مقدمه: چرا پایتون برای علوم داده مهم است؟

پایتون در دهه اخیر به عنوان یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی برتر در زمینه علوم داده به شدت محبوب شده است. به کمک کتابخانه های ضروری پایتون، این زبان قادر است با تحلیل و مدیریت داده‌ها به بهترین شکل ممکن عمل کند. در این مقاله، به معرفی 10 کتابخانه ضروری پایتون در علوم داده می‌پردازیم که به دانشمندان داده کمک می‌کند تا به سرعت و دقت بیشتری پروژه‌های خود را پیش ببرند.

پایتون: زبان برنامه‌نویسی محبوب در علوم داده

علوم داده به‌عنوان یکی از پیشروترین و حیاتی‌ترین حوزه‌ها در عصر اطلاعات، نیاز به ابزارها و زبان‌هایی دارد که توانایی پردازش و تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌ها را با دقت و سرعت بالا فراهم کنند. در این میان، کتابخانه های ضروری پایتون به عنوان یکی از مهم‌ترین ابزارهای موجود، نقشی غیرقابل انکار در موفقیت پروژه‌های داده‌محور ایفا می‌کنند. پایتون، به لطف ساختار ساده و قدرتمند خود، انتخاب اول بسیاری از دانشمندان داده و تحلیلگران شده است.

یکی از عوامل مهمی که پایتون را به ابزاری حیاتی در علوم داده تبدیل کرده، وجود طیف وسیعی از کتابخانه‌های تخصصی و کارآمد است. این کتابخانه‌ها، مانند Pandas، NumPy، Matplotlib، و Scikit-learn، به دانشمندان داده اجازه می‌دهند تا با حداقل تلاش و حداکثر کارایی، از مراحل اولیه آماده‌سازی داده‌ها تا پیچیده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به‌طور موثری انجام دهند. هر یک از این کتابخانه‌ها به‌نوعی نقشی کلیدی در بهبود فرآیند تحلیل داده ایفا می‌کنند؛ به عنوان مثال، Pandas برای دستکاری و ساختاردهی داده‌ها، NumPy برای انجام محاسبات عددی، و Matplotlib برای تجسم داده‌ها بسیار کاربرد دارند.

به علاوه، پایتون به‌گونه‌ای طراحی شده که قابلیت ادغام با دیگر ابزارها و زبان‌ها را داراست. این ویژگی باعث می‌شود که دانشمندان داده بتوانند از قدرت پایتون در کنار سایر فناوری‌ها بهره ببرند. کتابخانه‌های پایتون همچنین توانایی پردازش داده‌های حجیم (Big Data) را به‌طور بهینه فراهم می‌کنند، به‌خصوص وقتی با پلتفرم‌هایی مانند Apache Spark و Hadoop ترکیب شوند.

بنابراین، کتابخانه های ضروری پایتون نه تنها ابزارهایی حیاتی برای تحلیل داده‌ها هستند، بلکه به دانشمندان داده این امکان را می‌دهند که با کارایی بیشتر و صرف زمان کمتر، به نتایج دقیق‌تر و بهینه‌تری دست پیدا کنند. با این ترکیب منحصربه‌فرد از سادگی در کدنویسی و قدرت در اجرا، پایتون به زبان انتخابی بسیاری از متخصصان علوم داده در سراسر جهان تبدیل شده است.

در دنیای امروز که رقابت برای به‌دست آوردن داده‌های ارزشمند و تحلیل آن‌ها روزبه‌روز شدیدتر می‌شود، داشتن ابزارهای مناسب و آشنایی با کتابخانه های ضروری پایتون می‌تواند تفاوت بین موفقیت و شکست در یک پروژه داده‌محور باشد.

اهمیت کتابخانه های پایتون در پروژه‌های داده

یکی از ویژگی‌های برجسته پایتون در علوم داده، وجود تعداد زیادی از کتابخانه‌های آماده و قدرتمند است. این کتابخانه‌های ضروری پایتون از تحلیل‌های آماری تا تجسم داده‌ها، طیف گسترده‌ای از ابزارها را در اختیار دانشمندان داده قرار می‌دهند. استفاده از این کتابخانه‌ها، نه تنها سرعت کار را افزایش می‌دهد بلکه دقت تحلیل‌ها را نیز بالا می‌برد.

