Join Telegram Study Group ▷
إذا لم تبدأ بعد في تعلم لغة بايثون، فهذا هو أفضل وقت لتحقيق هذا الهدف. في الواقع، يستخدم الجميع في هذا المجال لغة البرمجة هذه ويعتقدون أن عام 2023 سيكون عامًا رائعًا للمحترفين الذين يقضون وقتًا في دراستها.
وفقًا لتقرير من SPOTO ، أصبحت Python لغة البرمجة المفضلة لخبراء تكنولوجيا المعلومات، وخاصة علماء البيانات. لا شك أنه إذا كنت مبرمجًا جديدًا، فإن أول لغة يجب أن تحاول تعلمها هي Python. والسبب بسيط: Python سهل التعلم ولديه مجموعة متنوعة من الميزات التي يمكن تطبيقها على مجموعة متنوعة من التخصصات. توفر لغة البرمجة هذه الكثير للمحترفين في عام 2023. إذا كان لديك أي لغة، فيجب أن تبدأ في تعلمها على الفور، وهي Python. في هذه المقالة، سنستكشف أسباب شعبيتها في مجال علوم البيانات ولماذا تناسب هذا المجال. سندرس أيضًا كيفية استخدامها لمشاريع التعلم الآلي والبيانات الضخمة. أولاً وقبل كل شيء، دعنا نفكر في سبب وجوب تعلم Python إذا كنت مبتدئًا في مجال البرمجة. بالنسبة لأولئك الذين دخلوا الصناعة للتو، من الطبيعي أن يرتبكوا بشأن من أين يبدأون. هناك العديد من لغات البرمجة للاختيار من بينها، بما في ذلك C وC وRuby وJava. هناك مجموعة واسعة من الحجج حول اللغة الأكثر ملاءمة للمبتدئين. تعتبر لغة Java بشكل عام الخيار الأفضل للمبتدئين في البرمجة. ومن المثير للاهتمام أن Python تقدم اقتراحًا جيدًا ولأسباب مهمة أخرى. هناك مؤشرات مختلفة لتقييم شعبية لغات البرمجة، وهي تؤكد على الزيادة السريعة في شعبية Python غير المحددة. على سبيل المثال، يتم تصنيف مؤشر TIOBE وفقًا للتدفق العالي لمحركات البحث والنتائج لشعبيتها. تحتل Python المرتبة الثالثة وشعبيتها 7.6٪. تحتل Java المرتبة الأولى بنسبة 17.4٪، بينما تحتل C المرتبة الثانية بنسبة 15.4٪. تجدر الإشارة إلى أنه في وقت قصير، كانت Python هي أفضل ثلاث لغات برمجة، وهو ما لا يمكن أن يشير إلا إلى شيء واحد: لقد توقفت وتجاوزت القائد في هذا المجال. تحتل Python المرتبة الأولى في مؤشرات أخرى، مثل IEEE و PyPL، وتتجاوز Java و C. مع هذا التقرير، من الواضح أنها تحتل الموقع المركزي من حيث لغات البرمجة. هل تحتاج إلى المزيد من الأسباب لبدء تعلم اللغة الآن؟ حسنًا، إذا كنت لا تزال بحاجة إلى تعلم كيفية تعلم Python، فدع undefined يلقي نظرة على بعض الأفكار الأخرى.
