چگونه تحلیل داده با پایتون را یاد بگیریم؟

با ورود به عصر داده، نیاز به تجزیه و تحلیل داده‌ها نیز افزایش یافت. همچنین دست‌یابی به موفقیت و سود بیشتر از طریق تحلیل داده به یکی از اصلی‌ترین چالش‌ها برای صنایع مختلف تبدیل شد. در این زمان، علم داده (Data Science) به صنایع و سازمان‌ها کمک کرد تا بتوانند درآمد بیشتری کسب کنند. اما پیدایش و توسعه علم داده نیازمند ابزارهایی برای پیاده‌سازی و استفاده از مفاهیم آن در جهان واقعی است. از همین رو نرم‌افزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی بسیاری مانند پایتون توانستند جایگاه خوبی را در میان پژوهشگران و علاقه‌مندان به این حوزه کسب کنند. بنابراین، در ادامه به شما خواهیم گفت که چگونه تحلیل داده با پایتون را یاد بگیرید.

آشنایی با علم داده

علم داده (Data Science) ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین با هدف کشف الگوهای پنهان از داده‌های خام است. برای درک بهتر این موضوع، فیلم‌های علمی تخیلی هالیوود را در نظر بگیرید. تمام ایده‌های این گروه از فیلم‌ها می‌تواند توسط علم داده به واقعیت تبدیل شود. بنابراین، با کمک تحلیل داده و هوش مصنوعی، افراد می‌توانند تصمیم‌های بهتری در حوزه کسب و کار خود بگیرند.

پایتون چیست؟

پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی محبوب می‌باشد که توسط خیدو فان روسوم طراحی و در سال 1991 منتشر شده است. از این زبان برنامه‌نویسی سطح بالا برای توسعه وب (سرور)، توسعه نرم‌افزار، ریاضیات و برنامه‌نویسی سیستم استفاده می‌شود. با توجه به این نکته که پایتون یک محیط پویا برای برنامه‌نویسی دارد و همچنین کاملاً رایگان و اوپن‌سورس است، از آن برای تحلیل داده نیز استفاده می‌شود.

چرا باید برای تحلیل داده پایتون را یاد بگیریم؟

درک پایتون یکی از مهارت‌های مهم و ضروری برای به‌دست آوردن موفقیت در بازار کار تحلیل داده است. اما قبل از اینکه نحوه یادگیری پایتون برای تحلیل داده را بررسی کنیم، به طور خلاصه توضیح می‌دهیم که چرا تحلیل داده با پایتون بسیار مورد توجه قرار می‌گیرد. زیرا:
• در سال 2016، در کگل (پلتفرم برتر مسابقات علوم داده)، زبان برنامه‌نویسی پایتون از زبان برنامه‌نویسی R سبقت گرفت.
• در سال 2017، در نظرسنجی ابزارهای پرکاربرد دانشمندان داده که سالانه توسط سایت KDNuggets انجام می‌شود، زبان پایتون توانست زبان R را پشت سر بگذارد.
• در سال 2018، 66٪ از دانشمندان تحلیل داده، استفاده روزانه از پایتون را گزارش کردند و این موضوع باعث شد که زبان پایتون به عنوان زبان اول متخصصان تجزیه و تحلیل داده انتخاب شود.
کارشناسان علوم داده انتظار دارند این روند با رشد روزافزون در اکوسیستم پایتون ادامه یابد. اگرچه ممکن است سفر شما برای یادگیری برنامه‌نویسی پایتون تازه آغاز شده باشد، اما خوب است بدانید که فرصت‌های شغلی فراوان و در حال رشد در این حوزه برای شما وجود دارد.
همچنین میانگین حقوق و دستمزد یک دانشمند داده 121،583 دلار در سال است و انتظار می‌رود که این مقدار افزایش یابد، زیرا نیاز به دانشمندان داده در صنایع مختلف در حال رشد می‌باشد و در آینده، تقاضا برای دانشمندان داده به شدت از عرضه پیشی می‌گیرد.
بنابراین، آینده برای علم داده روشن است و یادگیری تحلیل داده با پایتون می‌تواند به شما در دست‌یابی به موفقیت در این زمینه کمک کند. خوشبختانه، یادگیری پایتون و سایر اصول برنامه‌نویسی مانند همیشه قابل دستیابی است. ما در پنج مرحله به شما خواهیم گفت که چگونه از پایتون برای تحلیل داده استفاده کنید.
اما به یاد داشته باشید، ساده بودن مراحل به این معنی نیست که مجبور نیستید، کاری انجام دهید. از طرفی، اگر وقت کافی را به پایتون اختصاص دهید، نه تنها مهارت جدیدی را یاد می‌گیرید، بلکه به طور بالقوه در زمینه فعالیت کاری خود به سطح بالاتری دست خواهید یافت.

