داده کاوی در پایتون؛ مصور سازی داده های ویروس کرونا با پایتون

ویروس کرونا، ویروسی که امروزه دنیا را فراگرفته است و زندگی همه افراد را تحت تاثیر قرار داده است. این ویروس بسیاری از کسب و کارها را مختل کرده و کار بسیاری از آنها را به نابودی رسانده است. همین فرصت اما، فرصتی بزرگ برای کسب و کارهای مرتبط به تکنولوژی است تا بتوان آنها را گسترش داد. برنامه نویسی پایتون نیز یکی از این کسب و کارها است. اگر از مباحث شغلی فاصله بگیریم می‌بینیم که امروزه همه در تلاش هستند تا دارویی مناسب و موثر برای درمان این ویروس بیابند و سعی می‌کنند رفتارهای این ویروس را شناسایی کرده و از طریق آن به راه‌های جلوگیری از آن برسند. شاید برای شما سوال پیش بیاید که خب این، چه ارتباطی با برنامه نویسی دارد؟ باید گفت که این مصور سازی داده‌های ویروس کرونا دقیقاً کار یک تحلیلگر داده و دانشمند داده است و به کمک مصور سازی داده‌ها، تحلیلگر می‌تواند مسیر درست برای ارزیابی ویروس و روش کار آن، به متخصصان نشان دهد.

ما در این پروژه قصد داریم آمار مربوط به این ویروس را با کمک زبان برنامه نویسی پایتون مصورسازی و بررسی کنیم.

• بررسی موارد جهانی ویروس کرونا
• بررسی موارد ویروس کرونا از کشورهای مختلف
• پیش بینی موارد تأیید شده در سراسر جهان
• جدول داده
• نمودارهای پای
• نمودار میله
• داده های آزمایش ایالات متحده

این تکنولوژی و دوره برای چه کسانی مناسب است؟

شاید اگر همه توضیحات بالا را بخوانید برای شما سوال پیش بیاید که آیا من می‌توانم این دوره را بگذرانم و آیا این دوره مناسب من هست؟ در پاسخ به این سوال باید گفت که این دوره مناسب همه افرادی است که به علوم داده علاقه دارند و در آن کار می‌کنند. افرادی که به تحلیل داده‌ها و یا هوش مصنوعی و داده کاوی و یادگیری ماشین نیز علاقه دارند می‌توانند از این دوره استفاده کنند. همچنین اگر شما دانشجو داده کاوی و یا هوش مصنوعی نیز هستید می‌توانید از این دوره استفاده کنید و این دوره مناسب شما است. به طور کلی یادگیری این دوره برای افراد زیر مناسب می‌باشد:

• علاقه‌مندان و فعالین در حوزه‌ی Data analysis و Business Analysis
• علاقه‌مندان به زبان برنامه نویسی پایتون
• علاقه‌مندان به یادگیری ماشین
• علاقه‌مندان تحلیل و کاوش در داده ها
• دانشجویان رشته های هوش مصنوعی و داده کاوی

بازارکار دوره و تخصصی که فراگرفته می‌شود:

برخی از افراد از علوم داده و یا Data science به عنوان شغل داغ دهه پیش رو یاد می‌کنند که تصوری درست است. این شغل به دلیل نو بودن و تازه بودن، تعداد کمی متخصص دارد و برای این متخصصان معمولاً کارها و شغل‌های زیادی موجود است. علوم داده یکی از مشاغلی است که تلفیقی از ریاضی و کامپیوتر بوده و شما با ورود به آن توانایی‌های تحلیلی و برنامه نویسی خود را به چالش می‌کشید. علوم داده رشته‌ای است که اگر به آن علاقه داشته باشید و به خوبی روی مباحث آن مسلط شوید، بیکار نخواهید ماند.

علوم داده یکی از پردرآمدترین مشاغل دنیا است و در همه جای دنیا بازار کار خود را دارد. هزاران دیتا ساینتیست در حال حاضر مشغول به کار در استارتاپ‌ها و شرکت‌های بزرگ هستند. ظهور ناگهانی آن‌ها در صحنۀ کسب‌وکار، نشان‌دهندۀ این واقعیت است که شرکت‌ها، اکنون در حال جنگ با اطلاعاتی هستند که در انواع و حجم‌های مختلف، قبلاً با آن‌ها روبه‌رو نبوده‌اند. در نتیجه، داشتن دانش تخصصی در این رشته در ایران، در سال‌های پیش رو، بسیار مورد نیاز خواهد بود و کسانی که در این زمینه حرفی برای گفتن داشته باشند، جایگاه خوبی را کسب خواهند کرد و درآمد بالایی خواهند داشت.

تکنولوژی های آموزش مصور سازی داده های ویروس کرونا:

• پایتون ۳٫۵ به بالا
• Jupyter Notebook

پیش‌نیازهای دوره داده کاوی در پایتون :

در دوره مصور سازی داده‌های ویروس کرونا با پایتون، ما نیاز به استفاده از برخی کتابخانه‌های پایتون برای علوم داده داریم. استفاده از این کتابخانه‌ها مستلزم داشتن اطلاعات پایه‌ای درباره زبان برنامه نویسی پایتون است. اگر شما با زبان برنامه نویسی پایتون آشنایی داشته باشید به خوبی خواهید توانست که از تمام مزیت‌های این دوره بهره مند شوید.

