داده کاوی با پایتون به چه صورت است

همه چیز در مورد داده کاوی با پایتون

امروزه دانستن علم داده کاوی و داده کاوی با پایتون به دلیل حجم بالای داده ها بسیار ضروری می باشد و دولت ها و سازمان ها برای افزایش کارایی خود نیز به اهمیت آن پی برده اند.

در حال حاضر یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون یکی از محبوب ترین و پرطرفدارترین مهارت ها در دنیا محسوب می شود و در اکثر فرصت های شغلی مربوط به علوم داده، تسلط به کتابخانه های مختلف پایتون یک امر مهم به شمار می آید.

در واقع می توان گفت که پایتون یکی از زبان هایی می باشد که در علم داده کاوی بسیار کاربرد دارد زیرا این زبان به دلیل چند منظوره و سادگی آن مورد استفاده همه افراد قرار گرفته است و همچنین این زبان با داشتن کتابخانه های مختلف موجب شده است که اکثر برنامه نویسان از این زبان استفاده کنند. لذا در این مقاله قصد داریم به طور کامل به شرح داده کاوی با پایتون بپردازیم.

مقاله پییشنهادی : برنامه نویسی اندروید با پایتون
 

لازم است بدانید که در دوره های آموزش داده کاوی با پایتون سعی می شود تمامی روش ها و مراحل داده کاوی با پایتون به صورت مرحله به مرحله برای پروژه های واقعی توضیح داده شود. همچنین برای افرادی که با پایتون آشنایی ندارند به طور مختصر این زداده می شود و نکات مهم برای کسب آمادگی جهت تحلیل داده با پایتون شرح داده می شود.

چرا داده کاوی با پایتون

متخصصان علوم داده جهت حل مسائل پیچیده خود در زمینه های مختلف نیاز دارند که با یک زبان برنامه نویسی قدرتمند آشنا باشند. از این رو زبان پایتون به دلیل داشتن کتابخانه های گسترده و به روز در زمینه علوم داده توانسته است به جایگاه خوبی بین متخصصان این حوزه دست پیدا کند. چرا پیاده سازی داده کاوی با پایتون مورد توجه قرار گرفته است:

• ساده بودن پایتون
• وجود کتابخانه های متنوع و زیاد در زبان پایتون
• پرکاربرد بودن زبان برنامه نویسی پایتون در حوزه داده کاوی
• قابلیت پیاده سازی و استفاده از آن در انواع سیستم عامل ها

مزایای داده کاوی با پایتون

از جمله مزایای داده کاوی می توان به موارد زیر نام برد:

• وارد کردن انواع داده ها با فرمت های مختلف را می توان یکی از مزایای داده کاوی با پایتون دانست.
• قابلیت پردازش داده با حجم زیاد یکی از مزایای داده کاوی با پایتون می باشد.
• یکی از مزایای داده کاوی با پایتون، تحلیل های آماری هم به صورت ساده و هم به صورت پیشرفته است.
• پیش پردازش داده از جمله مزایای داده کاوی با پایتون می باشد .
• از دیگر مزایای داده کاوی با پایتون تصویر سازی داده ها است.
• از دیگر مزایای داده کاوی با پایتون پیاده سازی الگوریتم های Machine learning می باشد.
• ماتریس Confusionو ارزیابی مدل از دیگر مزایای داده کاوی با پایتون می باشد.

شرکت کنندگان دوره داده کاوی با پایتون چه کسانی هستند؟

شرکت کنندگان دوره داده کاوی با پایتون، فارغ التحصیلان مقاطع کارشناسی ارشد و دکترا در رشته های مهندسی هسته ای، صنایع، هوش مصنوعی، کامپیوتر گرایش نرم افزار، اتوماسیون و مدیریت فناوری اطلاعات می باشد که در زمینه های مختلف از قبیل مدیریت پروژه های برنامه نویسی، داده کاوی، برنامه نویسی تحت وب، طراحی و تحلیل سیستم های بانکی، مدیریت فرایندهای کسب و کار و برنامه ریزی فعالیت می نمایند.

ویدیو پییشنهادی : آموزش پایتون جادی

دوره آشنایی با داده کاوی با پایتون برای چه افرادی مناسب می باشد؟

1. افرادی که قصد دارند در مدت زمان کمی با یکی از مهمترین ابزارهای داده کاوی آشنا شوند و داده های مشتریان خود را تحلیل کنند.
2.  دوره داده کاوی با پایتون برای مدیران فروش و بازاریاب ها نیز مناسب می باشد که قصد دارند داده های مشتریان خود را تحلیل کنند.
3. افراد کارشناسی که در زمینه مدیریت ارتباط با مشتری فعالیت می کنند و قصد یادگیری روش های تحلیل داده های مشتریان را دارند.
4. دانشجویان و فارغ التحصیلانی که قصد دارند با استفاده از علم داده کاوی به عنوان بخشی از آماده کردن خود جهت پیدا کردن شغل در حوزه مدیریت ارتباط با مشتری و داده کاوی فعالیت کنند.

