أهم لغات البرمجة في تحليل البيانات وعلم البيانات
لغات برمجة
يعد علم البيانات و تحليل البيانات من المجالات العلمية والتكنولوجية الثورية التي تنمو بسرعة في السنوات الأخيرة. حيث أصبح من الضروري لأصحاب الأعمال والمؤسسات الاستفادة من البيانات الضخمة لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين الأداء.
علم البيانات وتحليل البيانات هما مجالان حيويان يعتمدان بشكل كبير على البرمجة للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات واستخلاص الأنماط والتوجهات منها. وهناك العديد من لغات البرمجة التي تستخدم في هذا المجال، ولكن في هذا المقال سنركز على ثلاث لغات برمجة مهمة جدًا في علم البيانات وتحليل البيانات وهي Python وR وSQL.
{tocify} {$title=ستقرأ في هذا المقال}ولكي تكون قادرًا على العمل في مجال علم البيانات وتحليل البيانات، تحتاج إلى تعلم لغات البرمجة التي تُستخدم في هذا المجال.
في هذا المقال، سنتحدث عن أهم لغات برمجة في علم البيانات وتحليل البيانات، وهي:
لغة بايثون Python
تعتبر بايثون Python واحدة من أكثر لغات البرمجة شعبية في مجال علم البيانات وتحليل البيانات. فهي لغة برمجة سهلة التعلم واستخدامها، وتوفر مجموعة واسعة من المكتبات والأدوات التي تجعلها مثالية لمعالجة البيانات وتحليلها.
وفقًا لاستطلاع Kaggle لعلوم البيانات والتعلم الآلي لعام 2019، أفاد ¾ من أكثر من 10000 مشارك حول العالم أنهم يستخدمون لغة Python بانتظام. ذكرت شركة Glassdoor أنه في عام 2019، ضمت أكثر من 75% من وظائف علوم البيانات المدرجة لغة Python في التوصيف الوظيفي الخاص بها.
أثبتت العديد من الدراسات الاستقصائية المختلفة التي تم إجراؤها خلال العام الماضي أن أكثر من 80٪ من متخصصي البيانات أو محللي البيانات يستخدمون لغة بايثون في جميع أنحاء العالم.
وعليه، فإن لغة البايثون Python تعد مفيدة بل ومهمة في العديد من المجالات بما في ذلك علم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطوير الويب وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، مثل Raspberry Pi. وكبرى الشركات العالمية تستخدم لغة Python بشكل واسع ومن أهمها: IBM، وWikipedia، وGoogle، وYahoo!، وCERN، وNASA، وFacebook، وAmazon، وInstagram، وSpotify، وReddit.
ففي علم البيانات، يمكنك استخدام مكتبات الحوسبة العلمية الخاصة بـ Python مثل Pandas وNumPy وSciPy وMatplotlib لاجراء تحليلات للبيانات وانشاء رسومات بيانية مميزة ومتقدمة.
أمثلة لاستخدامات لغة بايثون Python في تحليل البيانات
لغة Python تستخدم على نطاق واسع في علم البيانات بسبب مرونتها وتوفرها لمجموعة كبيرة من المكتبات والأدوات المتخصصة. إليك بعض الأمثلة العملية لاستخدام لغة Python في علم البيانات:
- استخراج وجمع البيانات: يمكن استخدام لغة بايثون Python لجمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وصفحات الويب من خلال Web scraping وأجهزة الاستشعار والعديد من المصادر الأخرى.
- تنظيف وتحليل البيانات: يستخدم Python ومكتبتي Pandas وNumPy لتنظيف وتحليل البيانات. يمكن استخدامها لإزالة القيم المفقودة، وتحويل الأعمدة، وتجميع البيانات، وحساب الإحصائيات الأساسية، وتطبيق تحليلات متقدمة على البيانات.
- تصور البيانات Data Visualization: يستخدم Python ومكتبتي Matplotlib وSeaborn لإنشاء الرسوم البيانية والتصور البياني. يمكن استخدامها لإنشاء رسوم بيانية مثل الرسوم الخطية، والرسوم الدائرية، والرسوم الشريطية، والرسوم الحبيبية، والرسوم الثلاثية الأبعاد، والرسوم التفاعلية.
