10 مهارت ضروری پایتون که هر دانشمند داده باید به تسلط برسد

10 مهارت ضروری پایتون که هر دانشمند داده باید به تسلط برسد

تمام دانشمند های داده به مهارت در پایتون نیاز دارن، اما کدوم مهارت ها از همه مهم تر هستن که باید به اون ها مسلط بشن؟ توی این بررسی جدید، ده مهارت ضروری پایتون رو پیدا کنید.

این مقاله یک مشارکت از طرف جامعه ما هست و توسط DataCamp برای وضوح و دقت ویرایش شده.

پایتون یکی از پرتقاضا ترین زبان های برنامه نویسی در جهان هست، مخصوصا در حوزه داده. طبق نظرسنجی توسعه دهندگان StackOverflow در سال 2022، پایتون در لیست محبوب ترین فناوری ها رتبه چهارم و در لیست فناوری هایی که توسعه دهنده ها میخوان یاد بگیرن، رتبه سوم رو کسب کرده. در نهایت، پایتون ابزار ها، فریمورک ها و کتابخانه های گسترده ای رو برای کاربرد های مختلف در دنیای داده و فراتر از اون در اختیار توسعه دهنده ها قرار میده.

از اونجایی که پایتون یکی از مهم ترین ابزار ها در این صنعت هست، شرکت ها برای به دست آوردن بینش های داده ای خودشون (حتی بیشتر) به توسعه دهنده های مسلط به پایتون نیاز دارن. اون ها این کار رو یا از طریق استخدام سنتی و جذب توسعه دهنده های دائمی درون سازمانی انجام میدن یا با همکاری با ارائه دهنده های برون سپاری برای تأمین نیاز های توسعه پایتون خودشون.

اما قبل از این که شرکت ها به دنبال استخدام متخصص های پایتون برن و قبل از این که توسعه دهنده ها برای این موقعیت ها درخواست بدن، هر دو طرف باید بدونن که مهم ترین مهارت های پایتون که توسعه دهنده های داده باید حتما در چنته خودشون داشته باشن، چی هستن.

10 مهارت برتر پایتون در علم داده

پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در علم داده هست و به عنوان ابزاری فوق العاده مفید با کاربرد های متنوع در این حوزه شناخته میشه. برای موفقیت در این زمینه، توسعه دهنده ها باید نه تنها خود زبان پایتون، بلکه فریمورک ها، ابزار ها و مهارت های مرتبط با این حوزه رو هم درک کنن. بسیاری از گواهینامه های پایتون روی همین مهارت ها تمرکز دارن.

1. مبانی پایتون

کار اصلی یک دانشمند داده اینه که از داده ها برای استخراج بینش های عملی استفاده کنه که به بهبود عوامل مختلف در کسب و کار، مطالعات و غیره کمک میکنه. این فرآیند نیازمند مهارت های برنامه نویسی پایتون در هر مرحله هست. بنابراین، دانشمند های داده باید درک قوی از مبانی برنامه نویسی پایتون داشته باشن تا بتونن کارآمد ترین کد ها رو بنویسن و همچنین کد های سایر توسعه دهنده ها یا اعضای تیم رو متوجه بشن.

چند مورد از اصول پایه ای پایتون که دانشمند های داده باید مسلط باشن شامل موارد زیر میشه:

انواع داده (Data types)

پایتون انواع داده داخلی زیادی داره، از جمله عدد اعشاری (float)، عدد صحیح (integer) و رشته (string). توسعه دهنده ها باید تفاوت هر کدوم رو بدونن و بدونن که چه زمانی از اون ها استفاده کنن

عملگر ها (Operators)

پایتون شامل نماد های عملیاتی خاصی هست که به توسعه دهنده ها کمک میکنه تا عملیات مشخصی رو روی یک یا چند دستور انجام بدن. این عملگر ها شامل جمع (+)، تفریق (-) و ضرب (*) هستن

