إذا كنت ترغب في البدء في علم البيانات باستخدام لغة البرمجة Python ، فإليك بعض الأدوات والحزم التي يمكنك استخدامها:
1. هياكل بيانات Python:
تشمل القوائم (Lists) والتراكيب (Tuples) والمجموعات (Sets) والقواميس (Dictionaries) وغيرها. تعتبر هذه الهياكل الأساسية في لغة Python وتستخدم لتنظيم وتخزين البيانات.
2. Numpy:
حزمة مكتوبة بلغة Python تستخدم للعمل مع البيانات المتعددة الأبعاد (مثل المصفوفات) بشكل فعال وفعّال من حيث الأداء. توفر Numpy مجموعة واسعة من الدوال والعمليات لإجراء العمليات الرياضية والاحصائية وتحليل البيانات.
3. Pandas:
حزمة تستخدم للتعامل مع البيانات المنظّمة وتحليلها. توفر Pandas هياكل بيانات قوية مثل قواميس البيانات (DataFrames) والسلاسل (Series) التي تسهل استكشاف ومعالجة وتحليل البيانات بشكل سهل وفعال.
4. Dask:
إطار عمل مصمم للتعامل مع البيانات الضخمة والموزعة. يسمح Dask بتنفيذ العمليات الموازية والتوزيعية على مجموعة كبيرة من البيانات، مما يتيح معالجة البيانات بكفاءة على مجموعة من الأجهزة أو العقد الحاسوبية.
5. Matplotlib:
حزمة تستخدم لرسم الرسوم البيانية والتصور البياني في Python. توفر Matplotlib مجموعة واسعة من الأدوات والوظائف لإنشاء رسوم بيانية مختلفة، بدءًا من الرسوم البيانية البسيطة حتى الرسوم البيانية ثلاثية الأبعاد.
6. Seaborn:
حزمة تعمل على الأعلى من Matplotlib وتوفر واجهة أكثر سهولة لإنشاء رسوم بيانية جميلة ومتقدمة. تركز Seaborn على تعزيز التصور البياني للبيانات وتوفير مجموعة من الأنماط والألوان المحسّنة.
7. Plotly:
حزمة تستخدم لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية ومتحركة. توفر Plotly أدوات لإنشاء الرسوم البيانية التفاعلية التي يمكن للمستخدمين التفاعل معها واستكشاف البيانات بشكل متقدم.
8. Scipy:
حزمة تستخدم للعلوم والهندسة وتوفر مجموعة واسعة من الدوال والأدوات للتعامل مع المسائل العلمية والتقنية المختلفة مثل الأمثلة، تقريب الدوال، تفاضل وتكامل عددي، تحليل الإشارات، وغيرها.
9. Statsmodel:
حزمة تستخدم للتحليل الإحصائي والتنبؤ. توفر Statsmodel نماذج إحصائية وأدوات لإجراء التحليل الاستنتاجي والاستكشافي للبيانات، مثل الانحدار الخطي، والتحليل العاملي، واختبار الفرضيات، وغيرها.
10. Scikit-learn:
حزمة رائدة في تعلم الآلة (Machine Learning) في Python. توفر Scikit-learn مجموعة شاملة من الأدوات والخوارزميات للتصنيف والتجميع والتحليل الاستكشافي والتحليل التنبؤي للبيانات.
11. Keras:
إطار عمل لتعلم الآلة على الأعلى من TensorFlow. يسهل Keras إنشاء وتدريب النماذج العميقة (Deep Learning) بشكل سريع وسهل. يتميز بواجهة برمجة التطبيقات (API) المبسطة والقوية.
12. FastAPI:
إطار عمل سريع لإنشاء واجهات برمجة تطبيقات (API) في Python. يتميز FastAPI بأداء عالٍ وتوثيق تلقائي ودعم لميزات الاعتمادية والأمان، مما يجعله مناسبًا لبناء تطبيقات API قوية وفعالة.
13. Flask:
إطار عمل خفيف الوزن لإنشاء تطبيقات ويب في Python. يوفر Flask سهولة الاستخدام والمرونة ويسمح ببناء تطبيقات ويب صغيرة الحجم وبسيطة.
14. Streamlit:
إطار عمل يستخدم لإنشاء واجهات مستخدم بسيطة وجميلة لتصور البيانات وتشغيل نماذج التعلم الآلي بسهولة. يتيح Streamlit إنشاء تطبيقات ويب تفاعلية بسرعة باستخدام بضعة أسطر من الكود.
15. Dash:
إطار عمل لإنشاء تطبيقات ويب تفاعلية تعرض تصورات البيانات ونتائج نماذج التعلم الآلي. يتيح Dash إنشاء لوحات تحكم تفاعلية ومخصصة حسب الاحتياجات وتوفير تجربة مستخدم سلسة وجذابة.
يمكن استخدام 1 و 2 و 3 و 4 لقراءة البيانات وكتابتها وتجهيزها وتنسيقها.
أما 5 و 6 و 7 فتستخدم لتصور البيانات.
أما 8 و 9 و 10 و 11 فتستخدم للتحليل الإحصائي وتعلم الآلة والتعلم العميق.
أما 12 و 13 فتستخدم لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات (API) لمشاركة نتائج نموذجك بشكل برمجي.
أما 14 و 15 فتستخدم لإنشاء واجهات ويب تعرض تصورات البيانات الخاصة بك ونتائج نماذج التعلم الآلي وما إلى ذلك للمستخدمين النهائيين.