انواع داده

ماژول matplotlib
رسم نمودار و بصری سازی

🖤سالروز شهادت سیدالشهدا، حضرت أباعبدالله الحسین(ع) و یاران باوفایش
بر حجه بن الحسن(ع) و تمام شیعیان و عزاداران حضرتش تسلیت باد

زبان برنامه نویسی پایتون یا R (یا هر دو) را برای تحلیل داده یاد بگیرید

زبان برنامه نویسی مناسب ماشین لرنینگ چیست ؟

زبان برنامه نویسی Python در حین سادگی، بسیار قدرتمند و انعطاف‌پذیر است. پایتون در حوزه‌های مختلف مثل طراحی وب، ساخت اپلیکیشن، ساخت بازی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. زمانی که صحبت از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌شود، پایتون بیشتر از هر زبان دیگری جلب توجه می‌کند.

به عنوان یک متخصص ماشین لرنینگ باید یک زبان برنامه نویسی را یاد بگیرید که با توجه به سادگی و کتابخانه‌های قدرتمندی که پایتون دارد گزینه‌ی مناسبی برای افراد فعال در حوزه یادگیری ماشین است. هر چند زبان R هم قابلیت‌های زیادی دارد و می‌تواند در حل مسائل ماشین لرنینگ به کمک شما بیاید.

نکته :

با توجه به رشد بسیار بالای پایتون و محبوبیت آن در کشور ما توصیه ما پایتون است.

مهندس یادگیری ماشین

مهندسی یادگیری ماشین مهم‌ترین و پرتقاضاترین شغل فعلی هوش مصنوعی در جهان است. این شغل شامل متخصصانی می‌شود که تسلط بالایی در ساخت سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی دارند، سیستم‌هایی که بتوانند از خودشان چیزهای جدید یاد بگیرند. رسیدن به مهارت بالا در این عنوان شغلی کمی سخت است.

مهندسان واقعی و خبره یادگیری ماشین باید بتوانند با طیف گسترده‌ای از داده‌ها کار کرده و برنامه نویسی را در سطح قابل قبولی بلد باشند. تخمین زده می‌شود به طور میانگین ( در زمان نگارش این مقاله) هر مهندس یادگیری ماشین در ایالات متحده سالانه بین 120.000 تا 140.000 دلار درآمد دارد. البته افراد ماهر می‌توانند درآمد بیشتری هم داشته باشند.

دانشمند داده

همان‌طور که از اسم این شغل می‌توانید حدس بزنید متخصص داده باید داده‌های مختلف را جمع آوری کرده و به کمک یادگیری ماشین آن‌ها را تحلیل کند. این شغل با اینکه از مباحث آماری استفاده می‌کند اما وظیفه‌ی آن فقط جمع کردن گزارش و آمار نیست. کسانی که در این حوزه وارد می‌شوند باید در استفاده از پلتفرم‌های Big Data و ابزارهای مختلف مثل Hadoop، Pig، Hive، Spark، MapReduce و غیره، متخصص باشد. همچنین یادگیری زبان‌های برنامه نویسی و کار با پایگاه داده مثل پایتون، SQL، پرل، اسکالا یا غیره، ضروری به نظر می‌رسد. متوسط درآمد دانشمندان داده در آمریکا در زمان نگارش این مقاله سالانه در حدود 115.000 دلار در سال است.

ماژول numpy, scipy,matplotlib,pylab

ماژول scipy

دستورات در مورد مجموعه ها set

توابع در مورد تاپل

دستور append و extend در مورد لیست پایتون

دستور append و extend در مورد لیست پایتون

دستور append و extend در مورد لیست پایتون

دستور append در مورد لیست پایتون

#علم_داده
بسیاری از ما شنیده‌ایم که علم داده (Data Science) علمِ دنیای فرداست و متخصصان علم داده به سرعت توسط کسب و کارها جذب می‌شوند؛ اما شاید فرصتی پیش نیامده باشد تا درباره‌ی قلمرو علم داده و زیرمجموعه‌های آن مطالعه کنیم.

با این فرض، می‌خواهیم در این درس به صورت بسیار مختصر به تعریف علم داده و معرفی دانش‌ها و مهارتهای وابسته به آن بپردازیم.

آیا ما هم با دستاوردهای علم داده سر و کار داریم؟

ممکن است در نگاه اول به نظر برسد که بحث علم داده، یک بحث تخصصی برای محققان است و انسان‌های عادی، با دستاوردهای آن سر و کار ندارند (یا این‌که هنوز سر و کار ندارند)، اما چنین فرضی درست نیست:

هر بار که به جستجو در گوگل می‌پردازیم؛
هر بار که یک وب‌سایت را باز می‌کنیم و تبلیغاتی متناسب با سلیقه‌ی ما نمایش داده می‌شود؛
هر بار که آمازون یا سایت‌های خرده‌فروشی دیگر، بر اساس خریدهای قبلی و انتخاب‌های فعلی ما، پیشنهادهای جدیدی را مطرح می‌کنند (موتور توصیه‌گر)؛
در حال استفاده از دستاوردهای علم داده هستیم. ضمن این‌که در برخی کشورهای توسعه‌یافته، حق بیمه، مدیریت چراغ‌های راهنمایی و رانندگی و توزیع امکانات و فرصت‌های شهری هم با تکیه بر علم داده انجام می‌شود.

واقعیت این است که علم داده به معنای خاص، چند دهه قدمت دارد و به معنای عام، ریشه‌های آن را می‌توان در قرن‌های گذشته هم جستجو کرد.

اما قدرت گرفتن چند «روند» طی سال‌های اخیر، باعث شده که علم داده بیش از پیش مورد توجه قرار بگیرد. از جمله‌ی این روندها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

افزایش حجم داده‌ها (در حدی که بیگ دیتا به مسئله‌ی بسیاری از کسب و کارها تبدیل شد)

افزایش قدرت محاسباتی سیستم‌های سخت‌افزاری (که پیاده‌سازی بسیاری از پروژه‌های علم داده را توجیه‌پذیر کرد)

افزایش حجم تولید داده در اینترنت (از اطلاعات تراکنش‌های انسان‌ها و فعالیت در شبکه‌های اجتماعی تا داده‌های گردآوری شده توسط سنسورها، مثلاً اطلاعات موقعیت فیزیکی انسان‌ها در لحظات مختلف)

خلق روش‌های جدیدتر برای تحلیل داده‌ها

در حال حاضر، بسیاری از کسب و کارها برای حل مسائل خود و به‌خصوص سیاست‌گذاری و انجام اقدام‌های پیشگیرانه، از علم داده کمک می‌گیرند.