في عصر التكنولوجيا وتنوع أدواتها وتوفر مصادر المعرفة أصبح بمقدورك أن تختار لنفسك مساراً مهنياً مناسباً لشهادتك الجامعية و لشغفك أيضاً. ولطالما كانت البرمجة و علوم البيانات وتحليلها من أفضل المهن مستقبلاً، أضحى من الضرورة بمكان اختيار الأنسب لعملك من أدوات تحليل البيانات حيث تعتبر لغة البرمجة بايثون من أهم الأدوات التي يفضلها الكثير من محللي البيانات ومطوري الويب.
إذن، ماهي لغة البرمجة بايثون و ماهي ومجالات استخدامها؟، وما هي أهم مميزاتها و كيفية تحليل البيانات باستخدام بايثون، وغير ها من المعلومات القيمة ستجدها في مقال اليوم . حيث سيكون لديك بمجرد الانتهاء منه فكرة عن أسباب وجوب اختيار بايثون لتحليل البيانات.تابع معنا!
ماهي لغة البرمجة بايثون
تعد بايثون من لغات البرمجة العالية المستوى والمفسرة بآن واحد ، و أحد لغات البرمجة الأكثر شعبية، نظراً لسهولة برمجتها وفهمها. وهذا ما يجعلها مناسبة للمبتدئين، علاوة على أنها عامة الغرض، ما يعني أنه يمكنك استخدامها في مجالات متعددة على عكس لغات البرمجة الأخرى . كما أنها تدعم البرمجة كائنية التوجه Object Oriented Programming، ومع هذا التنوع الكبير؛ فليس من المستغرب أن تكون بايثون واحدة من أسرع لغات البرمجة نمواً في العالم.
مجالات استخدام بايثون
تحظى لغة البرمجة بايثون باستحسان من قبل المبرمجين نظراً لتعدد مجالات استعمالها وخاصة في:
- يمكنك استخدام Python على الخادم لإنشاء تطبيقات الويب.
- تستعمل Python جنباً إلى جنب مع البرامج لإنشاء سير العمل.
- يمكن لـ Python الاتصال بأنظمة قواعد البيانات. كما يمكنه أيضاً قراءة الملفات وتعديلها.
- التعامل مع البيانات الضخمة وإجراء العمليات الحسابية المعقدة.
- تستخدم Python للنماذج الأولية السريعة، أو لتطوير البرامج الجاهزة للإنتاج.
اطلع على: تخصص علم البيانات وأهميته في عصر التكنولوجيا
المزايا الرئيسية لاستخدام بايثون في تحليل البيانات
لا يخفى عن كل محبي البرمجة و محللي البيانات أن بايثون من أكثر لغات البرمجة شيوعاً في مجال تحليل البيانات، وذلك بفضل خصائصها الفريدة التي تجعلها الأداة المفضلة للكثير من المحللين والعلماء في هذا المجال. و فيما يلي أبرز المزايا التي تجعل بايثون الخيار الأمثل لك:
- سهولة التعلم والاستخدام بسبب تركيبها البسيط، مما يجعل تعلمها واستخدامها سريعاً حتى للمبتدئين في البرمجة.
- احتوائها على مكتبات متقدمة لتحليل البيانات، تجعلها الأقوى في هذا المجال.
- توفير دعم قوي للبيانات الضخمة (Big Data) والتي تسمح بتحليل البيانات على نطاق واسع باستخدام تقنيات الحوسبة الموزعة.
- إمكانية التعامل مع أنواع متعددة من البيانات مثل النصوص، الأرقام، التواريخ، وغيرها. إضافة إلى البيانات المهيكلة وغير المهيكلة (Structured and Unstructured Data)،
- مفتوحة المصدر مما يعني أنها مجانية وتستخدم نموذجاً قائماً على المجتمع للتطوير، حيث صممت للعمل على بيئات Windows و Linux. كما يمكن نقلها بسهولة إلى منصات متعددة.
- المرونة في تحليل البيانات وعدم تقيدها بنمط تحليل معين.
- التكامل مع أدوات وتقنيات أخرى.
اطلع على: تعلم تحليل البيانات الضخمة وكيفية استخدامها في عالم الأعمال
مقارنة بناء جملة بايثون مع لغات البرمجة الأخرى
- تم تصميم Python ليكون سهل القراءة، وهو يجمع في منهجه بيت اللغة الإنجليزية و الرياضيات.