NumPy: پایه‌ای‌ترین کتابخانه برای عملیات عددی

یکی از کتابخانه‌های کلیدی و بنیادی در دنیای علوم داده، NumPy است. این کتابخانه به عنوان یکی از ستون‌های اصلی اکوسیستم پایتون، به طور گسترده‌ای در بسیاری از پروژه‌های تحلیل داده و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. NumPy به طور ویژه برای انجام محاسبات عددی و مدیریت آرایه‌ها طراحی شده و به همین دلیل، در بسیاری از کتابخانه‌های دیگر پایتون که در زمینه علوم داده فعالیت می‌کنند، به عنوان پایه و اساس عمل می‌کند.

NumPy به دلیل ویژگی‌های برجسته خود در مدیریت آرایه‌ها و ماتریس‌ها، به یکی از ابزارهای ضروری در علم داده تبدیل شده است. با استفاده از NumPy، کاربران می‌توانند به راحتی داده‌های چندبعدی را مدیریت کنند و عملیات‌های عددی پیچیده را با سرعت و کارایی بالا انجام دهند. این کتابخانه به طور ویژه برای انجام عملیات ماتریسی و محاسبات عددی بهینه‌سازی شده است، که این ویژگی‌ها برای بسیاری از الگوریتم‌های پیشرفته تحلیل داده و یادگیری ماشین بسیار ضروری هستند.

عملیات ماتریسی و محاسبات پیچیده

یکی از اصلی‌ترین مزیت‌های NumPy، توانایی آن در انجام عملیات‌های پیچیده ماتریسی است. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا با داده‌های چندبعدی به سادگی کار کنید و محاسبات سنگین عددی را به سرعت و با دقت بالا انجام دهید. این کتابخانه به کاربران این امکان را می‌دهد که به راحتی عملیات‌هایی مانند ضرب ماتریس، اعمال توابع ریاضی و آماری، و پردازش داده‌های حجیم را اجرا کنند.

علاوه بر این، NumPy دارای مجموعه‌ای از توابع و ابزارهای قدرتمند برای پردازش داده‌هاست که شامل الگوریتم‌های پیشرفته برای جبر خطی، تجزیه و تحلیل عددی و تبدیل‌های فوریه می‌شود. این ویژگی‌ها به دانشمندان داده و محققان این امکان را می‌دهند که محاسبات پیچیده و مدل‌سازی‌های عددی را به سرعت و با کارایی بالا انجام دهند، که این امر در تحلیل داده‌های پیچیده و طراحی الگوریتم‌های یادگیری ماشین ضروری است.

NumPy همچنین به طور گسترده‌ای در کتابخانه‌های دیگر پایتون مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله در Pandas برای مدیریت داده‌ها و SciPy برای محاسبات علمی. به دلیل این وابستگی‌ها، آشنایی با NumPy و تسلط بر آن می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی و اثربخشی در پروژه‌های تحلیل داده و یادگیری ماشین را افزایش دهد.

Pandas: مدیریت و تحلیل داده‌ها به راحتی

در میان کتابخانه‌های متعدد پایتون که در علوم داده استفاده می‌شوند، Pandas به عنوان یکی از ابزارهای اساسی و محبوب برای مدیریت و تحلیل داده‌های ساختاریافته شناخته می‌شود. این کتابخانه به طور خاص برای تسهیل فرآیند بارگذاری، ویرایش و تحلیل داده‌ها طراحی شده است و به دلیل قابلیت‌های منحصر به فرد خود، در بسیاری از پروژه‌های داده‌محور به کار می‌رود.

کار با داده‌های ساختاریافته و DataFrames

Pandas به وسیله فراهم آوردن ساختار داده‌ای قدرتمند، کار با داده‌های پیچیده و بزرگ را به مراتب ساده‌تر می‌کند. یکی از ویژگی‌های کلیدی این کتابخانه، DataFrame است، که به عنوان یکی از ابزارهای اساسی برای مدیریت داده‌های ساختاریافته شناخته می‌شود. DataFrame به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را در قالبی مشابه با جدول‌های پایگاه داده یا صفحات گسترده Excel مشاهده و مدیریت کنید، که این ویژگی به ویژه در پروژه‌هایی که نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده و چندبعدی دارند، بسیار مفید است.

