שוקלים להכנס לתחום הדאטה? הנה 5 הסיבות הכי חשובות למה כדאי לכם ללמוד פייתון

עד לפני עשור פייתון לא נחשבה בכלל לכלי משמעותי בארגז הכלים של אנשי נתונים, בטח לא כלי הכרחי שאי אפשר בלעדיו. אבל תוך כמה שנים פייתון הפכה לשפת התכנות הפופולרית ביותר עבור אנליסטים, מדעני נתונים ו-Data engineers (בין היתר) כאשר בכל שנה היא שוברת את השיא שקבעה בשנה הקודמת.

זה לא מקרי, לפייתון יש מעלות רבות והיא נחשבת כיום לכלי חשוב ומרכזי שאנשי דאטה פשוט לא יכולים להרשות לעצמם לוותר עליו.

חמש סיבות מרכזיות למה כדאי לכם ללמוד פייתון אם אתם רוצים להכנס לתחום הדאטה:

1. פייתון היא שפת תכנות ידידותית למתחילים

שפת פייתון תוכננה מראש כשפה בעלת קוד פשוט וקריא במיוחד. ניקח לדוגמא את התכנית הבסיסית ביותר שקיימת, הדפסת המילים "Hello, World". בג'אווה (אחת השפות הפופולריות בעולם) התכנית הזאת נראית ככה:

classHelloWorld {

publicstaticvoidmain(String[] args) {

System.out.println("Hello, World!");

}

לעומת זאת, בפייתון, כל מה שתצטרכו לכתוב כדי להציג את צמד המילים הזה הוא:

print("Hello, World!")

גם בלי לדעת פייתון, אתם חייבים להודות שזה די ברור.

הפערים הללו רק הולכים וגדלים ככל שנכנסים יותר לעומק השפה - כותבים מעט, מקבלים הרבה.

בעזרת קומץ של שורות קוד, מתכנתי פייתון יכולים לשלוף נתונים ממסדי נתונים, לנקות ולארגן אותם, לחשב מדדים ועמודות חדשות, להזין אותם למודלים של למידת מכונה, ולשלוח את הפלטים לכל מקום שאליו הם צריכים להגיע - גיליונות אקסל, דשבורדים עסקיים ועוד.

לפתח מומחיות של ממש בפייתון זהו דבר שיכול לקחת שנים, וכמובן שיש הרבה מה ללמוד ובמה להתמקצע... אבל אם ההתמקדות שלכם היא בלימוד אבני היסוד של השפה, ובספריות הרלוונטיות לעבודה עם נתונים - זה לגמרי אפשרי להפוך לאנליסט פרודוקטיבי תוך חודשים בודדים בלבד! ואם כבר הזכרנו ספריות לניתוח נתונים…

2. לפייתון יש ספריות ניתוח נתונים מעולות

זה חשוב וקריטי ללמוד קודם כל את התחביר הבסיסי של פייתון. לאחר מכן, ניתן להשתמש ביעילות בספריות ניתוח הנתונים המדהימות של פייתון. הנה כמה מהספריות הבולטות:

Pandas

המטרה של פנדס היא לאפשר לנו לבצע עיבוד נתונים בפורמט טבלאי. אגרגציית נתונים, סינון ומיון, מיזוג נתונים ממקורות שונים, ניקוי וטיוב, יצירת עמודות מחושבות... בגדול כל מה שאפשר לעשות באקסל ו-SQL בתוספת הגמישות והכוח של פייתון.

Matplotlib

ויזואליזציית נתונים היא חלק חשוב בכל תהליך אנליזה שנבצע, בין אם מדובר בגרפים פשוטים בשלב ה-EDA או כחלק מדו"ח מסקנות שנרצה לשלוח למקבלי ההחלטות. Matplotlib אינה ספריית הויזואליזציה היחידה, אבל היא הנפוצה ביותר ומאפשרת לנו לייצר כמות מרשימה של תרשימים, גרפים וויזואליזציות בדו מימד ואפילו תלת מימד כדי להפוך את הנתונים שלנו לסיפור. היא מכילה כמות עצומה של אפשרויות להתאמה אישית של הגרפים וגם הרחבות ותתי ספריות אשר נותנות לנו אפילו אפשרויות נוספות.

Scikit-learn

ניתוח נתונים מסורתי יקח אתכם רק עד רמה מסוימת. אבל בשלב כלשהו תצטרכו לעלות רמה ולהתחיל לנתח נתונים מרובי מימדים או ליצור תחזיות. החדשות הטובות הן שלא צריך לכתוב מודלים סטטיסטיים מאפס, ואפילו לא חייבים B.A במתמטיקה. ספריות כמו Scikit-learn מאפשרות לנו להרים מודלים ללמידת מכונה כמו רגרסיה לינארית או עצי החלטה בדקות בודדות ושורות קוד בודדות. Scikit-learn דואגת לבצע את כל החישובים ברקע וחוסכת לנו את ההתעסקות עם המתמטיקה. במידה ואתם נדרשים למשימות מורכבות יותר בתחום ה-Data Science קיימות ספריות שיאפשרו לכם לבצע ניתוח שפה (NLP), עיבוד תמונה ו-וידאו, יצירת רשתות נויירונים ועוד ועוד.

