دوره آموزشی

دوبله زبان فارسی

علم داده با R و پایتون - برنامه‌نویسی R

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

برنامه‌نویسی R و R و پایتون در همان دوره - شما تصمیم می‌‌گیرید کدامیک را انتخاب کنید.
زبان R به‌ عنوان یک زبان آماری ساخته شده و برای یادگیری آماری مناسب‌تر است و توسط بسیاری از دانشگاهیان به‌ عنوان نرم‌افزار برنامه‌نویسی آماری انتخاب می‌شود.
اگر تجربه برنامه‌نویسی داشته باشید، پایتون ممکن است زبان مناسب‌تان باشد.
از آنجا که R به‌ عنوان یک زبان آماری ساخته می‌شود، برای یادگیری آماری بسیار مناسب‌تر است.
شما R و پایتون را از پایه یاد خواهید گرفت.
یادگیری مفاهیم بنیادی پایتون برای استفاده مؤثر از علم داده
دستکاری داده و تحلیل داده با pandas
یادگیری نحوه کار با کلان داده‌، برنامه‌نویسی R و R
یادگیری نحوه‌ دستکاری داده، علم داده با پایتون
یادگیری نحوه تولید نتایج معنادار با Numpy پایتون
یادگیری اصول پایتون برای استفاده مؤثر از علم داده
آرایه‌های Numpy و Numpy پایتون
سری‌ها و ویژگی‌ها با علم داده پایتون
ترکیب دیتافریم‌ها، داده‌کاوی و نحوه برخورد با داده‌ گمشده
چگونه از کتابخانه Matplotlib استفاده کرده و سفر مصورسازی داده را شروع کنید؟
چرا باید پایتون و Pandas را یاد بگیرید؟
یادگیری علم داده با پایتون
مدیریت چالش‌های متنوع علم داده
انتخاب ستون‌ها و فیلترینگ سطرها با پایتون
مرتب‌سازی و ایجاد متغیرهای جدید
ایجاد، زیرمجموعه‌سازی، تبدیل یا تغییر هر عنصر درون یک بردار یا دیتافریم
تبدیل و دستکاری داده‌ واقعی و موجود
OAK دوره‌های علم داده با رتبه بالا ارائه می‌دهد که کمک می‌کند نحوه‌ مصورسازی و پاسخ به داده‌ جدید را یاد بگیرید و همچنین فناوری‌های نوآورانه را توسعه دهید.
چه علاقه‌مند به یادگیری ماشین، داده‌کاوی یا تحلیل داده باشید، دوره‌ای در یودمی برای شما وجود دارد.
علم داده در هر جا وجود دارد. شیوه‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهند هزینه‌های غیرضروری را کاهش داده، رایانش را خودکار کرده و بازارها را تحلیل کنند.
علم داده، کلید پیشروی در یک فضای رقابتی جهانی است.
علم داده، از الگوریتم‌ها برای درک داده‌ خام استفاده می‌کند. تفاوت اصلی علم داده و تحلیل داده سنتی تمرکز بر پیش‌بینی است.
دانشمندان داده از یادگیری ماشین برای کشف الگوهای مخفی در مقادیر زیادی داده خام برای روشن شدن مسائل واقعی استفاده می‌کنند.
پایتون، محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده است. زبان جهانی است که کتابخانه‌های زیادی دارد.
علم داده نیاز به یادگیری مادام‌العمر دارد، بنابراین یادگیری شما هرگز واقعاً پایان نمی‌یابد.
تا زمانیکه تمرکز و انگیزه داشته باشید، م‌یتوانید به‌ صورت خودآموز علم داده را یاد بگیرید. خوشبختانه دوره‌های آنلاین و بوت‌کمپ‌های زیادی وجود دارد.
برخی باور دارند می‌توان بدون دانستن زبان برنامه‌نویسی تبدیل به دانشمند داده شد، اما دیگران مخالف هستند.
دانشمند داده نیازمند مجموعه‌ای از مهارت‌ها است. درک قوی تحلیل آماری و ریاضیات، که ستون‌های اساسی علم داده هستند، از مهم‌ترین موارد است.
تقاضا برای دانشمندان داده در حال رشد است. ما فقط دانشمندان داده نداریم، بلکه مهندس داده، مدیر داده و مدیر تحلیل داریم.
زبان برنامه‌نویسی R به‌ طور ویژه برای برنامه‌نویسی آماری ساخته شده و برای مدیریت، پاکسازی، تحلیل و نمایش داده مفید است.
R، زبان برنامه‌نویسی محبوب برای پروژه‌های علم داده، هوش تجاری و تحلیل مالی است. محققان دانشگاهی، افراد علمی و غیرانتفاعی از R استفاده می‌کنند.
اینکه یادگیری R سخت باشد یا نه، به تجربه شما بستگی دارد. به هر حال، R یک زبان برنامه‌نویسی است که برای ریاضیدانان، آمارشناسان و تحلیلگران کسب‌وکار طراحی شده است.

