چطور بفهمم برنامه‌نویسی واقعاً مناسب من هست یا نه؟ سبز لرن

همچنین SciPy ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها و آمار فراهم می‌کند. به عنوان مثال ماژول scipy.stats شامل توابع آماری مختلفی است که می‌توانند برای آزمون فرضیه‌ها، تجزیه و تحلیل توزیع‌ها، و محاسبه شاخص‌های آماری مورد استفاده قرار گیرند. این ویژگی‌ها SciPy را به یک ابزار جامع و ضروری برای محققان، دانشجویان و مهندسان در حوزه‌های مختلف تبدیل کرده است. در دوره طراحی وب سایت در آموزشگاه تحلیل داده ، آموزش حرفه ای طراحی سایت را بر اساس بروزترین تکنیک های طراحی که متناسب با نیاز بازار کار است در اختیار شما عزیزان میگذاریم. با من همراه باشید تا جزئیات مهم مربوط به طراحی وب سایت، دوره جامع آموزش طراحی سایت و سرفصل آن را در کنار یکدیگر مورد بررسی قرار دهیم. برای اجرای اسکریپت‌های کوچک برای اتوماسیون سازی کارهایتان، پایتون را یاد بگیرید.

در گام بعدی، برای فهمیدن توزیع داده‌ها نمودار جعبه‌ای مورد بررسی قرار می‌گیرد. تفاوت اساسی در این میان آن است که در dataframe‌ها، اسامی ستون و شماره سطرها با عنوان ایندکس سطرها و ستون‌ها شناخته می‌شوند. مجموعه داده‌ها ابتدا در این چارچوب‌های داده خوانده می‌شوند و سپس عملیات گوناگون (مثلا group و aggregation) به سادگی روی ستون‌های آن‌ها قابل اعمال خواهد بود. اکنون در سفر علم داده با پایتون، یک گام به پیش رفته تا فراگیران، پایتون را ضمن آشنایی با برخی از کتابخانه‌های مفید و کارآمد علم داده و ریاضیات و جبر خطی فرابگیرند. اولین گام در این راستا، آموختن شیوه ایمپورت کردن کتابخانه به محیط برنامه است.

✅ اگر حداقل ۴ یا ۵ مورد از این ویژگی‌ها را در خودتان می‌بینید، احتمال زیادی وجود دارد که برنامه‌نویسی برای شما مناسب باشد. اما اگر تعداد ویژگی‌های مشترک شما با نکات ذکر شده کمتر از ۳ مورد است، باید برای فهمیدن جواب این سوال که  آیا واقعاً برنامه‌نویسی مناسب شماست؟ در ادامه مقاله با ما همراه شوید تا نکات دیگری را نیز بررسی کنیم. اگر عاشق گشت‌ و گذار در دنیای نرم‌افزارها، ابزارهای دیجیتال و فناوری‌های جدید هستید، این علاقه می‌تواند انگیزه شما برای پیشرفت در دنیای برنامه‌نویسی را افزایش دهد. کسانی‌که تکنولوژی را به چشم یک چالش جذاب می‌بینند، معمولا در این حرفه بهتر از دیگران عمل می‌کنند. برنامه‌ نویسان موفق کسانی هستند که نه‌ تنها از این تغییرات نمی‌ترسند، بلکه مشتاق‌اند هر روز چیز جدیدی یاد بگیرند. اگر عاشق یادگیری هستید و دوست دارید همیشه به‌روز باشید، این حرفه کاملا با روحیه شما سازگار است.

و بعد یاد می گیرید که یک نرم افزار چجوری مسائل دنیای واقعی رو حل میکنه , به زبان ساده تر منطق زبان برنامه نویسی و قواعد اون آموزش داده میشه. برای تقویت مهارت‌های خود، بهتر است به انجام پروژه‌های عملی بپردازید. این پروژه‌ها می‌توانند شامل تحلیل داده‌های واقعی، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و ارائه نتایج باشند. می‌توانید از پلتفرم‌هایی مانند Kaggle برای یافتن پروژه‌های مناسب استفاده کنید. با یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی مانند پایتون یا R، می‌توانید به کامپیوتر دستور دهید تا داده‌های شما را پردازش کند، تحلیل کند و نتایج را به شما نمایش دهد. این زبان‌ها به همراه کتابخانه‌های قدرتمندی که در اختیار شما قرار می‌دهند، به شما اجازه می‌دهند تا به صورت خودکار و کارآمد، عملیات پیچیده بر روی داده‌ها را انجام دهید.