مميزات البايثون
تم تطوير بايثون في الأصل في ثمانينيات القرن العشرين كلغة برمجة مصممة لتكون أكثر عمقًا وإنسانية من لغات البرمجة الأخرى منخفضة المستوى. على مستوى سهولة الاستخدام، تحتل لغة C مرتبة منخفضة عندما يتعلق الأمر بأكواد الآلة الحقيقية لوحدة المعالجة المركزية. تصميم بايثون بسيط وسهل الاستخدام وعصري. لا يوجد الكثير من التركيز على بناء الجملة العادي، مما يجعل عملية تعلم وتصحيح أخطاء الكود أقل إزعاجًا. تجعل سهولة القراءة والمستندات الممتازة الغنية واستخدام المساحات البيضاء والمجتمع الغني والوظائف الأخرى بايثون لغة برمجة أسهل للمبتدئين للتعلم. سمة أخرى مثيرة لبايثون هي سهولة القراءة. يصعب قراءة الكود، خاصة إذا لم تكن خبيرًا. ومع ذلك، مع فهم متوسط لبايثون، يمكنك بسهولة قراءة الكود وتحديد وظائفه. تمنحك هذه اللغة الفرصة للقراءة وفك التشفير دون أن تكون خبيرًا في المجال. لا توفر لك معظم لغات البرمجة هذه الفرصة. تم تطوير بايثون حول المفاهيم والأفكار، والتي هي أبسط ولديها عدد أقل من الأسطر من اللغات الأخرى. في المساحة البيضاء، يضيف بايثون أيضًا ألعابه عند استخدام مسافة بادئة للمساحة البيضاء. عادةً ما تكون المسافة البادئة مطلوبة للأقواس المتعرجة والأقواس الفاصلة لأنها شائعة في لغة C. وهي ضرورية لتحديد نقاط البداية والنهاية لكتل التعليمات البرمجية المختلفة. تبدو وكأنها جملة وقد تصبح فوضوية للغاية. من ناحية أخرى، لا توجد أقواس متعرجة في اللغة. سترى المسافة البادئة بدلاً من الأقواس المتعرجة التي تجمع التعليمات البرمجية في برمجة Python. تتمثل مهمة المسافة البادئة الفارغة في جعل التعليمات البرمجية سهلة القراءة والفهم والصيانة والتغيير. كما أنها تسهل على القراء تحديد بنية أي برنامج. لا شك أن القدرة على تحديد الهياكل مهمة للبرمجة الناجحة.
لماذا البايثون وعلم البيانات متوافقان جدًا؟
يحتاج علم البيانات إلى استخراج معلومات قيمة من عدد كبير من السجلات والبيانات والإحصاءات. غالبًا ما تكون هذه البيانات الخام غير مرتبة ويصعب ربطها بدقة ذات مغزى. من الناحية الفنية، يمكن للتعلم الآلي إنشاء ارتباط بين مجموعة من البيانات المقارنة، لكنه يتطلب مجموعة واسعة من الوظائف والمعنى الحرفي. هذا هو المكان الذي يصبح فيه Python مفيدًا للغاية. يلبي الاحتياجات من خلال أن يصبح لغة برمجة متعددة الأغراض. يسمح لك Python بتطوير إخراج CSV مصمم لقراءة البيانات بسلاسة في جدول بيانات. حاليًا، يوجد أكثر من 70000 مكتبة في فهرس حزم Python. ومن المتوقع أن يستمر هذا الرقم في النمو. مرة أخرى، يوفر Python مجموعة متنوعة من المكتبات لعلم البيانات. الآن، إذا قمت بالبحث البسيط في Google عن أفضل 10 قواعد بيانات Python، فستفاجأ برؤية قائمة كبيرة منها. وفقًا للدراسة، فإن مكتبة تحليل البيانات الأكثر شهرة هي panas، وهي مكتبة مفتوحة المصدر. يطلق عليها تطبيق عالي الأداء، واستخدام بيانات تحليل Python هو مهمة سلسة وبسيطة للغاية. بغض النظر عن ما تحاول تحقيقه باستخدام هذه اللغة: سواء كان ذلك تحديد مواصفات أو تحليل سببي تنبؤي، يمكنك التأكد من أنها تحتوي على مجموعة مثالية من الأدوات لأداء مجموعة متنوعة من المهام القوية. ونتيجة لذلك، يفضل علماء البيانات استخدام بايثون كلغة برمجة.