پیش‌نیازهای دوره

هیچ دانش پیشین از پایتون و R نیاز نیست.
سخت‌افزار و ابزارهای رایگان که در دوره استفاده می‌شود.
دانش اولیه کامپیوتر
اشتیاق به یادگیری علم داده
فقط شما، یک کامپیوتر و آرزو برای شروع امروز
کنجکاوی برای برنامه‌نویسی R
تمایل به یادگیری پایتون
تمایل به کار روی پروژه‌های R و پایتون
تمایل به یادگیری علم داده فول‌استک با پایتون و برنامه‌نویسی R

توضیحات دوره

به دوره علم داده با R و پایتون - برنامه‌نویسی R خوش آمدید.

پایتون و برنامه‌نویسی R - با یادگیری علم داده با R و پایتون در یک دوره کامل می‌توانید NumPy و Pandas و موارد بیشتری را بیاموزید.

OAK Academy، دوره‌های علم داده با رتبه بالا ارائه می‌دهد که به شما کمک می‌کند نحوه مصورسازی و پاسخ به داده جدید و همچنین توسعه فناوری‌های نوآورانه جدید را بیاموزید. چه به یادگیری ماشین، داده‌کاوی یا تحلیل داده‌ علاقه‌مند باشید، یودمی دوره‌ای برای شما دارد.

علم داده همه جا هست. شیوه‌های بهتر علم داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا هزینه‌های غیرضروری را کاهش دهند، رایانش را خودکار کرده و بازارها را تحلیل کنند. اساساً، علم داده کلید پیشرفت در فضای رقابتی جهانی است.

دوره‌ها شامل: برنامه‌نویسی پایتون، سواد داده، برنامه‌نویسی پایتون و r، علم داده پایتون، داده‌ پایتون، علم داده r، پایتون و r برای علم داده، تبدیل داده، پایتون و r، علم داده پایتون، پایتون برای علم داده، برنامه‌نویسی r، علم داده پایتون، pandas، برنامه‌نویسی r و پایتون، دوره r، علم داده r و پایتون، NumPy و بسیاری موارد دیگر

مدرسان پایتون در OAK Academy در همه موارد از توسعه نرم‌افزار تا تحلیل داده‌ تخصص دارند و به دلیل آموزش مؤثر و دوستانه خود برای دانشجویان در تمام سطوح شناخته شده‌اند. چه در زمینه یادگیری ماشین یا امور مالی کار کنید و چه در حال دنبال کردن شغلی در توسعه وب یا علم داده باشید، پایتون یکی از مهمترین مهارت‌هایی است که می‌توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای اپلیکیشن‌های دسکتاپ، وب و تجاری مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تأکید دارد. پایتون بر این فرض توسعه داده شد که فقط باید یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه‌ای که منجر به سطح دقیقی از استانداردسازی کد شده است. زبان برنامه‌نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد آن نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای متنوعی را برای برنامه‌نویسان مناسب برای تسک‌های مختلف ارائه می‌دهد. یادگیری ماشین و تحلیل داده‌، کسب‌وکارهای بزرگی هستند. مورد اول در فناوری‌های جدید تعاملی و پیش‌بینی‌کننده گوشی‌های هوشمند ظاهر می‌شود، در حالی که مورد دوم نحوه دسترسی کسب‌و‌کارها به مشتریان را تغییر می‌دهد. یادگیری R از مدرس برتر OAK Academy در هر دو صنعت به شما یک مزیت می‌دهد. R زبان برنامه‌نویسی منتخب برای محاسبات آماری است. پروژه‌های یادگیری ماشین، مصورسازی داده‌ و تحلیل داده‌ به طور فزاینده‌ای به R به دلیل قابلیت‌ها و ابزارهای داخلی‌اش متکی هستند. و با وجود منحنی یادگیری شیب‌دار، یادگیری R ارزشش را دارد.

آیا برای شغل علم داده آماده‌اید؟
آیا در مورد علم داده کنجکاو هستید و به دنبال شروع سفر خودآموز خود به دنیای داده‌ هستید؟
آیا شما توسعه‌دهنده باتجربه هستید که به دنبال ورود به علم داده است؟

در هر صورت، شما در جای درستی هستید.

