تحليل البيانات هي عملية تحويل البيانات الخام بعدة صيغ إلى معلومات قيمة يمكن الاستناد عليها و استخدامها لاتخاذ القرارات. تساعد المكتبات و أطر العمل و الأدوات على التعامل مع البيانات الضخمة والمعقدة بسهولة وفعالية. باستخدام المكتبات تمكنا من تحضير البيانات و تجهيزها لعملية التنظيف، التحليل ثم استخراج الرسوم البيانية و بناء النماذج عليها بشكل يسير و فعال. و من أبرز المكتبات و أطر العمل المستخدمة في تحليل البيانات:
NumPy
من أهم مكتبات بايثون للحوسبة و لتنفيذ الحسابات العددية و تدعم المصفوفات متعددة الأبعاد. وهي أداة أساسية للتعامل مع البيانات الرقمية، الجبر الخطي و العمليات الإحصائية.
Pandas
مكتبة تستخدم لمعالجة وتحليل البيانات حيث توفر هياكل بيانات مثل Data Frame للتعامل مع البيانات في الجدول. و تستخدم في عملية تنظيف البيانات و تحويل صيغ البيانات و المساعدة في استكشاف توجهات البيانات
Dask
مكتبة لمعالجة البيانات الضخمة من خلال تجزئة المهام و تنفيذها في نفس الوقت, تستخدم مع مكتبة Pandas و NumPy، مما تساهم بالتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة.
SciPy
مكتبة للحوسبة تحتوي على العديد من الدوال و الخوارزميات المبنية على مكتبة NumPy و توفر SciPy مجموعة من المميزات لاستخدامها في الإحصاء ومعالجة الإشارات. ايضا تسهل التعامل مع البيانات المعقدة وإنشاء رسومات بيانية دقيقة.
Tensorflow
من أشهر المكتبات في تعلم الآلة و علم البيانات و تم تطويرها بواسطة Google و تستخدم في العديد من التطبيقات منها معالجة البيانات الكبيرة, تحليل البيانات الزمنية, تحليل النصوص و الصور و البيانات في نفس اللحظة و تصوير البيانات. و من مميزاتها تدعم الحوسبة المتوازية و تكاملها مع المكتبات و الأدوات مثل Keras و NumPy و Pandas. ايضا تمتاز بيئة عمل مرئية باستخدام TensorBoard
Vaex
مكتبة تعزز كفاءة وسرعة تحليل البيانات الضخمة بدون تحميل البيانات بالكامل إلى الذاكرة مما يمكن بمعالجة مجموعات بيانات ضخمة على جهاز واحد.
Matplotlib
مكتبة لإنشاء الرسوم البيانية و تقوم بإنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية، الرسوم الخطية البسيطة و الرسوم المعقدة ثلاثية الأبعاد.
Plotly
مكتبة لإنشاء رسوم بيانية و لوحات تحكم تفاعلية ويمكن تخصيصها باستخدام انواع مختلفة من الرسومات البيانية و دمج استخدامها مع مكتبات مثل pandas و numpy
Bokeh
مكتبة لإنشاء رسومات بيانية تفاعلية يمكن عرضها على صفحات المواقع. تستخدم لبناء رسومات بيانية تفاعلية بشكل ديناميكي وتمتاز بالمرونة بإنشاء مجموعة متنوعة من الرسومات البيانية و تكاملها مع المكتبات مثل numpy و pandas.
Scrapy
مكتبة لاستخراج البيانات من الويب و تمتاز بسرعتها وكفاءتها وتستخدم لبناء برامج زحف Spider Bots حيث يمكنها استخراج البيانات المهيكلة من صفحات الويب. ايضا تمكن المطورين من جمع البيانات من واجهات برمجة التطبيقات APIs.
BeautifulSoup
مكتبة تستخدم لاستخراج صيغ بيانات متعددة و جمعها من صفحات المواقع و تمتاز بواجهة سلسة لاستخراج البيانات و مرنة الاستخدام مما تسمح بكتابة أكواد بسيطة لاستخراج البيانات.و يمكنها تحليل وتنظيم البيانات من صفحات المواقع
LightGBM
اطار عمل تم تطويره من شركة Microsoft تساهم في تعزيز السرعة وكفاءة الذاكرة في تحليل البيانات و تستخدم خوارزمية gradient-boosting مما يمكنها على التعامل مع البيانات الضخمة في وقت قياسي. تمتاز المكتبة بسهولة تكاملها مع المكتبات الاخرى مثل Pandas Scikit-Learn و التعامل مع Hyperparameters لتعديلها بما يتناسب مع المشروع والبيانات.
” Apache Spark “PySpark
إطار عمل لمعالجة البيانات الضخمة باستخدام تقنية الحوسبة الموزعة في الخوادم, تستخدم في معالجة وتحليل البيانات الضخمة. يمتاز بالتعامل مع عدة صيغ من البيانات و يمكن استخدامه في عدة منها batch processing و stream processing
Apache Flink
إطار عمل لمعالجة البيانات الضخمة بشكل فوري و يدعم استخدامه في batch processing و يتكامل مع عدة انظمه مثل Kafka و Hadoop
مصادر مقترحة لتعلم المكتبات:
