קורס Scientific Python

פייתון היא אחת משפות התכנות הפופולריות ביותר בתעשיית ההייטק. ניתן לומר כי פייתון "ממציאה את עצמה מחדש" לאחרונה, כאשר יותר ויותר חברות הייטק משתמשות בשפת פייתון לטובת מגוון רחב של פיתוחים בתחומים רבים.

בשנים האחרונות פייתון נכנסת לשימוש נרחב גם בתעשיית מדע הנתונים ובינה מלאכותית, בעזרת ספריות נלוות עליהם נרחיב בהמשך ניתן להשתמש בפייתון לטובת ניתוח מידע, פיתוח בינה מלאכותית ועוד מגוון משימות בתחומים אלו של Data science / Machine Learning

פייתון היא שפת תכנות מובנית ופופולרית, שתרמה להמון תחומים בתעשיית ההייטק. השפה מתאימה למתכנתים בכל רמת ניסיון ומשתמשים בה למגוון מרתק של פיתוחים. הקושי הנמוך בכתיבה, מפשט את השימוש בה ומביא לשיפור מתמיד בשפה. פייתון היא אחת שפות הכתיבה הפשוטות בהייטק, כשהיא מותאמת לשימושים רבים.

בשפה משתמשים לעבודה בתיקיות ומודולים, מה שמספק ניהול יעיל של פרויקטים. בתחום מדע הנתונים ובינה מלאכותית, פייתון תומכת בספריות חזקות כמו NumPy, Pandas ו-Scikit-learn, שמסייעות לנתח נתונים מורכבים ולפתח מודלים מתקדמים של למידת מכונה. השפה היא כלי עוצמתי לניתוח ותמיכה בקבלת החלטות מבוססות נתונים ופיתוח פתרונות מתקדמים כגון קידוד טקסט, זיהוי תמונות ועוד.

יתרונות פייתון, לדוגמא:

• שפה מעולה לעבודה עם נתונים וניתוח מידע,
• מהירות פעולה גבוהה,
• עקומת למידה מהירה יחסית ונוחה למפתחים מתחילים,
• ספריות קוד רבות אשר מקלות ומפשיטות את תהליך הפיתוח,
• קהילה תומכת, פורומים, עזרה בפתרון באגים,
• שימוש בספריות הרחבה לפייתון לטובת פיתוח בינה מלאכותית
• אחד היתרונות העיקריים של שפת הפיתוח של Python הוא המגוון הרחב של ספריות קוד שניתן לשלב בפרויקטים כולל פיתוחי AI.

ישנן ספריות רבות עם פונקציות וקוד מוכן לשימוש בתחום פיתוח הבינה המלאכותית שניתן לשלב בפיתוח של כל פרויקט ובכך לקבל סט כלים חדש לעבודה עם פונקציות מתמטיות, עבודה עם מסד נתונים, יצירת טבלאות גרפיות עם תצוגת נתונים ועוד.

בקורס Python המדעי נלמד להשתמש ולפתח 3 ספריות פופולריות הנמצאות בשימוש נרחב בתעשייה שבעזרתן נוכל לפשט את פרויקט פיתוח הבינה המלאכותית. בואו נראה אילו ספריות נלמד בקורס וכיצד הם יעזרו לנו:

NumPy

ספרייה זו מאפשרת לשלב ולהפעיל פונקציות מתמטיות בפרויקטים של פיתוח בעזרת פייתון, כאשר אנו עובדים עם מערכים בפיתוח בינה מלאכותית בעזרת פייתון. שימוש בספריית NumPy מציעה לנו מגוון רחב של פונקציות שחוסכות עבורו כתיבתן של שורות קוד רבות ומטפלות בצורה יעילה במערכים ופעולות מתמטיות במהירות ביצוע גבוהה על מערכים אלו. ע"י למידת העבודה ושילוב NumPy בפיתוח פייתון אנו יכולים להתקדם עם הפרויקט בצורה יותר מהירה ויעילה.

SciPy

SciPy היא ספרייה אשר משלימה ועובדת בסינכרון מעולה עם NumPy. SciPy משתמשת במערכים של NumPy ומוסיפה עליהם עוד מודלים ופונקציות לחישוב פעולות מתמטיות רבות ונפוצות. אינטגרציות, אלגברה, פתרון נוסחאות ועוד כמעט בכל פרוייקפרויקט של בינה מלאכותית ובמיוחד אלו שמשתמשים גם ב NumPy נרצה גם להשתמש Scipy על מנת להקל על העבודה שלנו ולפתוח עולם חדש של אפשרויות בחישובים וניתוח נתונים. למידע נוסף עבור לעמוד קורס SciPy

Matplotlib

חלק בלתי נפרד וחשוב בפיתוח בינה מלאכותית ובכלל עבודה עם נתונים בסביבת פיתוח קוד הוא היכולת להציג את התוצאות והחישובים באופן גרפי. לצורך פעולה זו בדיוק פיתחו את ספריית Matplotlib וכך נוצרה חבילה של קוד שהיא נוחה לשימוש והמקצועית ביותר ומתפשטת עבורנו את כל נושא הדמיית הנתונים. הספרייה תומכת גם ב GUI של רוב מערכות ההפעלה וניתן לבנות איתה אלמנטים גרפיים, טבלאות, תרשימים ועוד. בנוסף ניתן לייצא את התוצר במגוון רחב של קבצים לצורך שימוש נוסף ושיתוף גורמים נוספים.

Seaborn

ספריית python שנועדה להצגה גרפית של אוספים הנתונים. היא צאצא ישיר של ספריית matplotlib. חוץ מגרפים למטרות שונות, ספרייה מכילה גם כמות לא גדולה של מאגרי הנתונים. seaborn גם משתלבת בקלות עם אב הקדמון שלה: ניתן להשתמש בכלים משני ספריות באותו קטע קוד מבלי חשש לאי התאמות.

Pandas

ספריית python שנועדה לעבודה פשוטת ונוחה עם אוספים של נתונים. בעזרת כלים מהספרייה, אוסף נתונים הופך להיות object נוח לפעולות. ספרייה מכילה כלים רבים למניפולציות עם הנתונים בתוך ה-object ועם object עצמו (כולל המרתו לקובצים מסוגים שונים במידת הצורך). בנוסף, בספריה ישנה כמות מסויימת של מאגרי הנתונים מוכנים בשלוף.