Моҳияти китобхонаҳои Python дар илми маълумот
Дар олами васеи барномасозӣ, Python ҳамчун забони интихоб барои илми маълумот барҷаста буд. Сабаб ? Китобхонаҳои пурқуввати он ба таҳлили додаҳо бахшида шудаанд. Курси "Кашф кардани китобхонаҳои Python барои илмҳои маълумот" дар OpenClassrooms ба шумо таъми амиқ дар ин экосистемаро пешниҳод мекунад.
Аз модулҳои аввал, шумо бо таҷрибаҳои хуб ва донишҳои бунёдӣ барои анҷом додани таҳлилҳои худ бо Python шинос мешавед. Шумо хоҳед фаҳмид, ки чӣ гуна китобхонаҳо ба монанди NumPy, Pandas, Matplotlib ва Seaborn метавонанд муносибати шуморо ба додаҳо тағир диҳанд. Ин воситаҳо ба шумо имкон медиҳанд, ки маълумоти худро бо самаранокӣ ва дақиқии бемисл омӯхта, коркард ва визуалӣ кунед.
Аммо ин ҳама нест. Шумо инчунин аҳамияти риояи баъзе қоидаҳои асосиро ҳангоми кор бо миқдори зиёди маълумот мефаҳмед. Ин принсипҳо ба шумо кӯмак мекунанд, ки эътимоднокӣ ва мувофиқати таҳлилҳои худро таъмин кунед.
Хулоса, ин курс даъватест барои ворид шудан ба ҷаҳони ҷолиби илми маълумот бо Python. Новобаста аз он ки шумо як навгонии кунҷкоб ҳастед ё мутахассисе ҳастед, ки малакаҳои худро такмил додан мехоҳед, ин курс ба шумо асбобҳо ва усулҳоро барои бартарӣ дар ин соҳа фароҳам меорад.
Қувваи чаҳорчӯбаи маълумотро барои таҳлили муассир кашф кунед
Вақте ки сухан дар бораи коркард ва таҳлили додаҳои сохторӣ меравад, чаҳорчӯбаи додаҳо муҳиманд. Ва дар байни асбобҳое, ки барои кор бо ин сохторҳои додаҳо мавҷуданд, Pandas ҳамчун стандарти тиллоӣ дар экосистемаи Python фарқ мекунад.
Курси OpenClassrooms ба шумо қадам ба қадам тавассути эҷоди чаҳорчӯбаҳои аввалини маълумот бо Pandas роҳнамоӣ мекунад. Ин сохторҳои дученака ва массиви монанд ба коркарди осони додаҳо имкон медиҳанд, ки функсияҳои ҷудокунӣ, филтркунӣ ва ҷамъкуниро таъмин кунанд. Шумо хоҳед фаҳмид, ки чӣ гуна ин чаҳорчӯбаҳои додаҳоро барои истихроҷи иттилооти мувофиқ, филтр кардани маълумоти мушаххас ва ҳатто якҷоя кардани манбаъҳои гуногуни додаҳо истифода бурдан мумкин аст.
Аммо Pandas на танҳо манипуляция аст. Китобхона инчунин асбобҳои пурқувватро барои ҷамъоварии маълумот пешниҳод мекунад. Новобаста аз он ки шумо мехоҳед амалиёти гурӯҳӣ кунед, омори тавсифиро ҳисоб кунед ё маҷмӯи додаҳоро якҷоя кунед, Pandas шуморо фаро гирифтааст.
Барои самаранок будан дар илми маълумот, донистани алгоритмҳо ё усулҳои таҳлил кофӣ нест. Азхуд кардани асбобҳое, ки барои омода кардан ва сохтори додаҳо имкон медиҳанд, хеле муҳим аст. Бо Pandas, шумо як шарики бузург доред, то мушкилоти илми муосири маълумотро ҳал кунед.
Санъати нақл кардани ҳикояҳо бо маълумоти шумо
Илми маълумот танҳо дар бораи истихроҷ ва коркарди додаҳо нест. Яке аз ҷанбаҳои ҷолибтарин қобилияти визуалии ин маълумот, табдил додани он ба тасвирҳои графикӣ, ки ҳикояро нақл мекунад, мебошад. Дар ин ҷо Matplotlib ва Seaborn, ду китобхонаи маъмултарини визуализатсияи Python ворид мешаванд.
Курси OpenClassrooms шуморо ба саёҳати мӯъҷизаҳои визуализатсияи додаҳо бо Python мебарад. Шумо тарзи истифодаи Matplotlib-ро барои сохтани графикҳои асосӣ, аз қабили диаграммаҳои сатр, гистограммаҳо ва қитъаҳои пароканда меомӯзед. Ҳар як намуди диаграмма маъно ва контексти истифодаи худро дорад ва шумо тавассути таҷрибаҳои беҳтарин барои ҳар як вазъият роҳнамоӣ хоҳед кард.
Аммо визуализатсия бо ин қатъ намешавад. Seaborn, ки дар Matplotlib сохта шудааст, хусусиятҳои пешрафтаро барои эҷоди визуализатсияи мураккабтар ва эстетикӣ пешниҳод мекунад. Новобаста аз он ки харитаҳои гармӣ, диаграммаҳои скрипка ё қитъаҳои ҷуфтшуда, Seaborn корро оддӣ ва беихтиёрона месозад.