بهتر است که در رشته‌هایی مثل مهندسی نرم افزار، مهندسی کامپیوتر، علم داده، ماشین لرنینگ، صنایع، هوش مصنوعی، علوم اقتصادی و مدیریت، ریاضیات، آمار و… تحصیل کرده باشید. اما اگر در این رشته ها هم تحصیل نکردید نیز می‌توانید وارد دوره شوید و قبل از شروع مبحث پایتون، فیلم‌های آموزش مبانی برنامه نویسی را ببینید. برای این کار، نیاز به اطلاعاتی دارید که بتواند به شما در رسیدن به هدف‌تان کمک کند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده‌های بزرگ شرکت‌ها، فایل‌های CSV ساده، رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) و حتی وب‌کراولینگ (جمع‌آوری داده از صفحات وب) جمع‌آوری شوند. هر یک از این منابع، گنجینه‌ای از اطلاعات خام را در اختیار شما قرار می‌دهند که باید به دقت استخراج و سازماندهی شوند.

برخی اعتقاد دارند برای توانمندی در برنامه‌نویسی، باید در ریاضیات مهارت داشت، اما این عقیده از واقعیت بسیار دور است. هم ریاضیات و هم برنامه‌نویسی هر دو ابزارهایی هستند برای رسیدن به یک هدف و خود آن هدف نیستند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها روشی بر پایه راستی آزمایی (verification) را به کار می‌برند که در آن فرضیه‌ای بسط داده شده آنگاه داده‌ها برای تأیید یا رد آن بررسی می‌شوند. به‌طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده حتماً یک بسته میخ هم خواهد خرید.کارایی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارائه فرضیه‌های متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. برای شروع، زبان‌های ساده و پرکاربرد مثل Python یا JavaScript گزینه‌های خوبی هستند. اگر به توسعه وب علاقه دارید، تکنولوژی هایی مثل HTML، CSS، و JavaScript شروع خوبی است.

فیلم‌های ضبط‌شده جلسات بعد از دوره در اختیارت قرار می‌گیرن، چه تو آموزش برنامه‌نویسی حضوری شرکت کرده باشی، چه آنلاین. اینطوری می‌تونی هر وقت خواستی مرور کنی و مطمئن باشی چیزی از قلم نیفته. طی این دوره با تسلط به مفاهیم شی گرایی و بانک اطلاعاتی، طراحی و ساخت یک پروژه حرفه ای (سیستم فروش رستورانی همراه با صندوق از ابتدا تا انتها) به شما آموزش داده می شود. بعد از اتمام دوره و با تایید آکادمی،‌ وارد فرآیند کاریابی خواهید شد. در این فرآیند پس از بررسی شرایط عمومی شما، در جلسات شبیه ساز مصاحبه منابع انسانی و شبیه‌ساز مصاحبه فنی شرکت می‌کنید و پس از کسب تایید تیم کاریابی،‌ آماده ورود به بازار کار خواهید بود. با آشنایی با مبانی و پیشرفت کافی در آموزش خود، در حالی که هنوز از طریق آموزشی که انتخاب کرده‌اید یاد می‌گیرید، شروع به انجام پروژه‌های شخصی کوچک کنید.