DataFrame به دلیل ساختار جدولی خود، امکان انجام عملیات‌های متنوع و پیچیده بر روی داده‌ها را به راحتی فراهم می‌آورد. این ساختار به شما اجازه می‌دهد تا به راحتی داده‌ها را فیلتر، گروه‌بندی و مرتب‌سازی کنید و محاسبات آماری و تحلیلی را انجام دهید. با استفاده از Pandas، می‌توانید به سرعت داده‌های ورودی را تمیز کنید، مقادیر گمشده را شناسایی و جایگزین کنید، و عملیات‌های پیچیده‌ای مانند ادغام و پیوند داده‌ها را اجرا نمایید.

Pandas در فایل های Excel و CSV

یکی دیگر از قابلیت‌های برجسته Pandas، توانایی آن در تعامل با فرمت‌های مختلف داده است. این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را از منابع مختلف مانند فایل‌های CSV، Excel، پایگاه‌های داده SQL، و حتی داده‌های اینترنتی به سادگی بارگذاری کنید. همچنین، با استفاده از Pandas، می‌توانید داده‌ها را به فرمت‌های مختلف صادر کنید و این امکان را فراهم می‌آورد که به راحتی از داده‌های تحلیل شده در سایر نرم‌افزارها و سیستم‌ها استفاده کنید.

Matplotlib: ترسیم و تجسم داده‌ها

در دنیای علوم داده، تجسم داده‌ها نقشی حیاتی در درک و تحلیل اطلاعات پیچیده دارد. این کتابخانه به عنوان یکی از ابزارهای پیشرو و ضروری در این زمینه، به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را به صورت بصری و گرافیکی نمایش دهند. این کتابخانه به طور ویژه برای ایجاد نمودارها و تجسم داده‌ها طراحی شده است و ابزارهای متنوعی را برای تجزیه و تحلیل بصری داده‌ها فراهم می‌آورد.

Matplotlib به دلیل توانایی‌های برجسته‌اش در ایجاد نمودارهای مختلف، به یکی از ابزارهای اصلی در پروژه‌های داده‌محور تبدیل شده است. این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد که نمودارهای خطی، پراکندگی، میله‌ای، و بسیاری دیگر از انواع نمودارها را به راحتی ایجاد کنید. با استفاده از Matplotlib، می‌توانید داده‌های خود را به صورت بصری نمایان کرده و روندها، الگوها و روابط بین متغیرها را به وضوح مشاهده کنید.

شخصی سازی نمودار ها

یکی از ویژگی‌های کلیدی Matplotlib، قابلیت سفارشی‌سازی بالای نمودارها است. شما می‌توانید رنگ‌ها، اندازه‌ها، سبک‌های خطوط، و بسیاری از جزئیات دیگر را به دلخواه خود تنظیم کنید تا نمودارها به شکل دلخواه و مناسب با نیازهای تحلیل شما نمایش داده شوند. این قابلیت به ویژه در ارائه داده‌ها به دیگران یا در مستندسازی نتایج تحلیل‌ها بسیار مفید است، زیرا به شما اجازه می‌دهد تا اطلاعات را به شکلی جذاب و قابل فهم ارائه دهید.

Matplotlib همچنین دارای ابزارهایی برای ترسیم نمودارهای پیچیده‌تر مانند نمودارهای سه‌بعدی و انواع مختلف نمودارهای آماری است. این ابزارها به شما این امکان را می‌دهند که داده‌های چندبعدی و پیچیده را به صورت بصری تجزیه و تحلیل کنید و به بینش‌های عمیق‌تری از داده‌ها دست یابید. همچنین، این کتابخانه با دیگر کتابخانه‌های پایتون مانند Pandas و NumPy به خوبی ادغام می‌شود و به شما اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به سرعت پردازش کرده و نتایج را به صورت گرافیکی نمایش دهید.

Seaborn: تجسم‌های آماری پیشرفته

در دنیای علوم داده، تجزیه و تحلیل داده‌های آماری به ابزارهایی نیاز دارد که قادر به ارائه نمای بصری جذاب و کاربردی از داده‌ها باشند. Seaborn، که بر پایه Matplotlib ساخته شده است، یکی از کتابخانه‌های برتر پایتون برای این منظور محسوب می‌شود. این کتابخانه به طور خاص برای تولید تجسم‌های آماری پیچیده و زیبایی‌شناسانه طراحی شده است و به کاربران این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را با دقت و به شکلی بصری جذاب تحلیل کنند.