مرحله 1: یادگیری اصول پایتون (Python) برای تحلیل داده

اولین قدم برای شما، یادگیری اصول برنامه‌نویسی پایتون خواهد بود. همچنین باید به مرور با علم داده نیز آشنا شوید. یکی از بهترین ابزارهایی که در آغاز سفر تحلیل داده با پایتون به شما کمک زیادی می‌کند، مطالعه کتاب‌های HeadFirst می‌باشد. برای شروع آشنایی با علم داده، می‌توانید عضو گروه‌ها و شبکه‌های اجتماعی شوید که در این زمینه فعالیت می‌کنند. با پیوستن به این گروه‌ها، در کنار افراد همفکر خود قرار می‌گیرید و فرصت‌های شغلی خود را افزایش می‌دهید. طبق تحقیقات انجام شده، 30٪ از کل استخدام‌های نیروی جدید، با معرفی کارمندان انجام می‌شود. برای آشنایی بهتر با علم داده در سایت کگل (Kaggle) یک حساب کاربری ایجاد کنید و مطالب آن را مطالعه کنید.

یک مهارت ضروری برای تحلیل داده با پایتون

یکی از مهارت‌هایی که می‌تواند به شما در حوزه علم داده کمک زیادی کند، شناخت رابط خط فرمان (CLI) می‌باشد. رابط خط فرمان (CLI) به شما این امکان را می‌دهد که اسکریپت‌ها را با سرعت بیشتری اجرا کنید و سریع‌تر برنامه‌ها را آزمایش کنید، در نتیجه می‌توانید با داده‌های بیشتری کار کنید.

مرحله 2: انجام پروژه‌های کوچک پایتون

ما واقعاً به یادگیری عملی ایمان داریم. شاید تعجب کنید که به زودی برای ساخت پروژه‌های کوچک پایتون آماده خواهید شد. شما می‌توانید برنامه‌های کوچک مانند: ماشین حساب، بازی آنلاین ساده و انواع پروژه‌های ساده پایتون را در گوگل جست‌وجو و برنامه‌نویسی کنید تا با پایتون بیشتر آشنا شوید. پروژه‌های کوچک برنامه‌نویسی برای همه زبان‌ها استاندارد است و راهی عالی برای تقویت درک شما از اصول اولیه هستند. همچنین در این مرحله از آموزش تحلیل داده با پایتون باید در مورد APIها و web scraping شناخت پیدا کنید. web scraping علاوه بر اینکه به شما در یادگیری برنامه‌نویسی پایتون کمک می‌کند، در آینده نیز برای جمع‌آوری اطلاعات مفید خواهد بود.

خواندن منابع جدید در حوزه تحلیل داده با پایتون

تکالیف دوره خود را افزایش دهید و پاسخ چالش‌های برنامه‌نویسی پایتون را پیدا کنید. کتاب‌های راهنما، پست‌های وبلاگ و حتی کدهای اوپن‌سورس دیگران را بخوانید تا بهترین روش‌ها برای تحلیل داده با پایتون را بیاموزید و ایده‌های جدید دریافت کنید. در ادامه 3 کانال برتر YouTube برای تحلیل داده بر اساس تعداد مشترکان را به شما معرفی می‌کنیم.

1. ادورکا (edureka)

مشترکین: 2،440 K، فیلم‌ها: 4012
در این کانال مباحث علم داده به شکل ساده و روان تدریس می‌شود. در واقع ادورکا یک پلتفرم یادگیری الکترونیکی زنده و تعاملی است که به شما کمک می‌کند به صورت رایگان با تحلیل داده آشنا شوید.

2. جوما تک (Joma Tech)

مشترکین: 889 K، فیلم‌ها: 83
کانال جوما تک بیشتر به موضوعات زندگی در سیلیکون ولی، شرکت‌های بزرگ فناوری، علوم داده و مهندسی نرم‌افزار می‌پردازد.

3. یادگیری ساده (Simplilearn)

مشترکین: 883 K، فیلم‌ها: 2468
کانال یادگیری ساده در واقع یک بوت کمپ آنلاین در جهان است که به افراد کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای پیشرفت در اقتصاد را به‌دست آورند.

مرحله 3: آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده

به طور کلی، پایتون بهترین روش را برای انجام هر کاری ارائه می‌دهد. سه کتابخانه NumPy، Pandas و Matplotlib برای تحلیل داده با پایتون مورد استفاده قرار می‌گیرند. در ادامه به معرفی این سه کتابخانه خواهیم پرداخت:
NumPy: کتابخانه‌ای که انواع عملیات ریاضی و آماری را آسان می‌کند. همچنین مبنای بسیاری از ویژگی‌های کتابخانه پانداس است.
Pandas: یک کتابخانه پایتون که به طور خاص برای تسهیل کار با داده‌ها ایجاد شده است. همچنین این کتابخانه، پایه اصلی بسیاری از کارهای پایتون برای علوم داده است.
Matplotlib: یک کتابخانه تجسم داده است که تولید نمودارها را از داده‌های شما سریع و آسان می‌کند.
NumPy و Pandas برای کاوش و بازی با داده‌ها عالی هستند و Matplotlib نمودارهایی مانند آنچه در Excel یا Google Sheets مشاهده می‌کنید را ایجاد می‌کند.

ابزارهای مورد نیاز برای تحلیل داده با پایتون

پایتون دارای یک جامعه‌ای بزرگ از متخصصان است که مشتاقانه به شما در یادگیری این زبان کمک می‌کنند. منابعی مانند: Quora، Stack Overflow و… می‌توانند به شما در یادگیری برنامه‌نویسی پایتون کمک کند. یکی از ابزارهایی که می‌تواند به شما در حوزه تحلیل داده کمک زیادی کند، ابزار Git می‌باشد. Git ابزار محبوبی است که به شما کمک می‌کند تا تغییرات ایجاد شده در کدهای خود را پیگیری کنید که این امر تصحیح اشتباهات، آزمایش و همکاری با دیگران را بسیار آسان می‌کند.

مرحله 4: آماده‌سازی نمونه کار در زمینه تحلیل داده با پایتون

به عنوان یک تحلیل‌گر داده، شما چند نمونه کار لازم دارید. این نمونه‌ها یا پروژه‌ها باید در زمینه‌های مختلف از علم داده باشند و نشان دهند که شما دارای بینشی متفاوت در زمینه تحلیل داده هستید. در ادامه، برخی از انواع پروژه‌های تحلیل داده را معرفی می‌کنیم:
• پروژه پاکسازی داده‌ها: هر پروژه‌ای که شامل داده‌های کثیف یا غیرساختاری باشد که شما آن‌ها را تمیز و تجزیه و تحلیل می‌کنید، کارفرمایان بالقوه را تحت تأثیر قرار می‌دهد، زیرا بیشتر داده‌های دنیای واقعی نیاز به پاکسازی دارند.
• پروژه تجسم داده‌ها: ایجاد ظاهری جذاب برای داده‌ها که باعث شود افراد به آسانی آن را بخوانند و درک کنند، هم از جنبه طراحی و هم از لحاظ برنامه‌نویسی شما را به چالش می‌کشد و اگر بتوانید آن را به درستی انجام دهید، در بیان تجزیه و تحلیل شما از داده‌ها، تأثیر به‌سزایی خواهد داشت. داشتن نمودارهای زیبا در یک پروژه باعث برجسته شدن نمونه کارها می‌شود.
• پروژه یادگیری ماشین: اگر شما تمایل به کار به عنوان یک دانشمند داده دارید، قطعاً به پروژه‌ای نیاز خواهید داشت که مهارت‌های ML شما را به نمایش بگذارد.
تجزیه و تحلیل شما باید قابل درک بوده و به صورت بصری ارائه شود. با استفاده از قالب‌هایی مانند Jupyter Notebook، افراد فنی می‌توانند کدهای شما را بخوانند و افراد غیرفنی نیز می‌توانند نمودارها و توضیحات کتبی شما را دنبال کنند.
نمونه کارهای شما لزوماً به یک موضوع خاص نیاز ندارند. مجموعه داده مورد علاقه خود را جست‌وجو کنید، سپس راهی برای ترکیب آن‌ها پیدا کنید. با این حال، اگر شما آرزو دارید در یک شرکت یا صنعت خاص کار کنید، به نمایش گذاشتن پروژه‌های مربوط به آن صنعت در نمونه کارها ایده خوبی است.
نمایش پروژه‌هایی از این دست به دانشمندان داده دیگر اجازه می‌دهد تا به طور بالقوه با شما همکاری کنند و به کارفرمایان آینده نشان می‌دهد که واقعاً برای یادگیری پایتون و سایر مهارت‌های مهم برنامه‌نویسی وقت صرف کرده‌اید.
یکی از نکات خوب در مورد داشتن نمونه کار در حوزه تحلیل داده با پایتون در رزومه این است که مهارت‌های شما مانند برنامه‌نویسی پایتون را دو برابر برجسته می‌کند.

