Tính dễ đọc và đơn giản vốn có của ngôn ngữ khiến Python trở nên dễ học. Sự sẵn có của các thư viện phong phú của Python mang lại cho các nhà khoa học dữ liệu quyền truy cập để tải xuống các gói phù hợp miễn phí. Do khả năng mở rộng của nó, Python đã trở nên phổ biến trong khoa học dữ liệu và .
2. Nhu cầu ngày càng tăng đối với kỹ năng Python trên thị trường việc làm toàn cầu và lý do tại sao Python is being widely used
Từ giai đoạn phát triển đến triển khai, Python đã cho thấy tính linh hoạt trong việc sử dụng và các ứng dụng của nó. Sự phổ biến của nó nhờ hàng triệu lợi ích đã khiến nó trở thành một kỹ năng được yêu cầu trong nhiều hồ sơ công việc khác nhau trên thị trường việc làm toàn cầu. Độ tin cậy của Python khiến các công ty lớn như Google, Pixar và Spotify sử dụng dịch vụ của nó trong hoạt động của họ.
Chúng ta hãy xem một vài lý do tại sao Python lại được sử dụng rộng rãi như vậy trong các ngành.
Sự lựa chọn tuyệt vời của các thư viện
Thư viện Python cung cấp cho người dùng các mục cấp cơ sở để người dùng không phải viết mã từ đầu mỗi lần. Máy học và AI yêu cầu xử lý dữ liệu liên tục và Python giúp bạn truy cập . Một số thư viện phổ biến được sử dụng cho AI và máy học là.
- Máy học– Keras, Scikit-learning và TensorFlow
- Phân tích dữ liệu – NumPy và Pandas
- Trực quan hóa dữ liệu – Seaborn
dễ sử dụng
Trong khi làm việc về máy học và khoa học dữ liệu, . Tính đơn giản của ngôn ngữ Python giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng học hỏi . Cú pháp đơn giản của Python giúp các nhà khoa học dữ liệu làm việc với các hệ thống phức tạp một cách dễ dàng trong khi vẫn đảm bảo kết nối rõ ràng giữa các phần tử hệ thống.
Tính linh hoạt
Python dùng để phát triển máy học có thể dễ dàng chạy trên mọi nền tảng – Windows, MacOS, . Với sự trợ giúp của Python, những thay đổi ở quy mô rất nhỏ có thể chuyển các quy trình giữa các nền tảng và sửa đổi mã một cách dễ dàng.
Cộng đồng
Là một ngôn ngữ mã nguồn mở, Python cung cấp cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia quyền truy cập vào một số tài nguyên, phần lớn có sẵn trực tuyến. Python cộng đồng và diễn đàn là nơi tuyệt vời để các lập trình viên ở cả cấp độ mới bắt đầu và chuyên nghiệp thảo luận về lỗi và giúp nhau giải quyết vấn đề.
3. Cách môi trường lập trình Python đang được sử dụng bởi các chuyên gia dữ liệu trong công việc
A nhà khoa học dữ liệu có một nhiệm vụ to lớn là trích xuất thông tin sâu sắc và có ý nghĩa từ các tập dữ liệu lớn, số liệu thống kê và sổ đăng ký. Thông thường, dữ liệu này không có cấu trúc về bản chất và khó tìm thấy kết nối giữa các số liệu khác nhau với độ chính xác có ý nghĩa.
Với máy học, một khoa học dữ liệu chuyên nghiệp< . Trong những tình huống này, can discover connections between datasets with a required sophisticated programming language. In these situations, Python trở thành một yếu tố quan trọng giúp dễ đọc dữ liệu ở định dạng bảng tính. Ngoài ra, Python được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu trong phân tích dự báo, . data science professional.
4. Các ứng dụng của lập trình Python trong các ngành
Tính đơn giản, dễ đọc, linh hoạt và mềm dẻo của Python khiến nó trở thành ngôn ngữ tốt nhất được nhiều người sử dụng . Hãy thảo luận về một số ví dụ về các ngành sử dụng across a number of industries. Let’s discuss some examples of industries that use Python.
Ngành công nghiệp du lịch
Một số nền tảng đặt chỗ du lịch trực tuyến đã đầu tư vào khoa học dữ liệu để khám phá nhiều lĩnh vực cơ hội hơn với mục tiêu nâng cao tổng thể .
Chatbot, Hệ thống đề xuất, Dự đoán (giá vé chuyến bay, phòng khách sạn còn trống, v.v. ,) và quản lý nội dung sử dụng các thuật toán AI để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa và chuyển chúng thành các dịch vụ được cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Chẳng hạn, Skyscanner đã sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để dự đoán hoạt động của các đường bay mới.
Công nghệ tài chính
Khoa học dữ liệu và AI được sử dụng rộng rãi trong ngành dịch vụ tài chính để giải quyết các vấn đề về quản lý rủi ro, ngăn chặn gian lận, tự động hóa, ngân hàng được cá nhân hóa và các công cụ cung cấp dịch vụ khách hàng chất lượng cao. Một số phần mềm ngân hàng phổ biến được xây dựng trên Python là Venmo, Affirm và Robinhood.
ngành vận tải
Những công ty lớn trong ngành vận tải như Uber đang sử dụng nền tảng máy học có tên là Michelangelo PyML được xây dựng bằng Python. This technology is used to solve day-to-day tasks based on online and offline predictions.
ngành chăm sóc sức khỏe
Ngành chăm sóc sức khỏe xử lý một lượng lớn dữ liệu có tính chất bảo mật cao, đòi hỏi tính bảo mật cao. Python ngoài tất cả các ngôn ngữ lập trình khác có thể đối phó với các mối đe dọa bảo mật. Thông qua cộng đồng chuyên gia mạnh mẽ và tận tâm của Python, các lỗ hổng và mối đe dọa nhanh chóng được phát hiện và khắc phục.
5. Có cần học ngôn ngữ lập trình Python để trở thành nhà khoa học dữ liệu không?
Theo Cloud Academy 2018, 66% quảng cáo việc làm kỹ sư dữ liệu đề cập đến Python. Python là kỹ năng quan trọng để tham gia vào khoa học dữ liệu trong bất kỳ ngành nào, kể cả . Giống như bất kỳ ngôn ngữ nào khác, machine learning, AI and more. Like any other language, Python cần có thời gian để thành thạo. Nếu bạn có động lực và sẵn sàng học Python, thì bạn có cơ hội lớn để đáp ứng nhu cầu về chuyên gia khoa học dữ liệu . in the job market.
Dưới đây là một số cách nhanh chóng để bạn có thể làm quen với Python và cách sử dụng Python cho . :
a) Tham gia các buổi gặp mặt Python trên ứng dụng Meetup và bắt đầu học ngôn ngữ với sự trợ giúp của Python developer’s community. This is a great way to learn new skills whilst building strong professional networks on the go.
b) Đọc các hướng dẫn, sách hoặc blog dành riêng cho các ứng dụng của Python được điều chỉnh để phân tích dữ liệu và data science.
Dưới đây là một số cuốn sách tuyệt vời để giúp bạn bắt đầu
- Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python
- Một byte Python
- Học Python, Phá vỡ Python
- Sổ tay khoa học dữ liệu Python
c) Xây dựng các dự án nhỏ sử dụng dữ liệu dễ dàng có sẵn sẽ giúp bạn củng cố hiểu biết của mình về các khái niệm cơ bản về Python.
d) NumPy và Pandas là những thư viện Python tuyệt vời để truy cập và chơi với dữ liệu. Tận dụng các thư viện này để thực hành phân tích và trực quan hóa dữ liệu.