سلام به وبلاگ علی محمدی خوش آمدید

اجرای پروژه‌های مرتبط با دیتا و هوش مصنوعی

🎓 گروه علم داده با افتخار آماده‌ی خدمت‌رسانی به تمامی عزیزان (حقیقی و حقوقی) در انجام پروژه‌ها و طرح‌های داده‌محور در موضوعات زیر می‌باشد:

📊 تجزیه و تحلیل آماری و عددی خطوط تولید و فروش
🐍📈 آنالیز داده‌ها با پایتون، R و اسپارک
🗄️☁️ ایجاد پایگاه داده به‌صورت محلی یا در سیستم‌های ابری
📉📊 داشبوردسازی برای داده‌های جاری شرکت‌ها
📦🔧 ماژول‌سازی در پایتون برای دپارتمان‌های مختلف سازمان‌ها
🧩📐 پروژه‌های کوچک و بزرگ حل مسائل
🚨🕵️‍♂️ ایجاد سیستم کشف تقلب و آلارمینگ در لحظه
🚀🛠️ راه‌اندازی دیتاپایپ‌لاین جهت آماده‌سازی بستر دیتای مجموعه
🌐📤 انتقال استک نرم‌افزاری به سرورهای ابری (داخل یا خارج)

❓ اگر مورد یا پروژه‌ی مجموعه‌ی شما در لیست بالا نیست، نگران نباشید!
📝 لطفاً از طریق فرم زیر، موضوع رو دقیق شرح بدین.
📧📞 تیم کارشناسی پس از بررسی، با شما از طریق ایمیل یا تماس تلفنی در ارتباط خواهد بود.


✅ برای ثبت پروژه، وارد لینک زیر شوید:
🔗 https://www.m-fozouni.ir/project/

 

​​​​​​

 هوش مصنوعی را به خدمت بگیر و از آن پول بساز!

چطور بعضی‌ها با ChatGPT و ابزارهای هوش مصنوعی در کمتر از چند دقیقه محتوا تولید می‌کنند، کسب‌وکارشان را متحول می‌کنند و حتی درآمدزایی دارند، در حالی که دیگران هنوز درگیر جست‌وجوهای بی‌نتیجه هستند؟

 راز اصلی در "پرامپت انجینیرینگ" است!

 اگر می‌خواهی:

  • متن‌های فوق‌العاده بنویسی که در هیچ جای وب پیدا نمی‌شود،
  • سریع‌تر تحقیق کنی و اطلاعات را مثل یک حرفه‌ای تحلیل کنی،
  • تبلیغات، خبرنامه‌ها و کمپین‌های بازاریابی را به کمک هوش مصنوعی بسازی،
  • محتوای ویدیویی، تصویری و صوتی را با کمترین هزینه تولید کنی،
  • و حتی از هوش مصنوعی در کدنویسی، اتوماسیون و مدیریت کسب‌وکار استفاده کنی،

 این دوره مناسب چه کسانی است؟

این دوره برای همه افرادی که می‌خواهند از قدرت هوش مصنوعی در زندگی شخصی، حرفه‌ای و کسب‌وکار خود بهره ببرند، مناسب است! چه شما یک مبتدی باشید که به دنبال آشنایی با ChatGPT و ابزارهای هوش مصنوعی هستید، چه یک حرفه‌ای که می‌خواهد مهارت‌های خود را به سطح بالاتری برساند، این دوره برای شما طراحی شده است.

 مخاطبان این دوره چه افرادی هستند؟

 تولیدکنندگان محتوا – وبلاگ‌نویسان، کپی‌رایترها، اینفلوئنسرها و بازاریابان دیجیتال که می‌خواهند محتوای حرفه‌ای، جذاب و بهینه تولید کنند.
 کارآفرینان و صاحبان کسب‌وکار – افرادی که می‌خواهند با استفاده از هوش مصنوعی، فرایندهای کاری خود را بهینه کنند، بهره‌وری را افزایش دهند و استراتژی‌های بازاریابی قوی‌تری بسازند.
 دانشجویان و محققان – کسانی که می‌خواهند تحقیق، یادگیری و نگارش مقالات علمی خود را سریع‌تر و دقیق‌تر انجام دهند.
 برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان – افرادی که به دنبال استفاده از ChatGPT برای تولید کد، دیباگینگ، مستندسازی و بهینه‌سازی پروژه‌های نرم‌افزاری خود هستند.
 فریلنسرها و دورکارها – کسانی که می‌خواهند با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی، پروژه‌های بیشتری انجام دهند، کیفیت کار خود را بالا ببرند و درآمد خود را افزایش دهند.
 مدیران، تحلیلگران و تصمیم‌گیران – افرادی که به دنبال استفاده از ChatGPT و سایر ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی مالی، بهبود استراتژی‌های تجاری و مدیریت پروژه‌ها هستند.
 مدرسان و مربیان – کسانی که می‌خواهند دوره‌های آموزشی خود را سریع‌تر و باکیفیت‌تر طراحی کرده و محتوای آموزشی منحصربه‌فردی ایجاد کنند.
 علاقه‌مندان به هوش مصنوعی – هر کسی که می‌خواهد با جدیدترین ابزارهای هوش مصنوعی آشنا شود و مهارت‌های خود را در این حوزه تقویت کند.

 این دوره بدون نیاز به دانش قبلی طراحی شده و برای تمامی سطوح از مبتدی تا پیشرفته مناسب است!

 آنچه در این دوره یاد می‌گیری:

  ChatGPT از صفر تا پیشرفته (راهنمای کامل پرامپت‌نویسی)

 مهندسی پرامپت و ترکیب ابزارهای هوش مصنوعی

 ساخت محتوا برای وب، شبکه‌های اجتماعی، تبلیغات و سئو

 استفاده از ابزارهای ویدیویی، تصویری و صوتی هوش مصنوعی

 بهره‌وری در کار، مدیریت زمان و تحلیل داده با AI

 ساخت یک CustomGPT اختصاصی برای نیازهای خاص خودت

 ترفندهای پیشرفته Midjourney و DALL-E برای طراحی حرفه‌ای

 استفاده از AI در کسب‌وکار، امور مالی و خدمات مشتری

 هوش مصنوعی در کدنویسی، رفع باگ و اتوماسیون کارها

 

مزایای دوره:

 کاملاً کاربردی و پروژه‌محور (بدون حاشیه‌پردازی!)

 آپدیت‌های رایگان و معرفی جدیدترین ابزارهای AI

 پشتیبانی اختصاصی و پاسخ به سؤالات شما توسط مدرس

قیمت دوره: 2/550/000 تومان

 

لینک ثبت‌نام در دوره:

https://www.m-fozouni.ir/prompt/

ثبت نام

مدرس دوره کیست؟

 

 

 مدرس: علی محمدی

فعال در حوزه داده، هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی با پایتون، با تجربه‌ای گسترده در اجرای پروژه‌های عملی و تدریس. سال‌ها در زمینه مهندسی داده، یادگیری ماشین و مهندسی پرامپت فعالیت داشته‌ام و در کنار آموزش، در پروژه‌های حرفه‌ای مرتبط با تحلیل داده، برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی نیز مشغول به کار هستم. در این دوره، علاوه بر مباحث تئوری، تجربه عملی و دانش کاربردی خود را به شما منتقل خواهم کرد. 

 

ثبت نام

یک کتاب کامل درباره داکر


 

یک کتاب کامل درباره داکر است.

موضوعات:

✓ ساخت و اشتراک‌گذاری تصاویر کانتینر
✓ مدیریت برنامه‌های چند کانتینری
✓ ساخت کانتینرهای ایمن و کارآمد
✓ آخرین فناوری‌های داکر

یک منبع ارزشمند برای توسعه‌دهندگان است.

