۲۹
مرداد
Jupyter ، به عنوان یک نوت بوک محاسباتی شناخته می شود، یکی از ابزارهای متن باز(open-source) علوم داده است که در سال 2014 از پروژه پایتون متولد شد و از آن زمان به دلیل امکان ترکیب کد نرم افزار، پشتیبانی از محاسبات علمی در همه برنامه ها به شهرت رسید. زبان هایی مانند Python ، Julia ، R و Fortran ، در میان ده ها زبان دیگر (به طور دقیق بیش از 40 زبان).
در دنیای امروز، پایتون (Python) به زبان مورد علاقه دانشمندان داده تبدیل شده است. این دانشمندان ترجیح می‌دهند که از زبان پایتون برای تجزیه و تحلیل، تجسم و یادگیری ماشینی داده‌ها استفاده کنند.
اگر می‌خواهید که از زبان برنامه نویسی پایتون برای بهبود عملیات شناسایی داده‌ها در پروژه‌های علمی خود استفاده کنید، توصیه ما به شما این است که این دوره آموزشی کاربردی را از دست ندهید.
دانش داده برای افرادی که به استخراج، دستکاری و تولید دیدگاه و فهم از داده های بزرگ(Big Data) علاقه مند هستند، به شغلی بسیار پر سود تبدیل شده است. برای استفاده کامل از توان و قدرت علم داده، دانشمندان اغلب نیاز به کسب مهارت در پایگاه داده، ابزارهای برنامه نویسی آماری و مجسم سازی آنلاین داده ها دارند.
شرکت ها برای تقویت فرایندهای تجزیه و تحلیل خود، ساخت یک استراتژی مبتنی بر محاسبات که ارزیابی های آنها را تقویت کند و جهت به دست آوردن فهم و بینش دقیق از داده های خود به دانشمندان داده احتیاج دارند و این موجب می شود که ابزارهای علوم داده طراحی و مورد استفاده قرار گیرند. البته ابزارهای زیادی در این زمینه وجود دارند و انتخاب ابزارهای خوب کار ساده ای نیست و می تواند وقت گیر و اغلب گیج کننده باشد. همچنین دانشمندان داده در حوزه های مختلفی از قبیل دانشگاه ها گرفته تا شرکت های فناوری اطلاعات، به کار گرفته می شوند.