למה ללמוד שפת פייתון (Python) ואיך לעבוד איתה על נתונים?

ח

תוכן עיניינים:

  1. המלצות למי שמתחיל ללמוד פייתון
  2. מהן החבילות ומה מטרתן?
  3. ההכשרות שנאיה קולג’ מציעה

Python 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 נתוניםלמה ללמוד פייתון. במדובר בשפה קלה ללמידה, שפה שאין לה מגבלה כלשהי בעיבוד הנתונים, שימושית בכל פלטפורמה, ועל גבי כל מערכת הפעלה.

החסרון של השפה שדי מוכר בתעשיה הוא האיטיות ורמת ביצועים נמוכה, לעומת שפות 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 ופייתון 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, אלו ועוד שאלות: כמה זמן ייקח ללמוד פייתון? איפה ללמוד ואיך? האם צריך להיות מומחה פיתוח ברמה גבוהה כדי לעבוד עם נתונים?

יש הרבה שאלות, ולא מעט בלבול, הרי שמדובר באנשי דאטה, מאידך שפת פייתון זוהי שפת תכנות לכל דבר, אז איך מחברים בין שני העולמות? במאמר זה ננסה לעשות סדר ולענות על שאלות אלו ואחרות.

לקבלת פרטים אודות קורס פייתון למשתמשים שנאיה קולג’ מציעה לחצו כאן

 להלן מספר המלצות למי שמתחיל ללמוד פייתון:

  • אל תעשו טעות 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 השפת 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.

בסופו של דבר, אחרי חשיפה לקוד של פייתון, היעד הבא שלכם ללמוד 5 חבילות עיקריות לעבודה עם נתונים: Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn. נדבר עליהן בהרחבה בהמשך.

  • תתעלמו 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 פייתון, 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 עסקו ידע על שימוש בעורך או הסביבה, Jupyter לדוגמא.

וכעת בשלב האחרון אתם כבר מוכנים להתחיל ללמוד את החבילות הרלוונטיות, שציינו קודם, לעבודה עם נתונים.

אז מהן החבילות ומה מטרתן:

NumPy – המלצה שלנו 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.

לקבלת פרטים אודות קורס Data Scientist למתקדמים שנאיה קולג’ מציעה לחצו כאן

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 – זוהי 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 – מדובר בחבילה 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.

אז לסיכום, התחילו מתכנות בסיסי בפייתון, 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 לימודי פייתון

לפרטים אודות קורס Python course for Data Analysis

מסלול הכשרה Data Science Professional – 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.

לפרטים אודות מסלול הכשרה Data Science Professional

לצפייה בוובינר מקצועי בנושא Date Science:

 

צרו קשר לפרטים נוספים עכשיו בנאיה קולג’!