در حال حاضر دو ابزار محبوب برنامه‌نویسی برای کار، علم داده پایتون و R هستند. انتخاب یکی از این دو زبان تحلیل داده فوق‌العاده انعطاف‌پذیر دشوار است. هر دو رایگان و متن‌باز هستند.

R برای تحلیل آماری و پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است. برای کسی که به یادگیری ماشین، کار با مجموعه داده‌های بزرگ یا ایجاد مصورسازی داده‌ پیچیده علاقه‌مند است، این دو زبان کاملاً ضروری هستند.

با دوره علم داده فول‌استک ما، شما قادر خواهید بود R و پایتون را با هم یاد بگیرید.

اگر تجربه برنامه‌نویسی دارید، پایتون می‌تواند زبان مناسبی برای شما باشد. R به عنوان یک زبان آماری ساخته شده است، بنابراین برای انجام یادگیری آماری با برنامه‌نویسی R بسیار مناسب‌تر است.

اما نگران نباشید! در این دوره، شما فرصتی برای یادگیری هر دو خواهید داشت و تصمیم خواهید گرفت که کدام یک برای شما مناسب‌تر است.

در طول بخش اول دوره، مهم‌ترین ابزارهای R را که به شما امکان انجام علم داده را می‌دهند، یاد خواهید گرفت. با استفاده از این ابزارها، به راحتی می‌توانید کلان داده‌ را مدیریت کنید، آنها را دستکاری کرده و نتایج معناداری تولید کنید.

در طول بخش دوم دوره، به شما آموزش خواهیم داد که چگونه از پایتون برای تحلیل داده‌، ایجاد مصورسازی‌های زیبا و استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند یادگیری ماشین استفاده کنید و همچنین تمرین‌های متنوعی را برای تقویت آموخته‌های خود در این دوره پایتون برای علم داده انجام خواهیم داد.

ما در دنیای علم داده گام‌به‌گام پیش خواهیم رفت و عمیق‌تر خواهیم شد. شما اصول پایتون و کتابخانه‌های زیبای آن مانند Numpy ،Pandas و Matplotlib را گام‌به‌گام یاد خواهید گرفت. سپس، داده‌ واقعی را تبدیل و دستکاری خواهیم کرد. برای دستکاری، از پکیج tidyverse استفاده خواهیم کرد که شامل dplyr و سایر پکیج‌های لازم است.

در پایان دوره، شما قادر خواهید بود ستون‌ها را انتخاب کنید، سطرها را فیلتر کنید، مرتب‌سازی کنید، متغیرهای جدید ایجاد کنید و داده‌ خود را به طور همزمان گروه‌بندی و خلاصه کنید.

در این دوره موارد زیر را یاد خواهید گرفت:

نحوه استفاده از Jupyter notebook و آناکوندا
اصول پایتون
تایپ‌های داده در پایتون
عملگرهای تایپ داده، متدها و نحوه استفاده از آنها
مفهوم شرطی و دستورات if
منطق حلقه‌ها و دستورات کنترل
توابع و نحوه استفاده از آنها
نحوه استفاده از ماژول‌ها و ایجاد ماژول‌های خود
مفاهیم علم داده و سواد داده
اصول Numpy برای دستکاری داده‌
آرایه‌های Numpy و ویژگی‌های آنها
نحوه انجام ایندکس‌گذاری و اسلایس کردن آرایه‌ها
مطالب زیادی درباره Pandas برای دستکاری داده‌
سری Pandas و ویژگی‌های آنها
دیتافریم‌ها و ویژگی‌های آنها
مفهوم و تئوری ایندکس‌گذاری سلسله مراتبی
عملیات‌های Groupby
منطق داده‌کاوی
نحوه برخورد موثر با داده‌ گمشده
ترکیب دیتافریم‌ها
نحوه کار با فایل‌های مجموعه داده
اصول اولیه در مورد کتابخانه Matplotlib
مفاهیم Pyplot و Pylab و Matplotlb
شکل، نمودار فرعی و محورها چه هستند؟
نحوه سفارشی‌سازی شکل و نمودار
بررسی و مدیریت ساختارهای داده در R
بردارهای اتمی
لیست‌ها
آرایه‌ها
ماتریس‌ها
دیتافریم‌ها
Tibbles
فاکتورها
تبدیل داده‌ در R
تبدیل و دستکاری داده معامله
Tidyverse و موارد دیگر
پایتون و r
برنامه نویسی R
علم داده
علم داده با r
r پایتون
علم داده با r و پایتون
برنامه‌نویسی r پایتون
numpy پایتون
علم داده r پایتون
علم داده پایتون

و ما تمرین‌های زیادی انجام خواهیم داد. در نهایت، ما 4 پروژه نهایی مختلف خواهیم داشت که تمام موضوعات پایتون را پوشش می‌دهد.

