چرا یادگیری پایتون برای متخصصان داده ضروری است؟
نیاز به جمع آوری، استخراج و تحلیل این داده‌ها باعث پیدایش مشاغل جدیدی شده و یکی از آنها علوم داده است که شرکت‌های بیشتری مشغول سرمایه گذاری روی آن هستند. اینجاست که متخصصان داده وارد شده و با پردازش و سازمان‌دهی دیتا با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های دیگر به کاوش دیتا، استخراج موارد مهم و ارائه توصیه‌هایی می‌پردازند که در نهایت به تدوین استراتژی سازمان و تصمیم گیری بهتر کمک می‌کند. ابزارهای مختلفی برای اصلاح این موارد وجود دارد اما اغلب متخصصان داده به دلایل مختلفی پایتون را ترجیح می‌دهند. شاید اهمیت مقیاس پذیری چندان زیاد به نظر نرسد اما همین عامل باعث شده غولی نظیر یوتیوب به استفاده از این زبان روی آورده و دراپ باکس هم به تازگی با نگارش ۴ میلیون خط کد به همین زبان زیرساخت‌هایش را توسعه دهد. یکی دیگر از دلایل محبوبیت زبان مورد بحث بین متخصصان داده، کتابخانه‌های علوم داده آن برای شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و غیره است. با پیشرفت علوم داده پایتون به ابزاری قدرتمند برای متخصصان داده تبدیل شده که در استخراج، پاکسازی و تحلیل دیتا به کمک آنها می‌آید. فراگیری آسان پایتون و کتابخانه‌های غنی و قدرتمند آن کار را برای متخصصان داده از همیشه راحت‌تر کرده و از سوی دیگر جامعه کاربری گسترده این زبان هم در فوروم‌های مختلف آماده انتقال تجارب به دیگران هستند.
متن کامل خبر در سایت دیجیاتو
نظرات