صورة من Freepik
تسود لغة بايثون في عالم علوم البيانات، ومع ذلك فإن العديد من علماء البيانات الطموحين (وحتى المخضرمين) لا يخدشون سوى سطح قدراتها الحقيقية. لإتقان تحليل البيانات باستخدام لغة بايثون، يجب عليك المغامرة بما يتجاوز الأساسيات و استخدام التقنيات المتقدمة مصممة لمعالجة البيانات بكفاءة، والمعالجة المتوازية، والاستفادة من المكتبات المتخصصة.
تتطلب مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة والمهام الحسابية المكثفة التي ستواجهها أكثر من مهارات لغة Python للمبتدئين.
هذه المقالة بمثابة دليل مفصل يهدف إلى تعزيز مهاراتك في بايثون. سنتعمق في تقنيات تسريع التعليمات البرمجية الخاصة بك، باستخدام بايثون مع مجموعات البيانات الكبيرةوتحويل النماذج إلى خدمات ويب. طوال الوقت، سنستكشف طرقًا للتعامل مع مشكلات البيانات المعقدة بفعالية.
اتقان تقنيات بايثون المتقدمة لعلم البيانات أمر ضروري في سوق العمل الحالي. تتطلب معظم الشركات علماء بيانات لديهم موهبة لغة بايثون. جانغو وقارورة.
تعمل هذه المكونات على تبسيط عملية تضمين ميزات الأمان الرئيسية، خاصة في المجالات المجاورة، مثل التشغيل استضافة متوافقة مع PCI، يبنون منتج SaaS للمدفوعات الرقميةأو حتى قبول المدفوعات على موقع ويب.
فماذا عن الخطوات العملية؟ فيما يلي بعض التقنيات التي يمكنك البدء في إتقانها الآن:
معالجة البيانات بكفاءة مع الباندا
تدور المعالجة الفعالة للبيانات باستخدام Pandas حول الاستفادة من كائنات DataFrame وSeries القوية الخاصة بها لمعالجة البيانات وتحليلها.
تتفوق الباندا في مهام مثل التصفية والتجميع والتنسيق دمج مجموعات البياناتمما يسمح بعمليات معالجة البيانات المعقدة بأقل قدر من التعليمات البرمجية. تتيح وظيفة الفهرسة، بما في ذلك الفهرسة متعددة المستويات، استرجاع البيانات وتقطيعها بسرعة، مما يجعلها مثالية للعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
بالإضافة إلى ذلك، تكامل الباندا مع تحليل البيانات الأخرى ومكتبات التصور في نظام Python البيئي، مثل NumPy وMatplotlib، تعمل على تعزيز قدرتها على تحليل البيانات بكفاءة.
هذه الوظائف تجعل من Pandas أداة لا غنى عنها في مجموعة أدوات علم البيانات. لذلك، على الرغم من أن بايثون لغة شائعة للغاية، إلا أنه لا ينبغي أن تنظر إلى ذلك على أنه عيب. إنها متعددة الاستخدامات بقدر ما هي منتشرة في كل مكان - ويتيح لك إتقان لغة Python القيام بكل شيء بدءًا من التحليل الإحصائي وتنظيف البيانات والتصور إلى أشياء أكثر "متخصصة" مثل استخدام أدوات فابت وحتى معالجة اللغة الطبيعية التطبيقات.
حوسبة عالية الأداء مع NumPy
يعمل NumPy على تحسين قدرة Python بشكل كبير على الحوسبة عالية الأداء، خاصة من خلال دعمه للحوسبة الكبيرة والكبيرة. صفائف متعددة الأبعاد والمصفوفات. ويحقق ذلك من خلال توفير مجموعة شاملة من الوظائف الرياضية المصممة للعمليات الفعالة على هياكل البيانات هذه.
واحد من الملامح الرئيسية لNumPy هو تنفيذه في لغة C، والذي يسمح بالتنفيذ السريع للحسابات الرياضية المعقدة باستخدام العمليات الموجهة. يؤدي هذا إلى تحسن ملحوظ في الأداء مقارنة باستخدام هياكل البيانات الأصلية وحلقات Python لمهام مماثلة. على سبيل المثال، يمكن تنفيذ مهام مثل ضرب المصفوفات، الشائعة في العديد من الحسابات العلمية، بسرعة باستخدام وظائف مثل np.dot().
يمكن لعلماء البيانات استخدام معالجة NumPy الفعالة للمصفوفات والقدرات الحسابية القوية لتحقيق تسريعات كبيرة في كود Python الخاص بهم، مما يجعلها قابلة للتطبيق للتطبيقات التي تتطلب مستويات عالية من الحساب الرقمي.
