“Python” ilə data analitikası

“Python” ilə data analitikası

Python-un Data elmində rolu barədə danışmazdan əvvəl, data scientist-lərə ən çox verilən bir sual vardır. “Hansı proqramlaşdırma dili data scientist-ə ən vacibdir?”. Spesifik bir ideal dil olmaması ilə yanaşı, hər hansı proqramlaşdırma dilinin digərindən daha yaxşı olmasını da demək düzgün olmaz. Python, R, C++ və.s. kimi data scientist tərəfindən istifadə olunan bir çox proqramlaşdırma dilləri var.

Lakin yenə də Python digər proqramlaşdırma dilləri arasında xüsusi yer tutur. Python-un obyekt yönümlü, tamamilə açıq mənbə və bu sahəyə(proqramlaşdırmaya) yeni başlayanlar üçün asan və elastik olması onu daha da məşhur edir.

İlk dəfə 1980-ci ildə Guido Van Rossum tərəfindən yaradılmasına baxmayaraq, Python daimi düzəlişlər və yeniləmələr nəticəsində 1989-cu ildə rəsmi olaraq buraxılmışdır. Python açıq mənbə proqramlaşdırma dilidir və kommersiya məqsədi ilə istifadə edilə bilər. Python proqramlaşdırma dilinin əsas məqsədi kodlaşmanı istifadə etmək və anlamaq üçün mümkün olduğu qədər asanlaşdırmaq idi. Python-un geniş kitabxanası Data scientist-lərə işlərini daha asan və cəld etməyə şərait yaradır.

Python-un Data scientist-lər üçün vacib edən amillər bunardır:

Python dinamik şəkildə yazılmış bir dildir, belə ki, dəyişənlər avtomatik olaraq müəyyən edilir.
Python daha oxunan və digər proqramlaşdırma dilləri ilə müqayisədə eyni vəzifəni yerinə yetirmək üçün daha az kod istifadə edir.
Python güclü şəkildə yazılmışdır. Beləliklə, developers öz növlərini daşıya bilərlər.
Python tərcümə olunan bir dildir. Bu, proqramın tərtib edilməməsi deməkdir.
Python, çevik, portativ və asanlıqla hər platformada işləyə bilər. Asanlıqla digər üçüncü tərəf proqramları ilə inteqrasiya edilə bilər.

Python, son bir neçə il ərzində Data Scientists arasında güclü bir tələbatla üzləşib, Python Data Science, R Data Science sürətli bir axtarışda göstərildiyi kimi Data Science üçün uzun müddətli rəqib R-a keçid məlumat elminə üstünlük verildi. Google Trenddə R və Python Data science müqayisəsi:

Data Scientists artıq data manipulyasiyası, məlumatların vizuallaşdırılması, statistika, riyaziyyat, maşın öyrənmə, təbii dil prosesi və s. kimi bir çox güclü açıq mənbə Python kitabxanasına çıxış əldə edə bilir. Hətta yeni başlayanlar belə tez bir zamada Machine Learning eksperti olmadan məşhur Scikit-learn paketi istifadə edərək, bir Machine Learning öyrənmə təsnifatı qurmaq və ya asanlıqla Matplotlib və ya Bokeh kimi kitabxanaları istifadə edərək zəngin chart-lar qura bilərlər.

Python Deep Learning üçün vacibdir. Python, data scientist-lərə deep learning alqoritmlərini inkişaf etdirməyə kömək edən Tensorflow, Keras və Theano kimi bir çox paket təqdim edir. Deep learning alqoritmlərinə gəldikdə Python daha yaxşı bir dəstək təmin edir. Deep learning alqoritmləri insan beyninin neyron şəbəkələrinə əsaslanır. İnsan beyni davranışını simulyasiya edən süni neyron şəbəkələri qurur. Deep Learning sinir şəbəkələri çəki və müxtəlif giriş parametrlərinə uyğun olaraq arzu olunan çıxışı təmin edir.

Son olaraq, Python in Data scientist data scientist-lərin daha az vaxtda daha çoxa nail olmasına imkan verdi. Python asanlıqla başa düşülə bilən və çox güclü bir proqramlaşdırma dilidir. Python yüksək miqyaslı və hər hansı bir mühitdə asanlıqla işləyə bilər. Ayrıca, minimal dəyişikliklərlə, hər hansı bir əməliyyat sistemi üzərində işləyə və digər proqramlaşdırma dilləri ilə birləşdirilə bilər. Bütün bu xüsusiyyətlər Pythonu data scientists və developers üçün ən yaxşı seçim etmişdir.

References:

Daha çox oxu:

Data Analitikası və Machine Learning nədir?

Data analizi nədir?

Data Analitikası və onun sahələri

İlkin Mehdiyev