چرا پایتون در تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود

پایتون یکی از قدیمی‌ترین زبان‌های برنامه نویسی mainstream است که اکنون با تقاضای فزاینده‌ای برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، زمینه پیشرفت بیشتری پیدا می‌کند. شرکت‌ها همچنان اهمیت داده‌های بزرگ را به رسمیت می‌شناسند و 189.1 میلیارد دلار تولیدات توسط داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل‌های تجاری در سال 2019 آن را به درستی اثبات می‌کند.

پایتون یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است، اما به دلیل داشتن ورود پایین و انجمن پر جنب و جوش، یک آستانه مشخصی در دنیای تحلیلی پیدا کرد. اما چرا دقیقا برای برنامه‌های تحلیلی اینقدر خوب است؟ در زیر خلاصه‌ای آورده شده که ممکن است برای تصمیم گیرانی که اهل فن نیستند و می‌خواهند درباره پایتون برای استخدام و اهداف عملیاتی خود بیشتر بدانند، مفید باشد.

پایتون در دسترس است

خوانایی و سهولت استفاده، از مهم‌ترین مزیت‌های پایتون است. این زبان به دلیل سینتکس آسان و درک سریع آن اغلب به عنوان بهترین زبان برای یادگیری مبتدیان ذکر شده است. این ویژگی به خصوص برای متخصصان علوم داده جذاب است زیرا غالبا انگیزه دیگری برای یادگیری برنامه نویسی به غیر از تجزیه و تحلیل داده‌ها ندارند.

اکوسیستم پایتون فوق‌العاده قوی است و برای تأیید این موضوع کافی است نگاهی به رتبه‌بندی زبان برنامه نویسی Redmonk بیندازید. این رتبه بندی ترکیبی، مباحث Stack Overflow و همچنین مشارکت‌های گیت‌هاب را برای سنجش میزان محبوبیت یک زبان برنامه نویسی بر اساس این که مردم اغلب در مورد زبان سؤال می‌کنند و انجمن کمک کننده متن‌باز چقدر فعال است، تجزیه و تحلیل می‌کند. طی هشت سال گذشته، پایتون هرگز از پنج زبان برتر برنامه نویسی برتر خارج نشده است.

R یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی است که به طور گسترده‌ای در جایگاه تجزیه و تحلیل مورد استفاده قرار می‌گیرد، زیرا در ابتدا برای اهداف علمی و تحلیلی توسعه یافته است. در حالی که طی پنج سال گذشته قدرت زیادی به دست آورده، اکنون شروع به از دست دادن مخاطب می‌کند و پایتون در این امر نقش مهمی ایفا کرده است.

البته Stack Overflow و گیت هاب معیارهای ذهنی هستند، خصوصا وقتی می‌دانیم پایتون همه فن حریف‌تر از R است، بنابراین چرا این معیارها برای تجزیه و تحلیل و هر نوع ابتکار پردازش داده مهم هستند؟

اکوسیستم پایتون به توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد تا سرعت اجرای نرم‌افزارهای تحلیلی را تسریع کنند. به عنوان مثال، شما می‌توانید مجوزهای بازاریابی یا فروش را در پایتون قرار دهید تا دیگران بتوانند کارهای ابتدایی را که شامل تجزیه و تحلیل است، انجام دهند. این همچنین بدان معنی است که اگر ساختار عملیاتی تجاری قدرتمندی دارید، استخدام توسعه دهندگان پایتون ایمن‌تر است، زیرا در صورت لغو ابتکار عمل تجزیه و تحلیل، تخصص آن‌ها نیز می‌تواند دوباره مورد استفاده قرار گیرد.

پایتون انعطاف‌پذیر است

پایتون برای ساختن ابزارها و برنامه‌های تحلیلی که می‌توانند مشتری مدار و داخلی باشند بسیار مناسب است. در عین حال، زبان‌هایی مانند R از انعطاف پذیری کمتری برخوردار هستند زیرا با هدف کمتری در ذهن تصور می‌شوند.