 

 

🌟 با ما همراه شوید در مسیر یادگیری هوش مصنوعی و مهندسی داده!

اگر به دنبال یادگیری مفاهیم پیشرفته برنامه‌نویسی، علم داده، مهندسی داده و هوش مصنوعی هستید، حتماً به کانال تلگرام و صفحه اینستاگرام ما سر بزنید!

 

 

 تلگرام مهندسی داده و رایانش ابری

 

 اینستاگرام مهندسی داده و رایانش ابری

 

آموزش تخصصی پایتون، R، جولیا و PostgreSQL. پروژه‌های واقعی

 

آیا به دنبال یادگیری مهارت‌های پیشرفته برنامه‌نویسی و علم داده به صورت آنلاین هستید؟ آیا پروژه‌ای دارید که نیاز به تخصص در پایتون، R، جولیا یا PostgreSQL دارد؟ من اینجا هستم تا به شما کمک کنم!

من علی محمدی، با سابقه چندین ساله در زمینه برنامه‌نویسی و علم داده، آماده‌ام تا دانش و تجربیات خود را به صورت آنلاین در اختیار شما قرار دهم.
 

خدمات من شامل:
آموزش آنلاین پایتون
دیتاساینس و یادگیری ماشین آنلاین
آموزش آنلاین R
آموزش آنلاین PostgreSQL
انجام پروژه‌های سفارشی: در زمینه‌های مختلف برنامه‌نویسی و علم داده.

 

چرا من؟

تجربه و تخصص: با سابقه تدریس و انجام پروژه‌های واقعی.
پشتیبانی مداوم: از شروع تا پایان دوره یا پروژه.
قیمت مناسب: با کیفیت بالا و هزینه مقرون به صرفه.
** آموزش آنلاین: در هر زمان و مکانی که شما راحت هستید.**

 

برای کسب اطلاعات بیشتر با من تماس بگیرید:
 

telegram id: ali_mohammadi3570


 amohammadi7474@gmail.com

 

 

دوره جامع مهندسی داده Data Engineering Course

چهارمین دوره با سرفصل‌های کاملن متفاوت

 

 

 

چرا مهندسی داده؟

در سال‌های اخیر، با توجه به استفاده‌های متنوع و متعدد از داده (data) در سازمان‌های بزرگ و کوچک، و فراگیر شدن استفاده از روش‌های مختلف هوش مصنوعی در بالا بردن بهره‌وری مجموعه‌ها، نیاز مبرم به استانداردسازی زیرساخت دیتایی (اطلاعات)، بیش از قبل احساس می‌گردد. در مهندسی داده‌، دغدغه‌ی اصلی سر و سامان دادن به این زیرساخت‌ها و اتوماتیک نمودن خطوط (data pipeline) ورود و خروج داده می‌باشد. یک مهندس داده باید با بروزترین ابزارها در حوزه‌ی کار با داده، از اسپارک گرفته تا انواع مختلف دیتابیس‌ها آشنایی خوبی داشته باشد. بطور کلی چون عرضه در این رشته کم‌تر بوده، در حال حاضر تقاضا در آن بسیار بالاتر است و بازار کار بسیار مطلوبی دارد.

با کامل نمودن این دوره به چه اهدافی دست خواهید یافت؟

  • می‌توانید برای موقعیت‌های شغلی در این زمینه درخواست (اپلای) بدهید.
  • به درک بسیار عمیقی از ابزارهای موجود در دنیای کار با دیتا خواهید رسید.
  • با ابزراهای مدرن و بروز در دنیای مهندسی داده آشنا خواهید شد.

نیازمندی‌ها جهت ورود به این دوره چیست؟

  • داشتن یک سیستم خوب با حداقل رم 8 گیگ و پردازنده‌ی i5 به بالا.
  • آشنایی با پایتون، sql و جاوا مفید است. اما تمامی مطالب از پائین‌ترین سطح بیان خواهد شد.
  • زبان تدریس «فارسی» است اما اصطلاحات اصلی این حوزه بطور کامل به زبان انگلیسی بیان می‌گردد.
  • آشنایی با مفاهیم اساسی در دنیای کامپیوتر بسیار مفید است. اگر دانش عمومی کامپیوتر شما پائین است، این دوره مناسب شما نیست. هر چند که اگر پشت‌کار داشته باشید، تمامی موارد را ما توضیح می‌دهیم.

نحوه‌ی برگزاری دوره به چه صورت است؟

  • ویدیوهای آموزشی ضبط و به مرور زمان و منظم، در پنل کاربری شما قرار خواهند گرفت.
  • هر هفته، روز چهارشنبه ساعت 13 در گوگل میت آنلاین خواهیم شد و به بیان سوالات و ابهامات خود خواهید پرداخت. مدرس دوره، آقای دکتر فزونی نیز پاسخگویی شما هستند. دقت بفرمائید ما در این مجموعه، TA نداریم.
  • یک گروه تلگرامی داریم که در آنجا عضو خواهید شد و از آن طریق می‌توانید با سایر شرکت‌کنندگان و مدرس، بطور مستقیم در ارتباط باشید.

معرفی مدرس و دوره

دکتر محمد فزونی، عضو هئیت علمی تمام وقت و دانشیار گروه ریاضی و آمار دانشگاه گنبدکاووس هستند. ایشان  از سال 1393 در این مجموعه مشغول به فعالیت‌های آموزشی و پژوهشی می‌باشند و از سال 1398 با داشتن یک بنیه‌ی قوی علمی تحلیلی (ریاضی) وارد دنیای علم داده شدند و تا به امروز در فعالیت‌های مختلفی، از آموزش گرفته تا انجام پروژه‌های داخلی و خارجی مشغول به فعالیت در حوزه‌های علم داده و مهندسی داده هستند. اگر ویدیوی پائین باز نشد، از این لینک اقدام نمائید.

نکته: در ویدیو، به اشتباه تعداد جلساتِ کافکا و اسپارک 10 جلسه بیان می‌شود. اما هر کدام از این ابزارها 7 جلسه را به خود اختصاص می‌دهند. همچنین بدلیل طولانی نشدن ویدیو، تمامی سرفصل‌ها بیان نمی‌گردد. برای دیدن لیست کامل‌تر، ادامه‌ی این صفحه را مشاهده کنید. 

 

سرفصل‌های دوره

لینوکس و خط فرمان شگفت‌انگیز آن

گیت و گیت‌هاب برای مدیریت ورژن کدها

سیستم توزیع‌شده‌ی مدیریت فایلِ هدوپ

زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و جاوا

پوستگرس، پیشرفته‌ترین دیتابیس رایگان دنیا

داکر، آشنایی و کار با کانتینرها

آپاچی ایرفلو، یک سیستم مدیریت جریان داده

آپاچی کافکا، غولی در دنیای پردازش داده‌های استریم

آپاچی اسپارک، سرعت و قدرت همزمان در پردازش داده

کوبرنتیز، بهترین سیستم مدیریت کانتینرها

شاید جلساتی برای مدل‌سازی دیتا در پایگاه‌های داده و یا کار با دیتابیسِ فوق‌العاده قدرتمندِ استار-راک، یا حتی مانگو-دی.بی. و یا کاساندرا نیز به دوره افزوده شود. همچنین دور از انتظار نیست که در خصوص فرمت‌ جدید ذخیره‌سازی دیتا، آپاچی آیسبرگ نیز محتواهایی به دوره ضمیمه گردد. این بخشی است که اشتیاق شرکت‌کنندگان برای یادگیری، به محتواها خواهد افزود.
لارم به ذکر است که ممکن است بجای HDFS بحث Elasticsearch را دنبال کنیم.