- يستخدم Python أسطراً جديدة لإكمال الأمر، على عكس لغات البرمجة الأخرى التي غالباً ما تستخدم الفواصل المنقوطة أو الأقواس.
- تعتمد لغة بايثون على المسافة البادئة، باستخدام المسافات البيضاء، لتحديد النطاق؛ مثل نطاق الحلقات والوظائف والفئات. في الوقت الذي تستخدم لغات البرمجة الأخرى الأقواس المتعرجة لهذا الغرض.
الخطوات الأساسية في تحليل البيانات باستخدام بايثون
تحليل البيانات باستخدام بايثون هو عملية استخراج المعرفة من البيانات الخام باستخدام تقنيات تحليلية وبرمجية، حيث يمكنك القيام بتحليل البيانات بشكل منهجي وفعّال من خلال مجموعة من الخطوات الأساسية التي تتضمن تنظيف البيانات، استكشافها، وتحليلها، ومن ثم عرض النتائج. فيما يلي الخطوات الأساسية لتحليل البيانات باستخدام بايثون:
تنظيم الكود بشكل جيد
- استخدم الحزم والمكتبات المناسبة في تحليل البيانات، مثل Pandas لتحليل البيانات، NumPy للعمليات الحسابية، و Matplotlib أو Seaborn للتصور البياني.
- نظم الكود في ملفات منفصلة حيث يفضل تقسيمه إلى وظائف و فئات (Classes) باستخدام الكود المعياري. كما يُستحسن تقسيم المشروع إلى عدة ملفات، مثل ملف التحميل (data_loading.py)، و ملف المعالجة (data_cleaning.py)، و ملف التصور البياني (data_visualization.py)، وذلك لضمان قابلية الصيانة.
- استخدم البرمجة الوظيفية من خلال كتابة دوال صغيرة تقوم بوظائف محددة وواضحة، مما يعزز من إمكانية إعادة استخدام الكود وتقليل الأخطاء.
- وثق الكود باستخدام التعليقات و الوثائق المناسبة لكل دالة أو وظيفة، بالإضافة إلى استخدام تسميات واضحة للمتحولات والأسماء الدالة.
تنظيف البيانات بشكل دقيق
يمكنك القيام بعملية تنظيف البيانات من خلال:
- معالجة القيم المفقودة باستخدام Pandas للتعامل مع هذه القيم بطرق مختلفة، مثل استبدالها بالقيمة المتوسطة أو المتوسط، أو حذف الصفوف أو الأعمدة التي تحتوي على قيم مفقودة.
- إزالة القيم المتطرفة (Outliers) والتي تؤثر على نتائج التحليل بشكل كبير. ويمكنك تحديدها باستخدام التصورات البيانية مثل Boxplots أو باستخدام الطرق الإحصائية مثل IQR (Interquartile Range). ومن ثم حذفها أو استبدالها.
- تحويل أنواع البيانات والتأكد من احتواء الأعمدة على الأنواع الصحيحة من البيانات. على سبيل المثال، قد تكون بعض الأعمدة التي تحتوي على أرقام مخزنة كنصوص.
- التأكد من أن البيانات خالية من التكرار باستخدام دالة drop_duplicates() pandas في Pandas.
التحقق من جودة البيانات
حيث يمكنك التحقق من خلال:
- اكتشاف الأخطاء المبكرة عبر الرسوم البيانية أو فحص البيانات يدويًا عبر Pandas.
- استخدام إحصاءات وصفية مثل دالة describe() لفحص البيانات من حيث المتوسط، والانحراف المعياري، والحد الأدنى والحد الأقصى.
- إجراء اختبار توزيع البيانات(مثل التوزيع الطبيعي أو التوزيع اللوغاريتمي) باستخدام الهيستوجرامات أو مخططات الكثافة.
استخدام تقنيات التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
يمكنك التحليل من خلال:
- استكشاف البيانات بصرياً لفهمها حيث يمكنك استخدام Matplotlib و Seaborn لرؤية العلاقة بين المتغيرات، والتوزيعات، والأنماط الأخرى.
- التحقق من التوزيعات والارتباطات بين المتغيرات باستخدام المصفوفات التوافقية (Correlation matrices) أو خرائط الحرارة (Heatmaps)
النمذجة والتحليل
- اختيار النموذج الذي يتناسب مع البيانات و المشكلة التي تحاول حلها.
- تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريبية و مجموعة اختبار (ويمكن إضافة مجموعة تحقق Cross-validation) لتجنب overfitting.
- التقييم والتفسير: بعد بناء النموذج، تأكد من تقييمه باستخدام مقاييس الأداء المناسبة مثل الدقة ، الخطأ المطلق ، حسب نوع النموذج.
مشاركة وتحليل النتائج
وبعد التحليل تنتقل إلى مشاركة النتائج:
- توثيق النتائج و جميع الملاحظات الرئيسية التي حصلت عليها من التحليل والنمذجة. يمكنك استخدام Jupyter Notebooks لتوثيق الكود والنتائج معًا بشكل مرن وسهل.
- التصور البياني للنتائج من خلال استخدام الرسوم البيانية، خاصة إذا كنت تعرض النتائج للمستوى التنفيذي أو العملاء.
- مخططات النتائج مثل مخطط الأثر للمتغيرات، أو الرسوم البيانية التي توضح أداء النموذج.
استخدام بيئات العمل التفاعلية
- توفر Jupyter Notebooks بيئة تفاعلية ممتازة لتحليل البيانات وتوثيق التحليل والتصورات في مكان واحد. تتيح لك Jupyter تشغيل الكود والتفاعل معه، مع إمكانية عرض النصوص، الرسومات البيانية، والنتائج في نفس الوقت.
- PyCharm أو VS Code التي توفر بيئات تطوير متكاملة (IDEs) لتطوير المشاريع الكبيرة وتحسين الإنتاجية.
أفضل المكتبات لتحليل البيانات باستخدام بايثون ؟
ما يميز لغة البرمجة بايثون و يعطيها مكانتها المرموقة عن باقي لغات البرمجة، احتوائها على مجموعة كبيرة من المكتبات التي تجعلها متعددة الاستعمالات، نذكر منها:
- NumPy: ضروري للعمليات العددية والعمل مع المصفوفات. فهو يوفر مصفوفات متعددة الأبعاد عالية الأداء وأدوات للعمل معها.
- Pandas: يوفر هياكل البيانات مثل DataFrames وSeries، والتي تعتبر فعالة للغاية في معالجة البيانات وتحليلها.
- Matplotlib و Seaborn: يستخدمان لتصور البيانات. يوفر Matplotlib مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية، ويعمل Seaborn على تبسيط عملية إنشاء رسومات إحصائية مفيدة وجذابة.
- Scikit-learn: مكتبة تعلم آلي تتضمن أدوات لاستخراج البيانات وتحليلها. وهي توفر أدوات بسيطة وفعالة لتحليل البيانات والنمذجة.
- توفر Jupyter Notebooks بيئة تفاعلية، مما يسمح للمحللين بتوثيق تحليلاتهم ومشاركتها خطوة بخطوة
- يتيح Python التعامل بسهولة مع البيانات المفقودة والقيم المتطرفة والتناقضات باستخدام Pandas
- تُستخدم مكتبة SciPy الخاصة بلغة Python في الحوسبة العلمية والتقنية. وهي تتضمن وحدات للتحسين والتكامل والاستيفاء ومشكلات القيم الذاتية والمزيد.
- Statsmodels هي مكتبة أخرى توفر فئات ووظائف لتقدير واختبار النماذج الإحصائية.
- Scikit-learn وTensorFlow وPyTorch هي مكتبات شائعة لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي.
- يمكن لـ Python التكامل مع تقنيات البيانات الضخمة.حيث تتيح المكتبات مثل PySpark التفاعل مع Apache Spark، مما يجعلها مناسبة لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة.
اطلع على: 15 مكتبة Python لعلم البيانات .
نصائح لتحسين مهارات تحليل البيانات باستخدام بايثون
- تعلم استخدام الأدوات المختلفة التي توفرها بايثون، مثل `Pandas` و `NumPy` و `Matplotlib`.حيث يساعدك إتقان هذه الأدوات على أن تصبح أكثر فعالية في تحليل البيانات.
- ممارسة التحليل على مجموعات بيانات حقيقية، حيث يمكنك تحميل مجموعات بيانات من مواقع مثل Kaggle أو UCI.
- تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يعد دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع تحليل البيانات باستخدام بايثون من الطرق الفعّالة لاستخراج رؤى أعمق. و يمكنك استخدام مكتبات مثل `scikit-learn` و `TensorFlow` لتحليل البيانات المتقدمة.
- اتبع الدورات التدريبية على أيدي متخصصين في البرمجة، حيث لم تعد تقتصر وظيفة تحليل البيانات وعلوم الويب على خريجي الشهادات الجامعية في اختصاصات تكنولوجيا المعلومات، وخاصة مع توفر ميزة التعلم عن بعد، حيث تعد شركة دربني للتدريب التقني والبرمجي من الشركات الرائدة في التدريب على مسارات العمل البرمجي وعلوم الويب وتطبيقاته .
أمثلة تحليل البيانات باستخدام بايثون
يستخدم محللو البيانات أدوات البرمجة لاستخراج كميات كبيرة من البيانات وتحليلها والعثور على معلومات قابلة للتنفيذ من هذه البيانات. تستخدم العديد من المهن تحليل البيانات للحصول على رؤى قيمة حول الاتجاهات وتقديم اقتراحات قابلة للتنفيذ باستخدام البيانات. يعد تحليل البيانات مهمًا في مجالات العلوم والهندسة والأعمال والتكنولوجيا المالية وغيرها من المجالات الكمية.
تحليل الأسهم باستخدام بايثون
يعد تحليل الأسهم جزءًا مهمًا من العمل بالنسبة للعديد من المحللين الماليين وغيرهم من المتخصصين الماليين. تولد أسواق الأسهم كمية هائلة من المعلومات المالية التي تتطلب تحليلًا دقيقًا وعميقًا. يستخدم المطورون والمتخصصون الماليون Python في أنشطة استخراج البيانات ونمذجة البيانات لتحديد أفضل استراتيجيات تداول الأسهم واكتشاف رؤى تنبؤية لحالة الأسهم أو الأسواق المحددة.
تُستخدم نصوص Python أيضًا لجمع المعلومات المالية من خدمات مثل Yahoo Finance ، باستخدام هذه البيانات لحساب مؤشرات التداول المهمة مثل المتوسط المتحرك (MA) – وهو مؤشر مالي يحدد اتجاه اتجاه سعر السهم. يمكن أن يساعد حساب المتوسط المتحرك قصير الأمد وطويل الأمد باستخدام Python المتخصصين الماليين على فهم الاتجاهات الحالية والمحتملة لمساعدتهم على اتخاذ قرارات أفضل.
بايثون للتحليل المالي
تستخدم صناعة التمويل لغة بايثون بشكل متزايد في البرمجة العامة ووظائف تحليل البيانات. وهي تستخدم على نطاق واسع في التحليل الكمي، الذي يعالج مجموعات كبيرة من البيانات المالية.
غالبًا ما تستخدم البنوك لغة بايثون للتحليل المالي. يتعلق الأمر بمعالجة المخاطر، والتي تتضمن تحليل كمية كبيرة من البيانات المالية للمستهلك. يشير خطر الائتمان إلى احتمال فشل عميل البنك في الوفاء بالتزاماته على منتجات مثل الرهن العقاري أو بطاقات الائتمان أو أنواع أخرى من القروض. تستخدم العديد من البنوك لغة بايثون لإجراء تحليل مالي لتقليل المخاطر ومنع التخلف عن السداد، مما يحسن هوامش الربح المصرفية بمرور الوقت.
استخدام بايثون في علوم الحاسب والرياضيات
في مجالات الفيزياء والكيمياء، تُستخدم لغة بايثون بشكل متزايد في إجراء الحسابات العلمية المعقدة، محاكاة النماذج الفيزيائية والكيميائية، تحليل البيانات التجريبية وتطوير التطبيقات الحاسوبية. على سبيل المثال، يستخدم الفيزيائيون بايثون في محاكاة الأنظمة الديناميكية والنظرية الكمية، بينما يستخدمها الكيميائيون في تحليل البيانات التجريبية والتنبؤ بالخواص الكيميائية للمواد. هذه الاستخدامات تجعل بايثون أداة أساسية في مختبرات البحث في هذه المجالات.