Seaborn به دلیل طراحی زیبا و قابلیت‌های پیشرفته‌ای که در تجسم داده‌های آماری ارائه می‌دهد، به عنوان یکی از ابزارهای ضروری در تحلیل‌های پیچیده آماری شناخته می‌شود. این کتابخانه ابزارهای متنوعی برای ایجاد نمودارهای آماری مختلف فراهم می‌آورد که شامل نمودارهایی مانند Heatmap، Boxplot، Violin Plot و Pairplot می‌شود. این نمودارها به شما این امکان را می‌دهند که به صورت بصری به تجزیه و تحلیل روابط، توزیع و الگوهای داده‌ها بپردازید.

ساخت نمودارهای آماری با رویکرد زیباشناختی

یکی از ویژگی‌های برجسته Seaborn، تمرکز آن بر طراحی زیبا و بصری نمودارها است. این کتابخانه به طور خاص به ایجاد نمودارهایی با کیفیت بالا و با طراحی جذاب توجه دارد که به کاربران این امکان را می‌دهد که نتایج تحلیل‌های خود را به صورت بصری و کاربرپسند نمایش دهند. به عنوان مثال، Heatmap به شما اجازه می‌دهد تا روابط بین دو متغیر را به صورت بصری با استفاده از رنگ‌ها نمایش دهید، در حالی که Boxplot و Violin Plot به تجزیه و تحلیل توزیع داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها کمک می‌کنند.

Seaborn همچنین به طور عمیق با Pandas یکپارچه شده است، به این معنی که می‌توانید داده‌های خود را مستقیماً از DataFrameهای Pandas به نمودارهای Seaborn تبدیل کنید و تجزیه و تحلیل‌های آماری خود را با سرعت بیشتری انجام دهید. این یکپارچگی، فرآیند تحلیل داده‌ها را تسهیل می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا به راحتی از داده‌های ساختاریافته برای تولید تجسم‌های پیچیده استفاده کنید.

Scikit-learn: یادگیری ماشین در پایتون

Scikit-learn به عنوان یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین کتابخانه های ضروری پایتون در حوزه یادگیری ماشین شناخته می‌شود. این کتابخانه به طور خاص برای تسهیل فرآیند ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده و مجموعه‌ای از الگوریتم‌های متنوع و قدرتمند را برای انجام انواع وظایف یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. با استفاده از Scikit-learn، می‌توانید به سرعت و به طور مؤثر مدل‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی و داده‌های خود را تحلیل کنید.

Scikit-learn شامل مجموعه‌ای جامع از الگوریتم‌ها برای انجام وظایف مختلف یادگیری ماشین است، از جمله:

1.(Dimensionality Reduction¹): ابزارهایی مانند Principal Component Analysis (PCA) و t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) به شما این امکان را می‌دهند که ابعاد داده‌های خود را کاهش دهید و ویژگی‌های مهم را شناسایی کنید، که این موضوع در تحلیل داده‌های پیچیده و بصری‌سازی آن‌ها بسیار مفید است.

2.(Classification²): این الگوریتم‌ها به شما امکان می‌دهند تا داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم کنید. به عنوان مثال، الگوریتم‌های مانند Support Vector Machines (SVM)، k-Nearest Neighbors (k-NN) و Logistic Regression به شما کمک می‌کنند تا پیش‌بینی‌های طبقه‌بندی شده برای داده‌ها انجام دهید.

3.(Regression³): برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته، الگوریتم‌های رگرسیون مانند Linear Regression، Ridge Regression و Lasso Regression در Scikit-learn در دسترس هستند. این الگوریتم‌ها به شما این امکان را می‌دهند که روابط میان متغیرها را مدل‌سازی کرده و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهید.

4.(Clustering⁴): برای گروه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مشابه، الگوریتم‌هایی مانند K-Means و DBSCAN در Scikit-learn ارائه شده است. این الگوریتم‌ها به شما کمک می‌کنند تا ساختارهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنید و داده‌ها را به گروه‌های معنادار تقسیم کنید.