 

 

 

تمامی سطوح

SKILL LEVEL

30 جلسه

LESSONS

37 ساعت

DURATION

فارسی

LANGUAGE

 

لینک ثبت‌نام: 

https://www.m-fozouni.ir/de4/

مهندسی داده با پایتون و اسکیوال

مهندسی داده برای مبتدیان

                                                                                                                                                                                                                                            

در این دوره چه خواهیم آموخت؟

در این دوره‌ی آموزشی، شما در کوتاه‌ترین زمان ممکن با مبانی و مقدمات لازم برای ورود به دنیای مهندسی داده (Data Engineering) که در حال حاضر یکی از بهترین مشاغل در حوزه‌ی تکنولوژی در سراسر دنیاست، آشنا خواهید شد. میانگین درآمد یک مهندس داده در حال حاضر 120 هزار دلار در سال می‌باشد.

چرا مهندسی داده

در سال‌های اخیر، با توجه به استفاده‌های متنوع و متعدد از داده (data) در سازمان‌های بزرگ و کوچک، و فراگیر شدن استفاده از روش‌های مختلف هوش مصنوعی در بالا بردن بهره‌وری مجموعه‌ها، نیاز مبرم به استانداردسازی زیرساخت دیتایی (اطلاعات)، بیش از قبل احساس می‌گردد. در مهندسی داده‌، دغدغه‌ی اصلی سر و سامان دادن به این زیرساخت‌ها و اتوماتیک نمودن خطوط (data pipeline) ورود و خروج داده می‌باشد. یک مهندس داده باید با بروزترین ابزارها در حوزه‌ی کار با داده، از اسپارک گرفته تا انواع مختلف دیتابیس‌ها آشنایی خوبی داشته باشد. بطور کلی چون عرضه در این رشته کم‌تر بوده، در حال حاضر تقاضا در آن بسیار بالاتر است و بازار کار بسیار مطلوبی دارد.

 

 

عناوین ویدیوها

  • نصب SQL Server
  • نصب Visual Studio
  • ساختن خط لوله (دیتا پایپ‌لاین) ETL با استفاده از SSIS
  • معرفی پایتون
  • انواع داده‌ها
  • رشته‌ها
  • اعداد صحیح
  • عبارات شرطی
  • لیست‌ها
  • بررسی لیست‌ها در Python
  • توابع
  • پیدا کردن حداکثر
  • مدیریت اولویت رشته‌ها
  • عملیات پایه رشته
  • زوج یا فرد بودن
  • محاسبه فاکتوریل
  • حلقه‌ها
  • تاپل‌ها
  • مجموعه‌ها
  • یافتن عناصر منحصر به فرد
  • برعکس کردن یک رشته
  • محاسبه مجموع ارقام
  • بررسی پالیندروم
  • سری فیبوناچی
  • یافتن عدد فیبوناچی Nام
  • بررسی اعداد اول
  • تعداد اعداد اول
  • محاسبه میانگین
  • تعداد تکرار در یک لیست
  • یافتن عدد گمشده
  • یافتن عناصر مشترک در دو لیست
  • حذف تکرارها از یک لیست
  • تعداد تکرار یک کلمه
  • بررسی تعادل پرانتزها
  • مبانی برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
  • مقدمه‌ای به برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
  • یافتن بیشترین با کلاس
  • پیاده‌سازی یک استک
  • پیاده‌سازی یک صف
  • یافتن نزدیک‌ترین عدد
  • یافتن طولانی‌ترین زیردنباله متوالی
  • ادغام لیست‌های مرتب
  • ژوپیتر نوت‌بوک
  • معرفی Pandas
  • مدیریت داده (Data Manipulation)
  • نصب Postgres
  • آموزش SQL
  • معرفی API
  • بکارگیری GET و POST
  • تست API با Postman

 

جهت ثبت‌نام در دوره از طریق لینک زیر اقدام نمائید:

https://www.m-fozouni.ir/de/

جولیـــا برای علم داده

 

چرا زبان جولیا؟

زبان برنامه‌نویسی جولیا یک زبان پویا و سطح بالا است که برای محاسبات علمی و حجم بالا طراحی شده است. این زبان چندین ویژگی دارد که می‌تواند برای یادگیری و استفاده در موارد مختلف جذاب و بسیار کاربردی باشد. برخی از این ویژگی‌ها عبارتند از: سرعت بالا، قابلیت توسعه، قابلیت تعامل با سایر زبان‌ها و قابلیت توسعه. 

چرا علم داده؟

با توجه به شتاب گسترده‌ی تکنولوژی و ظهور روزافزون پلت‌فرم‌های مختلف ارتباطی، روزانه حجم عظیمی از داده‌ها و اطلاعات توسط کاربران در سطح وب تولید می‌گردد. صاحبان کسب‌و‌کارها، خصوصن در کشورهای بزرگ و توسعه یافته در سال‌های اخیر با آنالیز و کشف الگوهای پنهان در این داده‌ها، توانسته‌اند که پیشرفت چشمگیری در کار خود ایجاد کنند. علم داده یا دیتاساینس علمی است که سعی بر آن دارد از بین داده‌های بسیار بزرگ و مختلف، مواردی را کشف کند و گزارش دهد که هیچ علمی تا به امروز قادر به چنین کاری نبوده است. طبیعی است که در حال حاضر، یکی از شغل‌های بسیار سودمند در سرتاسر دنیا، متخصص داده است.

دوره‌ی جولیا برای علم داده

زبان جولیا بدلیل سرعت بالای پردازش، سادگی در سینتکس‌ها و دارا بودن طیف وسیعی از کتابخانه‌ها برای کار با دیتا، در سال‌های پیش‌رو تبدیل به یکی از زبان‌های اساسی در دنیای علم داده خواهد شد. در این دوره‌ی آموزشی قصد داریم، مهمترین نکات از این زبان برنامه‌نوسی برای کار با دنیای بی‌انتهای داده را تقدیم نگاه‌های زیبا و صد البته کنجکاو شما نمائیم.

سرفصل‌های دوره

  1. معرفی جولیا – چگونگی دانلود و نصب جولیا
  2. شروع برنامه نویسی در جولیا
  3. کار با محیط جولیا
  4. کار با بسته‌های جولیا
  5. جولیا در محیط ژوپیتر نوت‌بوک
  6. متغیرهای جولیا با عملیات‌های حسابی و ارزیابی نوع متغیرها
  7. اولویت‌بندی عملگرهای حسابی در جولیا
  8. اضافه کردن توضیحات در جولیا
  9. نوشتن نام متغیرها بطور صحیح در جولیا
  10. آرایه‌ها در جولیا
  11. ایجاد بازه‌ها در جولیا
  12. تاپل‌ها در جولیا
  13. کار با دیکشنری‌ها در جولیا
  14. کار با مجموعه‌ها در جولیا
  15. عملیات تاریخ در جولیا
  16. عملگرهای شرطی در جولیا
  17. حلقه‌ها در جولیا
  18. حلقه‌های هوشمند یا فهمیدنی در جولیا
  19. بررسی رشته‌ها در جولیا
  20. ایجاد توابع در جولیا
  21. فرمت‌بندی اعداد و رشته‌ها در جولیا
  22. وارد کردن فایل‌های CSV در جولیا
  23. مصورسازی داده‌ها در جولیا
  24. فراخوانی بسته‌های پایتون در جولیا
  25. پروژه یادگیری ماشین در جولیا


🔗 لینک ثبت‌نام:


 https://www.m-fozouni.ir/shop/julia-for-data-science/

 

شرکت در دوره

 

 

مدرس دوره کیست؟

آقای علی محمدی؛ دارای مدرک کارشناس ارشد آنالیز عددی از دانشگاه علم و صنعت تهران می‌باشند. ایشان از سال 98 بطور جدی وارد دنیای علم داده شده‌اند و در حال حاضر بصورت فریلنس مشغول تدریس، پژوهش و انجام پروژه‌های علم داده هستند.  