این نیز به همین دلیل است که متخصصان پایتون نسبتا بیشتر در دسترس هستند. تعداد بیشتری برنامه نویس پایتون وجود دارد و آن‌ها تمایل دارند که طیف گسترده‌تری از مهارت‌ها و تجربه متنوع‌تری داشته باشند.

طبق گفته ZipRecruiter، متوسط درآمد سالانه یک برنامه نویس پایتون در ایالات متحده 113.737 دلار می‌باشد، در حالی که برای توسعه دهندهR  حدودا 129.633 دلار است.

پایتون متنوع است

امروزه یادگیری عمیق (DL) همزمان با تجزیه و تحلیل انجام می‌شود، زیرا یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها ارزش تجاری بی‌سابقه‌ای را فراهم می‌کند. در حالی که روش‌های زیادی برای استفاده از یادگیری عمیق وجود دارد. پایتون در دسترس ترین ابزاری است که تاکنون شناخته شده است. این زبان بیشترین کتابخانه یادگیری عمیق را نسبت به سایر زبان‌های برنامه نویسی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد.

یکی دیگر از مزیت‌های مهم پایتون، قابلیت‌های تصویرسازی آن است. تصویرسازی و گرافیک از اجزای جدایی ناپذیر پروژه‌های علوم داده هستند و به لطف کتابخانه‌های پایتون مانند Matplotlib، ایجاد معنا در داده‌ها راحت و قابل دسترسی می‌شود.

پایتون برای تیم‌ها کار می‌کند

این زبان معمولا در بخش‌های مختلف تجاری (عملیات تجاری، بازاریابی، تدارکات، فروش و ...) برای اهداف مختلف استفاده می‌شود. در نتیجه، ممکن است متخصصان شرکت شما در مقطعی از زمان در معرض پایتون قرار بگیرند.

به همین دلیل ساختن یک سیستم تحلیلی از ابتدا با تخصص پایتون در هیئت مدیره آسان‌تر است. اگر سایر بخش‌ها تجربه پایتون را دارند، ادغام آن‌ها در پروژه تجزیه و تحلیل شما بسیار ساده‌تر می‌شود.

پایتون جامعه محور است

پایتون پیروی گسترده‌ای از متخصصان و سرگرمی‌های اختصاصی دارد. با تبدیل شدن دانش داده به یک انتخاب شغلی محبوب، جامعه به رشد خود ادامه می‌دهد و در نتیجه، کاربران بیشتری تمایل به ایجاد کتابخانه‌های جدید علوم داده دارند. این امر پایتون را برای متخصصان تجزیه و تحلیل داده‌ها جذاب‌تر می‌کند، زیرا بسیاری از راه‌حل‌های پیش ساخته برای اکثر کارهای مشترک وجود دارد.

در نتیجه، انجمن‌های پایتون در Stack Overflow و Codementor همچنان زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها را گسترش داده و هدایت می‌کنند. جستجوی سریع گوگل به احتمال زیاد سؤال هر فرد تازه وارد را حل خواهد کرد و اگر اینگونه نباشد، متخصصان تجزیه و تحلیل داده‌های شما همیشه بیش از این که بتوانند به شما کمک کنند خوشحال می‌شوند.

مورد علاقه برای تجزیه و تحلیل داده

طی یک دهه گذشته، پایتون شهرت دستیابی به بهترین زبان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها را بدست آورده است. نقاط قوت آن منحنی یادگیری تدریجی آن، انجمن در حال رشد و اکوسیستم غنی است. علاوه بر این، انعطاف‌پذیری و محبوبیت آن باعث می‌شود که توسعه دهندگان پایتون برای شرکت‌های بزرگ از ارزش بیشتری برخوردار شوند. شکی نیست که پایتون در سال‌های آینده قدرت بیشتری خواهد یافت و جامعه درگیر خود را گسترش می‌دهد.

منبع