اكتسبت Python سمعة طيبة بسبب تعدد استخداماتها وتضمينها في العديد من الأدوات ، مما يجعلها اللغة المُفضلة لعلوم البيانات. حيث شجعت العديد من المكتبات على الابتكار في هذا المجال. لتحسين مهاراتك واستكشاف فرص جديدة ، من المهم أن تظل على اطلاع دائم بالأدوات الناشئة والحديثة التي تم تطويرها مُؤخرًا.
أصبحت علوم البيانات مجالًا هامًا بشكل مُتزايد في السنوات الأخيرة ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى توفر أدوات جديدة قوية تجعل من السهل على الأشخاص جمع وتحليل البيانات. هناك العديد من أدوات علوم البيانات المُتاحة بـ Python ، والتي يُمكن استخدامها لأداء مجموعة مُتنوعة من المهام ، بما في ذلك إنشاء الرسوم البيانية والتنبؤات والتصورات المُحتملة. تحقق من طرق للبقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات في علم البيانات.
1. ConnectorX: تبسيط تحميل البيانات
بينما تُوجد معظم البيانات في قواعد البيانات ، إلا أنه عادةً ما تحدث العمليات الحسابية خارجها. ومع ذلك ، يُمكن أن يؤدي نقل البيانات من قواعد البيانات وإليها أثناء العمل الفعلي إلى حدوث تباطؤ.
يقوم ConnectorX بتحميل البيانات من قواعد البيانات إلى العديد من أدوات مُناقشة البيانات الشائعة في Python ، ويُحافظ على سرعة الأمور وسلاستها عن طريق تقليل حجم العمل الذي يتعين القيام به.
يستخدم ConnectorX مكتبة لغة البرمجة Rust في جوهره. هذا يسمح بالتحسينات مثل القدرة على التحميل من مصدر البيانات بالتوازي مع التقسيم. البيانات الموجودة في قاعدة بيانات PostgreSQL ، على سبيل المثال ، يُمكنك تحميلها بهذه الطريقة عن طريق تحديد عمود القسم.
يدعم IConnectorX أيضًا قراءة البيانات من قواعد بيانات مُختلفة ، بما في ذلك MySQL/MariaDB و SQLite و Amazon Redshift و Microsoft SQL Server و Azure SQL و Oracle.
يُمكنك تحويل النتائج إلى Pandas أو PyArrow DataFrames ، أو إعادة توجيهها إلى Modin أو Dask أو Polars باستخدام PyArrow.
2. DuckDB: تمكين أعباء عمل الاستعلام التحليلي
يستخدم DuckDB مخزن بيانات عمودي ويُحسِّن أحمال عمل الاستعلام التحليلي طويل الأمد. يُوفر جميع الميزات التي تتوقعها من قاعدة بيانات تقليدية ، بما في ذلك معاملات ACID.
علاوة على ذلك ، يُمكنك إعداده في بيئة Python باستخدام أمر pip install واحد ، مما يُلغي الحاجة إلى تكوين مجموعة تطبيقات مُنفصلة.
يستوعب DuckDB البيانات بتنسيق CSV أو JSON أو Parquet. يعمل DuckDB على تحسين الكفاءة من خلال تقسيم قواعد البيانات الناتجة إلى ملفات فعلية مُنفصلة وفقًا لمفاتيح مثل السنة والشهر.
عند استخدام DuckDB للاستعلام ، فإنه يتصرف مثل قاعدة بيانات علائقية عادية تعمل بنظام SQL ولكن مع ميزات إضافية مثل أخذ عينات بيانات عشوائية وإنشاء الوظيفة التحليلية (دالة الإطار).
علاوة على ذلك ، يُوفر DuckDB تنسيقات مفيدة مثل البحث في النص الكامل ، واستيراد / تصدير Excel ، والاتصالات المباشرة بـ SQLite و PostgreSQL ، وتصدير الملفات بتنسيق Parquet ، ودعم العديد من تنسيقات وأنواع البيانات الجغرافية المكانية الشائعة. تحقق من كيف تعمل جداول SQL Server المُؤقتة.
3. Optimus: تبسيط معالجة البيانات
يُمكن أن يكون تنظيف البيانات وإعدادها للمشاريع التي تتمحور حول DataFrame إحدى المهام المُجهدة التي تتطلب الكثير من الكفاءة. Optimus عبارة عن مجموعة أدوات شاملة مُصممة لتحميل البيانات واستكشافها وتنظيفها وإعادة كتابتها إلى مصادر بيانات مُختلفة.
يُمكن لـ Optimus استخدام Pandas و Dask و CUDF (و Dask + CUDF) أو Vaex أو Spark كمُحرك البيانات الأساسي. يُمكنك التحميل والحفظ مرة أخرى إلى Arrow و Parquet و Excel ومختلف مصادر قواعد البيانات الشائعة أو تنسيقات الملفات المُسطحة مثل CSV و JSON.
تُشبه واجهة برمجة تطبيقات معالجة البيانات في Optimus Pandas ، لكنها تُوفر المزيد من موصّلات .rows() و .cols(). هذه الموصّلات تجعل أداء المهام المُختلفة أسهل بكثير.