علم داده چیست؟

ما بیش از هر زمان دیگری داده داریم. اما داده‌ به تنهایی نمی‌تواند چیز زیادی در مورد دنیای اطرافمان به ما بگویند. ما باید اطلاعات را تفسیر کرده و الگوهای پنهان را کشف کنیم. اینجاست که علم داده وارد عمل می‌شود. علم داده از الگوریتم‌های پایتون برای درک داده‌ خام استفاده می‌کند. تفاوت اصلی بین علم داده و تحلیل داده‌ سنتی، تمرکز آن بر پیش‌بینی است. علم داده پایتون به دنبال یافتن الگوهایی در داده‌ و استفاده از آن الگوها برای پیش‌بینی داده‌ آینده است. پایتون از یادگیری ماشین برای پردازش مقادیر زیادی داده، کشف الگوها و پیش‌بینی روندها استفاده می‌کند. علم داده با استفاده از پایتون شامل آماده‌سازی، تحلیل و پردازش داده‌ است. از بسیاری از زمینه‌های علمی بهره می‌برد و به عنوان پایتون برای علم داده، با ایجاد الگوریتم‌های جدید برای تحلیل داده‌ و اعتبارسنجی متدهای فعلی پیشرفت می‌کند.

دانشمند داده چه کاری انجام می‌دهد؟

دانشمندان داده از یادگیری ماشین برای کشف الگوهای پنهان در حجم زیادی از داده‌ خام استفاده می‌کنند تا مشکلات واقعی را روشن کنند. این کار به چندین مرحله نیاز دارد: اول، آنها باید یک مشکل مناسب را شناسایی کنند. سپس، آنها تعیین می‌کنند که برای حل چنین موقعیتی به چه داده‌‌ای نیاز است و نحوه دریافت داده‌ را کشف می‌کنند. پس از دریافت داده‌، باید داده‌ را پاکسازی کنند. ممکن است داده‌ به درستی فرمت‌بندی نشده باشند، ممکن است داده‌ غیرضروری اضافی داشته باشند، ممکن است ورودی‌های گمشده داشته باشند یا برخی از داده‌ نادرست باشند. بنابراین، دانشمندان باید قبل از تحلیل داده‌، از پاکسازی داده‌ اطمینان حاصل کنند. برای تحلیل داده‌، آنها از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌ها استفاده می‌کنند. پس از ایجاد یک مدل، آن را تست، اصلاح و در نهایت به مرحله تولید می‌رسانند.

محبوب‌ترین زبان‌های کدنویسی برای علم داده کدامند؟

پایتون برای علم داده محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای علم داده است. این یک زبان جهانی است که کتابخانه‌های زیادی در دسترس دارد. همچنین یک زبان مبتدی خوب است. R نیز محبوب است. با این حال، پیچیده‌تر است و برای تحلیل آماری طراحی شده است. اگر می‌خواهید در تحلیل آماری تخصص پیدا کنید، ممکن است انتخاب خوبی باشد. شما باید پایتون یا R و SQL را بلد باشید. SQL، زبان کوئری است که برای پایگاه‌ داده‌های رابطه‌ای طراحی شده است. دانشمندان داده با حجم زیادی از داده‌ سروکار دارند و بسیاری از این داده‌ را در پایگاه‌ داده‌ها رابطه‌ای ذخیره می‌کنند. این سه زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد هستند. زبان‌های دیگری مانند جاوا، ++C، جاوااسکریپت و اسکالا نیز استفاده می‌شوند. اگر از قبل در این زبان‌ها پیش‌زمینه‌ای دارید، می‌توانید ابزارهای موجود در آن زبان‌ها را بررسی کنید. با این حال، اگر از قبل زبان برنامه‌نویسی دیگری را می‌دانید، احتمالاً می‌توانید یاد بگیرید.

