده‌ها، نقش حیاتی در بهبود کارایی و کیفیت خدمات در صنایع مختلف ایفا می‌کنند. از صنعت مالی و بهداشت و درمان گرفته تا تجارت الکترونیک و آموزش، پایگاه داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا با دقت بیشتری اطلاعات را مدیریت کرده و تصمیمات بهتری بگیرند. با درک کاربردهای گسترده پایگاه داده‌ها، می‌توان به خوبی از پتانسیل‌های آن‌ها در جهت بهبود عملکرد و موفقیت در هر صنعتی بهره برد.

مفهوم پایگاه داده و اهداف آن

/در , /توسط

در دنیای دیجیتال امروز، مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها یکی از چالش‌های اساسی سازمان‌ها و کسب‌وکارها است. اینجاست که مفهوم پایگاه داده (Database) وارد می‌شود و نقش کلیدی در سازماندهی، ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها ایفا می‌کند. در این پست، به بررسی مفهوم پایگاه داده و اهداف آن خواهیم پرداخت.

مفهوم پایگاه داده

پایگاه داده مجموعه‌ای ساخت‌یافته از داده‌ها است که به صورت الکترونیکی ذخیره و مدیریت می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات متنوعی نظیر متن، اعداد، تصاویر، ویدئوها و غیره باشند. پایگاه داده‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که امکان دسترسی، مدیریت و به‌روزرسانی داده‌ها را به شکلی کارآمد فراهم کنند.

یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) نرم‌افزاری است که با استفاده از آن، کاربران می‌توانند به سادگی داده‌های خود را ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی و حذف کنند. DBMS ها ابزارهایی برای سازماندهی داده‌ها و مدیریت آن‌ها در اختیار کاربران قرار می‌دهند و همچنین امکان انجام عملیات پیچیده‌تر مانند تراکنش‌ها و پرس‌وجوهای پیشرفته را فراهم می‌سازند.

اهداف پایگاه داده

پایگاه داده‌ها اهداف متعددی دارند که مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:

  1. ذخیره‌سازی کارآمد داده‌ها: پایگاه داده‌ها امکان ذخیره‌سازی حجم زیادی از داده‌ها را به صورتی سازمان‌یافته و با حداقل افزونگی فراهم می‌کنند. این امر باعث می‌شود داده‌ها به صورت بهینه و با استفاده کمتر از منابع سیستم ذخیره شوند.
  2. دسترسی سریع و آسان به داده‌ها: یکی از اهداف اصلی پایگاه داده‌ها فراهم کردن دسترسی سریع و آسان به داده‌ها است. با استفاده از زبان‌های پرس‌وجو مانند SQL، کاربران می‌توانند به سرعت داده‌های مورد نیاز خود را از پایگاه داده استخراج کنند.
  3. مدیریت یکپارچگی داده‌ها: پایگاه داده‌ها با استفاده از قیود و محدودیت‌ها، به حفظ یکپارچگی و صحت داده‌ها کمک می‌کنند. به عنوان مثال، از طریق کلیدهای اصلی و خارجی، می‌توان روابط منطقی بین جداول مختلف را برقرار و از ورود داده‌های نادرست جلوگیری کرد.
  4. حفظ امنیت داده‌ها: امنیت داده‌ها یکی از دغدغه‌های اصلی در هر سازمانی است. پایگاه داده‌ها با استفاده از مکانیزم‌های امنیتی نظیر مجوزها و نقش‌ها، امکان کنترل دسترسی به داده‌ها را فراهم کرده و از دسترسی غیرمجاز جلوگیری می‌کنند.
  5. پشتیبانی از تراکنش‌ها: بسیاری از پایگاه داده‌ها از تراکنش‌ها پشتیبانی می‌کنند که مجموعه‌ای از عملیات منطقی هستند که باید به صورت یکپارچه و مستقل انجام شوند. این ویژگی به حفظ یکپارچگی داده‌ها و جلوگیری از بروز خطاهای ناخواسته در حین انجام عملیات مختلف کمک می‌کند.
  6. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها: یکی دیگر از اهداف پایگاه داده‌ها، امکان پشتیبان‌گیری منظم و بازیابی داده‌ها در صورت بروز مشکلات یا خرابی‌ها است. این ویژگی به اطمینان از دسترسی مستمر به داده‌ها و جلوگیری از از دست رفتن اطلاعات کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری

پایگاه داده‌ها یکی از اجزای حیاتی در زیرساخت‌های اطلاعاتی مدرن هستند. با فراهم کردن امکاناتی نظیر ذخیره‌سازی کارآمد، دسترسی سریع، مدیریت یکپارچگی و امنیت داده‌ها، پشتیبانی از تراکنش‌ها و پشتیبان‌گیری، نقش بسیار مهمی در بهبود کارایی و اثربخشی سازمان‌ها و کسب‌وکارها ایفا می‌کنند. با درک بهتر مفهوم و اهداف پایگاه داده، می‌توان به صورت هوشمندانه‌تری از این ابزار قدرتمند در جهت مدیریت و بهره‌برداری از داده‌ها استفاده کرد.

تحلیل داده‌ها در مقابل علم داده و یادگیری ماشین

/در , /توسط

تحلیل داده‌ها و علم داده

تحلیل داده‌ها و علم داده تقریباً مشابه هستن چون هدف هر دو استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها و استفاده از اون‌ها برای تصمیم‌گیری بهتره.

  • تحلیل داده‌ها: معمولاً به استفاده از ابزارهایی مثل Microsoft Excel و دیگر نرم‌افزارها برای خلاصه‌سازی داده‌ها و پیدا کردن الگوها مربوط می‌شه.
  • علم داده: معمولاً با استفاده از برنامه‌نویسی برای کار با مجموعه‌های بزرگ داده مرتبطه. علم داده به خاطر تولید گیگابایت‌های داده از منابع آنلاین و فعالیت‌ها (موتورهای جستجو، شبکه‌های اجتماعی) محبوب شده.

تفاوت‌ها

اگرچه عنوان شغلی “دانشمند داده” خیلی جذاب‌تر از “تحلیلگر داده” به نظر میاد، اما وظایف شغلی این دو ممکنه مشابه و هم‌پوشانی داشته باشه. هر دو با کشف الگوها و تولید بینش از داده‌ها سر و کار دارن. همچنین کار اونها، شامل پرسیدن سوالات هوشمندانه درباره ماهیت داده‌ها می‌شه (مثلاً: آیا نقاط داده‌ای به صورت طبیعی به خوشه‌ها تقسیم می‌شن؟ آیا واقعاً بین سن و سرطان ارتباطی وجود داره؟).

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین اغلب به صورت متناوب با علم داده استفاده می‌شه. این به این دلیله که یادگیری ماشین درباره “یادگیری از داده‌ها” است. وقتی الگوریتم‌های یادگیری ماشین رو اعمال می‌کنیم، کامپیوتر الگوها رو تشخیص می‌ده و از “چیزی که یاد گرفته” روی داده‌های جدید استفاده می‌کنه.

مثال:

فرض کنید می‌خواهیم بدونیم آیا یه نفر بدهی‌ش رو پرداخت می‌کنه یا نه. خوشبختانه، ما یه مجموعه داده بزرگ درباره افراد مختلف داریم که یا بدهی‌شون رو پرداخت کردن یا نکردن. همچنین داده‌های دیگه‌ای هم جمع‌آوری کردیم (ایجاد پروفایل مشتری) مثل سن، محدوده درآمد، محل سکونت و شغل. وقتی الگوریتم یادگیری ماشین مناسب رو اعمال می‌کنیم، کامپیوتر از داده‌ها یاد می‌گیره. بعداً می‌تونیم داده‌های جدید (اطلاعات یه متقاضی جدید) رو وارد کنیم و چیزی که کامپیوتر یاد گرفته روی داده‌های جدید اعمال می‌شه.

ممکنه بعداً یه برنامه ساده بسازیم که بلافاصله ارزیابی کنه آیا یه نفر بدهی‌ش رو پرداخت می‌کنه یا نه بر اساس اطلاعاتش (سن، محدوده درآمد، محل سکونت و شغل). این یه مثال از استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتار احتمالی فرد هستش.

امکانات

یادگیری از داده‌ها امکانات زیادی رو باز می‌کنه به ویژه در زمینه پیش‌بینی‌ها و بهینه‌سازی‌ها. این موضوع به لطف دسترسی به مجموعه داده‌های بزرگ و قدرت پردازش بالای کامپیوترها به واقعیت تبدیل شده. الان می‌تونیم داده‌ها رو در حد گیگابایت در عرض یک روز با استفاده از کامپیوترها یا قابلیت‌های ابری پردازش کنیم.

اگرچه الگوریتم‌های علم داده و یادگیری ماشین هنوز کامل نیستن، اما در خیلی از کاربردها مفید هستن مثل تشخیص تصویر، توصیه محصولات، رتبه‌بندی موتورهای جستجو و تشخیص پزشکی. و تا این لحظه، دانشمندان و مهندسین در سراسر جهان به بهبود دقت و عملکرد ابزارها، مدل‌ها و تحلیل‌هاشون ادامه می‌دن.