بايثون في عام 2023
ستظل المهارات غير المحددة في بايثون مطلوبة بشدة ومن المتوقع أن تنمو في عام 2023. بالنظر إلى مؤشر TIOBE، من السهل أن نستنتج أن المزيد من الشركات ستتبنى بايثون، مما سيقود في النهاية الطلب على خبرة ومهارات بايثون. لذلك، إذا كنت تفكر في استكشاف البرمجة، فمن المستحسن بشدة أن تبدأ بهذه اللغة البرمجية. ليس عليك أن تكون مبرمجًا لتعلمها. يمكن أن يساعدك فهم بايثون في مجالات أخرى. يمكنك أيضًا استخدامه في تقنيات أخرى، مثل علم البيانات وأمن المعلومات والتعلم الآلي. كما تبنت المؤسسات الأكاديمية بايثون واستخدمتها على نطاق واسع. تمتلك العديد من المؤسسات مكتباتها الشخصية، مثل الوظائف الإضافية للكود، والتي توفر وظائف لا تحتاج إلى ترميز من الصفر.
لماذا تعتبر بايثون أفضل لغة برمجة؟
على مر السنين، أصبحت لغة بايثون خيارًا أفضل للغات البرمجة البسيطة، وخاصة من وجهة نظر بناء الجملة. بالإضافة إلى ذلك، لديها مجتمع نشط للغاية، مع عدد كبير من الموارد والمكتبات. وهذا يعني أن المحترفين لديهم منصة برمجة مثالية للاستخدام مع التقنيات الناشئة مثل علم البيانات والتعلم الآلي. لا ينبغي تلبية متطلبات البرمجة المعقدة عند استخدام تطبيقات علم البيانات. كل ما تحتاجه هو لغة برمجة، مثل بايثون، لأداء مهامك دون ضغوط. تعد لغة روبي أيضًا خيارًا ممتازًا للغات البرمجة لأداء مهام مثل استباق البيانات وتنظيف البيانات ومسؤوليات معالجة البيانات المسبقة الأخرى.
ومع ذلك، لا يحتوي على العديد من وظائف مكتبة التعلم الآلي مثل Python. تمنح هذه الخاصية Python مزايا كبيرة في التعلم الآلي وعلوم البيانات. يمكن أن يساعد Python أيضًا المطورين في تصميم البرامج وتشغيل النماذج الأولية، وبالتالي تسريع عملية التطوير. أحد الأسباب الرئيسية لاختيار علماء البيانات المبتدئين للغة هو سهولة الاستخدام. يُقال إن حوالي 48 في المائة من علماء البيانات الذين لديهم أقل من خمس سنوات من الخبرة العملية يسردون Python كلغة برمجة مفضلة. ومن المثير للاهتمام أنه مع تحسن مستوى الخبرة، يتغير الاختيار المفضل لأن مهمة التحليل تحتاج إلى استخدام مجموعة أوسع من اللغات في هذه المرحلة. ولكن هناك شيء واحد مؤكد؛ أصبح Python الخيار الأفضل لعلماء البيانات المبتدئين. ستكون الفكرة النهائية عامًا رائعًا للمحترفين الذين لديهم مهارات لغة برمجة Python. ويرجع هذا بشكل أساسي إلى أن تكنولوجيا المعلومات والعديد من المنظمات في الصناعات الأخرى تحول تركيزها إليها. وهذا يعني أن هناك طلبًا كبيرًا على الأفراد الذين لديهم مهارات Python. يعد اتخاذ خطوات لتعلم لغة البرمجة في هذه المرحلة قرارًا جيدًا لأنه سيوفر لك فرصًا صناعية أفضل. لا يزال Python في مرحلة التطوير، مما يعني أنه سيتم تحديثه بانتظام. لذلك، يعد تعلم علم البيانات تجربة مفيدة، لأن التعلم الآلي والبيانات الضخمة أصبحا أكثر وأكثر شعبية بين الحكومات والشركات، مما يعني أن الطلب على محترفي بايثون على وشك النمو على مستوى أسي.
