بايثون: اللغة الرئيسية لعلمي البيانات الضخمة و التعلم الآلي

بايثون: اللغة الرئيسية لعلمي البيانات الضخمة و التعلم الآلي

تم إنشاء لغة برمجة البايثون في عام 1991 ، كانت تستعمل  لأتمتة العناصر الأكثر إزعاجا في كتابة السكريبتات  أو إنشاء نماذج أولية للتطبيقات. و لكن في السنوات الأخيرة ، أضحت بايثون  من أكثر اللغات المستخدمة في مجال تطوير البرمجيات و إدارة البنية التحتية و تحليل البيانات. أصبحت  قوة دفع  أدت لإنفجار مجال  البيانات الضخمة.

ما هي لغة البايتون ؟

بايثون هي لغة برمجة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها بواسطة المبرمج غيدو فان روسوم في عام 1991. هي  لغة مفسرة ،  لا تحتاج إلى أن يتم تجميعها . يتم استخدام برنامج “مترجم” لتشغيل شفرة Python على أي جهاز كمبيوتر ما يسمح  برؤية نتائج التغيير في الكود بسرعة. من ناحية أخرى ، هذا يجعل هذه اللغة أبطأ من لغة مترجمة مثل C.
باعتبارها لغة برمجة عالية المستوى ، تسمح بايثون للمبرمجين بالتركيز على ما يفعلونه بدلا من كيفية القيام بذلك. جي باتت كتابة البرامج تستغرق وقتا أقل من أي لغة أخرى. إنها  لغة مثالية للمبتدئين.

 ما هي إيجابيات بايتون ؟

تعتبر  بايثون  لغة ذات شعبية في أوساط المبتدئين و الخبراء على حد السواء بفضل مزاياها المتعددة  ، فهي سهلة التعلم و الاستخدام. ذات  خصائصها قليلة ،ما يجعل إنشاء البرامج يتم  بسرعة و بجهد أقل  . بالإضافة إلى ذلك ، صممت كتابتها لتكون  مقروءة  و واضحة المعاني .
ميزة أخرى لبايثون هي كونها  تعمل  على جميع أنظمة التشغيل الرئيسية و منصات الحوسبة. صحيح أن بايتون تفتقر للسرعة  لكنها تعوض عن بطئها بتنوعها.
 على الرغم من أن بايتون  تستخدم بشكل أساسي في البرمجة النصية و الأتمتة ، إلا أنها أصبحت تستعمل من قبل عدد كبير من المطورين  لإنشاء برامج ذات جودة احترافية. سواء كانت تطبيقات أو خدمات ويب .

ما الفرق بين بايتون 2 و بايتون 3 ؟

هناك إصداران من بايثون النسخة الثاتية و الثالثة  . توجد العديد من الاختلافات بين هذين الإصدارين. بايثون 2 هي النسخة القديمة ، و التي ستستمر في الحصول على الدعم و تلقي التحديثات الرسمية حتى عام  2020. بعد ذلك التاريخ ، من المحتمل أن تستمر في الوجود بشكل غير رسمي.
بايثون 3 هو الإصدار الحالي من اللغة. يوفر  العديد من الميزات الجديدة و المفيدة للغاية ، مثل تحسن مراقبة المنافسة و رفع  كفاءة المترجم  . ومع ذلك ، فقد تباطأ اعتماد بايثون 3 لفترة طويلة بسبب الافتقار إلى مكتبات مطورة من  قبل جهة  أخرى تدعمه  . فالكثير منها كان  متوافقا فقط مع بايثون 2 ، مما جعل الانتقال معقدا.  تم حل هذه المشكلة فعليا لذا لم تعد هناك أسباب وجيهة لمواصلة استخدام بايثون 2 .

لغة بايثون و البيانات الضخمة  و التعلم الآلي

كما قلنا سابقا تستخدم بايثون في البرمجة النصية و الأتمتة , فهي تمكن من  أتمتة التفاعلات مع متصفحات الويب و واجهات المستخدم .
تسمح بايثون ببرمجة التطبيقات ، إنشاء خدمات ويب أو REST API ، بناء  التخطيطات و توليد التعليمات البرمجية.
مع ارتفاع  الطلب على تحليل البيانات في جميع الصناعات  ،  أضحت بايثون موجودة في أغلب  المكتبات المستخدمة في علم البيانات  أو التعلم الآلي .
 تستخدم الشركات المتخصصة في مجال الروبوتات مثل Aldebaran هذه اللغة في كتابة برامج الروبوت الخاصة بهم. اختارت الشركة التي اشترتها سوفت بانك لغة البرمجة هذه لتسهيل تصميم التطبيقات من قبل شركات خارجية و هواة.