متغیر ها (Variables)

در پایتون، متغیر ها به توسعه دهنده ها اجازه میدن مقادیر رو در یک برنامه ذخیره کنن. همچنین، متغیر ها با اختصاص دادن یک مقدار با استفاده از علامت مساوی (=) ایجاد میشن

لیست ها (Lists)

لیست ها مجموعه های مرتب شده ای از آیتم ها هستن و برای ذخیره داده هایی که نیاز به دسترسی به ترتیب خاصی دارن، مفید هستن. همچنین، توسعه دهنده ها از لیست ها برای ذخیره چندین مقدار از یک نوع داده مشابه استفاده میکنن

دیکشنری ها (Dictionaries)

دیکشنری در پایتون مجموعه ای از جفت های کلید – مقدار (key-value) هست. اون ها برای ذخیره داده هایی که نیاز به دسترسی با یک کلید منحصر به فرد دارن، بسیار مفید هستن

توابع (Functions)

تابع، یک بلوک کد هست که یک وظیفه مشخص رو انجام میده و قابل استفاده مجدد در بخش های مختلف برنامه نیست. تعریف و فراخوانی توابع بخش مهمی از توسعه پایتون هست

ساختار های کنترلی (Control structures)

این ها بلوک های کدی هستن که اجرای سایر بلوک های کد رو تعیین میکنن. مثال های رایج از ساختار های کنترلی شامل دستور های شرطی (if statements)، حلقه های for و while هست

ماژول ها و بسته ها (Modules and packages)

ماژول، یک فایل شامل کد پایتون هست و بسته، مجموعه ای از ماژول هاست. توسعه دهنده ها باید بدونن چطور ماژول ها و بسته ها رو وارد (import) و استفاده کنن، به ویژه هنگام ایجاد برنامه های پایتونی بزرگ تر و پیچیده تر

2. پردازش و تحلیل داده (Data manipulation and analysis)

دانشمند های داده زمان زیادی رو صرف آماده سازی و پردازش داده میکنن تا مطمئن بشن که داده ها برای تحلیل و مدل سازی آماده هستن. بنابراین، داشتن توانایی کار با پایتون برای پاکسازی و آماده سازی داده ها، شامل انواع و اندازه های مختلف داده، کاملا ضروریه.

تسلط بر استفاده از پایتون برای تحلیل کارآمد مجموعه داده هایی با انواع و اندازه های مختلف برای یک دانشمند داده بسیار مهمه. علاوه بر این، دانشمند های داده باید نحوه استفاده از PySpark رو برای پردازش مجموعه داده های بزرگ بدونن و در صورت نیاز، از کتابخانه هایی برای کار با انواع مختلف داده مثل تصاویر، متن و صوت استفاده کنن.

3. مصورسازی داده (Data visualization)

مصورسازی داده یکی از بخش های ضروری علم داده هست که به درک، کشف الگو ها، تحلیل بهتر و انتقال مؤثر نتایج به مخاطبین مختلف کمک میکنه. دانشمند های داده باید مهارت های عملی و درک عمیقی از ابزار های مصورسازی داده داشته باشن تا بتونن از اون ها به طور مؤثر استفاده کنن.

در میان ابزار ها و کتابخانه های متعددی که در پایتون برای مصورسازی داده وجود دارن، Matplotlib یکی از پرکاربرد ترین گزینه ها برای ایجاد نمودار های استاتیک، متحرک و تعاملی هست که یک رابط کاربری شهودی برای تولید گرافیک های آماری ارائه میده. Seaborn که بر پایه Matplotlib ساخته شده، یک رابط کاربری پیشرفته تر برای ایجاد نمودار های آماری فراهم میکنه.

علاوه بر این، توسعه دهنده ها گزینه های دیگه ای هم دارن، مثل Plotly، Bokeh، Altair، و Vega که هر کدوم برای سناریو های خاصی در مصورسازی داده مناسب هستن.