 

 

 

چگونه دقت مدل یادگیری ماشین خودتان را افزایش دهید؟

اگر تا کنون، چند پروژه‌ی علم داده را خودتان انجام داده باشید، احتمالن متوجه شده‌اید که دستیابی به دقت 80 درصد چندان هم بد نیست! اما در دنیای واقعی، 80 درصد عدد چشمگیری نمی‌باشد، خصوصن از دید کارفرمایان. در واقع، اکثر شرکت‌هایی که برای آنها کار کرده‌ایم، حداقل دقت (یا هر معیاری که به آن نگاه می‌کنند) 90 درصد را انتظار دارند.

بنابراین، در ادامه، قصد داریم در مورد 5 روش فوق‌العاده صحبت کنیم که می‌تواند دقت مدل شما را تا حد بسیار زیادی افزایش دهد. به شدت توصیه می‌کنیم که تمام پنج نکته را به طور کامل بخوانید، زیرا جزئیات زیادی وجود دارد که درج شده‌اند و متاسفانه اکثر تازه‌واردان به این حوزه با آنها آشنا نیستند.

با این‌حال، توجه داشته باشید که متغیرهای بسیار بیشتری از آنچه که فکر می‌کنید در تعیین میزان عملکرد مدل یادگیری ماشین شما نقش دارند که به مرور زمان با تمامی آنها آشنا خواهید شد؛ شاید خود شما نیز روشی فوق‌العاده را برای این منظور به جهانیان معرفی نمائید.

 

مدیریت داده‌های گمشده

یکی از بزرگترین اشتباهاتی که مدام می‌بینیم، این است که چگونه مردم مقادیر از دست رفته (یا گمشده) را مدیریت می‌کنند و این لزومن تقصیر آنها نیست. بسیاری از مطالب موجود در وب می‌گویند که شما معمولن مقادیر گمشده را از طریق انتساب میانگین کنترل نمائید، و مقادیر تهی را با میانگین ویژگی داده شده جایگزین کنید، و صد البته که این بهترین روش ممکن نیست.

به عنوان مثال، تصور کنید جدولی داریم که نمره‌ی سن و تناسب اندام را نشان می‌دهد. همچنین تصور نمائید که برای یک فرد هشتاد ساله، نمره تناسب اندام را در دیتاست خود نداریم. اگر میانگین امتیاز تناسب اندام را از محدوده سنی 15 تا 80 در نظر بگیریم، به نظر می‌رسد که افراد هشتاد ساله دارای نمره‌ی تناسب اندام بسیار بالاتری هستند که در واقع باید داشته باشند.

بنابراین، اولین سوالی که از خود بپرسید این است که چرا داده‌ها در ابتدا از دست رفته‌اند یا وارد جدول نشده‌اند.

در مرحله‌ی بعد، روش‌های دیگری را برای مدیریت داده‌های گمشده، به غیر از محاسبه‌ی میانگین یا میانه در نظر بگیرید:

 

  • مدل‌سازی یک پیش‌بینی برای ویژگی: با اشاره به مثال فوق در مورد امتیازات سن و تناسب اندام، می‌توانیم رابطه‌ی بین سن و نمرات تناسب اندام را مدل‌سازی کنیم و سپس از چنین مدلی برای یافتن امتیاز تناسب اندام مورد انتظار برای یک سن معین استفاده نمائیم. این را می‌توان از طریق چندین تکنیک از جمله رگرسیون، آنووا (ANOVA) و موارد دیگر انجام داد.
  • جایگزین K-نزدیکترین همسایگی: با استفاده از انتساب KNN، می‌توان داده‌های گمشده را با مقداری از نمونه‌ی مشابه دیگر جایگزین نمود. برای کسانی که نمی‌دانند، شباهت در KNN با استفاده از تابع فاصله (یعنی فاصله اقلیدسی) تعیین می‌گردد.
  • حذف ردیف: در نهایت، می‌توانید ردیف را حذف کنید. این مورد عمومن توصیه نمی‌شود، اما زمانی قابل قبول است که شما حجم عظیمی از داده‌ها را برای شروع کار خود داشته باشید.

مهندسی ویژگی

راه دومی که می‌توانید مدل یادگیری ماشین خود را به‌طور قابل توجهی بهبود ببخشید، مهندسی ویژگی (Feature Engineering) است. مهندسی ویژگی، فرآیند تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌هایی است که بهتر نشان‌دهنده‌ی مشکل اساسی است که فرد در تلاش برای حل آن می‌باشد. هیچ راه خاصی برای انجام این مرحله وجود ندارد. این همان چیزی است که علم داده را به همان اندازه که یک هنر است، به عنوان یک علم تبدیل به جهانیان شناسانده. با توجه به آنچه گفته شد، در اینجا مواردی وجود دارد که می‌توانید در نظر بگیرید:

 

  • تبدیل یک متغیر DateTime برای فقط استخراج روز هفته، ماه سال و غیره…
  • ایجاد سطل (bin) یا صندوقچه (Bucket) برای یک متغیر (به عنوان مثال، برای یک متغیر ارتفاع، این موارد را می‌توانیم داشته باشیم؛ 100-149 سانتی متر، 150-199 سانتی متر، 200-249 سانتی متر و غیره باشد)
  • ترکیب چندین ویژگی و یا مقادیر برای ایجاد یک ویژگی جدید. به‌عنوان مثال، یکی از دقیق‌ترین مدل‌ها برای چالش تایتانیک در کگل، متغیر جدیدی به‌نام “Is_women_or_child” را مهندسی و ارائه کرد که به این صورت معنی می‌شد؛ اگر فرد زن یا کودک باشد، درست و در غیراینصورت نادرست است. یعنی اگر شخص زن یا کودک باشد در ستون مورد نظر عدد 1 و در غیر اینصورت عدد 0 را خواهیم داشت.

 

انتخاب ویژگی

سومین حوزه‌ای که می‌توانید بوسیله‌ی آن، دقت مدل خود را به میزان قابل توجهی بهبود ببخشید، انتخاب ویژگی درست (Feature Selection) است؛ یعنی، انتخاب مرتبط‌ترین و یا ارزشمندترین ویژگی‌های دیتاست. تعداد زیاد ویژگی‌ها باعث می‌شود که الگوریتم شما دچار بیش‌برازش (Overfitting) گردد و ویژگی‌های بسیار کم می‌تواند باعث کم‌برازش (Underfitting) الگوریتم شما شود.

دو روش اصلی در انتخاب ویژگی‌های خوب دیتاست وجود دارند:

 

  • اهمیت ویژگی: برخی از الگوریتم‌ها، مانند جنگل‌های تصادفی یا XGBoost، به شما امکان می‌دهند که تعیین کنید کدام ویژگی‌ها در پیش‌بینی مقدار متغیر هدف «مهم‌ترین» هستند. با ایجاد سریع یکی از این مدل‌ها و انجام اهمیت ویژگی، متوجه می‌شوید که کدام متغیرها مفیدتر از بقیه می‌باشند. بعنوان مثال در این مقاله چنین کاری را با الگوریتم XGBoost انجام داده‌اند.

 

  • کاهش ابعاد: یکی از رایج‌ترین تکنیک‌های کاهش ابعاد، آنالیز مؤلفه‌ی اصلی (PCA) می‌باشد. این روش در واقع، تعداد زیادی ویژگی می‌گیرد و از جبر خطی برای کاهش آنها به ویژگی‌های کمتر استفاده می‌کند.

الگوریتم های یادگیری گروهی (Ensemble)

یکی از ساده‌ترین راه‌ها برای بهبود مدل یادگیری ماشینی، انتخاب الگوریتم یادگیری ماشینی بهتر است. اگر از قبل نمی‌دانستید که الگوریتم‌های یادگیری گروهی چه هستند، اکنون زمان یادگیری آن رسیده است.