- تعلم الآلة والتعلم العميق: يوفر Python ومكتبة Scikit-learn ومكتبتي TensorFlow وKeras أدوات قوية لتنفيذ تقنيات تعلم الآلة والتعلم العميق. يمكن استخدامها لتطبيق النماذج التعليمية، وتدريبها، وتقييمها، وتطبيقها في مجالات مثل التصنيف، والتجميع، والتنبؤ.
- استكشاف البيانات وتحليلها: يمكن استخدام Python ومكتبة Jupyter Notebook لاستكشاف البيانات وتحليلها بشكل تفاعلي. يمكنك إنشاء وثائق تفاعلية تجمع بين الرمز والنص والرسوم البيانية والنتائج، مما يسهل فهم وتوثيق العمليات التحليلية.
- معالجة اللغة الطبيعية: Python يوفر مكتبات مثل NLTK وSpaCy وTextBlob التي تستخدم لمعالجة اللغة الطبيعية. يمكن استخدامها لتنظيف النصوص، وتحليلها، وتصنيفها، واستخراج المعلومات منها.
هذه فقط بعض الأمثلة العملية لاستخدام لغة Python في علم البيانات. يمكن استخدام Python في العديد من المجالات الأخرى مثل إدارة البيانات الكبيرة، والتعامل مع الصور والفيديو، وتحليل الشبكات الاجتماعية، والتحليل الزمني، والتجارة الإلكترونية، وغيرها.
بفضل شعبية Python في مجال علم البيانات، يمكن العثور بسهولة على مجتمعات نشطة عبر الإنترنت ومصادر تعليمية ودورات تدريبية تهتم بتطوير مهارات علم البيانات باستخدام Python.
أهم المكتبات المتخصصة في علم و تحليل البيانات في لغة بايثون Python
هناك العديد من المكتبات المتخصصة في علم البيانات وتحليل البيانات في لغة Python. إليك بعض المكتبات الشهيرة والمهمة:
- NumPy: مكتبة أساسية للحوسبة العلمية في Python. توفر NumPy هياكل بيانات فعالة مثل المصفوفات والتوابع الرياضية والعمليات العناصرية، وتسهل عمليات المعالجة الرقمية والعمليات العلمية الأخرى.
- Pandas: مكتبة قوية لتحليل البيانات والتلاعب بها. توفر Pandas هياكل بيانات مرنة مثل سلاسل الزمن وإطارات البيانات (DataFrames)، وتسهل التلاعب بالبيانات وتحليلها وتنظيفها.
- Matplotlib: مكتبة لإنشاء الرسوم البيانية والبصرية. توفر Matplotlib أدوات لإنشاء مجموعة واسعة من الرسوم البيانية مثل المخططات الخطية والشريطية والإشعاعية والمخططات ثلاثية الأبعاد.
- Seaborn: مكتبة لإنشاء الرسوم البيانية المتقدمة والجميلة. تعتمد Seaborn على Matplotlib وتوفر واجهة برمجة تطبيقات (API) أكثر سهولة لإنشاء رسوم بيانية إحصائية متقدمة مثل الرسوم الشريطية والرسوم البيانية الحرارية والرسوم البيانية ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد.
- scikit-learn: مكتبة للتعلم الآلي والتعلم الإحصائي. توفر scikit-learn مجموعة واسعة من الخوارزميات والأدوات للتصنيف والتجميع والتحقق من النماذج والتحليل الإحصائي.
- TensorFlow و Keras: مكتبتان للتعلم العميق وبناء الشبكات العصبية. توفر TensorFlow و Keras واجهة لبناء وتدريب الشبكات العصبية وتطبيقها على مجموعة متنوعة من المشكلات في علم البيانات والذكاء الاصطناعي.
- StatsModels: مكتبة للتحليل الإحصائي. توفر StatsModels نماذج إحصائية وأدوات لتنفيذ الاختبارات الإحصائية والتحليل الاستكشافي للبيانات.
