ח
פייתון – תוכן עיניינים:
מה זה פייתון
פייתון ידועה כשפה המאפשרת לכתוב מעט מאוד שורות קוד כדי להריץ אפליקציה או תהליך כלשהו.
בשנים אחרונות אנחנו רואים יותר ויותר ביקוש לעבודה עם נתונים באמצעות השפה. וזאת בשל היכולות שלה לתת מענה ופתרון End-to-End כשמדובר בבמניפולציה על נתונים. במדובר בשפה קלה ללמידה, שפה שאין לה מגבלה כלשהי בעיבוד הנתונים, שימושית בכל פלטפורמה, ועל גבי כל מערכת הפעלה.
צפו בשיעור מבוא לפייתון שמעביר דרור גבע, מדריך מוביל במסלול Practical Data Science:
רוצים ללמוד פייתון? היתקשרו עכשיו ויועצת לימודים תיתן לכם את כל הפרטים:
או השאירו פרטים ונחזור אליכם בהקדם האפשרי:
החסרון היחידי של השפה הוא האיטיות ורמת הביצועים הנמוכה, ביחס לשפות כגון: Java, Scala ואחרות, אבל בשילוב עם פלטפורמה Anaconda השפה התגברה על החסרון, והפכה למהירה יותר ובעלת ביצועים גבוהים יותר.
היום עם השימוש הנרחב בפייתון בעבודה עם נתונים, ניתן לומר ששילוב של שפת SQL ופייטון מביא אתכם למציאת פתרון כמעט ל-99% מבעיות אנליטיות שיעלו.
אז, קיבלתם החלטה לעבוד עם פייתון בניתוח נתונים, אבל אין לכם ידע מקדים בשפה זו.
נשאלת השאלה מאיפה להתחיל ולאיזה רמת ידע להגיע כדי לעבוד עם נתונים באמצעות פייתון?
האם צריך להיות מומחה פיתוח ברמה גבוהה כדי לעבוד עם נתונים? כמה זמן ייקח ללמוד פייטון? איפה ללמוד?
הרבה אנשים מחפשים מדריך פייתון אונליין. הכשרה דיגיטלית שתאפשר להם ללמוד עצמאית, מהבית.
אבל מדריך פייתון דיגיטלי לא תמיד נותן את המענה שיכול לתת מדריך פייטון בשר ודם, שחי את התחום, עובד בתעשיה וחשוף לכל הכלים והטכנולוגיות הרלוונטיים ביותר הקיימים.
השילוב האופטימלי הוא מדריך פייתון המעביר שיעורים בכתה ואונליין במקביל.
מתכונת המאפשרת ללמוד מאיפה שרוצים, בגמישות מירבית, אבל בזמן אמת עם מדריך שנותן מענה לכל שאלה וצורך.
אז הנה כמה המלצות למי שמתחיל ללמוד פייתון:
-
אל תעשו טעויות של אחרים:
לפני שמתחילים ללמוד פייתון, רבים מכם חושבים שחייבים לדעת את השפה ברמה מאוד גבוהה כדי בכלל להשתמש בה למטרה כלשהי.
אנשים עושים קורסים פרונטליים, קורסים אונליין, קוראים בלוגים, מאמרים וספרים, משתדלים לשאוב המון מידע טכני, מנסים לעשות פרויקטים קטנים.
לימוד שפת Python יכול לקחת חודשים. אבל מה שצריך לעמוד לנגד עיניכם הוא המטרה הסופית: עיבוד נתונים ולא פיתוח. בסופו של דבר אינכם אמורים להפוך למפתחי פייתון, אלא לעבד נתונים באמצעות השפה.אל תעשו טעות של מי שכבר עבר את התהליך הארוך של למידה – אל תבזבזו זמן יקר בללמוד לפתח בפייתון. מדריך פייתון המגיע מעולמות הדאטה, יידע מהם הדגשים עליהם צריך לשים לב בלימוד השפה.
בסופו של דבר, אחרי חשיפה לקוד של פייטון, היעד הבא שלכם ללמוד 5 חבילות עיקריות לעבודה עם נתונים: Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn. נדבר עליהן בהרחבה בהמשך.
-
התעלמו ממקורות מידע או למידה הפונים לקהל הרחב:
ישנם המון מקורות מידע בנושא תכנות בפייתון, המון ספרים, אתרים, קורסים.
שימו לב, שרובם פונים לקהל הרחב ולא ממוקדים מטרה סופית שהיא פייתון ונתונים.
בנוסף, יש לא מעט ספרים מדעיים בנושא פייטון, שמכוונים מאוד לנושאים יותר מתמטיים, ולא מחברים לעולם הנתונים.
אז לפני קריאה ולימוד ממושכים, בחרו טוב את מקור הידע, התקינו את הסביבה בה מקודדים ולמדו איך לעבוד איתו. IPython notebook – Jupyter העורך הפופולרי ביותר היום לעבודה עם פייתון.