یک قسمت مهم دیگر از پانداس، استفاده از آن برای ترکیب یا همان Join زدن بین دو جدول یا مجموعه داده است. در این دوره تفاوت‌های انواع مختلف ترکیب داده‌ها را یاد می‌گیرید و با استفاده از فیلترها هنگام Join زدن بین داده‌های دو جدول ارتباط ایجاد می‌کنید تا بینش‌های جدیدی کشف کنید. پس از پایان یادگیری، با توجه به دوره هایی که گذرانده‌اید، مدرک معتبر "تحلیلگر داده" را به دو زبان فارسی و انگلیسی، از سکان آکادمی دریافت خواهید کرد. تمام داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است برای هدف شما مفید یا با آن‌ها مرتبط نباشند، بنابراین باید آن‌ها را پاکسازی کنید. داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است چندبار ثبت شده باشند یا دارای خطا و فضای خالی باشند. در این مرحله، داده‌ها را باید پاک‌سازی کنید و خطاهای آن‌ها را بگیرید.

اگر می‌خوای از جدیدترین مطالب حوزه‌های مختلف کاری، دوره‌های جدید، وبینارهای رایگان و ... زودتر از همه باخبر بشی، اطلاعات خودت رو ثبت کن تا عضو خبرنامه دانشکار بشی. یکی از روش های مهم برای جمع آوری داده ها، استفاده از تکنیک وب اسکرپینگ است. در این بخش، یاد می گیرید که چگونه با استفاده از پایتون و کتابخانه هایی مانند BeautifulSoup و Scrapy داده ها را از وبسایت ها استخراج کنید و برای تحلیل آماده سازی کنید. در این قسمت، با مفاهیم پایه ای ریاضی و آمار که در تحلیل داده ها استفاده می شوند، آشنا می شوید.

از جمله این قابلیت‌ها می‌توان به رسم نمودارهای جعبه‌ای، نمودارهای خطی، نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای توزیع اشاره کرد. یکی از ویژگی‌های برجسته Seaborn، یکپارچگی آن با کتابخانه Pandas است؛ به طوری که به راحتی می‌توان از DataFrame‌ها برای ایجاد نمودارهای پیچیده استفاده کرد. Seaborn همچنین از پالت‌های رنگی زیبا و تنظیمات بصری پیش‌فرض بهره می‌برد که نمودارهای تولید شده را جذاب‌تر و خواناتر می‌کند. این کتابخانه ابزارهایی برای تحلیل‌های آماری مانند رگرسیون خطی و ماتریس‌های همبستگی نیز ارائه می‌دهد که برای بررسی و نمایش روابط بین متغیرها بسیار مفید است. جایگذاری مقادیر ناموجود برای Gender، Married، Dependents، Loan_Amount_Term و Credit_History به مخاطبان سپرده می‌شود.

استخدام تحلیلگر داده یکی از فرصت‌های شغلی پرطرفدار در دنیای امروز است. شرکت‌ها و سازمان‌های مختلف به دنبال تحلیلگران داده ماهر و مجرب هستند تا به تحلیل داده‌ها و ارائه گزارش‌های مختلف بپردازند. برای استخدام به عنوان تحلیلگر داده، باید مهارت‌های لازم را کسب کنید و تجربه‌های عملی کافی داشته باشید. یکی از بهترین راه‌ها برای کسب تجربه عملی، انجام پروژه‌های شخصی است. می‌توانید داده‌های مختلفی را جمع‌آوری کنید و تحلیل‌های مختلفی انجام دهید. این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های خود را بهبود بخشید و نمونه کارهای خود را ایجاد کنید.

با توانایی‌های پیشرفته در تحلیل داده‌ها، یادگیری عمیق و ارائه نتایج دقیق، این فناوری می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا از رقبا پیشی بگیرند و تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. این مرحله، شبیه به تمیز کردن و آماده کردن مواد اولیه برای پختن یک غذا است. داده‌های خام معمولاً حاوی نویز، داده‌های از دست رفته، فرمت‌های مختلف و ناسازگاری‌هایی هستند که باید برطرف شوند. در این مرحله، داده‌ها تمیز می‌شوند، فرمت آن‌ها یکسان‌سازی می‌شود و به صورت ساختار یافته‌ای سازماندهی می‌شوند. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود و مجموعه آزمایشی برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها به کار می‌رود.

