حتما دلیلی وجود دارد که پایتون اغلب به عنوان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در میان توسعه‌دهندگان حرفه‌ای و افرادی که کدنویسی می‌آموزند، شناخته می‌شود. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی ساده و همه کاره است که در بسیاری از زمینه‌های مختلف توسعه نرم افزار استفاده می‌شود.
در ادامه دلایلی که باعث شده بسیاری از برنامه‌نویسان و متخصصان علوم داده این زبان دوست داشتنی را دوست داشته باشند، با هم مرور می‌کنیم.
آنچه خواهید خواند
سینتکس یا قواعد نوشتاری پایتون ساده است
علم داده می‌تواند برای افرادی که با اعداد و ریاضیات خیلی راحت نیستند، ترسناک باشد. در python، به جای نیاز به درک ترکیبی از نمادها و معادلات پیچیده روی یک صفحه، قواعد نوشتاری شبیه یک زبان طبیعی (یا گفتاری) به نظر می‌رسد. پایتون به گونه‌ای طراحی شده است که خوانا باشد، این یکی از دلایلی است که برای مبتدیانِ برنامه نویسی، قابل دسترسی است.
از آنجایی که یادگیری python بسیار آسان است، می‌توانید به سرعت مفاهیم پیچیده‌تری را با آن شروع کنید. در مقایسه با سایر زبان‌های علم داده (مثلاً زبان جولیا)، برای کار با آن به دانش نظری علم رایانه نیاز ندارید. او می گوید: «پایتون برخی از جزئیات فنی را برای شما مدیریت می‌کند.»
افزونه‌های کاربردی زیادی برای پایتون وجود دارد
نکته جالب در مورد پایتون این است که هزاران کتابخانه و فریمورک وجود دارد که وظایف استاندارد را در زمینه‌های مختلف توسعه نرم افزار، از یادگیری ماشین گرفته تا علم داده، انجام می‌دهند. این بسته‌های کد از پیش نوشته‌شده، کارهای زیادی را برای شما انجام می‌دهند، بنابراین می‌توانید کد python را سریع‌تر بنویسید و اپلیکیشن‌هایی بسازید که از قبل سازمان‌دهی‌شده و ساختار یافته هستند.
به عنوان مثال، در شروع کار با پایتون برای علم داده، می‌توانید از Pandas استفاده کنید، یک ماژول python که برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. پانداس واقعاً مفید است، زیرا به جای نیاز به ابداع مجدد نحوه کار با جداول داده، بسیاری از کدهای اولیه قبلاً نوشته شده‌اند. اکنون وظیفه شما این است که آن را به مجموعه داده‌ای که می‌خواهید با آن کار کنید اعمال کنید.
برخی از کتابخانه‌های python برای علم داده عبارتند از NumPy، MatPlotLib و SciPy .
می‌توانید چیزهای جالبی با پایتون بسازید
پایتون صرفاً یک زبان علم داده نیست. می‌توانید از آن برای ایجاد وب سایت، تست نرم افزار و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنید. کار با پایتون برای علم داده مقدمه‌ای عالی برای اصول کدنویسی رایج است که با کار روی پروژه‌های مختلف کدنویسی یا یادگیری زبان‌های جدید دوباره مطرح می‌شود.
چه بخواهید علم داده را دنبال کنید و چه بخواهید تخصص‌های دیگری را انتخاب کنید، درست‌ترین کار انتخاب python به عنوان زبان اول است و هنگامی که یک زبان برنامه نویسی را بلد شوید، معمولاً کار با زبان‌های دیگر آسان‌تر می‌شود، زیرا مفاهیم زیادی در بین زبان‌ها همپوشانی دارند.
پایتون بسیار محبوب است
به عنوان یک مبتدی، احتمالاً سؤالات کدنویسی بسیاری در Stack Overflow یا Google می‌پرسید. از آنجایی که افراد زیادی از python استفاده می‌کنند، یافتن منابع و اسناد معتبر آسان است. می‌توانید آموزش‌ها یا دوره‌های آموزشی یا هر چیزی را در آن بیابید، در حالی که یافتن این نوع منابع در زبان‌هایی با محبوبیت کمتر ممکن است سخت‌تر باشد.
