پایتون یک زبان برنامه‌نویسی و بسیار قدرتمند است که امکان توسعه‌ی برنامه‌های متنوع را فراهم می‌کند. پایتون طراحی شده برای کدگذاری با خوانایی بالا و محدود که تمرکز دار که استفاده از این زبان برای کابر راحت‌تر باشد. پایتون معمولا در زمینه‌های مختلفی از وب تا هوش مصنوعی و تحلیل داده استفاده می‌شود. همچنین پایتون جامعه‌ی فعال و پرمحتوایی دارد که افزونه‌ها و کتابخانه‌های زیادی برای استفاده توسعه‌دهندگان به‌وجود آورده است. با این مطلب از بلاگ آموزشگاه مهندسی کندو همراه باشید.
پایتون دارای ویژگی‌های منحصر‌به‌فردی است که باعث می‌شود در محاسبات کمّی و تحلیلی به‌راحتی مورد استفاده قرار گیرد. این زبان برنامه‌نویسی زمان زیادی است که به عنوان پیشرو در صنعت برنامه‌نویسی شناخته می‌شود و به‌صورت گسترده در زمینه‌های مختلف، همانند نفت و گاز، پردازش سیگنال، مالی و… مورد استفاده قرارمی‌گیرد. غیر از این موارد گفته شده، از پایتون برای تقویت زیرساخت گوگل و توسعه پلتفرم‌های مثل یوتیوب هم استفاده می‌کنند.
زبان پایتون به صورت گسترده در بخش دیتاساینس یا همان علم‌داده استفاده می‌شود که ابزاری پرطرفدار بین برنامه‌نویس‌ها است. علاوه بر این پایتون زبانی منعطف و منبع باز است که کتابخانه‌های بزرگ آن جهت دست‌‌کاری دادهها خیلی کاربردی است و آموختن آن حتی برای یک تحلیلگر مبتدی داده بسیار راحت است.
جدا از اینکه پایتون یک پلتفرم مستقل است، به آسانی می‌تواند با هر زیرساختی برای حل پیچیده‌ترین مشکلات ادغام شود. بسیاری از بانک‌ها از آن برای تجزیه و تحلیل دادهها، مؤسسه‌های بزرگ برای مدلسازی و پردازش داده و شرکت‌های پیش‌‌بینی آب و هوا برای تجزیه و تحلیل دادهها، استفاده می‌کنند.
چندین دلیل وجود دارد که پایتون از دیگر ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی برای علم‌داده برتر است. در زیر به چندتا از این دلایل می‌پردازیم:
قدرتمند و آسان برای استفاده
آموزش پایتون یک زبان مناسب برای یادگیری افراد مبتدی میباشد و هر محققی با دانش ابتدایی می‌تواند کار با آن را شروع کند. اگر از پایتون استفتده کنید، زمانی که برای دیباگ کدها و رفع مشکلات مختلف نرم‌افزاری صرف می‌کنید، به حداقل خواهد رسید. این کار باعث می‌شود که توسعه‌دهندگان و مهندسان نرمافزار زمان بیشتری جهت توسعه و بهبود بخشیدن الگوریتم‌های خود داشته باشند.
انتخاب کتابخانه‌ها
پایتون، پایگاه‌داده عظیمی از کتابخانه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را ارائه می‌کند. بعضی از مورد پسندترین کتابخانه‌های آن عبارتند از Scikit Learn، TensorFlow، Seaborn، Pytorch، Matplotlib و… .
برای شروع آموزش دوره دیتا ساینس کندو با پایتون کلیک کنید.
مقیاس‌پذیری
زبان‌های برنامه‌نویسی مثل پایتون به عنوان یک زبان بسیار مقیاس‌پذیر و سریع در مقایسه با زبان‌های دیگر هستند. پایتون در حل مشکلاتی که با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر حل نمی‌شوند، انعطاف‌پذیرتر است و بیشتر کسب‌و‌کارها از آن برای توسعه برنامه‌ها و ابزارهای سریع از هر نوعی استفاده می‌کنند.