با انتخاب هدف مناسب، یادگیری زبان‌های پایه، استفاده از منابع آموزشی معتبر و تمرین مداوم، می‌توانید به یک برنامه‌نویس موفق تبدیل شوید. برنامه‌نویسی نه تنها به شما امکان می‌دهد ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنید، بلکه درهای جدیدی از فرصت‌های شغلی و خلاقیت را به روی شما باز می‌کند. ✨ اگر شما هم می‌خواهید به عنوان یک تحلیلگر داده وارد بازار کار شوید، به مهارت‌های گوناگونی نیاز دارید مانند برنامه نویسی، آمار، استخراج داده‌ها، ترکیب داده‌ها، نمونه‌برداری از داده‌ها و ... آموزش پکیج Seaborn در دوره Data analysis، شامل مباحث Numerical Data Plotting، Categorical Data Plotting، Visualizing Distribution of Data، Linear Regression and Relationship و Plot Attributes است. Seaborn یک کتابخانه قدرتمند در زبان برنامه‌نویسی پایتون بوده که بر مبنای Matplotlib ساخته شده و به طور خاص برای مصورسازی داده‌ها و انجام تحلیل‌های آماری طراحی شده است. این کتابخانه با ارائه توابع سطح بالاتر و گراف‌های پیشرفته‌تر، کار با داده‌ها را ساده‌تر و بصری‌تر نموده و تحلیل‌گران داده می‌توانند روابط پیچیده بین متغیرها را بهتر درک کنند.

همچنین، با پیشرفت فناوری‌های جدید، احتمالاً در آینده، برنامه‌نویسی به شکل بیشتری در تمامی جوامع و صنایع نقش اساسی خود را بازی خواهد کرد. داده کاوی در ابتدا از حوزه تجارت برخاست اما کاربردهای آن در سایر حوزه‌هایی که به گردآوری حجم وسیعی از داده‌ها می‌پردازند که دستخوش تغییرات پویا نیز می‌گردند، مفید شناخته شد. بخش‌هایی مثل بانکداری، تجارت الکترونیک، تجارت سهام، بیمارستان و هتل از این نمونه‌اند. در مهندسی صنایع از داده‌کاوی در حوزه‌های مدیریت ارتباط با مشتری، نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه، مدیریت زنجیره تأمین، برنامه‌ریزی تولید، کنترل کیفیت، مدیریت پروژه، ایمنی، بهداشت و محیط زیست استفاده می‌شود. داده‌های اطلاعاتی به عنوان یکی از منابع حیاتی سازمان شناخته می‌شود و بسیاری از سازمان‌ها با اطلاعات و دانش سازمانی خود مانند سایر دارایی‌های ارزشمندشان برخورد می‌کنند.

یک تحلیلگر داده نیاز به مهارت‌های خاصی دارد که شرایط حرفه‌ای او را با سایر افراد فعال در این زمینه متفاوت کند. برای شروع مسیر تحلیلگری داده، شما به هیچ پیش نیازی احتیاج ندارید و همه‌ی آنچه که لازم دارید را در مسیری که طی می‌کنید، بدست میارید. اول از همه، شما باید به این فکر کنید که چرا می‌خواهید این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید؟ تمام آنچه که شما نیاز دارید، یافتن منظور یا هدفی برای انجام تجزیه و تحلیل داده است. در این مرحله، شما باید تصمیم بگیرید که چه چیزی را تجزیه و تحلیل کنید و چگونه آن را اندازه بگیرید. همچنین شما باید بفهمید که چرا در حال تحقیق هستید و برای انجام این تجزیه و تحلیل باید چه اقداماتی انجام دهید.

در این دوره ابتدا با شاخص‌های آماری مانند میانگین، میانه، واریانس و دیگر مفاهیم کلیدی به‌خوبی مسلط می‌شوید. سپس درباره‌ی اعداد تصادفی و احتمال که زیر بنای آمار هست آشنا می‌شوید. در ادامه توزیع های آماری را یاد می‌گیرید و در انتها آشنایی اولیه با مفهوم آزمون فرض پیدا خواهید کرد. دقت داشته باشید که مفهوم اصلی یادگیری ماشین و علم داده کاملاً بر اساس آمار است. از این رو، یادگیری اصول آمار به طور کامل برای حل مسائل دنیای واقعی مهم است و در دوره های بعدی راهگشای شما خواهد بود. شرکت در دوره آموزش دیتا آنالیز برای افرادی مناسب است که علاقه‌مند به دنیای آمار و ارقام هستند و در زمینه تحلیل داده‌ها عملکرد خوبی دارند.