یادگیری علم آمار در سطح مبتدی و متوسط

در حالی که تحلیل داده با پایتون را یاد می‌گیرید، بهتر است که از پیش‌زمینه آماری نیز برخوردار شوید. درک آمار به شما این ذهنیت را می‌دهد که باید روی موارد مورد نیاز تمرکز کنید و می‌توانید راه حل‌های واقعی مناسب‌تری را پیدا کنید.

مرحله 5: یادگیری تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده با پایتون

در آخر، هدف شما این است که مهارت‌های خود را افزایش دهید. سفر شما در زمینه تحلیل داده با پایتون پر از یادگیری مداوم خواهد بود، اما دوره‌های پیشرفته‌ای مانند دوره Deep learning with Python در سماتک وجود دارد که می‌توانید برای اطمینان از اینکه همه پایه‌ها را پوشش داده‌اید، شرکت کنید.
در این مرحله، درباره موضوعاتی مانند تحلیل رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی K-Means و یادگیری ماشین مطالعه کنید و به یاد داشته باشید که باید به یادگیری ادامه دهید! علم داده یک زمینه رو به رشد است که صنایع مختلفی را در بر می‌گیرد و فرصت‌های بسیاری برای شما در این حوزه وجود خواهد داشت.

پاسخ به سوالات شما درباره تحلیل داده با پایتون

در ادامه به متداول‌ترین سوالاتی که مردم از ما در زمینه تحلیل داده با پایتون می‌پرسند، پاسخ می‌دهیم:

یادگیری پایتون چقدر طول می‌کشد؟

تخمین‌های زیادی برای مدت زمان یادگیری تحلیل داده با پایتون وجود دارد. به طور خاص برای علم داده، از سه ماه تا یک سال تمرین مداوم را تخمین می‌زنند.
با شرکت در دوره‌های Data Scientist with python در سماتک می‌توانید سفر خود را آغاز کنید. ما مشاهده کرده‌ایم افرادی که در دوره‌های سماتک شرکت کرده‌اند، سریع‌تر از دیگران مسیر تحلیل داده با پایتون را طی می‌کنند.

کجا می‌توانم پایتون را برای تحلیل داده یاد بگیرم؟

هزاران منبع یادگیری برای پایتون وجود دارد، اما اگر می‌خواهید تحلیل داده با پایتون را یاد بگیرید، بهتر است جایی را انتخاب کنید که به طور خاص در مورد علم داده آموزش می‌دهد.
زیرا پایتون در انواع دیگر برنامه‌نویسی از توسعه بازی گرفته تا برنامه‌های موبایلی نیز استفاده می‌شود. منابع عمومی یادگیری پایتون سعی می‌کنند کمی از همه چیز را آموزش دهند، اما این بدان معنی است که شما چیزهای زیادی را خواهید آموخت که در واقع مربوط به تحلیل داده نیستند.
اگر در این زمینه جدی هستید، بهترین راه حل یافتن بستری است که بتواند شما را برای حضور در بازار کار آماده کند. برنامه درسی ما در سماتک به نحوی است که شما را برای حضور در بازار کار تحلیل داده با پایتون آماده می‌کند.

آیا یادگیری پایتون برای تحلیل داده ضروری است؟

به عنوان دانشمند داده، می‌توانید از زبان برنامه‌نویسی پایتون یا زبان برنامه‌نویسی R استفاده کنید. هر دو زبان نقاط قوت و ضعف خود را دارند و هر دو در صنعت به طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند. در کل تحلیل داده با پایتون محبوبیت بیشتری دارد، اما R در برخی صنایع (به ویژه در دانشگاه‌ها و تحقیقات) بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.
برای فعالیت در حوزه علوم داده، حداقل باید یکی از این دو زبان را یاد بگیرید. البته در کنار یادگیری یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی اصلی Python یا R، باید کمی هم بر SQL تسلط داشته باشید.

آیا پایتون برای علم داده بهتر از R است؟

این یک بحث همیشگی در علم داده است، اما پاسخ این سوال به آنچه که شما به دنبال آن هستید و آنچه که دوست دارید، بستگی دارد.
زبان R با در نظر گرفتن آمار و ریاضیات ساخته شده است و ویژگی‌هایی دارد که در تحلیل داده مورد نیاز است. همچنین یک انجمن آنلاین برای پشتیبانی از آن وجود دارد.
پایتون زبان بسیار بهتری است که می‌توان از آن در سایر فعالیت‌ها استفاده کرد، به این معنی که مهارت‌های پایتون شما در سایر رشته‌ها قابل استفاده است. همچنین تحلیل داده با پایتون کمی محبوب‌تر بوده و برخی معتقدند که یادگیری آن آسان‌تر است.

