پایتان برای علم داده

برنامه نویسی و یادگیری ماشین مقدماتی طی 4+20 ساعت آموزش مبتنی بر محتوا

اما علوم داده

این روزها همگی، از مهندسین و غیرمهندس حداقل یک بار کلمه ی علم داده رو شنیدند

بسیاری از افراد نیز آلوده ی جذاب ترین مبحث قرن ۲۱، یعنی علم داده شده اند.

با استفاده از علم داده میتوانید اقدام به جمع آوری، آماده سازی، پردازش، تحلیل، ذخیره سازی و مدیریت داده ها کنید.

و پایتان

که این روزها همگی درگیر این هستیم پایتان صدا بزنیم و یا پایتون تا بجای آنکه به اصل ماجرا بپردازیم!

تلفظ صحیح این زبان برنامه نویسی (نه نرم افزار!) پایتان است و پایتون یک اشتباه عامیانه تلفظی جا افتاده در ادبیات روزانه می‌باشد.

به جرات میتوان گفت یکی از محبوب ترین و مطرح ترین زبان برنامه نویسان مخصوصا در حوزه علم داده، زبان پایتان است.

پایتان به دلیل سادگی بی نظیری که دارد، اولویت برنامه نویسان و کارشناسان می باشد

شرکت ها و سازمان ها از پایتان جهت استفاده های مختلفی نظیر: تحلیل داده ها استفاده می کنند.

در پایتان، پکیج ها و کتابخانه های بسیاری با توجه به کاربرد وجود دارد که به بررسی برخی از پکیج های حوزه علم داده در ابتدای دوره، میپردازیم:

• پکیج Pandas: جهت پردازش داده، ایجاد دیتافریم ها و…
• پکیج Numpy: جهت انجام محاسبات ریاضی و عددی در داده ها
• پکیج های Matplotlib و SeaBorn : جهت مصور سازی داده

و در نهایت یادگیری ماشین

در روز چندین بار از یادگیری ماشین استفاده می کنید بدون اینکه متوجه این موضوع باشید.

اگر در طول روز فعالیت های زیر رو انجام میدید، درواقع دارید با این موضوع سروکله میزنید بدون اینکه متوجه باشید:

• اگر در طول روز درخواست اسنپ، تپسی و… را می کنید.
• اگر در طول روز، سایت های فیلم یابی را بررسی می کنید و بشما پیشنهاد یک فیلم داده میشود و آن دقیقا فیلم محبوب شما است.
• اگر در طول روز، عکس های خود رو به اپلیکیشن هایی که عکسهایتان را به شکلی خاص فانتزی و کارتونی میکند،
• اگر در طول روز، از سرچ اینستاگرام استفاده میکنید
• اگر در طول روز، از سرچ گوگل استفاده میکنید
• اگر در طول روز، در سایت های مختلف، از فیلتر های مختلف استفاده میکنید
• مانند: پیدا کردن یک کالای معین با رنگی مشخص از یک برند خاص
• و صد ها اگر دیگر…

تمامی این ها مثال هایی از یادگیری ماشین بود که همگی ما در طول روز استفاده می کنیم.

یادگیری ماشین مجموعه ای از الگوریتم هاست که به نوعی به دنبال کشف دانش پنهان درون داده ها هستند

به وسیله یادگیری ماشین می توان به توصیف، تشریح، پیش بینی و کنترل پدیده های گوناگون در حوزه های مختلف پرداخت.

این حوزه شامل فیلد های صنعتی، سازمانی، پزشکی، ارتباطات، کشاورزی، انرژی، اقتصادی، فناوری و نوآوری، بازرگانی و آموزشی و … هستند.