یادگیری گروهی روشی است که در آن از چندین الگوریتم یادگیری همراه با هم استفاده می‌شود. این کار، این امکان را به شما می‌دهد که به عملکرد پیش‌بینی بالاتری نسبت به زمانی که می‌خواهید از یک الگوریتم فردی به تنهایی استفاده کنید، دست یابید.

الگوریتم‌های معروف یادگیری گروهی شامل جنگل‌های تصادفی، XGBoost، تقویت گرادیان (Gradiant Boost) و AdaBoost هستند. برای توضیح اینکه چرا الگوریتم‌های یادگیری گروهی بسیار قدرتمند هستند، مثالی با جنگل‌های تصادفی ارائه می‌دهیم:

در جنگل‌های تصادفی، بطور مکرر و با استفاده از انتخاب تصادفی بخش‌هایی از دیتاست، درخت‌های متعددی می‌سازیم و تصمیم هر درخت را در خصوص متغیر هدف بررسی می‌کنیم. در پایان به اکثریت آرا توجه نشان می‌دهیم.

به‌عنوان مثال، درخت تصمیم ایجاد شده در بالا را در نظر بگیرید. درخت سوم 0 را پیش بینی می‌کند. اما اگر به اکثریت آرا در هر 4 درخت تصمیم تکیه کنیم، مقدار پیش‌‎بینی شده برای ما قطعن 1 خواهد بود. این قدرت یادگیری گروهی است، چون بجای یک مغز از چند واحد پردازنده‌ی قوی استفاده می‌کنیم.

 

تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter)

در نهایت، چیزی که اغلب در مورد آن صحبت نمی‌شود، اما همچنان بسیار مهم می‌باشد، تنظیم فراپارامترهای مدل شما است. اینجاست که صد در صد، مدل یادگیری ماشینی را که با آن در حال کار هستید را باید به‌وضوح درک کنید. در غیر این‌صورت، درک هر فراپارامتر ممکن است دشوار باشد.

به‌عنوان مثال، نگاهی به تمام فراپارامترهای جنگل‌های تصادفی بیندازید:

class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, 
min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='auto', 
max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstrap=True, 
oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, 
class_weight=None, ccp_alpha=0.0, max_samples=None

ایده‌ی بسیار خوبی است که به‌عنوان مثال بفهمید min_impurity_decrease چیست، به‌طوری که وقتی می‌خواهید مدل یادگیری ماشین شما زیاد سخت‌گیر نباشد، بتوانید این پارامتر را تنظیم کنید.

منبع:

https://towardsdatascience.com/how-i-consistently-improve-my-machine-learning-models-from-80-to-over-90-accuracy-6097063e1c9a

 

------------------------------------------------------------------

جهت مشاهده محتویات و مقالات آموزشی بیشتر به وبسایت ما مراجعه نمائید:

 

  https://www.m-fozouni.ir/   

 

جهت مشاهده پستهای آموزشی کوتاه در خصوص علم داده به اینستاگرام ما مراجعه نمائید:

      elmedade 

برای افزایش عملکرد، سرعت‌تان را کاهش دهید

فرض کنید وارد آسانسور می‌شوید و بطور غریزی بدنبال موبایل‌تان می‌گردید که احیاناً آنرا روی میز کارتان جا نگذاشته باشید. ناگهان یک اضطراب خاصی بشما دست می‌دهد که چکار باید بکنید. چه فکری خواهید کرد اگر مغزتان نتواند در چنین مواقعی بشما کمک کند؟

ما در عصر اطلاعات زندگی می‌کنیم که همیشه پنجره‌ی جدیدی در مرورگرها برای باز شدن، پاپ-آپهایی برای کلیک کردن، پست‌هایی برای لایک و عناوینی برای عکس‌العمل داریم. طبق یکی از مطالعات مرکز پژوهشی پو (Pew Research Center) 31% از افراد بالغ تقریباً همیشه آنلاین هستند. این مورد باعث می‌گردد که بخش عظیمی از افراد حس بهتر مطلع بودن درباره‌ی اخبار ملی، اطلاعات بیشتر و دقیق‌تر درباره‌ی سلامتی و تناسب اندام و سایر موارد بی‌شمار دیگر داشته باشند.

هر چقدر که تعداد افرادی که بیشتر مطلع می‌شوند، افزایش می‌‌یابد، در ظاهر با یک توسعه‌ی مثبت مواجه هستیم. با این برتری که در حال دریافت ورودی‌های بیشتری نسبت به تمام دوران زیستی بشریت هستیم، باید توقع داشته باشیم که خروجی‌‌های قوی‌تری نیز کسب نمائیم. حجم عظیم‌تری از اطلاعات که بسهولت در دسترس ماست، باید بما در ارتقاء کیفیت تصمیم‌گیری‌ها و به اشتراک‌گذاری دانش با همنوعان خود کمک شایان‌تری کرده باشد.

اما قدرت اطلاعات بیشتر محدودیت‌هایی نیز بهمراه دارد. ما در جهانی زندگی می‌کنیم که انسان‌ها بیشتر از قبل احساس جدایی (از دیگران) را دارد. مشکلات فکری و روانی در میان جوانانی که بطور دائم از رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند، فراگیرتر از قبل شده است. مردم نه تنها احساس تنهایی، اضطراب و دلواپسی دارند، بلکه خلاقیت‌شان نیز کاهش یافته است. نمره‌ی خلاقیت تورنس (Torrance creativity scores) بطور تدریجی از دهه‌ی 90 در حال کاهش است که به عقیده‌ی بسیاری از دانشمندان این امر بدلیل افزایش زمان خیره شدن انسان‌ها به صفحات نمایش به دلیل و بهانه‌ی مصرف اطلاعات است.

بعنوان شخصی که همیشه دسترسی خود به رسانه‌های اجتماعی را زیر نظر می‌گیرد تا میل شدیدش را به خیال‌پردازی‌های روزانه و صحبت با خود افزایش دهد، بنده معتقدم که شکاف بین اطلاعات و خلاقیت بدلیل حواس‌پرتی حاصل از عدم تفکر و تعمق درونی بوجود می‌آید، یعنی بیشتر از اینکه فکر کنیم، از فکر و اندیشه گریزان هستیم. به زبان ساده‌تر، عدم تفکر باعث می‌شود که حواس‌مان بیشتر پرت شود. من عقیده دارم که آن زمان‌هایی که در راهِ رفتن به مدرسه سوت می‌زدم و می‌خواندم، زمان‌های بی‌شماری که این حوصله‌سررفتن‌ها مرا وادار به تصویرسازی و خیال‌پردازی می‌نمود و افکاری که کماکان در هنگام دوش گرفتن از مغزم ساطع می‌شود، بمن کمک می‌کرده و می‌کند تا معنی بسیاری از چیزهای زندگیم را درک کنم و همچنین منجر به خلق برجسته‌ترین ایده‌های زندگیم شده است.

 

از تفکر تا ایده

تفکر، فرایند برجسته‌ای از تبدیل اطلاعات به چیزی است که ارزش بیشتری دارد؛ ایده. تفکر تمرینی است که از طریق آن ما مجبور خواهیم شد تا از ورودی‌ها، کسب بینش کنیم، آنها را بطور منتقدانه‌ای ارزیابی نمائیم و سبب می‌شود که بررسی کنیم چه کارهای اشتباهی را مرتکب شده‌ایم، بنابراین دفعه‌ی بعد بتوانیم عملکرد بهتری از خود نشان دهیم. تفکر بما کمک می‌کند تا حقیقت و خیال را (در ذهن خود) مرتب نمائیم. تفکر بما در ایجاد ارتباط اطلاعات با زندگی شخصی‌مان و استفاده‌ی بهینه از آنها، کمک می‌کند. از طرفی، با ترکیب اطلاعات به روش‌هایی که از قبل آمادگی آنها را نداشتیم و وارد کردن حجم عظیم از ورودی‌های مختلف، که به هیچ وجه بوسیله‌ی تفکر، آنالیز نمی‌شوند، نه تنها سود نبرده‌ایم، بلکه مانع و سدی بزرگ برای تفکر خلاق نیز درون خودمان ایجاد کرده‌ایم.