وأخيراً في عالمنا اليوم أصبحت مهارات تحليل البيانات أداة لا غنى عنها في مختلف المجالات، وُخصوصاً تحليل البيانات باستخدام بايثون لما توفره من إمكانيات قوية ومرنة. إذا كنت تسعى لتطوير مهاراتك في هذا المجال، فإن شركة “دربني” للتدريب التقني والبرمجي تقدم لك الفرصة المثالية من خلال دوراتها التدريبية المتخصصة. انضم الآن و تعلم كيفية استخدام بايثون لتحليل البيانات بكفاءة، واستعد لإحداث فرق حقيقي في مسيرتك المهنية و لتكون جزءاً من المستقبل الرقمي. لا تفوت الفرصة! وسجل اليوم في أحدث المسارات التدريبية عبر رابط منصة دربني platform.darrebni.net
الأسئلة الشائعة حول تحليل البيانات باستخدام بايثون
كيفية إجراء التحليل الإحصائي في بايثون؟
إجراء التحليل الإحصائي في بايثون يتم بسهولة باستخدام مكتبات مثل Pandas لتحليل البيانات و SciPy وStatsmodels لإجراء الاختبارات الإحصائية. يمكن لمستخدمي بايثون حساب المتوسط، والانحراف المعياري، واختبارات الفرضيات، والانحدار الخطي من خلال بضعة أسطر من الكود. باستخدام هذه الأدوات، يمكن للمطورين تحليل البيانات بفعالية واستخلاص رؤى قيمة تدعم اتخاذ القرارات.
كيف اسوي تحليل للبيانات؟
لتحليل البيانات، ابدأ بجمع البيانات وتنظيفها من القيم المفقودة أو غير الصحيحة. ثم استكشف البيانات باستخدام أدوات مثل Pandas لفهم الأنماط والتوزيعات. اختر الأساليب الإحصائية المناسبة لتحليل البيانات مثل المتوسط والانحراف المعياري. أخيرًا، قم بتصوير النتائج باستخدام أدوات مثل Matplotlib لتفسير البيانات بشكل مرئي.
كيف يساعد بايثون في علم البيانات؟
بايثون يعد من أقوى الأدوات في علم البيانات بفضل مكتباته المتخصصة مثل Pandas لتحليل البيانات، وNumPy للحسابات الرياضية، وMatplotlib للتصور البياني. توفر هذه المكتبات بيئة مرنة وسهلة لتحليل البيانات، مما يساعد المتخصصين على التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة واستخراج رؤى دقيقة. كما يدعم بايثون تطبيق تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، مما يجعله خيارًا مثاليًا في هذا المجال.
من أنواع البيانات في برمجة البايثون؟
في بايثون، هناك عدة أنواع بيانات أساسية مثل الأعداد الصحيحة (`int`) للأرقام الكاملة، والأعداد العشرية (`float`) للأرقام العشرية. كما يوجد النصوص (`str`) لتمثيل النصوص، والقوائم (`list`) لتخزين مجموعات من العناصر المتنوعة. بالإضافة إلى المجموعات (`set`) و القواميس (`dict`) لتخزين البيانات على شكل أزواج من المفاتيح والقيم.
أيهما أفضل، بايثون أم علم البيانات؟
بايثون وعلم البيانات ليسا متنافسين، بل هما مكملان لبعضهما. بايثون هو لغة البرمجة التي تُستخدم على نطاق واسع في علم البيانات بفضل مكتباته المتخصصة مثل Pandas و NumPy و Scikit-learn بينما علم البيانات هو المجال الذي يركز على تحليل البيانات واستخراج الرؤى باستخدام الأدوات والتقنيات المختلفة. لذا، تعلم بايثون هو خطوة أساسية لأي شخص يرغب في التميز في علم البيانات.
كيف تُستخدم لغة بايثون في مجال الذكاء الاصطناعي؟
تُعد لغة بايثون إحدى اللغات الأكثر شيوعًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يستخدم الباحثون والمطورون بايثون لبناء نماذج وتطبيقات متقدمة للذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة مثل التصنيف، التنبؤ، معالجة اللغات الطبيعية والرؤية الحاسوبية. وذلك بفضل توافر العديد من المكتبات والحزم المتخصصة في هذا المجال.
مصادر خارجية عن تحليل البيانات باستخدام بايثون
Data Analysis with Python
م عمرو دروبي
شارك المعلومات