پایتون بهترین ابزار کلان داده ( بیگ دیتا )

پایتون بهترین ابزار کلان داده ( بیگ دیتا )

همراهان عزیز مجله رادیب، سلام، بسیاری از سوالات شما عزیزان در این مورد است که چه ابزاری برای آنالیز بیگ دیتا مناسب است، امروز قصد داریم بهترین ابزار موجود آنالیز دیتا را خدمت شما معرفی کنیم. کلان داده یا همان بیگ دیتا یک اصطلاح تکامل یافته است و به توصیف حجم بزرگی از داده می پردازد. روزانه یک کسب و کار می تواند با مقدار انبوهی از داده ها سروکار داشته باشد که این داده ها برای استخراج اطلاعات مهم بسیار مفید هستند. کلان داده می تواند در تصمیم گیری بهتر و تغییر استراتژیک کسب وکار به ما کمک کند.
انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب جهت بهره برداری بهتر از مزایای کلان داده، یکی از مهم ترین مراحل پروژه است، که وابسته به اهداف پروژه خواهد بود. انتخاب زبان برنامه نویسی تنها وابسته به نیازهای پروژه و موارد کاربرد آن است. این یکی از حیاتی ترین تصمیمات است، زیرا اگر توسعه دهنده پروژه را با یک زبان برنامه نویسی آغاز کند، انتقال پروژه به یک زبان برنامه نویسی دیگر غیر ممکن خواهد بود. پایتون همواره به عنوان یک زبان ایده آل برای پروژه های کلان داده شناخته شده است. در این پست خواهیم دید که چرا شرکت ها و توسعه دهنده ها در پروژه های کلان داده زبان پایتون را به دیگر زبان ها ترجیح می دهند.

پایتون همانند یک پیشگام ظاهر شده است
در میان زبان های برنامه نویسی، رقابت بر سر بهترین بودن همواره وجود دارد. همانطور بین زبان پایتون و زبان R رقابت تنگاتنگی وجود دارد. با این وجود پایتون همواره یک پیشگام است.
بهترین بازیکن های عرصه صنعت و تکنولوژی از پایتون استفاده می کنند! غول های تکنولوژی برای اهداف مختلف خود از پایتون به عنوان زبان هسته استفاده می کنند.
گوگل از پایتون به عنوان یکی از سه زبان هسته خود استفاده می کند. اجزای موتور جستجوی گوگل و خزنده های گوگل با زبان پایتون نوشته شده اند.
اینستاگرام یک شبکه اجتماعی است که هر روز 95 میلیون عکس و ویدئو توسط 400 میلیون کاربر فعال در آن به اشترک گذاشته می شوند. اخیرا اینستاگرام از ترکیب پایتون و Django استفاده می کند که Django هم یک فریم ورک مبتنی بر پایتون است. مهندسین اینستاگرام معتقدند که پایتون یک زبان ساده است و بر روی ابزارهای کاربر محور به خوبی تمرکز دارد.
آمازون خرید مشتریان و عادت های جستجوی آن ها را تحلیل و بر همین اساس توصیه های مناسب برای آن ها را فراهم می کند. آن ها برای جمع بندی پایگاه داده های گسترده خود از موتور یادگیری ماشین پایتون استفاده می کنند.
فیسبوک از پایتون جهت پردازش تعداد زیادی از تصاویر بر روی سایت خود بهره می گیرد. روزانه انبوهی از تصاویر ایجاد می شوند، بنابراین آن ها تصمیم گرفته اند که در برنامه های کاربردی سمت سرور خود که مرتبط با پردازش تصاویر هستند از پایتون استفاده کنند.
پایتون و کلان داده: با جرات می توان گفت که پایتون و کلان داده یک ترکیب عالی می باشد. پایتون شامل چندین کتابخانه پیشرفته شامل، SciPy ، NumPy ، Matplotlib  و... می باشد که پایتون را به بهترین ابزار برای محاسبات علمی تبدیل کرده است. 