یکی از دلایلی که کودکان نسبت به افراد بالغ، خلاق‌تر محسوب می‌شوند این است که آنها کمتر می‌دانند. آنها اطلاعات کمتری از نحوه‌ی عملکرد کل دنیا دارند که این باعث می‌شود در ذهنشان در این خصوص تصورات بیشتری نسبت به بزرگان شکل بگیرد. دقت کنید که این مورد به این معنی نیست که ما باید به جهل تن دهیم. پیام این خطوط، آگاهی بیشتر نسبت به اطلاعاتی است که بیش از حد دریافت می‌کنیم که باعث غرق کردن (نابود کردن) تفکر در ما می‌شود.

تجزیه و جذب اطلاعات، نیاز به انرژی بیشتری نسبت به دریافت و مصرف نمودن آنها دارد. جذب افکار باعث متعهد شدن ما برای تفکر می‌شود. بخصوص، در عصر اطلاعات بطور مداوم در حال مبارزه با ویژگی‌های اعتیادآور سیستم‌های بوجود آورنده‌ی دوپامین هستیم (به عقیده‌ی بسیاری از دانشمندان، لایک و نظرات مثبت کاربران نسبت به عکس‌ها و یا پست‌های ما، منجر به تولید دوپامین در مغز می‌شود که لذت عجیبی را با خود به ارمغان می‌آورد و صد البته که اعتیادآور است). براحتی حواسمان پرت می‌شود. براحتی می‌توانیم تفریح کنیم و جلوی حوصله‌-سررفتن خود را بگیریم. اینها خیلی راحت هستند؛ اما از طرفی آسیب‌زننده نیز می‌باشند؛ چرا؟ چون با این تفریحات ظاهراً سالم، بتدریج در حال از دست دادن خلاقیت خود هستیم.

 

کارآفرین‌ها بدانند

هر شخصی که تصمیم گرفته است که یک کارآفرین باشد و یا بشود، قطعاً کار ساده‌ای پیش‌روی خود نخواهد داشت. کارآفرین‌ها بشدت وابسته به خلاقیت هستند و خلاقیت افراد نیز متکی به این است که زمان‌ها و مکان‌های خاصی را بدور از وسایل الکترونیکی خودشان (مخصوصاً تلفن‌های هوشمند) باشند تا مغز و ذهن‌ بتواند در جهان پرسه بزند و بطور منتقدانه‌ای بیاندیشد و خلق کند. دفعه‌ی بعد که از دفتر کاری‌تان خارج شدید، یکبار امتحان کنید که موبایل‌تان را روی میز کار جا گذاشتید و ببینید که چه اتفاقی خواهد افتاد. آیا جهان متوقف خواهد شد؟ قطعاً پاسخ منفی خواهد بود.

 

جمع‌بندی و پیام مقاله

مصرف بیش از حد اطلاعات شاید باعث افزایش هوش و دانش گسترده‌ اما سطحی بشود، ولی قطعاً خلاقیت را کاهش خواهد داد. پیام اصلی این مقاله، مراقبت از ورودی‌های ذهن جهت پرورش خلاقیت‌مان می‌باشد. کارآفرین‌ها بیشتر باید حواس‌شان به وردی‌های مغز باشد، چون آنها باید خلق کنند و چنین چیزی، زندگی متفاوتی نسبت به عوام در جامعه را می‌طلبد

پی‌نوشت: خواندن این مقاله باعث شد که مباحث کتاب «کم عمق‌ها» را که چند سال پیش مطالعه کرده بودم بخاطر بیاورم. در کم عمق‌ها نیز نویسنده بشدت در مورد اینترنت و حجم عظیم اطلاعاتی که روزانه به مغز ما می‌ریزد، صحبت می‌کند.

 

منبع:

https://www.inc.com/to-speed-up-your-productivity-slow-down.html

 

------------------------------------------------------------------

جهت مشاهده محتویات و مقالات آموزشی بیشتر به وبسایت ما مراجعه نمائید:

 

  https://www.m-fozouni.ir/   

 

جهت مشاهده پستهای آموزشی کوتاه در خصوص علم داده به اینستاگرام ما مراجعه نمائید:

                                                                                                                                                                                                         elmedade 

پایتون چیست و چه کاربردی دارد؟

این مقاله، نخستین بار در وبسایت آذرآنلاین منتشر شده است. هدف از بازنشر آن، به اشتراک‌گذاری این مقاله‌ی ارزشمند، با خوانندگان مجموعه می‌باشد! سپاس از تیم تولید محتوا در مجموعه‌ی آذرآنلاین.

 

مقدمه

حتی اگر تا کنون در زمینه‌ی برنامه‌نویسی تجربه‌ای نداشته‌اید، اما حتماً نام پایتون به گوشتان خورده است! اما پایتون چیست و چه کاربردی دارد؟ در این مقاله در این خصوص خواهید فهمید.

زبان‌های برنامه‌نویسی از سال‌ها قبل برای ایجاد ارتباط آسان بین انسان و ماشین به وجود آمدند. در زبان‌های برنامه‌نویسی اولیه از یک سری قواعد و دستورات ساده برای پردازش و نمایش نتایج در یک ماشین مانند کامپیوتر استفاده می‌شد.

امروزه زبان‌های برنامه‌نویسی تقریباً در هر زمینه صنعتی و تجاری که وابسته به کامپیوتر و اینترنت است، مورد استفاده قرار می‌گیرد. زبان‌های برنامه‌نویسی نسل جدید از ساختار نحوی ساده‌تری برخوردار هستند و کار برنامه‌نویسی را برای کاربران ساده‌تر کرده است.

یکی از این زبان‌های برنامه‌نویسی که ساختاری نسبتاً ساده دارد و در بسیاری از حوزه‌ها قابل استفاده است، پایتون نام دارد. اگر بخواهیم به طور خلاصه بگوییم پایتون چیست و چه کاربردی دارد، می‌توان گفت پایتون جزو زبان‌های سطح بالا محسوب می‌شود، یعنی هم ساختار محور و هم شیء محور است.

این زبان اولین بار در دهه 1980 پایه‌ریزی شد و در سال 1991 به عنوان زبان رسمی با نام پایتون معرفی گردید. تا کنون نسخه‌های مختلفی از این زبان منتشر شده است که جدیدترین آن در سال 2020 تحت عنوان پایتون نسخه 2.7.18 منتشر شد.

پایتون در سال 2022 محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی انتخاب شد که دلیل این محبوبیت، ساختار ساده و کاربردهای فراوان آن است. در این مقاله قصد داریم در مورد این زبان برنامه‌نویسی، موارد استفاده از آن، مزایا و معایب به‌کارگیری پایتون و سایر ویژگی‌های آن صحبت کنیم.

پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی است که بیشترین تطبیق‌پذیری را در بین سایر زبان‌های برنامه‌نویسی مشابه خود از جمله Ruby و Swift دارد. منظور از تطبیق‌پذیری یعنی قابلیت استفاده در پلتفرم‌های مختلف و برای اجرای کدهای گوناگون است.

پایتون در حقیقت یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره است و تقریباً در هر جایی که از داده‌ها، محاسبات ریاضی یا خطوط کد استفاده می‌شود، قابل استفاده است. به عنوان مثال، پایتون برخلاف جاوا محدود به استفاده برای توسعه صفحات وب نیست.