در این بخش، مزایا و معایب برنامه‌نویسی را به صورت کامل و خلاصه بررسی می‌کنیم تا دیدی شفاف‌تر از این مسیر به دست آورید. تیم تحلیل داده این طرح با رعایت کامل اصول امانت‌داری و حفظ اطلاعات به‌دست‌آمده از نظرسنجی، تمامی تلاش خود را برای ارائه نتایج دقیق و معتبر به‌کار گرفته است. برای افزایش کیفیت تحلیل‌ها، پاسخ‌هایی که تضاد معنایی با یکدیگر داشتند، به‌عنوان داده‌های پرت شناسایی و از مجموعه نتایج حذف شده‌اند. این رویکرد کمک کرده است تا نتایج نهایی، تصویری شفاف‌تر و قابل‌اعتمادتر از وضعیت جامعه برنامه‌نویسان ارائه دهد. اگر ترجیح می‌دهید با راهنمایی مستقیم یاد بگیرید، شرکت در کلاس‌های حضوری یا کارگاه‌های آموزشی می‌تواند انتخاب مناسبی باشد. مهندس حیدری با ترکیب مهارت‌های خود ازجمله مهندسی نفت، برنامه‌نویسی، علوم داده و هوش مصنوعی، الگویی از یک متخصص چندبعدی را نشان می‌دهد که می‌تواند آینده‌ای هوشمندتر برای صنایع ترسیم کند.

در ادامه، لیست کتابخانه‌هایی که در این راهنما مورد استفاده قرار می‌گیرند بیان شده است. عبارات شرطی برای اجرای یک بخش از کد براساس یک شرط مورد استفاده قرار می‌گیرند. پرکاربردترین ساختار شرطی if-else محسوب می‌شود که نحو آن به صورت زیر است. در مجموع باید گفت در مقایسه پایتون ۲.۷ و ۳.۴ هیچ برنده مشخصی وجود ندارد، اما به نظر می‌رسد آنچه افراد تازه‌وارد باید روی آن متمرکز شوند فراگیری پایتون به عنوان یک زبان است. جا‌به‌جایی بین نسخه‌ها مساله‌ای است که در گذر زمان مطرح شده و حل می‌شود. فکر می‌کنم این کار شما ناامید و خسته خواهید کرد، اما توصیه می‌کنم درباره وجود آنها بیاموزید و سعی کنید در هنگام انجام پروژه‌های خود به آنها فکر کنید.

یکی از بهترین راه‌ها برای کشف علاقه به برنامه‌نویسی، کار روی پروژه‌هایی است که به آن‌ها علاقه دارید. مثلاً اگر به بازی‌ها علاقه دارید، سعی کنید یک بازی ساده طراحی کنید. اگر به هوش مصنوعی علاقه‌مندید، یک پروژه کوچک در این زمینه شروع کنید. وقتی روی موضوعاتی که برایتان مهم هستند کار می‌کنید، بهتر می‌توانید علاقه واقعی خود را کشف کنید. این مهارت‌ها شامل نوشتن کدهای ساده برای حل مشکلات روزمره یا ساختن سیستم‌های پیچیده برای شرکت‌های بزرگ است. زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، JavaScript، و Java، ابزارهای ضروری برای ساخت، نگهداری و بهینه‌سازی این سیستم‌ها هستند.

