❓ چرا پایتون رو انتخاب کردم؟

👨🏻‍💻 الکس وانگ پژوهشگر حوزه دیتا یه جمله باحال داره که میگه: "زندگی کوتاهه، پس از پایتون استفاده کن".😁

✏️ اولش که وارد حوزه داده شدم، یه عالمه ابزار و زبان برنامه نویسی جلوم بود و نمی‌دونستم از کجا شروع کنم. هرکسی یه چیزی پیشنهاد می‌داد و هر روزم اسم یه زبان یا ابزار جدیدو می‌شنیدم و واقعا گیج شده بودم. تا اینکه با پایتون آشنا شدم.

🏳️‍🌈 پایتون برای من فقط یه زبان برنامه‌نویسی نبود؛ یه جعبه ابزار کامل بود که از تمیز و مرتب کردن داده‌های کثیف با pandas، تا ساخت نمودارهای دیدنی با Matplotlib رو شامل می‌شد.

💸 شاید براتون جالب باشه که بدونین:

✅ پایتون بیش از ۴۷۰ هزار کتابخونه و بسته تو PyPI داره و ۶۹٪ دیتا ساینتیست‌های دنیا ازش استفاده می‌کنن!

⏪ حالا من اومدم یه لیست جامع از پر کاربردترین این ابزارها رو اینجا قرار دادم:


1️⃣ پردازش داده‌ها:

CuPy / Datatable / Vaex / Pandas

Modin / Polars / NumPy


2️⃣ تحلیل آماری:

SciPy / PyMC3 / PyStan

Statsmodels / Lifelines / Pingouin


3️⃣ پردازش زبان طبیعی:

NLTK / BERT / spaCy / TextBlob

Polyglot / Genism / Pattern


4️⃣ تحلیل سری‌های زمانی:

Kats / Sktime / Darts

AutoTS / Prophet


5️⃣ مصورسازی داده‌ها:

Plotly / Altair / Matplotlib / Seaborn

Geoplotlib / Pygal / Folium / Bokeh


6️⃣ یادگیری ماشین:

JAX / Keras / Theano / XGBoost

Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch


7️⃣ عملیات پایگاه داده:

Dask / PySpark / Ray

Koalas / Kafka / Hadoop


8️⃣ استخراج داده‌ها از وب:

Beautiful Soup / Scrapy

Octoparse / Selenium



🌐 #علم_داده #DataScience
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
📊 دانشمند داده شوید :
📊 @DataScience_ir
📱 پیج اینستاگرام:
📊 @DataScience_fa