چرا در سال 2021 پایتون بهترین زبان برنامه نویسی برای Machine Learning است

اگر می‌خواهید در سال 2021، Machine Learning را یاد بگیرید و کنجکاوید که بدانید کدام زبان برنامه نویسی را باید یاد بگیرید، هم‌اکنون در جای درستی هستید. در این مقاله، پنج دلیل محبوبیت پایتون به عنوان بهترین زبان برنامه‌ نویسی برای Machine Learning را بررسی می‌کنیم.

1. سادگی خود پایتون

یکی از مزایای اصلی پایتون این است که قابل درک و سر راست است و این همان چیزی است که آن را برای هر کسی که می‌خواهد از کار خود نتیجه بگیرد نه اینکه در کدها سردرگم شود دوست داشتنی می‌سازد. همچنین پایتون خیلی خوانا است و یادگیری آسانی دارد.

2. ابزارها و کتابخانه‌ها

یکی از کارهای برجسته دانشمندان داده تحلیل داده‌ها است. و در داده‌های دنیای واقعی داده‌ها به اشکال مختلف در می‌آیند. آن‌ها اغلب خام هستند و برای اجرای هر نوع تحلیلی مناسب نیستند؛ از این رو درگیری داده برای آن اعمال می‌شود. این یک فرآیند برای شفاف‌ سازی و تبدیل داده‌ها است تا بتوانید آنها را برای ایجاد دیدگاه‌ها تحلیل و مدل ‌سازی کنید.

در اینجا پایتون به دانشمندان داده کمک می‌کند. این زبان با بسیاری از کتابخانه‌های open-source پایتون همراه است که می‌تواند همه این وظایف را برای آنان انجام دهد. این‌ها کتابخانه‌هایی هستند که به صورت منظم آپدیت می‌شوند، و همه کاری که شما باید انجام دهید این است که از آن‌ها در اسکریپت‌های پایتون خود استفاده کنید.

شما نیاز ندارید که یاد بگیرید NumPy چطور کار می‌کند یا Pandas چطور کار می‌کند، تا زمانی که شما می‌توانید داده‌های تمیزی را دریافت کنید، برخی از فرمول‌های ریاضی را اعمال کنید، معاملات آماری را اجرا کنید، خوشحال هستید.

تنها چیزی که باید یاد بگیرید این است که چطور یک ماژول پایتون را وارد کنید، و کار شما تمام است. اگر کنجکاوید که از کدام ماژول پایتون برای کدام کار استفاده کنید، فقط کافی است آن را گوگل کنید، پاسخ خود را پیدا خواهید کرد. نیازی نیست که به خاطر بسپارید که از کدام کتابخانه پایتون باید استفاده کنید.

در حقیقت، بعد از کار با چند اسکریپت، شما به طور خودکار با کتابخانه‌های اساسی پایتون برای علوم داده آشنا خواهید شد، مانند NumPy که مخفف Numerical Python، Pandas، که مهم‌ترین ابزار برای شفاف‌سازی و تحلیل داده است، و MatPlotLib برای تجسم داده.

شما همچنین TensorFlow، Sci-kit، و PyTorch را دارید که برخی از قابلیت‌های علمی و Machine learning را ارائه می‌دهند و به طور مداوم توسط افراد با استعداد در سراسر جهان پیشرفت کرده و آپدیت می‌‌شوند. مثلا فیس‌بوک اخیرا قابلیت زیادی از machine learning را در PyTorch اضافه کرده است.

به عنوان یک دانشمند داده و فرد علاقه‌مند به machine learning، شما نباید نگران آپدیت کتابخانه‌ها، افزودن قابلیت‌های جدید و غیره باشید، چرا که افراد دیگری این کار را برای شما انجام می‌دهند. شما فقط باید برای انجام کار خود از کتابخانه‌ها استفاده کنید.

3. Jupyter Notebook

دلیل دیگری که دانشمندان داده عاشق پایتون هستند Jupyter Notebook است، که به شما اجازه می‌دهد با استفاده از مرورگر وب با دیگر دانشمندان داده همکاری کرده و کدگذاری کنید. Jupyter Notebook از IPython، یک ترمینال خط فرمان تعاملی (command-line terminal) برای پایتون، متولد شده است.

از آنجا که کار بر روی command line برای همه آسان نیست، آن‌ها یک رابط وب قدرتمند برای پایتون ایجاد کرده‌اند و نام آن را Jupyter Notebook گذاشته‌اند.

Jupyter Notebook ابزاری فوق‌العاده قدرتمند برای توسعه و ارائه پروژه‌های علوم داده است. فناوری اطلاعات به شما امکان می‌دهد کد و خروجی آن، ترکیب تجسم‌سازی، فرمول‌های ریاضی و توضیحات را در یک سند واحد ادغام کنید.

Jupyter Notebook به دلیل قابلیت‌های چشم‌گیر خود در بین دانشمندان داده بسیار محبوب است و یکی از ابزارهای لازم برای آن‌ها می‌باشد.

و اگر همه این دلایل خوب برای شما کافی نباشد، حتما با این مورد سورپرایز می‌شوید اگر بدانید که Jupyter Notebook همچنین می‌تواند کد R را مدیریت کند، که این یعنی شما می‌توانید با یکی دیگر از دانشمندان داده که از زبان برنامه نویسی R استفاده می‌کند همکاری کنید.

4. پشتیبانی جامعه

دلیل دیگری که پایتون در میان افرادی که در حال یادگیری علوم داده هستند محبوب است جامعه آن می‌باشد. از آنجا که پایتون جامعه فعالی دارد و افراد زیادی با استفاده از پایتون مشغول انجام علوم داده هستند، شما یک جامعه فعال دارید که هنگام گیر کردن در کار خود می‌توانید به آن‌ها رجوع کنید.

شما همچنین از کار آنها بهره می‌برید چون بیشتر موارد به صورت open source به اشتراک گذاشته می‌شوند.

بسیاری از سازمان‌های بزرگ مثل گوگل و فیس‌بوک در TensorFlow و PyTorch، از محبوب‌ترین کتابخانه‌های پایتون در علوم داده و Machine Learning، همکاری کرده‌اند.

5. Pandas

Pandas ابزار بسیار اساسی برای دانشمندان داده است که لازم است ذکر شود. بیشتر پروژه‌های علوم داده با Pandas شروع می‌شود و با آن تمام می‌‌شود. این ابزار نه تنها به شما اجازه می‌دهد داده‌هایتان را واضح بسازید بلکه داده‌ها را هم آنالیز می‌کند. شما می‌توانید داده‌ها را از منابع مختلف داده مانند فایل‌های CSV، Excel، دیتابیس‌ها و بسیاری منابع دیگر بارگذاری کنید.

Pandas شامل عملکردهای متنوعی برای ایمپورت داده، اکسپورت، ایندکس‌گذاری، و دست‌کاری داده‌ها است. همچنین ساختار داده سودمندی را ارائه می‌دهد مثل DataFrames (مجموعه‌ای از ردیف‌ها و ستون‌ها) و روش‌های کارآمدی را برای مدیریت آن‌ها فراهم می‌کند.

به دلیل وجود همه این ابزارها، فریم‌ورک‌ها، کتابخانه‌های عالی و سادگی زبان برنامه‌نویسی پایتون، دانشمندان داده عاشق پایتون بوده و به آن پایبند هستند.