چه مدت طول می‌کشد تا به دانشمند داده شوید؟

البته این پاسخ متفاوت است. هر چه زمان بیشتری را به یادگیری مهارت‌های جدید اختصاص دهید، سریع‌تر یاد خواهید گرفت. همچنین به محل شروع شما بستگی دارد. اگر از قبل پایه قوی در ریاضیات و آمار دارید، چیزهای کمتری برای یادگیری خواهید داشت. اگر هیچ پیشینه‌ای در آمار یا ریاضیات پیشرفته ندارید، هنوز می‌توانید دانشمند داده شوید. فقط کمی بیشتر طول خواهد کشید. علم داده نیاز به یادگیری مادام‌العمر دارد، بنابراین هرگز واقعاً یادگیری را تمام نخواهید کرد. سوال بهتر می‌تواند این باشد: «چگونه می‌توانم ارزیابی کنم که آیا به اندازه کافی می‌دانم که به دانشمند داده تبدیل شوم؟»

خود را برای تکمیل پروژه‌های علم داده با استفاده از داده‌ باز به چالش بکشید. هر چه بیشتر تمرین کنید، بیشتر یاد خواهید گرفت و اعتمادبه‌نفس بیشتری پیدا خواهید کرد. هنگامی که چندین پروژه دارید که می‌توانید به عنوان نمونه‌های خوبی از مهارت‌های خود به عنوان یک دانشمند داده به آنها اشاره کنید، آماده ورود به این حوزه هستید.

چگونه می‌توانم علم داده را به تنهایی یاد بگیرم؟

تا زمانی که متمرکز و با انگیزه بمانید، می‌توانید پروژه‌های علم داده را به تنهایی یاد بگیرید. خوشبختانه، دوره‌های آنلاین و بوت‌کمپ‌های زیادی در دسترس هستند. با تعیین اینکه چه چیزی در مورد علم داده به شما علاقه دارد، شروع کنید. اگر به مصورسازی‌ها گرایش دارید، شروع به یادگیری در مورد آنها کنید. شروع با چیزی که شما را هیجان‌زده می‌کند، شما را برای برداشتن آن قدم اول انگیزه می‌دهد. اگر مطمئن نیستید که از کجا می‌خواهید شروع کنید، سعی کنید با یادگیری پایتون شروع کنید. کار کردن از طریق آموزش‌ها یا دوره‌های یودمی در مورد موضوع مورد نظر شما. وقتی پایه‌ای در مهارت‌های مورد علاقه‌تان ایجاد کردید، صحبت با کسی در این زمینه می‌تواند مفید باشد. شما درک می‌کنید کارفرمایان به دنبال چه مهارت‌هایی هستند و به یادگیری آن مهارت‌ها ادامه دهید. هنگام یادگیری به صورت مستقل، تعیین اهداف یادگیری عملی می‌تواند انگیزه شما را حفظ کند.

آیا علم داده نیاز به کدنویسی دارد؟

هنوز در این مورد نظر قطعی وجود ندارد. برخی افراد معتقدند که می‌توان بدون دانستن کدنویسی، دانشمند داده شد، اما برخی دیگر مخالفند. الگوریتم‌های زیادی در این زمینه توسعه یافته و بهینه شده‌اند. می‌توانید استدلال کنید که درک نحوه استفاده از الگوریتم‌ها مهم‌تر از نحوه کدنویسی آنها توسط خودتان است. با رشد این حوزه، پلتفرم‌های بیشتری در دسترس هستند که بخش زیادی از فرآیند را خودکار می‌کنند. با این حال، همانطور که اکنون مشخص است، کارفرمایان در درجه اول به دنبال افرادی هستند که بتوانند کدنویسی کنند و شما به مهارت‌های اولیه برنامه‌نویسی نیاز دارید. نقش دانشمند داده همچنان در حال تکامل است، بنابراین ممکن است در آینده این درست نباشد. بهترین توصیه این است که مسیری را پیدا کنید که متناسب با مجموعه مهارت‌های شما باشد.

یک دانشمند داده چه مهارت‌هایی باید بداند؟

یک دانشمند داده به مهارت‌های زیادی نیاز دارد. آنها به درک قوی از تحلیل آماری و ریاضیات نیاز دارند که ستون‌های اساسی علم داده هستند. درک خوب از این مفاهیم به شما در درک اصول اولیه علم داده کمک می‌کند. آشنایی با یادگیری ماشین نیز مهم است. یادگیری ماشین ابزاری ارزشمند برای یافتن الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ است. برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ، دانشمندان داده باید با پایگاه‌ داده‌ها آشنا باشند. زبان کوئری ساختاریافته (SQL) یک مهارت ضروری برای دانشمندان داده است. با این حال، پایگاه‌ داده‌های غیررابطه‌ای (NoSQL) در حال افزایش محبوبیت هستند، بنابراین درک بیشتری از ساختارهای پایگاه داده مورد نیاز است.