على سبيل المثال ، يُمكنك فرز إطار إدارة البيانات أو تصفيته بناءً على قيم العمود أو تغيير البيانات باستخدام معايير مُحددة أو تضييق نطاق العمليات بناءً على شروط معينة. علاوة على ذلك ، يتضمن Optimus مُعالجات مُصممة للتعامل مع أنواع البيانات الشائعة في العالم الحقيقي مثل عناوين البريد الإلكتروني وعناوين URL.
من المُهم أن تُدرك أنَّ Optimus قيد التطوير النشط حاليًا ، وأن آخر إصدار رسمي له كان في عام 2020. ونتيجة لذلك ، قد يكون أقل تحديثًا مُقارنةً بالمُكونات الأخرى في مجموعتك. تحقق من تعلم تحليلات البيانات مجانًا: أفضل مواقع الويب المُتوفرة.
4. Polars: تسريع إطار إدارة البيانات
إذا وجدت نفسك تعمل مع إطارات إدارة البيانات وكنت مُحبطًا بسبب قيود أداء Pandas ، فإنَّ Polars يُعد حلاً ممتازًا. تُوفر مكتبة إطار البيانات هذه الخاصة بـ Python بنية مُلائمة مثل Pandas.
على عكس Pandas ، يستخدم Polars مكتبة مكتوبة بلغة Rust تزيد من إمكانات جهازك بشكل مُميز. لا تحتاج إلى استخدام بناء جملة خاص للاستمتاع بميزات تحسين الأداء مثل المعالجة المتوازية أو SIMD.
حتى العمليات البسيطة مثل القراءة من ملف CSV تكون أسرع. بالإضافة إلى ذلك ، يُوفر Polars أوضاع تنفيذ مُتقدمة وكاملة ، مما يسمح بتنفيذ الاستعلام الفوري أو تأجيله حسب الضرورة.
كما يُوفر أيضًا واجهة برمجة تطبيقات مُتدفقة لمعالجة الاستعلامات المُتزايدة ، على الرغم من أنَّ هذه الميزة قد لا تكون متاحة لجميع الوظائف حتى الآن. يُمكن لمطوري Rust أيضًا إنشاء إضافات Polars الخاصة بهم باستخدام pyo3.
5. Snakemake: أتمتة عمليات سير عمل علوم البيانات
يفرض إعداد مهام سير عمل علوم البيانات الكثير من التحديات المُتنوعة ، وقد يكون ضمان الاتساق والقدرة على التنبؤ أكثر صعوبة. يُعالج Snakemake هذا القيد عن طريق أتمتة إعدادات تحليل البيانات في Python ، مما يضمن نتائج مُتسقة للجميع.
تعتمد العديد من مشاريع علوم البيانات الحالية على Snakemake. نظرًا لأنَّ سير عمل علم البيانات يزداد تعقيدًا ، فإنَّ تشغيله تلقائيًا باستخدام Snakemake يُصبح مفيدًا.
سير عمل Snakemake يُشبه GNU. أين يُمكنك تحديد النتائج المرغوبة باستخدام القواعد التي تُحدد الإدخال والإخراج والأوامر اللازمة. يُمكنك إنشاء قواعد سير عمل مُتعددة مؤشرات الترابط للاستفادة من المُعالجة المتوازية.
بالإضافة إلى ذلك ، يُمكن أن تنشأ بيانات التكوين من ملفات JSON / YAML. تُتيح لك مهام سير العمل أيضًا تحديد وظائف لتحويل البيانات المستخدمة في القواعد وإجراءات التسجيل التي يتم اتخاذها في كل خطوة.
يُصمم Snakemake الوظائف لتكون محمولة وقابلة للنشر في البيئات التي تُديرها الكوبيرنيتيس أو الأنظمة الأساسية السحابية المُحددة مثل Google Cloud Life Sciences أو Tibanna على AWS.
يُمكنك تجميد مهام سير العمل لاستخدام مجموعة حزم دقيقة ، ويُمكن لعمليات سير العمل المُنفذة تخزين اختبارات الوحدة المُنشأة معها. للأرشفة الطويلة ، يُمكنك تخزين مهام سير العمل كملفات مضغوطة. تحقق من أخلاقيات البيانات: قواعد السلوك التي يجب على كل عالم بيانات اتباعها.
أدوات علوم البيانات التي لا مثيل لها في Python
من خلال تبني أحدث أدوات علوم البيانات هذه ، يُمكنك زيادة إنتاجيتك وتوسيع إمكانياتك والشروع في رحلات مُثيرة تعتمد على مُعالجة البيانات. ومع ذلك ، تذكر أنَّ مشهد علم البيانات يتطور. للبقاء في الطليعة ، استمر في الاستكشاف والتجريب والتكيف مع الأدوات والتقنيات الجديدة التي تظهر في هذا المجال المُتغيِّر. يُمكنك الإطلاع الآن على كيف تُصبح مُتخصصًا في إدخال البيانات.