TensorFlow و Keras: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

TensorFlow و Keras از جمله کتابخانه‌های ضروری پایتون در علوم داده برای پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی و مدل‌های یادگیری عمیق هستند. این دو ابزار قدرتمند به شما اجازه می‌دهند که مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی را با داده‌های بزرگ و پیچیده آموزش دهید.

پردازش داده‌های پیچیده با مدل‌های عمیق

این کتابخانه‌های پایتون، به خصوص در پروژه‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی، کاربرد گسترده‌ای دارند. اگر در زمینه‌های پیشرفته هوش مصنوعی و علوم داده فعالیت دارید، TensorFlow و Keras انتخاب‌های مناسبی هستند.

Statsmodels: تحلیل آماری و مدل‌سازی

Statsmodels یکی دیگر از کتابخانه‌های ضروری پایتون است که برای انجام تحلیل‌های آماری و مدل‌سازی به کار می‌رود. این کتابخانه امکان پیاده‌سازی مدل‌های آماری پیچیده را فراهم می‌کند و به خصوص در پروژه‌هایی که نیاز به تحلیل آماری دارند، بسیار مفید است.

انجام رگرسیون‌ها و تحلیل‌های آماری

Statsmodels به شما این امکان را می‌دهد که مدل‌های آماری مانند رگرسیون را به سرعت پیاده‌سازی کنید و داده‌های خود را به صورت دقیق تحلیل کنید. این کتابخانه پایتون در علوم داده به شما کمک می‌کند تا تحلیل‌های آماری پیچیده‌تری را انجام دهید.

SciPy: توسعه ابزارهای علمی و محاسباتی

SciPy یکی دیگر از کتابخانه‌های ضروری پایتون در علوم داده است که به طور خاص برای انجام محاسبات علمی و عددی طراحی شده است. این کتابخانه ابزارهای پیشرفته‌ای برای انجام محاسبات پیچیده مانند حل معادلات دیفرانسیلی و انتگرال‌گیری فراهم می‌کند.

الگوریتم‌های محاسباتی پیشرفته

SciPy با ارائه مجموعه‌ای از الگوریتم‌های پیچیده محاسباتی، به شما کمک می‌کند تا محاسبات سنگین علمی و ریاضیاتی را به سرعت انجام دهید. این کتابخانه به ویژه برای پروژه‌های تحقیقاتی و علمی در علوم داده بسیار کاربردی است.

NLTK: پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

NLTK یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های پایتون در علوم داده برای پردازش زبان طبیعی است. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد که داده‌های متنی را تحلیل و پردازش کنید و از آن‌ها اطلاعات مفیدی استخراج کنید.

کاربرد در تحلیل متن و پردازش داده‌های زبانی

اگر در پروژه‌های خود نیاز به تحلیل متن و استخراج اطلاعات از داده‌های زبانی دارید، NLTK یکی از کتابخانه‌های ضروری پایتون برای این منظور است. این کتابخانه ابزارهای متعددی برای پردازش متن و تحلیل زبان طبیعی در اختیار شما قرار می‌دهد.

Plotly: تجسم داده‌های تعاملی

در دنیای علوم داده، تجسم داده‌ها به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی برای تحلیل و ارائه اطلاعات به شمار می‌رود. Plotly یکی از کتابخانه های ضروری پایتون است که به ویژه برای ایجاد نمودارهای تعاملی و بصری جذاب طراحی شده است. این کتابخانه به شما این امکان را می‌دهد که نمودارهای تعاملی و سه‌بعدی بسازید و داده‌های خود را به شکلی منحصر به فرد و قابل فهم ارائه دهید.

Plotly به دلیل قابلیت‌های پیشرفته و تعامل‌پذیری که ارائه می‌دهد، به ویژه در پروژه‌های بزرگ و پیچیده تحلیل داده کاربرد دارد. این کتابخانه توانایی تولید نمودارهایی مانند نمودارهای خطی، پراکندگی، میله‌ای، هیستوگرام و حتی نمودارهای سه‌بعدی را با ویژگی‌های تعاملی مانند زوم، پیمایش و نمایش جزئیات دقیق فراهم می‌آورد.

نمودارهای تعاملی و داشبوردهای پیشرفته

یکی از ویژگی‌های برجسته Plotly، قابلیت ایجاد نمودارهای تعاملی است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا به صورت دینامیک با داده‌ها تعامل کنند. با استفاده از Plotly, می‌توانید نمودارهایی طراحی کنید که به کاربران اجازه می‌دهد با حرکت ماوس بر روی نقاط داده، اطلاعات بیشتری را مشاهده کنند و تغییرات داده‌ها را به صورت بصری تجربه کنند. این ویژگی به ویژه در تحلیل داده‌های پیچیده و ارائه نتایج به مخاطبان مختلف بسیار مفید است.

Plotly همچنین ابزارهای قدرتمندی برای ساخت داشبوردهای تعاملی فراهم می‌آورد. این داشبوردها به شما این امکان را می‌دهند که چندین نمودار و ویجت را در یک صفحه تجمیع کرده و تجربه‌ای جامع و تعاملی از داده‌های خود ارائه دهید. این ویژگی به تحلیلگران و مدیران داده کمک می‌کند تا به راحتی روندها، الگوها و بینش‌های کلیدی را در یک نگاه مشاهده کنند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

Plotly با امکان تولید نمودارهای سه‌بعدی و نمودارهای جغرافیایی، توانایی تحلیل و تجسم داده‌ها را به سطح جدیدی ارتقا می‌دهد. به عنوان مثال، نمودارهای سه‌بعدی به شما اجازه می‌دهند که روابط پیچیده بین متغیرها را به صورت بصری و قابل تحلیل مشاهده کنید، در حالی که نمودارهای جغرافیایی به تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی کمک می‌کنند و توزیع جغرافیایی داده‌ها را نمایش می‌دهند.

در نهایت، Plotly به عنوان یکی از ابزارهای پیشرفته و کاربردی در علوم داده، به شما این امکان را می‌دهد که تحلیل‌های خود را به شکل بصری و تعاملی ارائه دهید و از این طریق بینش‌های عمیق‌تری از داده‌های خود به دست آورید. با استفاده از این کتابخانه، می‌توانید تجربه‌ای غنی و تعاملی از داده‌های خود خلق کنید که به وضوح و کارایی تحلیل‌ها و گزارش‌های شما افزوده خواهد شد.

نتیجه‌گیری: ترکیب کتابخانه‌ها برای بهترین خروجی

همان‌طور که مشاهده کردید، هر یک از این کتابخانه های ضروری پایتون در علوم داده قابلیت‌ها و ویژگی‌های منحصربه‌فردی دارند که به شما کمک می‌کنند تحلیل داده‌های خود را به بهترین شکل ممکن انجام دهید. ترکیب این کتابخانه‌ها در پروژه‌های داده‌محور، نتایج بهتری به همراه خواهد داشت و شما را در انجام وظایف پیچیده‌تری مانند یادگیری ماشین، تجسم داده‌ها و پردازش زبان طبیعی یاری خواهد کرد.

1. کاهش ابعاد ↩︎
2. طبقه‌بندی ↩︎
3. در فرهنگ لغت واژه رگرسیون (Regression) از لحاظ لغوی به معنی پسروی، برگشت و بازگشت است. اما از دید آمار و ریاضیات به مفهوم بازگشت به یک مقدار متوسط یا میانگین به‌کار می‌رود. بدین معنی که برخی پدیده‌ها به مرور زمان از نظر کمی به طرف یک مقدار متوسط میل می‌کنند. پیشنهاد فرهنگستان برای این واژه وایازش می‌باشد. ↩︎
4. خوشه بندی : در تجزیه و تحلیل خوشه یا خوشه‌بندی، گروه‌بندی مجموعه‌ای از اشیاء انجام می‌شود، اینکار به این صورت است که اشیاء در یک گروه (به نام خوشه) در مقایسه با دیگر دسته‌ها (خوشه‌ها) مشابه‌تر هستند. این وظیفهٔ اصلی داده‌کاوی اکتشافی است و یک روش معمول برای تجزیه و تحلیل داده‌های آماری است که در بسیاری از زمینه‌ها از جمله یادگیری ماشین، تشخیص الگو، تجزیه و تحلیل تصویر، بازیابی اطلاعات،بیوانفورماتیک، فشرده‌سازی داده‌ها و گرافیک کامپیوتری استفاده می‌شود. ↩︎