4. ذخیره سازی و بازیابی داده (Data storage and retrieval)

مهارت های ذخیره سازی و بازیابی داده برای دانشمند های داده که با حجم زیادی از داده کار میکنن، بسیار ضروریه. این افراد باید با روش های مختلف ذخیره سازی و بازیابی داده ها آشنا باشن تا بسته به ماهیت داده و نیاز هاشون، بهترین روش رو انتخاب کنن.

در پایتون، چندین روش برای ذخیره و بازیابی داده وجود داره. روش های رایج شامل موارد زیر هستن:

• فایل های تخت (Flat files)، فایل های CSV و JSON برای ذخیره داده در قالب متنی
• پایگاه داده های رابطه ای (Relational databases) که سیستم های قدرتمندی برای ذخیره داده های ساختار یافته هستن و میشه از SQL برای کوئری گرفتن از اون ها استفاده کرد
• پایگاه داده های NoSQL برای داده های غیر ساختاریافته
• سرویس های ذخیره سازی ابری (Cloud storage services) مثل Amazon S3، Google Cloud Storage، و Microsoft Azure Storage که گزینه های مقیاس پذیر برای ذخیره حجم زیادی از داده در فضای ابری ارائه میدن

پایتون کتابخانه هایی مثل boto3 و google cloud storage رو برای دسترسی به این سرویس های ابری فراهم میکنه و به دانشمند های داده کمک میکنه تا داده هاشون رو به شکل بهینه ذخیره و بازیابی کنن.

5. pandas

کتابخانه pandas یکی از ابزار های کلیدی برای دانشمند های داده و تحلیلگر های داده در پایتون محسوب میشه. pandas یک کتابخانه متن بازه که امکان کار با داده های جدولی رو فراهم میکنه و به کاربران اجازه میده داده ها رو کاوش، پاکسازی و پردازش کنن.

این کتابخانه از ساختار های داده ای سریع، انعطاف پذیر و کاربردی استفاده میکنه که کار با داده های رابطه ای یا دارای برچسب رو ساده و شهودی میکنه. pandas یکی از کتابخانه های ضروری در هر جریان کاری علم داده هست و برای پردازش، تغییر شکل و مدیریت داده ها استفاده میشه.

6. NumPy

NumPy یک کتابخانه پایتون هست که امکان کار با آرایه های چند بعدی بزرگ رو از طریق توابع ریاضی فراهم میکنه. این کتابخانه روش های متنوعی برای دستکاری آرایه ها، محاسبات متریک و جبر خطی ارائه میده.

نام NumPy مخفف Numerical Python هست و از ویژگی برداری سازی (vectorization) برای انجام عملیات ریاضی روی آرایه های NumPy استفاده میکنه که باعث بهبود عملکرد و افزایش سرعت اجرا میشه. این کتابخانه کار با ماتریس ها و آرایه های چند بعدی بزرگ رو راحت تر میکنه و به دانشمند های داده اجازه میده تحلیل و پردازش داده ها رو به شکلی کارآمد انجام بدن.

7. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial intelligence and machine learning)

هر دانشمند داده باید درک کاملی از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) داشته باشه. الگوریتم های یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم هایی طراحی شدن که میتونن به طور خودکار از الگو های داده ای یاد بگیرن.

برای کار با الگوریتم های یادگیری ماشین، تسلط بر پایتون کاملا ضروریه، چون این زبان انتخاب اصلی برای توسعه مدل های یادگیری ماشین و تحلیل داده محسوب میشه. برای جزئیات بیشتر میتونید راهنمای یادگیری AI رو بررسی کنید.

8. یادگیری عمیق (Deep learning)

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از اجزای کلیدی علم داده هست که شامل استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) برای استخراج ویژگی های سطح بالا از داده ها از طریق چندین لایه پردازش هست.