آیا تخصص ریاضی برای تحلیل داده با پایتون ضروری است؟

/در /توسط

تحلیل داده‌ها اغلب به معنای کار با اعداد و استخراج اطلاعات ارزشمند از اونهاست. اما آیا واقعاً باید توی اعداد و ریاضیات متخصص باشیم؟

موفقیت در تحلیل داده‌ها با استفاده از پایتون معمولاً نیاز به داشتن مهارت‌ها و دانش مناسبی در ریاضی، برنامه‌نویسی و حوزه کاری شما داره. این یعنی لازم نیست تو هیچ‌کدوم از این‌ها متخصص باشید (مگر اینکه قصد دارید مقاله‌ای در کنفرانس‌های علمی بین‌المللی ارائه بدید).

نذارید خیلی از “متخصص‌ها” شما رو گول بزنن چون خیلی از اون‌ها یا فیک هستن یا اصلاً تجربه‌ای ندارن. چیزی که باید بدونید اینه که قدم بعدی چیه تا بتونید پروژه‌هاتون رو با موفقیت به پایان برسونید. شما بعد از خوندن همه فصل‌های اینجا متخصص هیچ چیزی نخواهید شد. اما این مطالب برای این کافی هست که شما یه درک بهتر از پایتون و تحلیل داده‌ها پیدا کنید.

حالا برگردیم به تخصص ریاضی. احتمالاً شما از قبل با مفاهیمی مثل میانگین، انحراف معیار و دیگه اصطلاحات رایج در آمار آشنا هستید. در حین عمیق‌تر شدن در تحلیل داده‌ها ممکنه با مفاهیمی مثل حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر خطی برخورد کنید. اگه وقت و علاقه دارید، می‌تونید هر زمان که خواستید اون‌ها رو مطالعه کنید. این ممکنه به شما یه مزیت در پروژه تحلیل داده‌ای که روش کار می‌کنید بده یا نه.

باز هم میگم، مسئله حل مشکلاته. تمرکز باید روی این باشه که چطور یه چالش رو بگیرید و با موفقیت از پسش بربیاید. این در همه زمینه‌ها به‌خصوص در تجارت و علم صدق می‌کنه. نذارید هیاهو یا افسانه‌ها شما رو منحرف کنن. روی مفاهیم اصلی تمرکز کنید و موفق خواهید شد.

آموزش سینتکس پایتون به زبان ساده

/در /توسط

پایتون به خاطر سادگی و خوانایی سینتکسش معروفه. در این مطلب، می‌خوایم به زبان ساده چند تا از مفاهیم اصلی سینتکس پایتون رو توضیح بدیم.

۱. متغیرها و انواع داده‌ها

در پایتون، شما نیازی به تعریف نوع متغیر ندارید. کافی است مقدار رو به متغیر اختصاص بدید:

x = 5       # عدد صحیح (integer)
y = 3.14    # عدد اعشاری (float)
name = "Ali" # رشته (string)
is_student = True # مقدار بولی (boolean)

۲. چاپ کردن (Print)

برای چاپ کردن مقادیر در پایتون از تابع print() استفاده می‌کنیم:

print(x)          # چاپ عدد صحیح
print(name)       # چاپ رشته
print("Hello, world!") # چاپ متن ثابت

۳. لیست‌ها (Lists)

لیست‌ها در پایتون برای ذخیره‌ی مجموعه‌ای از مقادیر استفاده می‌شن. شما می‌تونید به راحتی لیست‌ها رو ایجاد و ویرایش کنید:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(numbers[0]) # دسترسی به اولین عنصر لیست
numbers.append(6) # افزودن یک عنصر به انتهای لیست
print(numbers)

۴. حلقه‌ها (Loops)

در پایتون، دو نوع حلقه اصلی وجود داره: for و while.

حلقه for برای تکرار بر روی مجموعه‌ای از آیتم‌ها استفاده می‌شه:

for number in numbers:
    print(number)

حلقه while تا زمانی که شرط برقرار باشه، اجرا می‌شه:

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1

۵. شرط‌ها (Conditionals)

برای بررسی شرط‌ها در پایتون از if, elif و else استفاده می‌کنیم:

age = 18

if age < 18:
    print("You are a minor.")
elif age == 18:
    print("You are exactly 18 years old.")
else:
    print("You are an adult.")

۶. توابع (Functions)

برای تعریف توابع در پایتون از کلمه کلیدی def استفاده می‌کنیم:

def greet(name):
    print("Hello, " + name + "!")

greet("Ali")

۷. کتابخانه‌ها (Libraries)

پایتون دارای کتابخانه‌های زیادیه که می‌تونید از اون‌ها برای انجام کارهای مختلف استفاده کنید. مثلاً برای کار با اعداد و محاسبات علمی از numpy استفاده می‌کنیم:

این‌ها فقط چند مثال ساده بودن که بهتون کمک کنه با سینتکس پایتون آشنا بشید. با تمرین و استفاده بیشتر از پایتون، بهتر می‌تونید از امکانات و قدرت این زبان استفاده کنید.

چرا پایتون را برای علوم داده و یادگیری ماشین انتخاب کنیم؟

/در /توسط

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.