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با مبانی برنامه نویسی، ریاضی دبیرستان

چرا باید در دوره داده کاوی در پایتون شرکت کرد ؟

مصور سازی داده های ویروس کرونا یک مثال علمی و عملی از مصور سازی داده‌ها به طور کلی است و کاربردهای فراوانی دارد که به مزیت‌های آن اشاره خواهیم کرد. اما دلیل اصلی انتخاب این دوره به عنوان دوره مورد نظر شما می‌تواند این باشد که این دوره یکی از کامل‌ترین دوره‌های موجود درباره مصور سازی داده‌ها است و این مصور سازی داده‌ها نه تنها درباره ویروس کرونا، بلکه درباره همه کارهای علوم داده به کمک شما می‌آید. همچنین دوره‌ای شبیه به این دوره، به زبان فارسی و با این قدرت در کشور وجود ندارد و اگر هم دوره‌ای باشد به این کاملی و جامعی نیست که این خود نیز می‌تواند دلیل شرکت در این دوره باشد.

مزایای دوره:

پایتون زبان برنامه نویسی است که امروزه در بسیاری از مراکز و جهت برنامه نویسی‌های مختلف از آن استفاده می‌شود. یکی از حوزه‌هایی که پایتون در آن با قدرت هنرنمایی می‌کند، حوزه علوم داده است. حوزه علوم داده‌ها و آنالیزداده‌ها، حوزه‌هایی هستند که پایتون امروزه به یکی از قدرتمند‌ترین و توانمندترین زبان‌های برنامه نویسی آن تبدیل شده و بسیاری از افراد چه در حوزه‌های آکادمیک و چه در حوزه‌های کاری با این زبان برنامه نویسی کار می‌کنند. مصورسازی داده‌ها قسمتی از علوم داده است. شما با یادگیری این قسمت می‌توانید داده‌های تحلیل شده خود را به شکل یک نمودار و یا یک شکل قابل فهم برای عموم نشان دهید. این کار باعث می‌شود نتیجه کار شما به شکل کاملاً مشخصی نمایان باشد و شما بتوانید به سادگی نتیجه کار را برای افراد غیر متخصص به نمایش بگذارید.

سرفصل های دوره داده کاوی در پایتون :

• مقدمه و بارگزاری داده ها
• بررسی موارد جهانی ویروس کرونا
• پیش بینی موارد تأیید شده در سراسر جهان
• جدول داده
• نمودارهای پای
• نمودار میله
• داده های آزمایش ایالات متحده
• داده های تحرک برای نقاط داغ(hotspots)

داده کاوی چیست؟

داده‌کاوی (Data Mining) فرآیند استخراج الگوها، دانش و اطلاعات ارزشمند از میان حجم عظیمی از داده‌ها است. این فرآیند با استفاده از تکنیک‌های مختلف مانند آمار، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی انجام می‌شود و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خام و پراکنده، اطلاعات معنادار و قابل استفاده استخراج کنند. داده‌کاوی می‌تواند در شناسایی روندها، پیش‌بینی رفتارها و تصمیم‌گیری‌های بهینه در حوزه‌های مختلفی مانند کسب‌وکار، پزشکی، بازاریابی و مالی مورد استفاده قرار گیرد.

چرا به داده کاوی نیاز داریم؟

دلایل بسیاری وجود دارد که ما به داده کاوری نیاز داریم:

• مدیریت حجم عظیم داده‌ها: با افزایش تولید داده‌ها از منابع مختلف مانند شبکه‌های اجتماعی، دستگاه‌های هوشمند و سیستم‌های اطلاعاتی، نیاز به ابزارهایی داریم که بتوانند این داده‌ها را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل کنند. داده‌کاوی به ما امکان می‌دهد تا از میان انبوه داده‌ها، الگوها و روندهای مهم را شناسایی کنیم.
• بهبود تصمیم‌گیری: داده‌کاوی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بر اساس تحلیل داده‌های گذشته و پیش‌بینی رفتارهای آینده، تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و آگاهانه‌تری انجام دهند. این امر می‌تواند به بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و افزایش سودآوری منجر شود.
• شخصی‌سازی خدمات و محصولات: یکی از کاربردهای داده‌کاوی در بازاریابی است که با تحلیل رفتار مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند خدمات و محصولات خود را به شکلی شخصی‌سازی شده ارائه دهند. این امر باعث افزایش رضایت مشتریان و وفاداری آنها می‌شود.
• تشخیص تقلب و امنیت: در حوزه مالی و بانکی، داده‌کاوی می‌تواند به شناسایی الگوهای غیرعادی و تقلب‌های مالی کمک کند. با تحلیل تراکنش‌ها و رفتارهای مشکوک، سیستم‌ها می‌توانند به صورت خودکار هشدارهایی صادر کنند و از وقوع جرایم جلوگیری کنند.