آیا علم داده شغل خوبی است؟

تقاضا برای دانشمندان داده رو به افزایش است. ما فقط دانشمندان داده نداریم؛ ما مهندسان داده، مدیران داده و مدیران تحلیل داریم. این مشاغل عموماً درآمد خوبی نیز دارند. این ممکن است شما را به این فکر بیندازد که آیا این یک شغل امیدوارکننده برای شما خواهد بود یا اینطور نیست. درک بهتر از نوع کاری که یک دانشمند داده انجام می‌دهد می‌تواند به شما کمک کند تا بفهمید که آیا این مسیر برای شما مناسب است یا نیست. اول و مهمتر از همه، باید تحلیلی فکر کنید. علم داده در مورد به دست آوردن درک عمیق‌تر از اطلاعات از طریق داده‌ است. آیا از بررسی داده‌ و بررسی آمار لذت می‌برید؟ در حالی که کار واقعی ممکن است کاملاً فنی باشد، یافته‌ها هنوز هم باید منتقل شوند. آیا می‌توانید یافته‌های پیچیده را برای کسی که پیشینه فنی ندارد توضیح دهید؟ بسیاری از دانشمندان داده در تیم‌های چندمنظوره کار می‌کنند و باید نتایج خود را با افرادی با پیشینه‌های بسیار متفاوت به اشتراک بگذارند.

پایتون چیست؟

یادگیری ماشین پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره، شی‌گرا و سطح بالا است. چه در هوش مصنوعی یا امور مالی کار کنید و چه در حال دنبال کردن شغلی در توسعه وب یا علم داده باشید، بوت کمپ‌های پایتون یکی از مهمترین مهارت‌هایی هستند که می‌توانید یاد بگیرید. سینتکس ساده پایتون به ویژه برای اپلیکیشن‌های دسکتاپ، وب و تجاری بسیار مناسب است. فلسفه طراحی پایتون بر خوانایی و قابلیت استفاده تأکید دارد. پایتون با این فرض توسعه داده شد که فقط باید یک راه (و ترجیحاً یک راه واضح) برای انجام کارها وجود داشته باشد، فلسفه‌ای که منجر به سطح سختگیرانه‌ای از استانداردسازی کد شده است. زبان برنامه‌نویسی اصلی بسیار کوچک است و کتابخانه استاندارد آن نیز بزرگ است. در واقع، کتابخانه بزرگ پایتون یکی از بزرگترین مزایای آن است که ابزارهای متنوعی را برای تسک‌های مختلف در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد. پایتون در مقابل R - تفاوت چیست؟ پایتون و R دو مورد از محبوب‌ترین ابزارهای برنامه‌نویسی امروز هستند. هنگام تصمیم‌گیری بین پایتون و R در علم داده، باید به نیازهای خاص خود فکر کنید. از یک طرف، یادگیری پایتون برای مبتدیان نسبتاً آسان است، در بسیاری از رشته‌ها قابل اجرا است، سینتکس دقیقی دارد که به شما کمک می‌کند تا کدنویس بهتر شوید و در پردازش مجموعه داده‌های بزرگ سریع است. از سوی دیگر، R بیش از 10،000 پکیج برای دستکاری داده‌ دارد، می‌تواند به راحتی گرافیک‌هایی با کیفیت انتشار ایجاد کند، قابلیت‌های برتر برای مدل‌سازی آماری دارد و بیشتر در دانشگاه، مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی استفاده می‌شود.

منظور از شی‌گرا بودن پایتون چیست؟

پایتون یک زبان چند پارادایمی است، به این معنا که از رویکردهای زیادی برای برنامه‌نویسی تحلیل داده پشتیبانی می‌کند. پایتون علاوه بر سبک‌های برنامه‌نویسی رویه‌ای و تابعی، از سبک برنامه‌نویسی شی‌گرا نیز پشتیبانی می‌کند. در برنامه‌نویسی شی‌گرا، یک توسعه‌دهنده با ایجاد آبجکت‌های پایتون در کد که نمایانگر آبجکت‌های واقعی هستند، یک پروژه برنامه‌نویسی را تکمیل می‌کند. این آبجکت‌ها می‌توانند شامل داده‌ و توابع آبجکت واقعی باشند. برای ایجاد یک آبجکت در پایتون، به یک کلاس نیاز دارید. می‌توانید یک کلاس را به عنوان یک قالب در نظر بگیرید. شما یک بار قالبرا ایجاد می‌کنید و سپس از الگو برای ایجاد هر تعداد آبجکتی که نیاز دارید استفاده می‌کنید. کلاس‌های پایتون دارای ویژگی‌هایی برای نمایش داده‌ و متدهایی هستند که قابلیت‌ها را اضافه می‌کنند. کلاسی که نمایانگر یک ماشین است، ممکن است ویژگی‌هایی مانند رنگ، سرعت و صندلی و روش‌هایی مانند رانندگی، هدایت و توقف داشته باشد.