אבל זה רק קצה הקרחון

לכל משימה ותחום קיימות ספריות ייעודיות, למשל ישנן גם ספריות ל- Web scarping (הורדת נתונים מדפי אינטרנט), גישה ושליפת מידע ממסדי נתונים (עם ובלי שימוש ב-SQL) ועוד ספריות רבות אחרות לייעול ואוטומציה של עבודת ניתוח הנתונים.

3. קהילת פייתון

בזכות כמות המשתמשים האדירה של פייתון, אתם אף פעם לא תהיו לבד. פייתון היא שפת התכנות הפופולרית ביותר כיום, ויותר אנשים לומדים אותה מאשר כל שפת תכנות אחרת. זה אומר שבכל בעיה שתתקלו בה, תוכלו לקבל את העזרה והתמיכה של הקהילה. יש באג בקוד? שגיאה לא ברורה? תוצאות חוזרות בפורמט לא צפוי? רוב הסיכויים שמישהו אחר כבר נתקל באותה בעיה וביקש עזרה בפורום כלשהו. הפתרון ל-99% אחוז מהבעיות שתתקלו בהן נמצא במרחק של שאלה אחת בגוגל. מניסיון.

גם אם תרצו לחקור ספרייה חדשה או להתעמק יותר בספרייה מוכרת, סביר להניח שתוכלו למצוא בקלות מדריכים טובים על הנושא (כתובים או וידאו) באחת מהקהילות הרבות העוסקות בפייתון או בניתוח נתונים (לדוגמא: KDNuggets, Towards Data Science)

4. שפת פייתון היא גמישה במיוחד

פייתון היא שפה מעולה ופופולרית לניתוח נתונים, אבל היכולות של פייתון רחבות בהרבה.

אחד ההיבטים המוערכים ביותר של שפת פייתון ככלי לאנליסטים הוא היכולת שלה לאחד כלים שונים בתהליך ניתוח הנתונים שלנו.

אין ספק שהספריות שהוזכרו למעלה מדהימות - אבל רק תתארו לעצמכם כמה זמן יכולתם לחסוך לו הייתם יכולים לכתוב שאילתות SQL, להעביר אותן למסד נתונים, לאחזר את הנתונים שלכם, לנקות אותם ולהעלות אותם לגיליון אקסל בלחיצה אחת בלבד!

פייתון יכולה לקרוא ולכתוב למסדי נתונים של SQL, קבצי טקסט, web APIs, ואפילו ליצור גיליונות אקסל עם תרשימים ונוסחאות - וכל זאת אפילו בלי צורך לפתוח את אקסל עצמה. יש לפייתון גם אינטגרציות עם כלי BI מתקדמים כמו Power BI ו-Tableau.

אם אין לחברה שלכם רשיונות לכלי כזה אתם יכולים להשתמש בפייתון כדי ליצור דשבורדים ארגוניים דינמיים שמתעדכנים בזמן אמת ולא עולים לארגון שקל.

ברגע שתרגישו בנוח עם יסודות השפה, האפשרויות הן אינסופיות!

5. שפת פייתון תאיץ את הקריירה שלכם

הביקוש בעולם הנתונים ובתעשייה למיומנויות בפייתון מעולם לא היה גבוה יותר. עוד ועוד תפקידי אנליסטים, כחלק מהמרכיבים העיקריים של הנדסת נתונים ומדעי הנתונים, דורשים רקע בפייתון.

אם אתם מחפשים להחליף עבודה, להתקדם לתפקיד חדש בתחום הדאטה, או פשוט לעשות את מה שאתם עושים עכשיו מהר וטוב יותר - פייתון יכולה לפתוח הרבה דלתות כשהיא נמצאת בארגז הכלים שלכם.

לסיכום

"פייתון" היא לא סתם buzzword או טרנד חולף. מדובר בכלי אמיתי ועוצמתי לניתוח אמיתי.

לאחר שתלמדו את היסודות שלה, תשפרו בצורה משמעותית את יכולת ניתוח הנתונים שלכם, במיוחד כאשר תתחילו לשלוט בתחביר שלה ולפתח מיומנות עם כמה מספריות ניתוח הנתונים שלה. לא משנה מה בדיוק אתם צריכים לעשות במסגרת העבודה שלכם כמנתחי נתונים - ניתן לעשות זאת עם פייתון.

כמו כן, אם זה לא היה לגמרי ברור עד עכשיו - פייתון היא שפה חינמית ולא תצטרכו להוציא שקל על השימוש בה או בכל אחת מהספריות שלה, בין אם השימוש נעשה באופן פרטי או במסגרת ארגון כלשהו. חייבים להודות שזה לא משהו שנתקלים בו כל יום.