-
מסלול הלימודים:
התחילו עם כמה קורסים קצרים, השלימו את כל התרגולים שיש בקורסים אלה, תשקיעו מזמנכם כמה שעות בכל יום לפחות – התרגול הוא החלק החשוב ביותר שכן כך תיישמו את הידע שתקבלו.
בשלב הבא הרחיבו את הידע על שימוש בעורך או הסביבה, Jupyter לדוגמא.
בשלב זה, אתם כבר מוכנים להתחיל ללמוד את החבילות הרלוונטיות, שציינו קודם, לעבודה עם נתונים.
לקבלת פרטים אודות קורס Data Scientist למתקדמים שנאיה קולג’ מציעה לחצו כאן
אז מהן החבילות ומה מטרתן:
NumPy –
ההמלצה שלנו היא להתחיל ללמוד את החבילה הזו כחבילה ראשונה.
זוהי חבילה בסיסית כדי להריץ קוד פייתון בשילוב חישובים מדעים ומתמטיים כבדים.
בנוסף הבנה טובה של Numpy תעזור לכם להשתמש בכלי הבא – Pandas – ביעילות גבוהה.
Scipy –
היא חבילה משלימה לחבילת NumPy.
מטרתה של החבילה לעבוד עם פונקציות ש-NumPy מכילה, וכן היא מספקת תבניות מספריות נוספות שמאוד נוחות למשתמש וגם יעילות בביצועים.
החבילה משמשת גם לאופטימיזציה ואינטגרציה של נתונים.
Pandas –
חבילה מעולה לעבודה עם נתונים, המציעה פונקציונליות רחבה בעבודה עם מבני נתונים שונים ומאפשרת לעשות מניפולציה על נתונים לצורכי תחקור בדרך מהירה וקלה. החבילה בנויה על גבי NumPy וגם כן מסייעת להתשמש ב- NumPy.
Matplotlib –
חבליה להדמיית נתונים, המאפשרת לבנות גרפים, תרשימים, היסטוגרמות, ועוד אלמנטים גרפיים.
החבילה תומכת ב-GUI של כל מערכות הפעלה, ובנוסף מאפשרת לייצא את התוצר הסופי לסוגי קבצים שונים, ביניהם: PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF ועוד.
Scikit-learn –
חבילה שמטרתה בניית מודלים של Machine Learning מעל Scipy.
החבילה מספקת סט של אלגוריטמים שימושיים, ומסייעת להריץ אותם בקלות ונוחות רבה.
אם תבחנו את רשימת האלגוריטמים שיש בחבילה, תראו שהם מכסים כמעט את כל הצרכים הסטנדרטיים של מדעני נתונים: clustering, classification, regression.
בהקשר של לימוד חבילות, המלצה נוספת שלנו היא לא ללמוד את החבילות במקביל, כל חבילה בעלת קונספט שונה, וזה לחלוטין לא פשוט לעבור מאחד לשני ולהבין לעומק מהות של כל אחד.
לסיכום, התחילו מתכנות בסיסי בפייטון, לאחר מכן למדו את החבילות שציינו קודם לכן, רצוי בסדר שרשמנו, ואז תתחילו להריץ פרויקטים קטנים להטמעת הידע.
רוצים ללמוד בנאיה קולג’?
אנחנו מציעים היום שתי הכשרות בתחום:
קורס Python course for Data Analysis –
קורס אינטנסיבי של 40 שעות לימוד שמטרתו להעניק ידע בפיתון וחבילות עיקריות בזמן קצר ובאופן מעשי. בקורס הזה מלמדים פייתון עד לרמה מסוימת שמספיקה כדי להתחיל לעבוד עם החבילות. סטודנטים נחשפים לכלים מתקדמים ולסביבה הפופולרית לעבודה עם השפה ויכולות הפונקציונליות שלה. תוך 5 מפגשים פרונטליים הלקוחות שלנו מוכנים לחזור לסביבת העבודה שלהם בארגונים ולהתחיל להריץ קוד ולבצע מניפולציות על הנתונים.
מסלול הכשרה Practical Data Science –
מסלול הכשרה של 8 חודשים, 275 שעות לימוד, המכניס את הבוגרים שלו לעולם המרתק של Machine Learning. המסלול מתחיל מהכשרה ארוכה ומעמיקה בנושא פייתון והחבילות. למעשה מדובר באותם התכנים שמועברים בשעות הבוקר, ההבדל הוא מספר שעות. במסלול הכשרה בשעות הערב מוקדשות לנושא זה הרבה שעות למידה והשיעורים מועברים בפורמט Hands-On.
לצפייה בוובינר מקצועי בנושא Date Science:
צרו קשר לפרטים נוספים עכשיו בנאיה קולג’!