کتابخانه های مورد نیاز

همان طور که قبلا گفتیم برای انجام عملیات داده کاوی با پایتون باید با کتابخانه های مورد نیاز در داده کاوی با پایتون آشنا شویم تا با استفاده از آنها بتوانیم کدها را اجرا کنیم. از جمله کتابخانه های مورد نیاز در داده کاوی با پایتون می توان به موارد زیر اشاره کرد:

کتابخانه Numpy

این کتابخانه در بیشتر محاسبات علمی در زبان برنامه نویسی پایتون مورد استفاده قرار می گیرد. در واقع این کتابخانه ابزارهایی برای یکپارچه سازی C، C++ و کدهای فرترن را فراهم می کند و همچنین در محاسبات تبدیل فوریه، جبر خطی و اعداد تصادفی کاربرد دارد.

کتابخانه Numpy عملکردهای از قبل تعیین شده از روتین های عددی در اختیار برنامه نویس قرار می دهد.

کتابخانه Scipy

یک کتابخانه متن باز می باشد که در زمینه ریاضیات، مهندسی و علمی مورد استفاده قرار می گیرد. کاربرد ماژول های کتابخانه Scipy در زمینه بهینه سازی، یکپارچه سازی، آمار، جبر خطی،سری فوریه و همچنین در معادلات دیفرانسیل است. با استفاده از این کتابخانه می توان به آرایه های n بعدی دسترسی پیدا کرد.

کتابخانه Matplotlib

یکی از کتابخانه های دو بعدی می باشد که برای رسم نمودار در پایتون مورد استفاده قرار می گیرد. این کتابخانه این امکان را برای برنامه نویس فراهم می کند که به سرعت داده های خود را به شکل نمودار و گراف تبدیل کند.

ویدیو پییشنهادی : آموزش رایگان داده کاوی

همچنین از این کتابخانه می توان برای اسکریپت های ساده استفاده کرد. از دیگر کاربردهای این کتابخانه می توان به برنامه های وب سرور، رابط های گرافیکی و lpython اشاره کرد. این کتابخانه بیشتر برای الگوریتم های مشهور یادگیری ماشین می باشد.

کتابخانه Pandas

این کتابخانه امکان ارائه اطلاعات با ساختار سطح بالا برای عملیات ساده و تحلیل داده ها را برای کاربر فراهم می کند.

کتابخانه Gensim

این کتابخانه در مدل سازی موضوعی، اندیس گذاری اسناد و بازیابی مشابهات در مستندات بزرگ کاربرد دارد.

قابل توجه است که برای استفاده از کتابخانه ها در داده کاوی با پایتون باید قبل از شروع کدنویسی آنها را به صورت زیر فراخواند:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import seaborn as sns

مراحل پیاده سازی داده کاوی با پایتون به شرح زیر می باشد:

مرحله اول: آماده سازی داده ها

اولین مرحله جهت پیاده سازی داده کاوی با پایتون، آماده سازی داده ها می باشد که روش های متفاوتی جهت به کار بردن کتابخانه های مختلف با توجه به به نوع داده ها و نتیجه مورد نظر وجود دارد. آماده سازی داده برای الگوریتم های معروف machine learning، یکی از ابزارهای مهم داده کاوی با پایتون به شمار می آید که دارای کاربردهای زیر است:

• آنالیز کردن داده ها
• مدیریت داده های تکمیل نشده
• ن******** سازی داده ها
• دسته بندی کردن داده ها به انواع مختلف
• معرفی داده به برنامه از طریق دستور

به عنوان مثال داده های یک نمونه کار شامل 50 نمونه از 3 مدل گل مورد ارزیابی قرار می گیرد. داده های دریافتی دارای 5 ردیف هستند که 4 ردیف اول مقادیر و ردیف آخر کلاس نمونه است و دستور آن به صورت زیر است:

import urllib2
url = 'http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv'
u = urllib2.urlopen(url)
localFile = open('iris.csv', 'w')
localFile.write(u.read())
numpy
import genfromtxt, zeros
# read the first 4 columns
data = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3))
# read the fifth column
target = genfromtxt('iris.csv',delimiter=',',usecols=(4),dtype=str)
print set(target) # build a collection of unique elements
set(['setosa', 'versicolor', 'virginica'])

مرحله دوم: تصویرسازی داده ها

برای این که بفهمیم داده ها چه اطلاعاتی را در اختیار ما قرار می دهد و نحوه ساختار آنها یک امر مهم در داده کاوی می باشد که به کمک تصویرسازی و به صورت گرافیکی می توان این اطلاعات را به دست آورد.

مقاله پییشنهادی : معرفی کامل داده کاوی

استفاده از نمودارها با ما کمک می کند که مقادیر دو داده های مختلف را به صورت گرافیکی باهم مقایسه کرد. بنابراین یکی از مراحل پیاده سازی داده کاوی با پایتون، تصویر سازی داده ها می باشد. به عنوان مثال با نوشتن دستور زیر گرافی رسم می شود:

import plot, show
plot(data[target== 'setosa',0],data[target =='setosa',2],'bo')
plot(data[target== 'versicolor',0],data[target =='versicolor',2],'ro')
plot(data[target== 'virginica',0],data[target =='virginica',2],'go')
show()

گراف فوق شامل 150 نقطه و 3 رنگ که بیانگر کلاس ها است، می باشد.