Python ידועה כשפה המאפשרת לכתוב מעט מאוד שורות קוד כדי להריץ אפליקציה או תהליך כלשהו.
בשנים אחרונות אנחנו רואים יותר ויותר ביקוש לעבודה עם נתונים באמצעות השפה.
וזאת בשל היכולות שלה לתת מענה ופתרון כשמדובר במניפולציה על נתונים.
זוהי שפה קלה ללמידה, שפה שאין לה מגבלה כלשהי בעיבוד הנתונים, שימושית בכל פלטפורמה, ועל גבי כל מערכת הפעלה.
החיסרון של השפה די מוכר בתעשייה והוא האיטיות ורמת ביצועים נמוכה לעומת שפות אחרות.
בשילוב עם פלטפורמה Anaconda השפה התגברה על החיסרון, והפכה למהירה יותר ובעלת ביצועים גבוהים יותר.
היום יש שימוש נרחב בעבודה עם נתונים, ניתן לומר ששילוב של שפת SQL ופיתיון מביא אתכם למציאת פתרון כמעט ל-99% מבעיות אנליטיות שיעלו.
אז, קיבלתם החלטה לעבוד עם פייתון בניתוח נתונים, אבל אין לכם ידע מקדים בשפה זו. נשאלת השאלה- מאיפה להתחיל ?
להלן מספר המלצות למי שמתחיל ללמוד פייתון:
- למדו מטעויות של אחרים – לפני שמתחילים ללמוד פייתון, רבים חושבים שחייבים לדעת את השפה ברמה מאוד גבוהה כדי בכלל להשתמש בה למטרה כלשהי. אנשים לומדים פייתון בכל מיני צורות.
- לימוד השפה יכול לקחת חודשים – בסופו של דבר הקורס צריך להכשיר אתכם לשימוש עתידי עם שפת התכנות.
- התעלמו ממקורות מידע או למידה הפונים לקהל הרחב – ישנם המון מקורות מידע בנושא תכנות פייתון כמו ספרים, אתרים וקורסים. שימו לב כי קורסים אלו לא ממוקדים מטרה סופית שהיא לימודי פייתון ונתונים. אז לפני קריאה ולימוד ממושכים, בחרו טוב את מקור הידע, התקינו את הסביבה בה מקודדים ולמדו איך לעבוד איתו. Python notebook – Jupyter העורך הפופולרי ביותר היום לעבודה עם פייתון.
- מסלול לימודים – התחילו כמה קורסים קצרים, השלימו את כל התרגולים שיש בקורסים אלה, תשקיעו מזמנכם כמה שעות בכל יום לפחות – התרגול הוא חלק החשוב ביותר שכן כך תיישמו את הידע שתקבלו.
בשלב הבא עסקו בידע על שימוש בעורך או הסביבה Jupyter לדוגמה.
בשלב האחרון אתם כבר מוכנים להתחיל ללמוד את החבילות הרלוונטיות לעבודה עם נתונים.
מהן החבילות לעבודה עם פייתון?
ההמלצה שלנו היא לא ללמוד את כל החבילות במקביל, כל חבילה בעלת קונספט שונה, וזה לחלוטין לא פשוט לעבור מאחד לשני ולהבין לעומק מהות של כל אחד.
ישנן חבילות למידה לפי רמת התקדמות – חבילת לימודים בסיסית כמו NumPy שהיא נועדה להריץ קוד פייתון בשילוב חישובים מדעים ומתטיים כבדים.
בנוסף הבנה טובה של NumPy תעזור לכם להשתמש בכלי הבא – Pandas – ביעילות גבוהה.
Scipy היא חבילה משלימה ל NumPy מטרתה של החבילה היא לעבוד עם פונקציות שה- NumPy מכילה והיא מספקת תבניות מספריות נוספות שמאוד נוחות למשתמש וגם יעילות בביצועים.
החלפה מששת גם לאופטימיזציה ואיטנגראציה של נתונים.
Pandas זוהי חבילה להדמיית נתונים, המאפשרת לבנות גרפים, תרשימים ועוד אלמנטים גרפיים. החבילה תומכת ב- GUI של כל מערכות ההפעלה ובנוסף מאפשרת לייצא את התוצר הסופי לסוגי קבצים שונים.
אז לסיכום, התחילו מתכנות בסיסי בפייתון, לאחר מכן למדו את החבילות שציינו קודם לכן, רצוי בסדר שרשמנו, ואז תתחילו להריץ פרויקטים קטנים להטמעת הידע.
המאמר נכתב באדיבות האתר
https://www.naya-college.co.il/