آموزش مقدماتی و کاربردی زبان برنامه نویسی پایتون (Python) شاید برای شما جالب باشد

 

دلایل بیشتر برای توجیه موضوع:
کارایی
پایتون از آبجکت های داده ای پیشرفته مانند، مجموعه ها، لیست ها، دیکشنری ها، تاپل ها و... و همواره از عملیات های محاسباتی علمی مانند عملیات ماتریسی داده و... پشتیبانی می کند. چنین قابلیت هایی باعث شده تا محدوده توانایی های پایتون افزایش یابد.
متن باز
پایتون یک زبان متن باز است و می تواند در هر دو محیط ویندوز و لینوکس اجرا شود. پایتون در مدل مبتنی بر جوامع توسعه یافته است و توانایی پشتیبانی از چندین پلاتفرم را دارد.
سرعت
پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی سطح بالا شناخته شده است. به این معنی که پایتون چندین مشخصه برای سرعت بخشیدن به کدهای رویه برنامه را دارد. 
کتابخانه ها
پایتون در محاسبات علمی از محبوبیت زیادی برخوردار است. این زبان چندین کتابخانه تحلیلی را دارد و امکانات کتابخانه ای آن به صورت زیر هستند: 
•    پشتیبانی از آرایه های چند بعدی
•    پشتیبانی از پردازش آرایه ای
•    داشتن امکاناتی جهت انجام عملیات ریاضی
وظایف کتابخانه های تحلیلی پایتون به صورت زیر هستند:
•    تحلیل داده
•    تحلیل آماری
•    محاسبه عددی
•    یادگیری ماشین
•    مصور سازی
پردازش داده
پایتون می تواند به خوبی با داده های صوتی و تصویری یکپارچه شود، زیرا به صورت طبیعی دارای امکاناتی جهت پشتیبانی از پردازش داده های نا متعارف و غیر ساختاری است. که این قابلیت یکی از موارد بسیار ضروری برای کلان داده (به ویژه برای تحلیل داده شبکه های اجتماعی) است.


چرا پایتون تبدیل به یک ابزار مناسب برای کلان داده شده است؟
در کلان داده برای ایجاد یکپارچگی بین اپلیکیشن های تحت وب و تحلیل داده یا تولید پایگاه داده و کدهای آماری پایتون به عنوان اولین زبان برنامه نویسی در نظر گرفته می شود. در ادامه می بینیم که چرا پایتون و کلان داده مکمل خوبی برا همدیگر هستند:

پایتون یک مجموعه کامل است
پایتون به عنوان یک مجموعه کامل محدوده وسیعی از نیاز های علوم داده و تحلیل داده را برآورده می کند. برخی از اجزای این پکیج به صورت زیر هستند:
SciPy: برای محاسبات فنی و علمی به کار می رود، SciPy ماژول های متفاوتی دارد، مانند:
•    Linear algebra
•    Obtimization
•    Integration
•    Special functions
•    Interpolation
•    Signal and image processing
•    FFT
•    ODE solvers

Pandas : این کتابخانه به تحلیل داده ها کمک می کند. این همواره مقدار وسیعی از توابع که با ساختمان داده و عملیات داده سروکار دارند، همانند دستکاری جدول های عددی و سری های زمانی را در اختیار ما قرار می دهد.
NumPy : این کتابخانه بخشی منحصر به فرد در پایتون و محاسبات علمی است، که به ماتریس هایی با توابع ریاضی سطح بالا کمک می کند. NumPy آرایه های چند بعدی را پشتیبانی می کند و می توان با چندین پایگاه داده محیطی به آسانی یکپارچه شود. این کتابخانه همواره، جبر خطی، تبدیلات فوریه و... را به خوبی پشتیبانی می کند.
Mlpy : یک کتابخانه یادگیری ماشین است که بر روی SciPy و NumPy کار می کند. Mlpy اغلب مسائل مبنی بر یادگیری ماشین را حل می کند.
Matplotlib : از این کتابخانه برای کشیدن نمودار ها استفاده می شود. این کتابخانه قابلیت ایجاد طرح، هیستوگرام، نمودارهای میله ای، نمودار های خطا، قطعات پراکنده، طیف قدرت و... را فراهم می کند.
Theano : این کتابخانه پایتون مخصوص اهداف محاسبات عددی طراحی شده است که کمک می کند تا اصطلاحات ریاضی آرایه های چند بعدی را تعریف، بهینه سازی و ارزیابی نماییم.
NetworkX : کتابخانه ای برای مطالعه گراف ها. با NetworkX می توان اصطلاحات زیر را تولید، مدیریت و مطالعه کرد.
•    پویایی جوامع
•    ساختار
•    توابع شبکه های پیچیده
SymPy : این کتابخانه پایتون برای محاسبات نمادین که شامل موارد زیر است استفاده می شود:
•    ریاضیات پایه
•    جبر
•    حسابداری
•    فیزیک کوانتومی
•    ریاضیات گسسته
•    جبر در کامپیوتر به چندین شیوه
Scikit-learn : یکی دیگر از کتابخانه های یادگیری ماشین است که کتابخانه های SciPy و NumPy را کامل می کند و دارای قابلیت های زیر می باشد.
•    الگوریتم های خوشه بندی برای بالا بردن گرادیانت، ماشین های برداری و...
•    رگرسیون
•    TensorFlow
TensorFlow : یک کتابخانه اوپن سورس (متن باز) است که پایتون از آن برای کارهای مربوط به یادگیری ماشین استفاده می کند. TensorFlow توانایی ایجاد شبکه های عصبی را برای موارد زیر دارد:
•    الگو های رمز گشایی
•    الگوهای تشخیص
•    یافتن همبستگی
•    یادگیری و استدلال

