בסיס נתונים עצום או בשפה מקצועית big data הפך למרכיב עיקרי בעולם הטכנולוגי כיום בזכות התובנות האפשריות והתוצאות שעסקים יכולים לגייס ממנו. עם זאת, יצירת מערכי נתונים גדולים כל כך דורשת הבנה והמצאת הכלים המתאימים שיעמדו לרשותם כדי לנתח את הנתונים וכדי לחשוף את המידע הנכון. כדי להבין טוב יותר כל כך הרבה מידע, תחום ה- Data science ותחום ה-data analysis הפכו ממיושנים, למרכיבים אינטגרליים בניתוח big data.
עם זאת, זה יכול להיות מבלבל להבדיל בין Data science ל- data analysis. למרות שהשניים קשורים זה בזה, הם מספקים תוצאות שונות ופועלים לפי גישות שונות. אם אתה צריך ללמוד נתונים שהעסק שלך מפיק, חיוני להבין מה הם מביאים לשולחן, ואיך כל אחד מהם ייחודי.
מה זה Data science?
Data science הוא תחום המתמקד במציאת תובנות ניתנות ליישום, ממערכות גדולות של נתונים גולמיים. התחום מתמקד בעיקר בתשובות שלא נחשפו, לדברים שאנחנו לא יודעים שאנחנו לא יודעים. מומחי מדעי נתונים משתמשים בכמה טכניקות שונות בכדי להשיג תשובות, תוך שילוב מדעי המחשב, סטטיסטיקות ולמידת מכונות כדי לנתח מערכי נתונים מאסיביים, במטרה ליצור פתרונות לבעיות שטרם חשבו עליהן.
המטרה העיקרית בתחום היא לשאול שאלות ולאתר דרכי מחקר אפשריות, תוך פחות דאגה לתשובות ספציפיות ויותר מתן דגש על מציאת השאלה הנכונה שיש לשאול.
מה זה data analysis?
ניתוח נתונים מתמקד בעיבוד ובביצוע ניתוח סטטיסטי על מערכי נתונים קיימים. אנליסטים מתרכזים ביצירת שיטות ללכידה, עיבוד וארגון נתונים בכדי לחשוף תובנות ניתנות ליישום בבעיות עכשוויות, ובביסוס הדרך הטובה ביותר להציג נתונים אלה. בפשטות רבה יותר, תחום ה- data analysis מכוון לפתרון בעיות לשאלות שאנחנו יודעים שאיננו יודעים את התשובות עליהן. חשוב מכך, זה מבוסס על הפקת תוצאות שיכולות להביא לשיפורים מיידיים.
בשביל ניתוח הנתונים, החוקרים העוסקים בשני התחומים משתמשים בשפות תכנות שונות. אחת השפות הנמצאת בשימוש הנרחב ביותר היא פייתון.
מדוע פייתון היא השפה הטובה ביותר
פייתון ידועה זה מכבר כשפת תכנות פשוטה שניתן להבין בקלות, מבחינת תחביר, בכל מקרה. לפיתון יש גם קהילה פעילה עם מבחר עצום של ספריות ומשאבים.
אנשי מקצוע העובדים עם כלים ויישומים של ניתוח נתונים לא רוצים להסתבך עם דרישות תכנות מורכבות. הם רוצים להשתמש בשפות תכנות כמו פייתון כדי לבצע משימות ללא טרחה.
Python מאפשר גם למפתחים להריץ תוכניות ולהפעיל אבות טיפוס, מה שהופך את תהליך הפיתוח להרבה יותר מהיר. ברגע שפרויקט בדרך להפוך לכלי או יישום אנליטי, ניתן להעביר אותו לשפות מתוחכמות יותר כמו Java או C# במידת הצורך.
מנתחי נתונים חדשים יותר, נוטים לכיוון פייתון בגלל קלות השימוש בו, מה שהופך אותו לנגיש. כל כך פופולרי למעשה, שכמעט 50 אחוז מחוקרי הנתונים עם חמש שנים ניסיון או פחות, דירגו את פייתון כשפת התכנות המועדפת עליהם.
מספר זה מתמעט ככל שרמת הניסיון עולה והניתוח נעשה אינטנסיבי יותר. אך פייתון הוכיחה את עצמה כנקודת מוצא מצוינת עבור העוסקים בתחום.