- SciPy: مكتبة للحوسبة العلمية والإحصاء. توفر SciPy وظائف للتكامل العددي والأمثلة ومعالجة الإشارات والإحصاء وغيرها من التقنيات العلمية.
كانت هذه مجرد بعض المكتبات المتخصصة في علم البيانات وتحليل البيانات في لغة Python. فهناك المزيد من المكتبات المتاحة والمفيدة في Python، والتي يمكن استكشافها واستخدامها وفقًا لاحتياجات المشروع المحدد.
لغة R
لغة R تعتبر أيضًا لغة برمجة قوية وشائعة في علم البيانات وتحليل البيانات. تتميز R بتركيزها الكبير على الإحصاء والتحليل الاستكشافي للبيانات.
تحتوي لغة R على مجموعة واسعة من الحزم والمكتبات المتخصصة في تحليل البيانات والتعامل مع البيانات الكبيرة. بفضل هذه المكتبات، يمكن للمستخدمين تنفيذ مجموعة متنوعة من التحليلات الإحصائية المعقدة وإنشاء تصورات بيانية متقدمة.
يعتمد الإحصائيون وعلماء الرياضيات ومتخصصي التنقيب عن البيانات Data Mining وتحليل البيانات Data Analysis بشكل أساسي على لغة R لتطوير البرامج الإحصائية و الرسوم البيانية Data Visualization و تحليل البيانات. حيث تُسهّل بنية لغة R Language الموجهة نحو المصفوفة الترجمة من الرياضيات والإحصاء إلى التعليمات البرمجية للمتعلمين الذين ليس لديهم خلفية برمجية أو لديهم خبرة بسيطة في البرمجة.
أصبحت لغة R أكبر مستودع في العالم في علم البيانات والإحصاء. حيث تمتلك لغة R أكثر من 15000 حزمة متاحة، والتي يمكنك من خلالها إجراء تحليلات معقدة للبيانات وانشاء رسومات بيانية متقدمة جدا.
كما أن لغة R تتمتع بمجتمع قوي ونشط من المستخدمين والمطورين في مجال علم البيانات. تتوفر العديد من المنتديات والمجتمعات والمدونات التي توفر المساعدة والدعم والموارد التعليمية للمستخدمين الجدد والمتقدمين على حد سواء.
أمثلة لاستخدامات لغة R في تحليل البيانات
لغة R هي لغة برمجة وبيئة تحليلية شائعة جدًا في علم البيانات. إليك بعض الأمثلة العملية لاستخدام لغة R في علم البيانات:
- التحليل الاستكشافي والتصور البياني Data Visualization: يوفر R مكتبات قوية لإجراء التحليل الاستكشافي للبيانات وإنشاء تصور بياني. يمكنك استخدام R لتوليد الرسوم البيانية المتنوعة مثل الرسوم البيانية الشريطية والرسوم البيانية الدائرية والرسوم البيانية اللوحية وغيرها لتصور البيانات وفهمها.
- الإحصاء الوصفي والاستدلال الإحصائي: يمكن استخدام R لتنفيذ التحليل الإحصائي الوصفي للبيانات مثل حساب المتوسطات والانحرافات المعيارية والترددات والانحرافات المعيارية وغيرها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام R لإجراء الاستدلال الإحصائي بما في ذلك الاختبارات الفرضية وتحليل التباين وتحليل الانحدار وغيرها.
- الإحتمالات والتحليل التنبؤي: يمكن استخدام R لتطوير وتنفيذ نماذج التنبؤ والتحليل التنبؤي. يوفر R مكتبات قوية لتنفيذ تقنيات التعلم الآلي والتنبؤ مثل التعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية والتحليل العاملي وغيرها.
- تحليل الفجوات الزمنية: إذا كانت لديك بيانات زمنية تحتوي على فجوات أو قيم مفقودة، يمكنك استخدام حزم مثل "imputeTS" و "mice" لتعويض القيم المفقودة وتحليل الفجوات الزمنية في البيانات.
- تحليل السلاسل الزمنية: يمكنك استخدام بعض المكتبات والحزم مثل "stats" و "forecast" لتنفيذ تحليل السلاسل الزمنية في R. يمكنك تطبيق تقنيات مثل التحليل الطيفي وتنبؤ السلاسل الزمنية وتحليل الانحدار الزمني وتقدير الموديلات الزمنية.