أفضل مكتبات و حزم بايتون المستخدمة في مجال البيانات الضخمة

يرجع  الفضل في كون  بايثون أفضل لغة برمجة للبيانات الضخمة ، إلى إمتلاكها حزم و مكتبات مختلفة خاصة بعلوم البيانات.

Pandas

تعد Pandas واحدة من مكتبات علوم البيانات الأكثر شيوعا , تم تطويرها من قبل علماء البيانات المعتادين على R و بايتون ، يستخدمه الآن عدد كبير من العلماء و المحللين.

تقدم العديد من الميزات الأصلية المفيدة. كقراءة البيانات من مصادر عديدة ،  إنشاء مجموعات بيانات كبيرة من هذه المصادر ، و إجراء تحليلات مجمعة تستند إلى الأسئلة التي ترغب في الحصول على إجابات عنها.

تمكن ميزة المعاينة من إنشاء  رسوم بيانية إنطلاقا من  نتائج التحليل ، أو تصديرها إلى Excel. و يمكن أيضا أن تستخدم في معالجة  الجداول الرقمية و السلاسل  الزمنية.

Agate

Agate  هي  مكتبة بايثون أحدث من Pandas مصممة لحل مشاكل تحليل البيانات.توفر وظائف تحليل و مقارنة الجداول في   Excel ،تسمح بإجراء الحسابات الإحصائية على قاعدة البيانات.

Bokeh

Bokeh هو أداة مثالية لإنشاء معاينات لمجمل  البيانات. يمكن استخدامه بالتزامن مع Agate ، Pandas، و غيرها من مكتبات تحليل البيانات.
يمكن  استخدام Bokeh   مع بايتون بمفرده .تسمح  هذه الأداة بإنشاء رسومات ممتازة و مرئيات دون الحاجة إلى تعليماتبرمجية بشكل مفرط.

NumPy

NumPy هي حزمة بايتون  تستخدم للحسابات العلمية , هي مثالية لعمليات تتعلق بالجبر الخطي أو التحولات فورييه أو توليد أعداد عشوائية.
يمكن استخدامها كحاوية متعددة الأبعاد من البيانات العامة. تتوافق مع  العديد من قواعد البيانات المختلفة.

Scipy

Scipy هي مكتبة للحسابات التقنية والعلمية. تشمل وحدات لعلوم البيانات والهندسة مثل الجبر ، الاستيفاء ، FFT ،  معالجة الصور و الإشارات .

Scikit-learn

يعتبر Scikit-learn مفيدا جدا في عمليات تصنيف أو انحدار أو تجميع خوارزميات مثل غابات شجرة القرارات ، أو زيادة التدرج ، أو متوسطات k.

تعد  هذه مكتبة  الخاصة بـ بايثون  مكملة للمكتبات الأخرى مثل NumPy و SciPy.

PyBrain

PyBrain  هي مكتبة  توفر  خوارزميات بسيطة و لكنها قوية لمهام التعلم الآلي. يمكن إستخدامها لاختبار الخوارزميات ومقارنتها باستخدام مجموعة متنوعة من البيئات المحددة مسبقا.

تعلم المزيد عن بايثون على Udemy

[the_ad id="1912"]

 

TensorFlow

تم تطوير TensorFlow بواسطة Google Brain ، وهي مكتبة تعلم آلي. تتيح رسومات تدفق البيانات والهندسة المرنة العمليات وحسابات البيانات باستخدام واجهة برمجة تطبيقات واحدة على وحدات معالجة مركزية متعددة أو وحدات معالجة رسومية من جهاز كمبيوتر أو خادم أو حتى جهاز محمول.

تتضمن مكتبات Python الأخرى Cython ، والتي تقوم بتحويل التعليمات البرمجية لتشغيلها في بيئة C لتقليل وقت التشغيل. وبالمثل ، يمكن لـ PyMySQL توصيل قاعدة بيانات MySQL ، واستخراج البيانات وتنفيذ الاستعلامات. يمكن لـ BeautifulSoup قراءة بيانات XML و HTML. وأخيرًا ، يسمح الكمبيوتر المحمول iPython بالبرمجة التفاعلية.

 

 

قد يعجبك أيضا ....

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *