به عنوان دانشمند داده جدید، مسیر شما با زبان برنامه نویسی که باید یاد بگیرید شروع می شود.
در میان تمام زبان هایی که می توانید انتخاب کنید، پایتون، محبوب ترین زبان برای یک دانشمند
داده است. پایتون یک زبان برنامه نویسی شی گرا و سطح بالا است که برای طیف گستردهای از
مسائل با مقیاس و پیچیدگی های مختلف استفاده می شود. برخلاف بسیاری از زبان های مشابه،
تسلط و یادگیری آن آسان است و برای مبتدیان بسیار ایده آل میباشد. اما این آسان بودن دلیلی
بر کم اهمیت بودن آن نیست و حتی برای کاربران پیشرفته نیز به اندازه کافی قدرتمند می باشد.
عالوه براین، پایتون، پرکاربردترین ابزار علم داده است و در بیشتر لیست اعلان های شغلی علم
داده از آن به عنوان یک الزام نام برده میشود.
دلیل انتخاب پایتون در علم داده؟
زبان پایتون یکی از با ارزش ترین و جالب ترین زبان ها برای تجزیه و تحلیل داده ها است و
محبوبیت آن در دنیای تجزیه و تحلیل داده ها و علم داده، روز به روز در حال افزایش است. از
آنجا که پایتون یکی از انعطاف پذیرترین زبان های برنامه نویسی است، از همین رو مورد علاقه علم
داده است. همچنین، افرادی که میخواهند وارد دنیای علم داده شوند، پایتون را به بسیاری از
زبان های برنامه نویسی دیگر ترجیح می دهند. چرا که مجبور نیستند زمان زیادی را برای یادگیری
آن صرف کنند. همچنین، بسته هایی در پایتون وجود دارد که به طور خاص برای کارهای مشخصی
طراحی شده اند، از جمله، pandas ،NumPy و SciPy .به طور خالصه میتوان گفت، پایتون به
دلیل ویژگیهای که در زیر آن ها را فهرست کرده ایم، علم داده را به تسخیر خود در آورده است:
▪ سادگی: پایتون یکی از آسان ترین زبان ها برای شروع است. هم چنین، این سادگی شما
را از امکاناتی که به آن ها نیاز دارید محدود نمی کند.
▪ کتابخانه ها و چارچوب ها: به دلیل محبوبیت، پایتون صدها کتابخانه و چارچوب
مختلف را دارا است که به روند توسعه شما کمک بسیار زیادی میکند و در زمان بسیار
صرفه جویی می کنند. به عنوان یک دانش مند داده، متوجه می شوید که بسیاری از این
کتابخانه ها به علم داده و یادگیری ماشین متمرکز هستند.
▪ جامعه ی عظیم: یکی از دلایل مشهور بودن پایتون وجود یک جامعه ی عظیم متشکل
از مهندسان و دانشمندان داده است. ممکن است فکر کنید که این نباید یکی از دلایل
اصلی انتخاب شما برای پایتون باشد، اما حقیقت برعکس است . اگر از نظرات و
پشتیبانی های متخصصان دیگر استفاده نکنید، مسیر یادگیری شما دشوار خواهد بود.
▪ قابل توجه برای یادگیری عمیق: پایتون دارای بسته های زیادی مانند: keras ،
Tensorflow و PyTorch است که به دانشمندان داده کمک می کند تا الگوریتم های
یادگیری عمیق را ایجاد کند.
▪ مصورسازی بهتر داده ها: مصورسازی برای دانشمندان داده کلیدی و مهم است، چرا
که به آنها کمک میکند تا داده ها را بهتر درک کنند. پایتون با وجود کتابخانه هایی
مانند: ggplot ،Matplotlib ،NetworkX و غیره می تواند به شما در مصورسازی های
خیره کننده کمک کند.