- معالجة البيانات وتحليلها: يمكن استخدام R لتنفيذ عمليات إعداد البيانات وتحليلها. يوفر R مجموعة واسعة من الوظائف والمكتبات لتحميل البيانات وتنظيفها وتحويلها وتجهيزها للتحليل. يمكنك استخدام R للتعامل مع مصادر متعددة للبيانات مثل ملفات CSV وقواعد البيانات ومصادر البيانات عبر الإنترنت.
- تصميم النماذج الإحصائية المخصصة: يمكنك استخدام R لتصميم نماذج إحصائية مخصصة تلبي احتياجاتك الخاصة. يوفر R مرونة كبيرة في برمجة النماذج الإحصائية وتنفيذها وتقييمها.
- استخراج البيانات من الويب Web scraping: يمكنك استخدام لغة R في عملية استخراج البيانات من الويب عن طريق تقنية تسمى "Web scraping". حيث تتيح لك R الوصول إلى محتوى الصفحات على الويب واستخلاص البيانات منها.
كانت هذه مجرد بعض الأمثلة العملية لاستخدام لغة R في علم البيانات. يعتمد استخدام R على الوظائف المحددة التي تحتاجها والمشروع أو التحليل البياني الالذي تعمل عليه.
أهم المكتبات المتخصصة في علم وتحليل البيانات في لغة R
لغة R توفر مجموعة واسعة من المكتبات المتخصصة في علم البيانات وتحليل البيانات. إليك بعض المكتبات الشهيرة والمهمة في R:
- ggplot2: مكتبة قوية لإنشاء التصورات البيانية والرسوم البيانية المتقدمة. توفر ggplot2 طرقًا سهلة لإنشاء الرسوم البيانية الاستكشافية والتصورات المتقدمة مثل الرسوم العصبية والرسوم البيانية الإحصائية.
- dplyr: مكتبة لمعالجة البيانات وتحليلها. توفر dplyr وظائف مرنة لتحديد البيانات وتصفيتها وتجميعها وتحويلها بطرق سهلة الاستخدام وفعالة من حيث الأداء.
- tidyr: مكتبة لتنسيق وتنظيم البيانات. توفر tidyr وظائف لتحويل البيانات بين تنسيقات مختلفة مثل التجانب الطويلة والواسعة، وتنظيف البيانات، ومعالجة القيم المفقودة.
- caret: مكتبة لبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي. توفر caret واجهة موحدة لتطبيق مجموعة واسعة من تقنيات التعلم الآلي مثل الاستنتاج العشوائي الغابات والتعلم بالتدريج.
- randomForest: مكتبة لبناء نماذج الغابات العشوائية. توفر randomForest أدوات للتنبؤ والتصنيف والتجميع باستخدام تقنية الغابات العشوائية.
- glmnet: مكتبة للتحليل الاحصائي وتطبيق نماذج التحليل اللوجستي والتحليل الخطي المتقدم. توفر glmnet طرقًا فعالة لاختيار المتغيرات وتنظيم النماذج.
- ROCR: مكتبة لتقييم أداء نماذج التصنيف. توفر ROCR أدوات لحساب المقاييس الاحصائية ورسم الرسوم البيانية لتقييم أداء نماذج التصنيف.
هذه مجرد بعض المكتبات المتخصصة في علم البيانات وتحليل البيانات في لغة R. هناك مجموعة أخرى كبيرة من المكتبات المفيدة والمتاحة في R، والتي يمكن استكشافها واستخدامها وفقًا لاحتياجاتالمشروع المحدد.
لغة SQL
لغة SQL (Structured Query Language) تعتبر لغة قاعدة البيانات الرئيسية في علم البيانات وتحليل البيانات. تستخدم SQL للتعامل مع قواعد البيانات واستخراج البيانات وتحليلها.
من أهم مزايا لغة SQL في علم البيانات مايلي:
- استعلام و جلب البيانات: تسمح لغة SQL بكتابة استعلامات لجلب البيانات واستخراجها من قواعد البيانات. يمكن استخدام SQL للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات وتحديد البيانات المطلوبة وتحليلها بطرق مختلفة.