پایتون نقش حیاتی در این زمینه داره، چون مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها و ابزار های قدرتمند مثل TensorFlow و PyTorch رو ارائه میده که به توسعه دهنده ها کمک میکنن مدل های یادگیری عمیق رو بسازن و آموزش بدن.

9. فریمورک های وب (Web frameworks)

توسعه دهنده هایی که قصد دارن اپلیکیشن های وب بسازن و منتشر کنن و در عین حال از دانش پایتونی خودشون بهره ببرن، باید درک کاملی از فریمورک های وب داشته باشن.

دو مورد از محبوب ترین فریمورک های پایتونی برای توسعه وب:

Django

Django یک فریمورک سطح بالا هست که روی طراحی سریع، تمیز و کاربردی تمرکز داره. این فریمورک شامل بسیاری از کتابخانه های داخلی هست که توسعه دهنده ها رو از ساختن همه چیز از صفر بی نیاز میکنه و به اون ها اجازه میده اپلیکیشن های وب باکیفیت بسازن

Flask

Flask برعکس Django یک میکرو فریمورک (Micro framework) هست و به هیچ ابزار یا کتابخانه خاصی وابسته نیست. برخلاف Django، شامل لایه استخراج پایگاه داده، اعتبارسنجی فرم یا سایر ویژگی های معمولی که در کتابخانه های جانبی پیدا میشن، نیست. اما یک موتور قالب (Template Engine) همراه با ماژول ها و کتابخانه های مخصوص خودش داره که امکان ایجاد اپلیکیشن های وب رو بدون نیاز به کدنویسی سطح پایین فراهم میکنه

هر دوی این فریمورک ها بسیار انعطاف پذیر هستن و به توسعه دهنده ها اجازه میدن که اپلیکیشن های وب مفید و مقیاس پذیر با پایتون بسازن. استفاده از ابزار ها و کتابخانه های داخلی این فریمورک ها باعث میشه توسعه دهنده ها روی نوشتن کد با کیفیت بالا تمرکز کنن، بدون این که درگیر جزئیات سطح پایین برنامه نویسی بشن.

10. فناوری های فرانت اند (Frontend technologies)

برای توسعه موفق اپلیکیشن های وب که به پروژه های علم داده کمک کنن، توسعه دهنده های پایتون باید درک محکمی از فناوری های فرانت اند (Frontend) داشته باشن. این یعنی تسلط بر سه زبان اصلی فرانت اند: CSS، JavaScript و HTML.

پایتون میتونه هر سه زبان رو از طریق کامپایلر ها، پارسر ها و ترنسپایلر ها تولید کنه. توسعه دهنده های پایتون باید مهارت خودشون رو در این فناوری های فرانت اند تقویت کنن تا بتونن از دانش پایتونی خودشون به طور کامل استفاده کنن.

• HTML به توسعه دهنده ها کمک میکنه ساختار اصلی یک صفحه وب رو بسازن
• CSS برای استایل دهی و طراحی چیدمان محتوا استفاده میشه
• JavaScript باعث اضافه شدن تعاملات و رفتار های پویا به صفحات وب میشه

با یادگیری این سه فناوری، توسعه دهنده های پایتون میتونن مطمئن بشن که اپلیکیشن ها و پروژه های علم داده اون ها نه تنها کاربردی هستن، بلکه از لحاظ بصری هم جذاب به نظر میان.

جمع بندی

علم داده یکی از حوزه های در حال رشد در دنیای فناوری هست. با افزایش محبوبیت این تخصص، تقاضا برای توسعه دهنده های پایتون در سراسر جهان بیشتر خواهد شد.

از طرفی، با توجه به کمبود نیروی متخصص در حوزه فناوری، فرآیند استخدام توسعه دهنده ها سخت تر از همیشه شده و همین باعث شده ارزش ارائه دهنده های خدمات برون سپاری برای توسعه پایتون افزایش پیدا کنه.

در انتها اگر این مقاله براتون مفید و کاربردی بود، سوالات و نظراتتون رو با ما به اشتراک بگذارین.