تعزيز الأداء من خلال المعالجة المتعددة
تعزيز الأداء من خلال المعالجة المتعددة في بايثون ينطوي على استخدام 'معالجة متعددة" وحدة لتشغيل المهام بالتوازي عبر مراكز وحدة المعالجة المركزية المتعددة بدلاً من تشغيلها بشكل تسلسلي على نواة واحدة.
يعد هذا مفيدًا بشكل خاص للمهام المرتبطة بوحدة المعالجة المركزية والتي تتطلب موارد حسابية كبيرة، حيث يسمح بتقسيم المهام وتنفيذها بشكل متزامن، وبالتالي تقليل وقت التنفيذ الإجمالي. يتضمن الاستخدام الأساسي إنشاء "عملية' الكائنات وتحديد الوظيفة المستهدفة المراد تنفيذها بالتوازي.
بالإضافة إلى ذلك، فإن 'حمام سباحة' يمكن استخدام الفئة لإدارة عمليات عاملة متعددة وتوزيع المهام فيما بينها، مما يلخص الكثير من إدارة العمليات اليدوية. آليات الاتصال بين العمليات مثل 'طابور' و 'أنابيب' تسهيل تبادل البيانات بين العمليات، في حين أن بدايات المزامنة مثل 'قفل' و "سيمافور" التأكد من أن العمليات لا تتداخل مع بعضها البعض عند الوصول إلى الموارد المشتركة.
لزيادة تعزيز تنفيذ التعليمات البرمجية، تقنيات مثل تجميع JIT مع المكتبات مثل Numba يمكنه تسريع كود Python بشكل كبير عن طريق تجميع أجزاء من الكود ديناميكيًا في وقت التشغيل.
الاستفادة من المكتبات المتخصصة لتحليل البيانات المرتفعة
يمكن أن يؤدي استخدام مكتبات Python محددة لتحليل البيانات إلى تعزيز عملك بشكل كبير. على سبيل المثال، يعد Pandas مثاليًا لتنظيم البيانات ومعالجتها، بينما يعد PyTorch يوفر قدرات التعلم العميق المتقدمة مع دعم GPU.
من ناحية أخرى، يمكن لـ Plotly وSeaborn المساعدة في جعل بياناتك أكثر قابلية للفهم وجاذبية عند إنشاء تصورات. ولمزيد من المهام الحسابية، يمكنك استخدام مكتبات مثل LightGBM وXGBoost تقديم تطبيقات فعالة من خوارزميات تعزيز التدرج التي تتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة ذات الأبعاد العالية.
تتخصص كل مكتبة من هذه المكتبات في جوانب مختلفة من تحليل البيانات والتعلم الآلي، مما يجعلها أدوات قيمة لأي عالم بيانات.
لقد تطور تصور البيانات في لغة بايثون بشكل ملحوظ، حيث يقدم مجموعة واسعة من التقنيات لعرض البيانات بطرق هادفة وجذابة.
لا يؤدي التصور المتقدم للبيانات إلى تحسين تفسير البيانات فحسب، بل أيضًا يساعد في الكشف عن الأنماط الأساسيةوالاتجاهات والارتباطات التي قد لا تكون واضحة من خلال الطرق التقليدية.
إن إتقان ما يمكنك فعله باستخدام Python بشكل فردي أمر لا غنى عنه، ولكن الحصول على نظرة عامة حول كيفية القيام بذلك يمكن الاستفادة من منصة بايثون إلى أقصى حد في بيئة المؤسسة هي نقطة من المؤكد أنها ستميزك عن علماء البيانات الآخرين.
فيما يلي بعض التقنيات المتقدمة التي يجب مراعاتها:
- تصورات تفاعلية. مكتبات مثل خوخه ويسمح Plotly بإنشاء مخططات ديناميكية يمكن للمستخدمين التفاعل معها، مثل تكبير مناطق معينة أو التمرير فوق نقاط البيانات لرؤية المزيد من المعلومات. يمكن لهذا التفاعل أن يجعل البيانات المعقدة أكثر سهولة وفهمًا.
- أنواع الرسوم البيانية المعقدة. ما وراء المخططات الخطية والشريطية الأساسية، بايثون يدعم أنواع المخططات المتقدمة مثل الخرائط الحرارية، والمؤامرات الصندوقية، ومؤامرات الكمان، وحتى المؤامرات الأكثر تخصصًا مثل مؤامرات السحب الممطرة. يخدم كل نوع من أنواع المخططات غرضًا محددًا ويمكن أن يساعد في تسليط الضوء على جوانب مختلفة من البيانات، بدءًا من التوزيعات والارتباطات وحتى المقارنات بين المجموعات.