مانند بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی، پایتون به صورت پشت سر هم با یک مفسر به کار می‌رود که خطوط نهایی کدها را اجرا می‌کند. منابع رایگان زیادی برای یادگیری زبان برنامه‌نویسی پایتون وجود دارد که با توجه به ساختار نحو انگلیسی آن، یکی از کم دردسرترین و ساده‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی از نظر یادگیری و خواندن است.

پایتون سه دهه پیش ظهور کرد. مخترع آن، برنامه‌نویس هلندی، Guido van Rossum بود که نام آن را بر اساس نام گروه کمدی مورد علاقه خود در آن زمان، یعنی Monty Python’s Flying Circus، نام‌گذاری کرد. از آن به بعد، این زبان محبوب به همین نام معروف شد.

پایتون به دلیل قدرتمند بودن، سریع بودن و سرگرم‌کننده‌تر کردن برنامه‌نویسی معروف است. کدگذاران پایتون می‌توانند متغیرها را به صورت پویا تایپ کنند بدون اینکه نیازی به توضیح هر متغیر داشته باشند.

کاربران می‌توانند پایتون را بدون هیچ هزینه‌ای دانلود کرده و بلافاصله شروع به یادگیری کد نویسی با آن کنند. کد منبع این زبان به صورت رایگان در دسترس بوده و برای اصلاح و استفاده مجدد در دسترس است.

محبوبیت پایتون به دلیل ساختار نحوی ساده و خوانایی آن است. Python که اغلب در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یادگیری ماشینی (ML) و توسعه وب استفاده می‌شود، کدهایی را استفاده می‌کند که خواندن، درک و یادگیری‌شان دردسر ندارد. برنامه‌های توسعه یافته با کد پایتون معمولاً کوچک‌تر از نرم‌افزارهای ساخته شده با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند جاوا هستند، این یعنی برنامه‌نویسان معمولاً باید کد کمتری تایپ کنند.

نظرسنجی انجام شده توسط شرکت تحلیلگر صنعتی RedMonk نشان داده است که این زبان دومین زبان برنامه‌نویسی محبوب در میان توسعه‌دهندگان در سال 2021 می‌باشد.

موارد استفاده از پایتون کدام است؟

پایتون معمولاً برای توسعه وب‌سایت‌ها و نرم‌افزارها، اتوماسیون، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و غیره استفاده می‌شود. از آنجایی که یادگیری این زبان نسبتاً آسان است، پایتون توسط بسیاری از افراد غیر از برنامه‌نویسان مانند حسابداران و محققان برای انواع کارهای روزمره مانند سازمان‌دهی امور مالی مورد استفاده قرار گرفته است.

با پایتون چه کارهایی می‌توانید انجام دهید؟ برخی موارد عبارت‌اند از:

  • تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین
  • توسعه وب
  • اتوماسیون یا اسکریپت نویسی
  • تست نرم‌افزار و نمونه‌سازی
  • کارهای روزمره

در ادامه نگاهی دقیق‌تر به برخی از این روش‌های رایج استفاده از پایتون خواهیم داشت.

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و یادگیری ماشینی

پایتون به یک عنصر اصلی در علم داده تبدیل شده است و به تحلیلگران داده و دیگر متخصصان این امکان را می‌دهد تا از این زبان برای انجام محاسبات آماری پیچیده، پردازش داده‌ها، ساخت الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و غیره استفاده کنند.

توضیح عکس: به کمک پایتون می‌توان پردازش داده‌ها را به صورت تصویری انجام داد.

پایتون می‌تواند طیف وسیعی از روش‌های پردازش تصویری داده‌های مختلف، مانند نمودارهای خطی و میله‌ای، نمودارهای دایره‌ای، هیستوگرام‌ها و نمودارهای سه‌بعدی را اجرا کند. پایتون همچنین تعدادی کتابخانه دارد که به کد نویس‌ها این امکان را می‌دهد برنامه‌هایی را برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و یادگیری ماشینی به صورت سریع‌تر و کارآمدتر بنویسند، مانند TensorFlow و Keras.

توسعه‌ی وب

Python اغلب برای توسعه‌ی زیربنای یک وب‌سایت یا اپلیکیشن استفاده می‌شود. نقش پایتون در توسعه وب می‌تواند شامل ارسال داده‌ها به سرور و یا ارسال از سرورها به سیستم باشد، یا پردازش داده‌ها و برقراری ارتباط با پایگاه‌های داده، مسیریابی URL و تضمین امنیت پایگاه داده که توسط ابزارهایی صورت می‌گیرد که بر پایه پایتون نوشته می‌شوند.

پایتون چندین فریم‌ورک برای توسعه وب ارائه می‌دهد. دو مورد از مرسوم‌ترین فریم‌ورک‌های پایتون عبارت‌اند از جنگو و فلاسک. همچنین برخی از مشاغل توسعه وب که از Python استفاده می‌کنند عبارت‌اند از مهندسان back end، مهندسان full stack، توسعه‌دهندگان Python، مهندسان نرم‌افزار و مهندسین DevOps.

اتوماسیون و اسکریپت نویسی

اگر می‌خواهید یک عملیات را به صورت تکراری و طی دوره‌های متوالی انجام دهید، می‌توانید به کمک ابزارهای پایتون آن را به صورت اتوماسیون درآورید. به نوشتن کدی که برای ساخت این فرآیندهای اتوماسیون استفاده می‌شود، اسکریپت نویسی می‌گویند.

در دنیای کد نویسی، اتوماسیون می‌تواند برای بررسی خطاها در چندین فایل، تبدیل فایل‌ها، اجرای ریاضی دستورات و حذف موارد تکراری در داده‌ها استفاده شود. حتی بسیاری از کاربران مبتدی هم می‌توانند اتوماسیون را در زندگی روزمره خود به کمک پایتون پیاده‌سازی کنند.

برخی از این عملیات ساده عبارت‌اند از تغییر نام فایل‌ها، یافتن و یا دانلود محتوای آنلاین و یا ارسال ایمیل متنی در فواصل زمانی دلخواه به خصوص برای اهدافی مانند بازاریابی ایمیلی.

تست نرم‌افزار و نمونه‌سازی

در روند توسعه نرم‌افزار، پایتون می‌تواند در بخش‌هایی مانند کنترل ساخت، ردیابی باگ‌ها و خطاها و آزمایش نرم‌افزار کمک‌کننده باشد. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار به کمک این زبان برنامه‌نویسی می‌توانند تست محصولات یا ویژگی‌های جدید را به طور خودکار انجام دهند. برخی از ابزارهای پایتون که برای تست نرم‌افزار استفاده می‌شوند عبارت‌اند از Green و Requestium.

کارهای روزمره

پایتون فقط برای برنامه‌نویسان و متخصصان داده نیست. یادگیری پایتون می‌تواند فرصت‌های جدیدی را برای کاربران حرفه‌ای در حوزه‌های دیگر، مانند روزنامه‌نگاران، صاحبان مشاغل کوچک یا بازاریابان رسانه‌های اجتماعی باز کند. در اینجا به صورت خلاصه برخی از کارهایی را که می‌توان به کمک پایتون انجام داد و یا به صورت اتوماسیون اجرا نمود، ذکر خواهد شد.

  • دنبال کردن قیمت‌های بازار سهام یا ارزهای دیجیتال
  • ارسال یادآور یا همان Notification متنی برای انجام کارهای روزمره
  • به‌روزرسانی لیست خرید مواد
  • تغییر نام دسته‌های بزرگی از فایل‌ها
  • تبدیل فایل‌های متنی به صفحات گسترده
  • پر کردن فرم‌های آنلاین به صورت خودکار

ویژگی‌ها و ابزارهای پایتون

در نتیجه پشتیبانی گسترده جامعه کاربری و ساختار نحوی زبان برنامه‌نویسی پایتون، یادگیری آن نسبتاً آسان است. برخی از دوره‌های آنلاین به کاربران برنامه‌نویسی پایتون را در شش هفته آموزش می‌دهند. پایتون نیز ماژول‌ها و بسته‌هایی را برای یادگیری فراهم کرده است که قابلیت‌هایی مانند ساختار نحوی برنامه‌های آماده و استفاده مجدد از کدها را پشتیبانی می‌کند. برخی از ویژگی‌های پایتون مانند محیط توسعه، ابزارهای پشتیبانی و کتابخانه‌های متن باز آن را در ادامه توضیح خواهیم داد.