اکنون از Pandas برای خواندن یک مجموعه داده از رقابت‌های «Analytics Vidhya» استفاده می‌شود. سپس، تحلیل‌های اکتشافی انجام و اولین الگوریتم دسته‌بندی برای حل این مساله ارائه خواهد شد. پیش از بارگذاری داده‌ها، باید با دو ساختار کلیدی «سری‌ها» (Series) و «DataFrames» در Pandas آشنا شد. در آموزش پایتون قصد داریم، پایتون را از پایه آموزش دهیم و سعی می کنیم تمام مطالب لازم برای برنامه نویسی با پایتون را پوشش دهیم. چرا که برای انجام هر کاری با پایتون، نیازمند آشنایی با دانش مقدماتی و نحوه برنامه نویسی با پایتون هست. مخاطبان این آموزش نیاز به دانش قبلی از پایتون ندارند و سعی می شود تمام مطالب لازم در همین آموزش بیان شود.

این شرکت‌ها براساس شرایط و مشکلات فعلی، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و تصمیم‌گیری می‌کنند. آنالیز داده‌ها فرآیند ساختاردهی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها به منظور کشف اطلاعات مفید و تصمیم‌گیری بهتر است. این فرآیند از اهمیت بسیاری برخودار است، چراکه سازمان‌های بزرگ با تحلیل داده‌ها می‌توانند الگوها و روندها را شناسایی نموده تا با حل مشکلات در توسعه بینش و استراتژی‌های تجاری عملکرد مطلوب‌تری داشته باشند. آزمون U بررسی می‌کند که آیا توزیع داده‌های دو گروه مستقل به طور معناداری متفاوت است یا خیر و به جای استفاده از میانگین‌ها، به تفاوت‌های میان رتبه‌های داده‌ها توجه دارد. تحلیل‌گران از طریق هر دو آزمون و با استفاده از روش‌های آماری مناسب و با توجه به نوع داده‌ها و فرضیات، می‌توانند به نتایج دقیق و معتبر دست پیدا کنند. آزمون t بیشتر برای داده‌های پیوسته و توزیع نرمال و آزمون U برای داده‌های غیرپارامتری و رتبه‌ای مناسب است.

حتی متخصصان این حوزه نیز دائماً در حال یادگیری مفاهیم جدید و ابزارهای تازه هستند. با این حال، برای رسیدن به یک درک پایه و توانایی انجام پروژه‌های ساده، می‌توانید در چند ماه به نتیجه قابل قبولی برسید. دوره “Python for Data Science Essential Training Part 1” یک منبع جامع و کامل برای یادگیری تحلیل داده با پایتون است. این دوره با پوشش دادن مباحث مختلف از مقدماتی تا پیشرفته، شما را برای ورود به دنیای تحلیل داده آماده می کند. از معرفی حرفه های مرتبط با داده تا تکنیک های پیشرفته تجسم داده ها و استفاده از ابزارهای قدرتمند مانند Plotly، این دوره هرآنچه که نیاز دارید را در اختیار شما قرار می دهد. با فراگیری این دوره، شما می توانید با اعتماد به نفس بیشتری به تحلیل داده ها بپردازید و مهارت های خود را در این زمینه ارتقاء دهید.

اگر قبلا دوره‌ای از سکان آکادمی را خریداری کرده‌اید و این دوره در مسیر یادگیری تحلیل داده وجود دارد، نیازی به پرداخت مجدد نخواهد بود و هزینه‌ی آن دوره از فاکتور نهایی کارراهه‌ی شما کسر خواهد شد. تجزیه و تحلیل پیش بینی با استفاده از داده‌های قبلی به پیش‌بینی وقایع آینده پرداخته و «آنچه احتمال وقوع دارد» را نشان می‌دهد. این تجزیه و تحلیل بر اساس داده‌های فعلی یا گذشته‌، پیش بینی نتایج آینده را انجام می‌دهد. تجزیه و تحلیل تشخیصی با پاسخ به «چرا این اتفاق افتاد؟» به تشخیص یک وضعیت خاص می‌پردازد. اگر مشکل جدیدی در روند کسب‌وکار شما وجود دارد، می‌توانید با استفاده از این تحلیل، الگوهای مشابه آن مشکل را پیدا کنید و برای حل مشکلات جدید، آن الگوها را به کار بگیرید.