- التخصيص مع matplotlib. ماتبلوتليب يقدم خيارات تخصيص واسعة النطاق، مما يسمح بالتحكم الدقيق في مظهر المؤامرات. تقنيات مثل ضبط معلمات الحبكة باستخدام plt.getp و plt.setp تتيح الوظائف أو معالجة خصائص مكونات قطعة الأرض إنشاء أرقام بجودة النشر تنقل بياناتك بأفضل ضوء ممكن.
- تصور السلاسل الزمنية. بالنسبة للبيانات الزمنية، يمكن أن تعرض مخططات السلاسل الزمنية القيم بشكل فعال مع مرور الوقت، مما يساعد على تحديد الاتجاهات أو الأنماط أو الحالات الشاذة عبر فترات مختلفة. تعمل المكتبات مثل Seaborn على تسهيل عملية إنشاء مخططات السلاسل الزمنية وتخصيصها، مما يعزز تحليل البيانات المستندة إلى الوقت.
تعزيز الأداء من خلال المعالجة المتعددة في بايثون يسمح بتنفيذ التعليمات البرمجية المتوازية، مما يجعله مثاليًا للمهام كثيفة الاستخدام لوحدة المعالجة المركزية (CPU) دون الحاجة إلى إدخال/إخراج أو تفاعل المستخدم.
تناسب الحلول المختلفة أغراضًا مختلفة — بدءًا من إنشاء مخططات خطية بسيطة وحتى لوحات المعلومات التفاعلية المعقدة وكل شيء بينهما. وهنا بعض من شعبية:
- Infogram تتميز بواجهتها سهلة الاستخدام ومكتبة النماذج المتنوعة التي تلبي احتياجات مجموعة واسعة من الصناعات، بما في ذلك الإعلام والتسويق والتعليم والحكومة. يقدم حسابًا أساسيًا مجانيًا وخطط تسعير متنوعة لمزيد من الميزات المتقدمة.
- FusionCharts يسمح بإنشاء أكثر من 100 نوع مختلف من المخططات والخرائط التفاعلية، المصممة لمشاريع الويب والهاتف المحمول. وهو يدعم التخصيص ويقدم خيارات تصدير متنوعة.
- Plotly يقدم تركيبًا بسيطًا وخيارات تفاعلية متعددة، وهو مناسب حتى لأولئك الذين ليس لديهم خلفية تقنية، وذلك بفضل واجهة المستخدم الرسومية الخاصة به. ومع ذلك، فإن إصدار المجتمع الخاص به به قيود مثل التصورات العامة وعدد محدود من الجماليات.
- الرسوم البيانية الخام هو إطار عمل مفتوح المصدر يركز على تصور البيانات بدون تعليمات برمجية، والسحب والإفلات، مما يجعل البيانات المعقدة سهلة الفهم بصريًا للجميع. إنها مناسبة بشكل خاص لسد الفجوة بين تطبيقات جداول البيانات ومحرري الرسومات المتجهة.
- عرض Qlik يفضله علماء البيانات الراسخون لتحليل البيانات واسعة النطاق. إنه يتكامل مع مجموعة واسعة من مصادر البيانات وهو سريع للغاية في تحليل البيانات.
يعد إتقان تقنيات بايثون المتقدمة أمرًا بالغ الأهمية لعلماء البيانات لفتح الإمكانات الكاملة لهذه اللغة القوية. في حين أن مهارات Python الأساسية لا تقدر بثمن، فإن إتقان معالجة البيانات المعقدة وتحسين الأداء والاستفادة من المكتبات المتخصصة يرفع من قدرات تحليل البيانات لديك.
يعد التعلم المستمر ومواجهة التحديات والبقاء على اطلاع بأحدث تطورات Python أمرًا أساسيًا لتصبح ممارسًا ماهرًا.
لذا، استثمر الوقت في إتقان ميزات Python المتقدمة لتمكين نفسك من معالجة مهام تحليل البيانات المعقدة، ودفع الابتكار، واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات والتي تخلق تأثيرًا حقيقيًا.
نهلة ديفيز هو مطور برامج وكاتب تقني. قبل تكريس عملها بدوام كامل للكتابة التقنية ، تمكنت - من بين أشياء أخرى مثيرة للاهتمام - من العمل كمبرمج رئيسي في مؤسسة تجارية تجريبية للعلامة التجارية 5,000 شركة تضم عملائها Samsung و Time Warner و Netflix و Sony.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.kdnuggets.com/mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-python-for-data-science-beyond-the-basics