توضیح عکس: ابزارهای پشتیبانی پایتون برای اجرای اسکریپت‌های پایتون در محیط دسکتاپ استفاده می‌شوند.

  • محیط توسعه یکپارچه یا به صورت مخفف IDLE، محیط استاندارد توسعه پایتون است. این محیط امکان دسترسی به پایتون را از طریق پنجره پایتون فراهم می‌کند. کاربران همچنین می‌توانند از Python IDLE برای ایجاد یا ویرایش فایل‌های منبع موجود پایتون با استفاده از ویرایشگر فایل استفاده کنند.

برخی از ویرایشگرهای متن مرسوم نظیر NotePad را می‌توان برای ویرایش دستورات و زبان نحوی پایتون پیش از ورود به محیط IDLE استفاده نمود.

  • PythonLauncher یکی از ابزارهای پشتیبانی پایتون است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد اسکریپت‌های پایتون را در محیط دسکتاپ اجرا کنند. برنامه PythonLauncher را می‌توان به عنوان برنامه پیش‌فرض برای باز کردن فایل‌های اسکریپت پایتون با فرمت .py استفاده کرد.

به این ترتیب کافی است با دوبار کلیک کردن روی آیکون این برنامه در محیط دسکتاپ، از طریق پنجره Finder فایل پایتون مورد نظر را انتخاب کرد. PythonLauncher گزینه‌های زیادی را برای کنترل نحوه راه‌اندازی اسکریپت‌های پایتون توسط کاربران ارائه می‌دهد.

  • Anaconda یک توزیع متن باز معروف برای زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R است که با بیش از 300 کتابخانه داخلی تهیه شده و به طور ویژه برای پروژه‌های ML توسعه یافته است. هدف اصلی آن ساده‌سازی مدیریت و استقرار بسته‌های کد در محیط برنامه‌نویسی پایتون می‌باشد.

مزایای پایتون

پایتون به دلایل زیادی یک زبان برنامه‌نویسی محبوب است.

  • پایتون ساختار نحوی ساده‌ای دارد که از زبان طبیعی انسان تقلید می‌کند، بنابراین خواندن و درک آن آسان‌تر است. این باعث می‌شود پروژه‌های برنامه‌نویسی سریع‌تر و ساده‌تر توسعه یابند.
  • پایتون همه کار است، یعنی می‌توان آن را برای اهداف مختلف، از توسعه وب گرفته تا یادگیری ماشینی استفاده کرد.
  • پایتون برای مبتدیان بسیار مناسب است، و همین مسئله این زبان را برای کد نویسان سطح ابتدایی محبوب کرده است.
  • پایتون یک زبان متن باز است، به این معنی که استفاده و انتشار آن حتی برای مقاصد تجاری رایگان است.
  • آرشیو ماژول‌ها و کتابخانه‌های پایتون بسیار گسترده است. بسته‌های کد آماده که کاربران شخص ثالث برای گسترش قابلیت‌های پایتون ایجاد کرده‌اند به صورت رایگان در دسترس همگان قرار دارد.
  • پایتون دارای یک جامعه بزرگ و فعال است که به مجموعه ماژول‌ها و کتابخانه‌های پایتون کمک می‌کند و به عنوان یک منبع مفید برای برنامه‌نویسان دیگر قابل‌دسترسی است. جامعه پشتیبانی گسترده به این معنی است که اگر برنامه‌نویس‌ها با مانعی مواجه شوند، یافتن راه‌حل آن نسبتاً آسان است زیرا احتمالاً کسی قبلاً با همین مشکل روبرو شده و راه‌حل آن را منتشر کرده است.
  • خوانایی خطوط برنامه ویژگی مهم پایتون است. خطوط کد نوشته شده در پایتون به راحتی قابل‌خواندن هستند. به عنوان مثال، پایتون به جای نقطه‌ویرگول یا پرانتز، از یک خط فاصله در قالب یک خط کد جدید برای تکمیل یک دستور استفاده می‌کند.

معایب پایتون

برخی از معایب زبان برنامه‌نویسی پایتون را می‌توان به صورت زیر خلاصه کرد:

  • سرعت این زبان برنامه‌نویسی در مقایسه با زبان‌های ++C و C کمتر است. البته این زبان در مقایسه با زبان‌های یاد شده یک زبان سطح بالا است (یعنی به زبان انسان‌ها نزدیک‌تر می‌باشد) بنابراین سازگاری کمتری با سخت‌افزارها دارد و از این رو سرعت آن هم کمتر است.
  • در کاربردهایی که حافظه زیاد مورد نیاز است، پایتون گزینه خوبی نیست. به این دلیل که به خاطر انعطاف‌پذیری بالای این زبان برنامه‌نویسی و حساسیت به نوع داده، حافظه بیشتری را اشغال می‌کند.
  • از آنجایی که ساختار زبان پایتون دینامیک و پویا است، به تست‌های بیشتری نیاز دارد و معمولاً در حین اجرای اولیه برنامه، بروز یک سری خطاها اجتناب‌ناپذیر است.

مثال‌هایی برای استفاده از پایتون

سازمان‌های مختلفی از زبان پایتون برای توسعه برنامه‌های خود استفاده کرده‌اند. برخی از شناخته‌شده‌ترین این سازمان‌ها شرکت‌ها عبارت‌اند از:

  • موزیلا که با نام فایرفاکس هم شناخته می‌شود، بالغ بر 230 هزار لینک کد را با زبان پایتون نوشته است.
  • گوگل نیز دارای ابزار اختصاصی برای آموزش پایتون است.
  • نتفلیکس برای توسعه نرم‌افزار مانیتورینگ محلی و داده کاوی در فرآیند انتشار برنامه‌های تلویزیونی خود از زبان برنامه‌نویسی پایتون استفاده کرده است.
  • Reddit کلاً با زبان پایتون نوشته شده است و کدهای منبع آن هم روی GitHub قابل‌دستیابی است.

جمع‌بندی

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی محبوب به خصوص در میان علاقه‌مندان به توسعه وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها و کاربردهایی مانند پردازش داده است. اما علت محبوبیت پایتون چیست؟ این زبان به دلیل ساختار نحوی ساده‌ای که دارد، برای افراد مبتدی هم قابل استفاده بوده و پیاده‌سازی آن آسان است.

منابع متعددی برای آموزش این زبان برنامه‌نویسی وجود دارد که در کنار جامعه‌ی کاربری گسترده، استفاده از آن را برای همه افراد ساده می‌سازد. حتی افراد عادی و غیر برنامه‌نویس هم می‌توانند بسیاری از کارهای روزمره‌ی خود را با این زبان بر اساس ساختار اتوماسیون انجام دهند.

بنابراین اگر به عنوان یک فرد تازه‌کار به دنبال یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی هستید، پایتون یک انتخاب عالی برای شما خواهد بود.

منبع: پایتون چیست و چه کاربردی دارد؟

دکتر محمد فزونی

 

 

جهت مشاهده محتویات و مقالات آموزشی بیشتر به وبسایت ما مراجعه نمائید:

 

  https://www.m-fozouni.ir/ 

 

جهت مشاهده پستهای آموزشی کوتاه در خصوص علم داده به اینستاگرام ما مراجعه نمائید:

                                    elmedade