أنواع البيانات المختلفة في Python والتطبيقات

على مدار العقدين الماضيين ، برزت Python كأفضل لغة برمجة في صناعة تكنولوجيا المعلومات ، حيث يستخدمها أكثر من 8 ملايين مطور على مستوى العالم. لقد وضعت الثورة الرقمية المطورين بالفعل في مركز القوى العاملة ، وقد تضاعف هذا الاتجاه بشكل كبير في عالم ما بعد كوفيد. نتيجة لذلك ، أصبحت لغات البرمجة عنصرًا أساسيًا في حياتنا. يعمل العالم الحديث على التطبيق الناجح للغات البرمجة المختلفة. تتمتع Python بمكانة متميزة بين لغات البرمجة بسبب تنوعها الديناميكي ، وانخفاض مستوى الكلمات ، والمرونة ، وسهولة الاستخدام. يستخدم العديد من رواد البرمجيات العالميين ، بما في ذلك Google و Facebook و Netflix ، Python لمهام عمليات التطوير اليومية والأتمتة وتنظيم البيانات.

سواء كنت محترفًا في Python أو شخصًا بدأ للتو ، فأنت تعلم أن أنواع البيانات هي مفهوم أساسي في برمجة Python. أنواع البيانات في Python هي ببساطة تصنيف لعناصر البيانات. كل تصنيف للبيانات له قيمة محددة ، ولكل قيمة في بايثون نوع بياناتها الفريد. تمثل أنواع البيانات هذه الفئات ، وتسمى مثيلات هذه الفئات أو الكائنات بالمتغيرات. الكائن هو الوحدة الأساسية في Python. تساعد أنواع البيانات في Python في التأكد من نوع العملية التي يمكن إجراؤها على بيانات معينة. يعد تعلم وفهم أنواع البيانات من أهم الخطوات لتصبح بارعًا في لغة بايثون.

تتناول هذه المقالة الأنواع المختلفة من أنواع البيانات في بايثون. تابع القراءة لمعرفة كيفية الوصول إلى مسار وظيفي ناجح في علم البيانات.

أنواع البيانات القياسية أو المضمنة في Python

هناك 5 أنواع بيانات مضمنة في Python.

1. نوع رقمي

تشير أنواع البيانات الرقمية في Python إلى البيانات ذات القيمة الرقمية. يمكن أن تكون هذه القيمة الرقمية عددًا صحيحًا أو رقمًا عائمًا أو يتم تعريف رقم مركب على أنه عدد صحيح أو عدد عائم أو فئة معقدة على التوالي. كما توحي الأسماء ، تحتوي الفئة int على أعداد صحيحة موجبة أو سالبة ، وتحتوي الفئة العائمة على أعداد حقيقية بنقاط عشرية ، وتحتوي الفئة المعقدة على أرقام مركبة مكتوبة على شكل x + yj ، حيث x هو الجزء الحقيقي و y الجزء التخيلي.

2. نوع التسلسل

التسلسل عبارة عن مجموعة مرتبة في Python تسمح بتخزين قيم متعددة بطريقة منظمة. هناك ثلاثة أنواع رئيسية من التسلسلات في بايثون.

• سلسلة

السلسلة في Python ، ممثلة بفئة str ، هي مجموعة من حرف واحد أو أكثر ضمن اقتباس مفرد أو مزدوج أو ثلاثي. جميع الأحرف التي تظهر بين علامتي الاقتباس هي عناصر من تلك السلسلة المعينة. وهذا ما يسمى تسلسل أحرف Unicode. اعتمادًا على سعة ذاكرة النظام ، يمكن للسلسلة تخزين عدد n من الأحرف. لكن من المهم أن تتذكر أنه لا يُسمح بحذف السلاسل أو تغييرها بسبب خطر حدوث خطأ.

• قائمة

تُعرَّف القائمة ببساطة على أنها تسلسل مرتب من العناصر ، وهي واحدة من أكثر أنواع البيانات مرونة في Python. أفضل ما يميز نوع بيانات القائمة هو أنه لا يتطلب أن تكون القيم الموجودة في القائمة من نفس نوع البيانات. هذا يجعل القائمة شديدة التنوع من حيث الاستخدام.

• توبلي

المجموعة عبارة عن تسلسل مرتب غير قابل للتعديل من العناصر التي يتم تمثيلها بأقواس ومفصولة بفواصل. نظرًا لأنه لا يمكن تغييرها ، يكون تنفيذ المجموعات أسرع ويتم استخدامها بشكل عام لبيانات حماية الكتابة.

3. النوع المنطقي

يمثل boolean من خلال class bool ، وهو نوع بيانات في Python يمكن تعيين قيمة صواب أو خطأ فيه. يمكن أيضًا تقييم الكائنات غير المنطقية في السياقات المنطقية في Python. هذا المفهوم متجذر في الجبر البولي والمنطق الرياضي.