- تحليل البيانات: يمكن استخدام SQL لتنفيذ عمليات تحليل البيانات المختلفة مثل الفرز والتجميع والتجزئة والمجموعات والوظائف الاحصائية. يمكن استخدام SQL للعثور على النماذج والاتجاهات والإحصاءات الرئيسية في مجموعة البيانات.
- إدارة البيانات: توفر SQL أوامر لإنشاء وتعديل وحذف جداول البيانات وتعريف العلاقات بينها. يمكن استخدام SQL لإدارة قواعد البيانات بشكل عام، بما في ذلك إضافة وتحديث وحذف البيانات.
- دمج البيانات والتعامل مع العلاقات: يمكن استخدام SQL للدمج بين جداول البيانات المختلفة باستخدام عملية الانضمام (JOIN)، مما يتيح القدرة على استعلام وتحليل البيانات من عدة جداول في وقت واحد. يسمح الانضمام بالتعامل مع العلاقات بين البيانات والاستفادة منها في التحليل.
- البحث والفرز: يمكن استخدام SQL للبحث عن بيانات محددة بناءً على شروط معينة. يمكنك بناء استعلامات SQL لتصفية البيانات واسترجاع مجموعة محددة من السجلات التي تلبي معايير البحث الخاصة بك.
- الاستعلامات المتقدمة: تتيح لغة SQL استعلامات متقدمة مثل الاستعلامات التجزئة (AGGREGATE) والاستعلامات التحويلية (PIVOT/UNPIVOT) والاستعلامات الانتقائية (CASE). هذه الاستعلامات توفر مرونة أكبر في استعلام وتحليل البيانات وتمكن من استخراج المعلومات الأكثر تفصيلاً وتحليلها بشكل أفضل.
- الاحتمالات والإحصاء: يمكن استخدام SQL لتنفيذ عمليات الاحتمالات والإحصاء مثل حساب الاحتمالات والتوزيعات واختبار الفرضيات الإحصائية وغيرها على قواعد البيانات من خلال لغة SQL.
توفر SQL مجموعة كبيرة من الأوامر لاستعلام وتحليل البيانات. يمكن استخدام SQL للتجميع والفرز والتصفية والانضمام والتحويلات البيانية والعديد من العمليات الأخرى لاستعادة المعلومات المطلوبة من قواعد البيانات.
بفضل شيفرة SQL القياسية، يمكن استخدام SQL مع مختلف أنواع قواعد البيانات مثل MySQL وPostgreSQL وOracle وغيرها. هذا يتيح للمحللين وعلماء البيانات العمل مع مصادر بيانات مختلفة بكفاءة.
يمكن استخدام SQL أيضًا في إنشاء وإدارة قواعد بيانات متقدمة وتصميم الجداول وتعديلها وإدخال البيانات وتحديثها وحذفها.
الخلاصة: البرمجة وعلم البيانات
تعد لغات البرمجة Python، وR، وSQL من أهم لغات البرمجة في مجال علم البيانات وتحليل البيانات. حيث توفر هذه اللغات مجموعة واسعة من الميزات والإمكانيات التي يمكن استخدامها في معالجة البيانات وتحليلها.
هذه الثلاث من لغات برمجة مهمة في علم البيانات وتحليل البيانات. تختلف مزايا كل لغة وفقًا لاحتياجات ومتطلبات المشروع، ومهارات الفريق، ونوع البيانات المُعالَجة. بذا من المفيد أن يكون لدى المحللين وعلماء البيانات معرفة بأكثر من لغة برمجة لتمكينهم من العمل بفاعلية وتحقيق أهدافهم في علم البيانات وتحليل البيانات.
وإذا كنت مهتمًا بتعلم علم البيانات وتحليل البيانات، فأنت بحاجة إلى تعلم إحدى هذه اللغات على الأقل.
ختاما، إذا كان لديك استفسار أو تعليق أو مشاركة وإضافة حول ما ذكر أعلاه، فلا تبخل بمشاركته في التعليقات أدناه.