سازگاری پایتون با هادوپ
کاملا واضح است که پایتون و کلان داده تعامل بسیار خوبی با یکدیگر دارند. همینطور این تعامل خوب بین هادوپ و کلان داده هم وجود دارد. به منظور تعامل بهتر با این ترکیب، پایتون از قبل طوری طراحی شده است که با کلان داده و هادوپ سازگاری داشته باشد. پایتون یک پکیج به نامPydoop  دارد که می تواند به HDFS API دسترسی داشته باشد و مسائل پیچیده مربوط به کلان داده را با کمترین تلاش حل کند.

یادگیری آسان
یادگیری پایتون در مقایسه با سایر زبان های برنامه نویسی، بسیار راحت است. حتی کسانی که برنامه نویس هم نیستند می توانند به آسانی پایتون را به عنوان یک ابزار خوب یاد بگیرند. مبتدیان پایتون را به خاطر امکانات ساده آن ترجیع می دهند. از دیگر دلایل اصلی انتخاب پایتون توسط مبتدیان خوانایی کد، وجود منابع یادگیری فراوان، سینتکس ساده، جامعه بزرگ پایتونی ها، شناسایی خودکار و پیاده سازی آسان است.

مصور سازی داده
پایتون ذاتا محدوده وسیعی از امکانات مصور سازی را دارد که اخیرا پکیج های مصور سازی خود را هم گسترش داده است. Matplotlib اساس مصور سازی را بنا نهاده است، که خود بر اساس کتابخانه های متفاوتی مانند Seaborn، ggplot، pandas plotting و... ایجاد شده است. این به شما کمک می کند تا نمودار، طرح های تعاملی و طرح های گرافیکی را رسم کنید. همواره می توانید از win32com و Pythoncom  برای ادغام با QlikView استفاده کنید. که هر یک از آن ها ابزار های مصور سازی برای کلان داده هستند.

مقیاس پذیری
هنگامی که با داده های عظیم سروکار دارید، مقیاس پذیری اهمیت بالایی پیدا می کند. همانطور که قبلا اشاره شد، پایتون در مقایسه با دیگر زبان ها بسیار سریع و مقیاس پذیر است. در نسخه آخر پایتون، سرعت بیش از پیش بهبود یافته است.

گروه پشتیبانی بزرگ
اغلب اوقات تحلیل کلان داده با مسائل پیچیده ای مواجه می شود که نیاز به گروه پشتیبانی دارد. به این معنی که، اگر در هر فاز از توسعه برنامه گیر کرده باشید، کارکنان گروه پشتیبانی پایتون به شما کمک می کنند تا مشکل خود را حل کنید. راهنمایی هایی که آن ها ارائه می دهند کاملا سریع و مفید هستند. پایتون گروه پشتیبانی بسیار بزرگ و فعال را دارد که با راهکارهای تخصصی خود به دانشمندان داده و برنامه نویس ها در سراسر جهان کمک می کنند.

می توانیم نتیجه بگیریم که پایتون و کلان داده می توانند با همدیگر توانایی محساباتی قوی در جریان تجزیه و تحلیل داشته باشند. علاوه بر منابع فراوانی که به زبان فارسی وجود دارد، شما می توانید یادگیری زبان پایتون را از آموزش رایگان پایتون در سایت آکادمی رادیب شروع کنید.

منبع:‌ مجله رادیب

ثبت امتیاز برای این مطلب

احساست رو با بقیه تقسیم کن و امتیاز بده
( 9 امتیاز , میانگین امتیازات 5 از 5 میباشد )
تفاوت های حافظه های اولیه و اصلی رایانه

کسانی که این مقاله را خوانده اند مقالات زیر را هم دنبال کرده اند



 ورژن سیستم
  • سایت اصلی رادیب
  • آکادمی آموزش آنلاین رادیب
  • فایل مارکت رادیب
تازه ترین و محبوب ترین مقالات را از طریق شبکه های اجتماعی مجله رادیب دنبال کنید