آیا آماده یادگیری تحلیل داده با پایتون هستید؟

در دوره تحلیل داده با پایتون (Data Science with Python) در سماتک، خواهیم آموخت:
چگونه داده‌ها را مرتب، تجزیه و تحلیل و پردازش کنیم
چگونه از کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده استفاده کنیم.
با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا خواهیم شد.

راهنمای جامع آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون

برای شروع حرفه‌ای، آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون گام نخست ورود به دنیای فناوری است. در این مسیر یاد می‌گیرید که تحلیل داده به چه معناست و چگونه متدهای آموزش data analysis را برای حل مسائل واقعی پیاده‌سازی کنید.

پروژه تحلیل داده با پایتون و تحلیل وبسایت با پایتون

• آموزش تحلیلگر داده: اجرای پروژه تحلیل داده با پایتون و پاکسازی داده‌های واقعی یکی از کلیدی‌ترین مراحل ورود به بازار کار است.
• آموزش دیتا آنالیز: استخراج و تحلیل داده‌های وب با تحلیل وبسایت با پایتون به شما امکان می‌دهد تا اطلاعات رقبا را پایش کنید.

در کنار پایتون چی یاد بگیریم و بهترین کتاب تحلیل داده با پایتون کدام است؟

سوال بسیاری از علاقه‌مندان این است که در کنار پایتون چی یاد بگیریم؟ تسلط بر پایگاه داده و ابزارهای تجسمی در کنار مطالعه کتاب تحلیل داده با پایتون به شما کمک می‌کند مبانی پایتون برای تحلیل داده را عمیق‌تر درک کنید.

معرفی کتاب پایتون برای تحلیل داده (نسخه اصلی و ترجمه)

مطالعه کتاب‌های مرجع نظیر “پایتون برای تحلیل داده” کتاب یا نسخه “پایتون برای تحلیل داده” ترجمه شده، دیدگاه جامعی درباره ساختار داده‌ها ایجاد می‌کند. همچنین کتاب‌های مکمل با عنوان “تحلیل داده با پایتون” کتاب راهنمای ارزشمندی برای پروژه‌های عملی محسوب می‌شوند.

مزایای شرکت در دوره جامع علم داده سماتک و آموزش دیتا ساینس با پایتون

شرکت در دوره جامع علم داده سماتک فرصتی ایده‌آل برای تسلط بر آموزش دیتا ساینس با پایتون است. با گذراندن دوره علم داده با پایتون و حضور در یک دوره data analysis تخصصی، تمام مهارت‌های لازم برای بازار کار را فرامی‌گیرید.

جمع‌بندی: مسیر ورود به دنیای آموزش علم داده با پایتون

در نهایت، یادگیری آموزش علم داده با پایتون نیازمند تمرین مستمر و شرکت در یک دوره تحلیل داده با پایتون استاندارد است. اگرچه استفاده از منابع تحلیل داده با پایتون رایگان برای شروع مناسب است، اما آموزش پروژه‌محور مسیر شغلی شما را تضمین می‌کند.

سوالات متداول درباره آموزش تحلیل داده با پایتون

تحلیل داده چیست و چه تفاوتی با دیتا ساینس دارد؟

در پاسخ به اینکه تحلیل داده چیست و تحلیل داده به چه معناست، می‌توان گفت که تجزیه و تحلیل داده یا تحلیل دیتا شامل بررسی داده‌های گذشته برای اتخاذ تصمیمات بهتر است، در حالی که علم داده روی مدل‌سازی پیش‌بینانه تمرکز دارد.

آیا امکان یادگیری تحلیل داده با پایتون رایگان وجود دارد؟

بله، منابع و آموزش‌های اولیه برای یادگیری تحلیل داده با پایتون رایگان در اینترنت موجود است، اما برای تسلط بر مهارت‌های بازار کار، شرکت در دوره‌های پروژه‌محور پیشنهاد می‌شود.

برای ثبت نام در دوره دیتا آنالیز چه پیش‌نیازهایی لازم است؟

برای شرکت در یک دوره دیتا آنالیز تخصصی یا دوره تحلیل داده، داشتن آشنایی اولیه با تفکر الگوریتمی و اصول پایه آمار کافی است و نیازی به پیش‌زمینه سنگین برنامه‌نویسی ندارید.