4. تعيين النوع

المجموعة هي نوع بيانات غير مرتب في بايثون وهي عبارة عن مجموعة من العناصر الفريدة. إنه قابل للتعديل ولا يحتوي على عناصر مكررة. تحدد الأقواس مجموعة ، وتستخدم الفواصل لفصل القيم. يتم زيادة فائدة نوع بيانات المجموعة لأنه يمكن إجراء عمليات مثل التقاطع والوحدة على مجموعتين معًا.

5. نوع القاموس

مثل المجموعة ، القاموس هو أيضًا مجموعة غير مرتبة من قيم البيانات التي تحمل المفتاح: أزواج القيمة. على عكس أنواع البيانات أحادية القيمة الأخرى ، يتم استخدام نوع البيانات هذا لتخزين كميات كبيرة من البيانات المعقدة والتعامل معها ، مثل الخرائط. إحدى الميزات الفريدة لنوع بيانات القاموس هي العملية المثلى لاسترداد البيانات حيث لا يمكن للمرء استرداد قيمة معينة إلا إذا كانوا يعرفون مفتاحها.

هذا يلخص الأنواع المختلفة من أنواع البيانات في بايثون. تعد أنواع البيانات في Python من بين المفاهيم الأساسية للغة برمجة Python التي أصبحت مهمة عند التقدم لوظائف مختلفة في علم البيانات. بينما تعد لغات البرمجة أداة محورية في علم البيانات ، فإن Python هي واحدة من أكثر اللغات استخدامًا. لذلك إذا كنت شخصًا يتطلع إلى الحصول على وظيفة في علم البيانات ، فإن الأمر يستحق استثمار الوقت في تقوية مفاهيم بايثون الأساسية هذه.

فرص عمل

ليس من المفاجئ أن يكون علماء البيانات والمحللون المتخصصون في لغة بايثون من بين أكثر المحترفين المطلوبين في سوق العمل. بصفتك متخصصًا في علوم البيانات ، يمكن للمرء أن يجد منصبًا مفيدًا في العديد من قطاعات التكنولوجيا مثل تطوير الويب أو التعلم الآلي أو تطوير تطبيقات الهاتف أو الويب أو حتى تطوير الألعاب.

في الواقع تشير التقارير إلى أن متوسط ​​الراتب الأساسي لعالم البيانات الأمريكي هو 113،821 دولارًا سنويًا ، وهو راتب جيد وفقًا لمعايير المعيشة الأمريكية. بصرف النظر عن كونها مربحة ، تأتي الوظيفة أيضًا مع استقرار طويل الأمد بسبب المعقل الذي لا يقدر بثمن الذي أصبح لعلماء البيانات والمطورين السيطرة عليه في العالم اليوم.

كيف تكون ناجحًا في علم البيانات؟

تتمثل الخطوة الأولى للنجاح في علم البيانات في بناء أساس قوي في الموضوع وتطوير لغة البرمجة ومهارات الترميز ذات الصلة. يقوم معظم المرشحين بذلك من خلال التسجيل في درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو هندسة البيانات أو أي مجال ذي صلة. تقدر الشركات أيضًا المعرفة السليمة بالصناعة جنبًا إلى جنب مع الخبرة السابقة في العمل أو التدريب الداخلي في المرشحين المحتملين. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الحصول على شهادة متقدمة من برنامج مشهور عالميًا يضيف ميزة إضافية إلى سيرتك الذاتية حيث يمنحك ميزة الفوز على المرشحين الآخرين.

إذا كنت تتطلع إلى رفع مستوى المهارات في علم البيانات ، فإن upGrad تقدم برنامجًا متقدمًا في علوم البيانات بالشراكة مع IIIT-B ، وهو معهد تقني رفيع المستوى ذائع الصيت عالميًا. يبني هذا البرنامج لمدة 12 شهرًا الخبرة في المجال مع أكثر من 20 مشروعًا صناعيًا وجلسات إرشادية فردية مع خبراء الصناعة. تم تصميم الدورة للمهنيين العاملين ، وتضفي المرونة في ساعات التعلم وتوفر الوصول إلى Python و MySQL و Tableau والعديد من أدوات الصناعة الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمرء أيضًا اختيار شهادة مرتبة الشرف في 3+ CGPA من هذا البرنامج.

تشتهر upGrad بوجود قاعدة متعلمين تغطي أكثر من 85 دولة ، وأكثر من 40.000 متعلم مدفوع الأجر على مستوى العالم ، وأكثر من 500.000 من المهنيين العاملين. تضمن البرامج مساعدة مهنية بزاوية 360 درجة وتعلمًا من نظير إلى نظير ، مما يجعل تجربة تعليمية رائعة لأي مرشح.

خاتمة

يتزايد تأثير علم البيانات في القطاع الرقمي كل يوم ، وكذلك سوق العمل له. وبالتالي ، إذا كنت تتطلع إلى القفز على عربة ، فهذا هو أفضل وقت للقيام بذلك ، حيث سيزداد الطلب على خبراء علوم البيانات المهرة في المستقبل فقط.