پایتون زبان برنامه‌نویسی استاندارد صنعت برای علم داده است. محبوبیت پایتون به این معناست که بیشتر دانشمندان داده تا حدی با پایتون کار می‌کنند. اگر علاقه‌مند به داشتن حرفه‌ای در علم داده هستید، دانستن python به شما کمک می‌کند تا به عنوان یک کاندیدای جدی متمایز شوید – و به شما این امکان را می‌دهد که پس از استخدام، به سرعت در پروژه‌ها کار کنید.
حتی اگر نمی‌خواهید یک دانشمند حرفه‌ای داده شوید، دانستن نحوه کار با داده‌ها یک مهارت بسیار مهم و قابل توجه است. این روزها فکر کردن به شغلی که هیچ گونه ارتباطی با داده‌ها نداشته باشد، سخت است. تبدیل شدن به فردی پیشرو در python و داده در سازمان شما می‌تواند پتانسیل شغلی شما را در هر زمینه‌ای افزایش دهد.
نوت بوک Jupyter
دلیل دیگری که چرا متخصصان علوم داده python را دوست دارند، نوت بوک Jupyter است که به شما امکان می‌دهد با استفاده از یک مرورگر وب، کدنویسی کنید و با سایر متخصصان علوم داده همکاری کنید. Jupyter Notebook از IPython متولد شد، یک پایانه خط فرمان تعاملی برای پایتون.
از آنجایی که کار بر روی خط فرمان برای همه آسان نیست، آنها یک رابط وب قدرتمند برای پایتون ایجاد کردند و نام آن را Jupyter Notebook گذاشتند.
Jupyter Notebook ابزاری فوق العاده قدرتمند برای توسعه و ارائه پروژه‌های علم داده است. فناوری اطلاعات به شما امکان می‌دهد کد و خروجی آن را در یک سند ، فرمول‌های ریاضی و توضیحات، ادغام کنید.
در واقع، بیشتر دوره‌های آنلاین در مورد یادگیری ماشینی از Jupyter Notebook به عنوان مثال عملی استفاده می‌کنند. به دلیل قابلیت‌های چشمگیرش، نوت‌بوک Jupyter در بین متخصصان علوم داده بسیار محبوب است و یکی از ابزارهای ضروری برای آنهاست.
و تعجب خواهید کرد اگر بدانید که Jupyter Notebook می‌تواند کد R را نیز مدیریت کند، به این معنی که می‌توانید با یک همکار متخصص علوم داده که از زبان برنامه‌نویسی R استفاده می‌کند، همکاری کنید.
اگر دوست دارید از python برای پاسخ دادن به سوالات در مورد داده‌ها استفاده کنید، شاید یادگیری آن بتواند شروع یک حرفه جدید برای شما باشد؟ حتماً مسیرهای شغلی علم داده را بررسی کنید تا مهارت‌هایی را که برای کار در این حوزه هیجان‌انگیز از فناوری نیاز دارید، بیاموزید.
از همین نویسنده:
- 7 راه برای کسب درآمد از برنامه نویسی و کدنویسی
- برنامه نویسی اسکرچ چیست؟ زبان برنامه نویسی ویژه کودکان
- تفاوت بین Flutter و React Native چیست؟
- زبان برنامه نویسی R چیست؟ – مقدمه‌ای بر محاسبات آماری
- آموزش برنامه نویسی با گوشی – بهترین اپلیکیشن‌های کدنویسی در سال 2023
- چگونه در سال 1402 طراح وب (طراح سایت) شویم؟
- چگونه یک توسعه دهنده ios شویم؟ به چه مهارت‌هایی نیاز داریم؟
- مهندس DevOps کیست و چه وظایفی دارد؟
- 6 ابزار رایگان برای کدنویسی با هوش مصنوعی در سال 2023
- متاورس چیست؟ و در دنیای امروزه چه کاربردی دارد؟