محدودیت‌های پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی و پرکاربرد است، اما محدودیت‌هایی دارد. از آنجا که پایتون یک زبان تفسیری و پویا برای یادگیری ماشین است، در مقایسه با یک زبان کامپایل‌ شده و استاتیک مانند C کند است. بنابراین، پایتون زمانی مفید است که سرعت نگرانی عمده‌ای نباشد. سیستم تایپینگ پویای پایتون همچنین باعث می‌شود که از حافظه بیشتری نسبت به برخی دیگر از زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده کند، بنابراین برای اپلیکیشن‌هایی که به حافظه زیادی نیاز دارند مناسب نیست. موتور مجازی پایتون که کد پایتون را اجرا می‌کند، به صورت یک single-threaded اجرا می‌شود و همزمانی را به یکی دیگر از محدودیت‌های زبان برنامه‌نویسی تبدیل می‌کند. اگرچه پایتون برای برخی از انواع توسعه بازی محبوب است، اما استفاده زیاد از حافظه و CPU آن، استفاده از آن را برای توسعه بازی‌های سه‌بعدی با کیفیت بالا محدود می‌کند. با این حال، با بهبود سخت‌افزار کامپیوتر، سرعت و محدودیت‌های حافظه پایتون کمتر و کمتر نگران‌کننده می‌شوند.

پایتون چگونه استفاده می‌شود؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که به طور گسترده در بسیاری از صنایع و پلتفرم‌ها استفاده می‌شود. یکی از کاربردهای رایج پایتون، اسکریپت‌نویسی است که به معنای اتوماسیون تسک‌ها در پس‌زمینه است. بسیاری از اسکریپت‌هایی که با سیستم عامل‌های لینوکس ارائه می‌شوند، اسکریپت‌های پایتون هستند. پایتون همچنین یک زبان محبوب برای یادگیری ماشین، تحلیل داده‌، مصورسازی داده‌ و علم داده است زیرا سینتکس ساده آن، ساخت سریع اپلیکیشن‌های واقعی را آسان می‌کند. می‌توانید از پایتون برای ایجاد اپلیکیشن‌های دسکتاپ استفاده کنید. توسعه وب فریمورک‌های پایتون مانند فلسک و جنگو یک انتخاب محبوب برای توسعه وب اپلیکیشن‌های هستند. اخیراً، پایتون به عنوان زبانی برای توسعه موبایل از طریق کتابخانه شخص ثالث نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.

چه مشاغلی از پایتون استفاده می‌کنند؟

پایتون یک زبان محبوب است که در بسیاری از صنایع و در بسیاری از رشته‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. مهندسان دواپس از پایتون برای اسکریپت‌نویسی استقرار وبسایت و سرور استفاده می‌کنند. توسعه‌دهندگان وب از پایتون برای ساخت وب اپلیکیشن‌، معمولاً با یکی از فریمورک‌های وب محبوب پایتون مانند فلسک یا جنگو، استفاده می‌کنند. دانشمندان داده و تحلیلگران داده از پایتون برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، تولید مصورسازی داده‌ و تحلیل کلان داده استفاده می‌کنند. مشاوران مالی و تحلیلگران کمی از پایتون برای پیش‌بینی بازار و مدیریت پول استفاده می‌کنند. ژورنالیست‌های داده از پایتون برای مرتب‌سازی اطلاعات و ایجاد داستان استفاده می‌کنند. مهندسان یادگیری ماشین از پایتون برای توسعه شبکه‌های عصبی و سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

چگونه پایتون را به صورت خودآموز یاد بگیریم؟

پایتون دارای سینتکس ساده‌ای است که آن را به یک زبان برنامه‌نویسی عالی برای یادگیری توسط یک مبتدی تبدیل می‌کند. برای یادگیری خودآموز پایتون، ابتدا باید با سینتکس آن آشنا شوید. اما برای شروع نوشتن کد واقعی، فقط باید کمی در مورد سینتکس پایتون بدانید. بقیه را در حین کار یاد خواهید گرفت. بسته به هدف استفاده از آن، می‌توانید یک آموزش، کتاب یا دوره آموزشی خوب پایتون پیدا کنید که با ساخت یک برنامه کامل که متناسب با اهداف شما باشد، زبان برنامه‌نویسی را به شما آموزش دهد. اگر می‌خواهید بازی توسعه دهید، توسعه بازی پایتون را یاد بگیرید. اگر می‌خواهید وب اپلیکشن بسازید، می‌توانید دوره‌های زیادی پیدا کنید که می‌توانند این را به شما آموزش دهند. دوره‌های آنلاین یودمی نیز مکان بسیار خوبی برای شروع هستند اگر می‌خواهید پایتون را به صورت خودآموز یاد بگیرید.