تجسم و گرافیک
موارد متنوعی برای مدلسازی و تجسسم داده در پایتون وجود دارد. کتابخانه Matplotlib در پایتون پایه محکمی را فراهم کرده و همین باعث شده است تا کتابخانه‌های دیگر مثل ggplot،pandas plotting،pytorch و… در کنار آن ساخته شوند.
نرم افزار Power BI
هوش تجاری یا درک درست نسبت به کسبوکار با جمعآوری اطلاعات مهم و کلیدی در حوزه‌های فعالیتی مثل بازاریابی، فروش، تحلیل رفتار مشتریان و… به‌دست می‌آید. با استفاده از این اطلاعات می‌توان تصمیم درستی گرفت و به موقع نسبت به موقعیت عمل کرد. هوش تجاری ترکیبی از تحلیل، دادهکاوی و تصویرسازی دیتا میباشد که به سازمان‌ها برای گرفتن تصمیم بر اساس دادهها کمک می‌کند.
BI یعی توانایی تبدیل دادهها جهت گرفتن تصمیمات استراتژیک و کاربردی، به نوعی یعنی حاوی دانش اجرایی است. هوش تجاری، با دسترسی بهتر به تمام قسمت‌های سازمان می‌تواند اطلاعات مورد نیاز خود را به دست بیاورد و پس از آن با مورد استفاده قرار دادن آنها، باعث افزایش سودآوری، کارایی و رضایت مشتریان شود. که در نتیجه باعث افزایش سهم بازار سازمان می‌شود.
Power BI جزء نرم‌افزارهای مطرح در زمینه هوش تجاری میباشد که شرکت مایکروسافت آن را منتشر کرده‌است. رابط کاربری Power BI برای کسانی که با اکسل کار کرده‌اند، آشنا بوده و ادغام آن با دیگر محصولات مایکروسافت، آن را به یک ابزار سرویس‌دهی بسیار جذاب برای کاربردهای متنوع تبدیل کرده‌است.
برای شروع آموزش مایکروسافت کندو کلیک کنید.
اهمیت یادگیریPower BI برای تحلیل داده و پیادهسازی هوش تجاری در سازمان
هوش تجاری را می‌توان فرآیند استفاده شرکت‌ها از استراتژی و تکنولوژی جهت تحلیل داده‌های فعلی و داده‌های گذشته دانست. اهمیت هوش تجاری همچنان در حال رشد است چرا که مشاغل با حجم زیادی از داده‌های خام و همچنین چالش کسب نتیجه و تحلیل حجم بسیار زیادی از دادهها رو به رو هستند.
با به کار گرفتن سیستم‌های هوش تجاری، کسب وکارها می‌‌توانند دید جامعی از داده‌های سازمان خود داشته باشند و یا استفاده از آنها به یک دستورالعمل حرفه‌ای در مورد فرآیندهای تجاری خود برسند و تصمیمات تجاری بهتر و استراتژیک‌تری را بگیرند.
تلاش برای امکان استفاده همه کاربران از ابزار های هوش تجاری، باعث شخصی‌سازی هوش تجاری هر شرکت می‌شود. ابزارهای شخصی‌سازی BI، جزء ابزارهایی هستند که برای حذف نیاز ساده کردن فرآیند تولید گزارشات، ایجاد شده‌است. نرمافزار Power BI طبق اعلام مایکروسافت، یک راه‌حل برای تحلیل کسب و کارها استکه برای کاربر این امکان را فراهم می‌کند تا بتواند داده‌های خود را مشاهده کرده و دستورالعمل‌های خود را برای سازمان به اشتراک بگذارد و یا آنها را در برنامه یا وب‌سایت خود پیادهسازی کند.
این نرمافزار از مقبول‌ترین و قدرتمندترین نرم‌افزارها در زمینه هوش تجاری میباشد که بسیاری از سازمان‌ها برای تحلیل کسب و کار خود از آن استفاده می‌کنند.
