در ادامه معرفی ابزارهای مورد استفاده در حوزه علوم داده، یکی از بهترین ابزارها و زبان های برنامه نویسی مطرح در این حوزه را معرفی می کنیم:
2.پایتون(Python)
پایتون در درجه اول به عنوان یک زبان برنامه نویسی توسعه یافته است. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی «شیءگرا» (Object-oriented) و «سطح بالا» (High-Level) محسوب می‌شود. این زبان برنامه‌نویسی، جزء زبان‌هایی است که به جای استفاده از «کامپایلر»(Compiler) برای اجرای دستورات، از «مفسر»(Interpreter) استفاده می‌کنند. زبان برنامه‌نویسی پایتون، یک «زبان پویا»(Dynamic Typed) محسوب می‌شود؛ یعنی نوع‌داده‌ای متغیرها در زمان اجرا و به‌طور خودکار توسط مفسر پایتون مشخص می‌شود.
ساختارهای داده‌ای در زبان پایتون، به شکل «سطح بالا» (High-Level) تعریف شده‌اند و ترکیب آنها با باویژگی‌هایی نظیر «مقیدسازی یا نسبت‌دهی پویا» (Dynamic Binding) و ویژگی پویا بودن پایتون در تعیین نوع داده‌ای متغیرها، زبان پایتون را به یک زبان و پلتفرم برنامه‌نویسی ایده‌آل جهت «توسعه سریع برنامه‌های کاربردی» (Rapid Application Development) تبدیل کرده است.
در هنگام طراحی زبان پایتون، تاکید بسیار زیادی روی «خوانایی»(Readability) این زبان شده است؛ همین ویژگی سبب شده است تا هزینه «نگه‌داری»(Maintenance) برنامه‌های نوشته شده به زبان پایتون به شکل قابل توجهی کاهش پیدا کند.
زبان پایتون از «ماژول‌ها»(Modules) و «بسته‌های برنامه‌نویسی»(Packages) پشتیبانی می‌کند. در نتیجه، قابلیت «پیمانه‌ای بودن»(Modularity) و «استفاده مجدد»(Reuse) کدهای پایتون و یک برنامه نوشته شده به زبان پایتون، به شدت افزایش می‌یابد. مفسر پایتون و کتابخانه استاندارد گسترده این زبان برنامه‌نویسی، در قالب «کدهای منبع یا باینری» (Source Code or Binary) و به شکل کاملا رایگان، جهت برنامه‌نویسی در پلتفرم‌های مختلف در اختیار عموم قرار گرفته شده‌اند.
این زبان طیف وسیعی از کتابخانه ها را برای برنامه نویسان و دانشمندان علوم داده ارائه می کند همانند seaborn یا TensorFlow. اما محبوبیت آن در علم داده نیز به امکان تمیز کردن، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها بستگی دارد، دقیقاً مانند زبان R. البته این دو زبان دارای اختلافاتی هستند و در نهایت این کاربر است که باید تصمیم بگیرد که کدام یک برای کار با داده مناسب تر است. پایتون به عنوان یکی از برجسته ترین ابزارهای علوم داده در این زمینه ظاهر شده است.
در حقیقت ، ابزارهای متعددی وجود دارد که با پایتون ساخته شده اند یا به آن متصل شده اند، از جمله SciPy ، Dask ، HPAT و Cython و موارد دیگر که این موجب شده تا این زبان برنامه نویسی را در میان گزینه های برتر دانشمندان علوم داده های قرار گیرد و افراد زیادی دوست دارند تا در این زمینه رشد کنند.
این حوزه یعنی علوم داده با پایتون دوستی دیرینه ای دارد زیرا دانشمندان معمولاً به دنبال ابزاری هستند که بتواند یک تجربه برنامه نویسی ساده و بدون دردسر و پیچیدگی های احتمالی را برای آنها فراهم کند. این یک زبان برنامه نویسی عمومی است که توسط 55٪ دانشمندان علوم داده با کمتر از 5 سال سابقه کار در این زمینه ترجیح داده می شود و این به تنهایی تأیید کنندهاین است که پایتون یکی از برترین نرم افزارهای علوم داده در لیست ما است.
در همین راستا شاخص TIOBE تایید می کند که محبوبیت پایتون در حال افزایش است. این زبان توانسته در پنج سال متوالی بین سال های ۲۰۱۱ تا ۲۰۱۶ جایگاه اول محبوب ترین زبان برنامه نویسی جهان را کسب کند. در واقع، پایتون به عنوان یکی از 3 زبان محبوب در سال 2020 اعلام شد و مطمئناً در آینده نیز رشد خواهد کرد.
مزایای کلیدی پایتون چیست؟
سادگی استفاده و یادگیری زبان پایتون
پشتیبانی و استفاده گسترده از زبان پایتون
طیف گسترده ای از کتابخانه ها را ارائه می دهد.
با ابزارهای متعدد دیگری در ارتباط است.
برای تمیز کردن، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود.
تقریباً نیمی از دانشمندان علوم داده در جهان از پایتون بعنوان مهمترین ابزار خود استفاده می کنند.
موارد استفاده از پایتون چیست؟
برنامه‌نویسی عمومی کاربردی با پایتون
علم داده و یادگیری ماشین با پایتون
سرویس‌های تحت وب و واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی RESTful در پایتون
