آموزش کلان داده (Big Data) با پایتون

کلان داده یا Big Data:

بیگ دیتا یا کلان داده اصطلاحی است که برای حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌شود که سریع و پیچیده هستند و پردازش آنها با استفاده از روش‌های سنتی، سخت و غیرممکن است. کلان داده (Big Data) مجموعه‌ای بزرگ از داده‌ها است که از منابع مختلفی جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها می‌توانند نتایج ارزیابی عملکرد یک سازمان یا تعاملات مخاطبان آن در شبکه‌های اجتماعی باشند. امروزه انسان‌ها با کمک رایانه‌ها می‌توانند مفاهیم و اطلاعات مفیدی را از میان داده‌های نامفهوم و بدون ساختار استخراج کنند. این انبوه داده همان بیگ دیتا (big data) یا کلان داده است. دسترسی و نگهداری حجم زیادی از اطلاعات و داده‌ها برای تحلیل‌هایی بعدی کاری زمان‌بر و پرهزینه است. ارزش واقعی بیگ دیتا با میزان توانایی شما برای تجزیه و تحلیل و درک آن، اندازه­‌گیری می‌­شود. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و فناوری‌های مدرن پایگاه داده با مصورسازی و تحلیل کلان­‌داده­‌ها امکان استخراج دانش از داده را فراهم می کنند. تحلیل کلان‌داده­‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود برای درک فرصت‌های جدید و ایجاد مدل‌های تجاری استفاده شود. داده‌ها در بیگ دیتا ساختارمند یا بدون ساختار هستند، اما این نوع و حجم داده نیستند که در بیگ دیتا اهمیت دارند، بلکه کارهایی است که سازمان‌ها می‌توانند با بیگ دیتا انجام دهند. این داده‌ها چنان حجیم اند که نرم افزار‌های پردازش داده قادر به مدیریت آن نیستند. از این داده‌ها برای حل بعضی از مشکلات در کسب و کار استفاده می‌شود که قبلا قادر به حل آن نبودند. بیگ دیتا ترکیبی از داده ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و ساختار نیافته است که توسط سازمان‌ها جمع شده و می‌تواند از آن اطلاعاتی استخراج شود و در پروژه‌های یادگیری ماشین، مدل های پیش بینی و در کاربردهای تحلیلی پیشرفته استفاده شود.

ویژگی‌های بیگ دیتا؟

ویژگی‌های کلان داده به شرح زیر است:

• حجم (Volume): مقدار داده اهمیت دارد. حجم‌های بسیار بزرگ از این داده‌ها که دارای تراکم پایین و بدون ساختار هستند، باید پردازش شوند. مانند فعالیت یک کاربر در اینترنت.
• سرعت رشد داده‌ها (Velocity): سرعت پردازش داده‌ها برای اجرای فرآیندهای کلان داده و اینکه داده ها ثانیه ایی در حال رشد هستند با پیچیدگی بالا.
• تنوع: داده‌ها می تواند فرمت‌های اطلاعاتی مانند داده‌های ساختاریافته، عددی، بانک‌ها اطلاعات قدیمی، اسناد متنی، ایمیل‌ها، ویدیوها، فایل‌های صوتی، تراکنش‌های مالی داشت باشد.
• پیچیدگی: داده‌ها از منابع متنوع جمع‌آوری می‌شوند در نتیجه یکپارچه‌سازی و سازگاری آنها با یکدیگر کار سختی است.
• نوسان (Volatility): کلان داده به طور مداوم در حال تغییر است و ممکن است داده‌هایی که در روز گذشته جمع‌آوری شده، با داده های امروز متفاوت باشد.

مهارت های برنامه نویسی برای کلان داده:

برای کار با کلان داده باید زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا بلد باشیم. هر یک از این زبان‌ها خصوصیت مخصوص به خود را دارند. Scala سریع است، جاوا گسترده و پایتون سازگار است. پایتون در همه جا کاربرد دارد و بخاطر آسان بودن آن بسیار محبوب است. لذا باید python یا Scala را یاد گرفت. چون بیشتر نرم افزار‌های ذخیره داده مانند Hadoop، Apache Spark و Apache Kafka در این زبان‌ها توسعه داده شده‌اند. بدون دانستن این زبان‌ها قادر به استفاده از نرم افزارهای کلان داده نخواهیم بود.

ذخیره سازی بیگ دیتا:

روش‌های سنتی ذخیره داده (مانند پایگاه داده‌های رابطه‌ای، سیلوهای داده و مراکز داده) به خاطر حجم و تنوع داده، امروزه، برای ذخیره بیگ دیتا کافی نیستند. سیستم های مبتنی بر کلود، دریاچه داده و انبار داده گزینه‌های خوبی برای ذخیره و پردازش بیگ دیتا محسوب می‌شوند. بیگ دیتا اغلب در دریاچه داده (Data lake) ذخیره می‌شود و می‌تواند انواع مختلفی از داده را پشتیبانی کند، در حالی که انبار داده (Data warehouse) معمولا بر اساس پایگاه داده‌های رابطه‌ای ساخته می‌شود و فقط دارای داده ساختار یافته است.

مراحل کسب دانش از بیگ دیتا:

1. تعریف مساله (Define a question)
2. جمع­‌آوری دیتا (داده) (Collect data)
3. بصری­‌سازی دیتا (Visualize data)
4. آموزش داده به مدل  (Train algorithm)
5. آزمایش مدل (Test the Algorithm)
6. جمع‌­آوری بازخورد (Collect feedback)
7. توسعه الگوریتم (Refine the algorithm)
8. ادامه مراحل ۴ تا ۷ تا زمانی که به نتایج رضایت بخش برسیم
9.  پیش‌­بینی آینده با مدل آموزش دیده

هدف از این دوره آموزشی؟

هدف از این دوره آموزشی، آشنایی با پردازش کلان داده در بستر Spark است. در این دوره مهم‌ترین پردازش های بیگ دیتا و موارد کاربرد هر کدام را یاد خواهید گرفت و با نمونه­‌های استفاده شده از  کلان داده در دنیای واقعی آگاه می شوید.در دوره آموزش کلان داده سعی می شود تا با ارائه مسیری مشخص در دنیای آموزش کلان داده وارد شده و با حل مثال هایی در زبان برنامه نویسی پایتون به کاربردی تر شدن این دوره کمک شود. در این دوره مباحث مهم و بنیادی آموزش یادگیری ماشین و کلان داده بحث می شود تا شما برای کار در صنعت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از آن استفاده کنید. ابتدا مروری کامل وری پایتون و یادگیری ماشین/عمیق انجام می شود. سپس، تئوری کلان داده بحث می شود و درنهایت پیاده سازی هایی از کلان داده روی دیتاست های مختلف انجام می شود. جزئیات این دوره آموزشی در زیر لیست شده است. بدون شک یکی از بهترین دوره های کلان داده با پایتون است که با زبان فارسی و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.