اهمیت یادگیری اکسل در دیتاساینس
اکسل یکی از ابزارهای قدرتمند و پرکاربرد در تحلیل‌داده است و یادگیری آن در دیتاساینس اهمیت بسیاری دارد. در ادامه به بررسی دلایل مربوط به آن می‌پردازیم:
سازگاری
اکسل یکی از برنامه‌هایی است که بسیاری از افراد با آن آشنایی دارند. این بدان معناست که در صورت یادگیری اکسل، شما قادر به همراهی و همکاری با افراد دیگر و اشتراک‌گذاری دادهها خواهید بود، شما می‌توانید صفحات کاری را با همکاران به اشتراک بگذارید و نتایج تحلیل‌های خود را در قالب جداول و نمودارها به سادگی به نمایش بگذارید.
قابلیت استفاده آسان
اکسل یک رابط کاربری ساده و کاربر پسند دارد. با استفاده از توابع و فرمول‌های محاسباتی اکسل، می‌توانید به سرعت محاسبات، تجزیه و تحلیل‌ها و استنتاج‌های خود را انجام دهید. همچنین با استفاده از ابزارها و قابلیت‌های تحلیلی اکسل می‌توانید به نتایج خوبی از دادهها برسید.
توابع آماری و محاسباتی
با استفاده از توابع متنوع و قدرتمند اکسل، می‌توانید آمارها را به‌سادگی محاسبه کنید، دادهها را به صورت جدولی مرتب کنید و فیلتر‌های پیچیده را اعمال کنید. همچنین می توانید به راحتی نمودارهای مختلفی را ایجاد کنید و داده‌های خود را به تصویر کشیده و مدلسازی کنید.
ابزارهای تحلیلی
اکسل به شما ابزارها و قابلیت‌های پیشرفته‌ای برای تحلیل و استنتاج ارائه می‌دهد. از جمله این ابزارها می‌توان به تحلیل حساسیت، تحلیل رگرسیون، انجام تستهای فرضیه پذیری و آزمون‌های آماری و… اشاره کرد.
دسترسی آسان
هنگام کار با اکسل، دادهها را به راحتی می‌توان در فایل‌های اکسل ذخیره و باز کرد. همچنین می‌توانید از قابلیت اکسپورت و ایمپورت اکسل به صورت CSV یا دیگر فرمت‌های داده ای استفاده کنید تا به راحتی با سایر ابزارهای دادهکاوی و تحلیلی ارتباط برقرار کنید.
اهمیت دوره پیشرفته اکسل در دیتاساینس تا حد زیادی به وظایف و تسکهای مورد نیاز شما بستگی دارد. اگر پروژه شما ساده است و نیاز به تحلیل‌های پیچیده و برنامه نویسی ندارد (آموزش برنامه نویسی)، اکسل می‌تواند ابزاری قدرتمند و کارا برای شما باشد. با این حال، در پروژه‌های بزرگتر و پیچیده‌تر، استفاده از ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی متخصص در دادهها ( مانند پایتون و زبان برنامه نویسی r) نیز می‌تواند لازم باشد. بنابراین مسئله ی اصلی در انتخاب ابزار مناسب، میزان پیچیدگی و نیازهای پروژه شماست.
نتیجه‌گیری نهایی
یادگیری پایتون، اکسل و Power BI برای دیتاساینتیست‌ها و تحلیلگران داده بسیار اهمیت دارد. این مهارت‌ها به آنها این امکان را می‌دهند که دادهها را به دقت جمعآوری، تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را برای تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکاری استخراج کنند. به علاوه، این مهارت‌ها به افزایش توانمندی و توجه کارفرمایان و بازار کار در حوزه دیتاساینس کمک می‌کنند. به عبارت دیگر، یادگیری این 3 مهارت اساسی برای دیتاساینس یک گام مهم به سوی موفقیت و پیشرفت است.