زبان برنامه‌نویسی R چیست و چرا مفید است؟

زبان برنامه‌نویسی R به طور خاص برای برنامه‌نویسی آماری ایجاد شده است. بسیاری آن را برای مدیریت، پاکسازی، تحلیل و نمایش داده‌ مفید می‌دانند. R همچنین یک زبان محبوب برای پروژه‌های علم داده است. بسیاری از داده‌ مورد استفاده برای علم داده می‌توانند نامرتب و پیچیده باشند. این زبان برنامه‌نویسی دارای ویژگی‌ها و کتابخانه‌هایی است که برای پاکسازی داده‌ سازمان نیافته و آسان‌تر کردن مدیریت ساختارهای داده پیچیده که در زبان‌های دیگر یافت نمی‌شوند، در دسترس هستند. نتایج در گزارش‌های گویا یادگیری ماشین یکی دیگر از حوزه‌هایی است که زبان R در آن مفید است. R مجموعه‌ای گسترده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد که به آنها در یافتن روند داده‌ و پیش‌بینی رویدادهای آینده کمک می‌کند.

چه مشاغلی از R استفاده می‌کنند؟

R یک زبان برنامه‌نویسی محبوب برای علم داده، هوش تجاری و تحلیل مالی است. محققان دانشگاهی، علمی و غیرانتفاعی از زبان R برای جمع‌آوری پاسخ از داده‌ استفاده می‌کنند. R همچنین به طور گسترده در تحقیقات بازار و تبلیغات برای تحلیل نتایج کمپین‌های بازاریابی و داده‌ کاربر استفاده می‌شود. این زبان در تحلیل کمی استفاده می‌شود، جایی که قابلیت‌های تحلیل داده‌ آن به متخصصان مالی ابزارهایی را می‌دهد که برای مدیریت سبد سهام، اوراق قرضه و سایر دارایی‌ها نیاز دارند. دانشمندان داده از R در بسیاری از صنایع برای تبدیل داده‌ به بینش‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده با قابلیت‌های یادگیری ماشین آن استفاده می‌کنند. تحلیلگران داده از R برای استخراج داده‌، تحلیل آنها و تبدیل آنها به گزارش‌هایی استفاده می‌کنند که می‌تواند به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری بهتر کمک کند. متخصصان مصورسازی داده‌ از R برای تبدیل داده‌ به نمودارها و چارت‌های ویژوال جذاب استفاده می‌کنند.

آیا یادگیری R دشوار است؟

اینکه یادگیری R سخت باشد یا نه، به تجربه شما بستگی دارد. گذشته از همه اینها، R یک زبان برنامه‌نویسی است که برای ریاضیدانان، آمارشناسان و تحلیلگران کسب‌وکار طراحی شده است که ممکن است هیچ تجربه کدنویسی نداشته باشند. برای برخی از کاربران مبتدی، یادگیری R نسبتاً ساده است. اگر شما تحلیلگر کسب‌و‌کار هستید که فقط با رابط‌های کاربری گرافیکی آشنا هستید، یادگیری آن می‌تواند کمی دشوار باشد، زیرا R، زبان برنامه‌نویسی مبتنی بر متن است. اما در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، کاربران معمولاً درک R را آسان‌تر می‌دانند. R همچنین ممکن است برای برنامه‌نویسانی که به زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر عادت دارند، سینتکسی ناآشنا داشته باشد، اما هنگامی که آنها سینتکس را یاد بگیرند، فرآیند یادگیری ساده‌تر می‌شود. مبتدیان همچنین متوجه خواهند شد که داشتن دانش ریاضیات، آمار و احتمالات، یادگیری R را آسان‌تر می‌کند.

پایتون در مقابل R - تفاوت چیست؟

پایتون و R دو مورد از محبوب‌ترین ابزارهای برنامه‌نویسی امروزی هستند. هنگام تصمیم‌گیری بین پایتون و R، باید به نیازهای خاص خود فکر کنید. از یک طرف، یادگیری پایتون برای مبتدیان نسبتاً آسان است، در بسیاری از رشته‌ها قابل اجرا است، دارای سینتکس دقیقی است که به شما کمک می‌کند تا یک کدنویس بهتر شوید و در پردازش مجموعه داده‌های بزرگ سریع است. از طرف دیگر، R بیش از 10،000 پکیج برای دستکاری داده‌ دارد، قادر به ساخت آسان گرافیک با کیفیت انتشار است، از قابلیت‌های برتر برای مدل‌سازی آماری برخوردار است و بیشتر در دانشگاه، مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی استفاده می‌شود.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