Python là ngôn ngữ lập trình đa năng phù hợp cho các nhà phát triển phần mềm, lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu. Tính linh hoạt và dễ sử dụng của nó đã đưa Python lên đầu danh sách dài các ngôn ngữ lập trình, bên cạnh C và Java. Show
Phạm vi chức năng của Python, từ phát triển ứng dụng di động và web back-end đến tính toán khoa học và học máy, rộng hơn so với nhiều ngôn ngữ lập trình khác, nhưng triết lý của nó bắt nguồn từ các nguyên tắc thiết kế gọn gàng mà kỹ sư phần mềm Tim Peters đã viết vào năm 1999. TÌM TRƯỜNG Nội dung được tài trợ Các nguyên tắc hướng dẫn của Peters, được đặt tên là “,” bao gồm bảy tiên đề đầu tiên này.
Điểm mấu chốt rút ra từ những nguyên tắc đầu tiên này là Python có thể truy cập được đối với những người có ít hoặc không có kinh nghiệm về ngôn ngữ lập trình. Thiết kế đơn giản không tùy tiện. Những người tạo ra Python đã đưa ra một quyết định có chủ ý, kết hợp với vô số ứng dụng đa dạng của Python, đã làm tăng sự phổ biến của nó trong khoa học dữ liệu. Trăn là gì?Là một ngôn ngữ mã hóa mã nguồn mở, được giải thích với nhiều cách sử dụng, Python nhấn mạnh vào khả năng đọc mã. Cuối cùng, cú pháp của Python sử dụng các từ khóa tiếng Anh thay cho các ký hiệu và dấu chấm câu được sử dụng trong các ngôn ngữ cấp thấp hơn. Bằng cách thay thế ngôn ngữ máy gốc của máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên hơn của con người, Python đã giúp việc lập trình trở nên thuận tiện hơn và giảm đáng kể thời gian học tập cho các lập trình viên mới làm quen và các nhà khoa học dữ liệu. Python sử dụng số nguyên, số float, chuỗi và kiểu dữ liệu Boolean và chứa bốn cấu trúc dữ liệu dựng sẵn — danh sách, từ điển, bộ dữ liệu và bộ. Ngoài các thư viện và khung mở rộng bên ngoài, các hàm tích hợp sẵn của Python có thể thực hiện nhiều tác vụ cấp thấp, giúp người dùng giải phóng để giải quyết các giải pháp lập trình phức tạp hơn và các mô hình dữ liệu dự đoán. Ví dụ: hàm print() của Python là một đoạn mã nhỏ tiện dụng cho phép bạn hiển thị văn bản được định dạng. Trước đây là một câu lệnh trong Python 2, phần bổ sung mới này cho Python 3 không cần phải nhập và nó có các ứng dụng tiện lợi khác. Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn chuyên sâu trên trang web Python. Bạn có thể đã chọn các tài liệu tham khảo về Python như một ngôn ngữ mã hóa cấp cao. Ngôn ngữ lập trình bao gồm từ cấp thấp đến cấp cao, với cấp độ cho biết ngôn ngữ đó gần với ngôn ngữ của máy tính hay của con người hơn. Cấp độ càng cao, ngôn ngữ càng gần với lời nói của con người. Cấp độ ngôn ngữ lập trình từ thấp nhất đến cao nhất
Python là ngôn ngữ cấp cao, cũng như Java, C#, Perl và Ruby. Đối với những người mới bắt đầu sử dụng Python trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, ngôn ngữ lập trình trực quan vừa dễ học vừa đủ mạnh để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu nâng cao. Python được sử dụng để làm gì?Chúng tôi đã đề cập đến một số cách sử dụng phổ biến của Python để lập trình và viết tập lệnh, nhưng đó mới chỉ là phần nổi của những gì ngôn ngữ này có thể làm. Khả năng xử lý dữ liệu lớn của nó và thực hiện các tính toán toán học và khoa học để phân tích dữ liệu và giải quyết vấn đề tinh vi khiến nó khác biệt với các ngôn ngữ viết mã có mục đích chung khác. Không giống như R, là “ngôn ngữ và môi trường cho tính toán thống kê và đồ họa”, Python được sử dụng trong các ngành và giữa các nhà nghiên cứu và nhóm dữ liệu với các phương pháp tiếp cận đa dạng để phân tích, thao tác và trực quan hóa dữ liệu. Python cho các nhà khoa học dữ liệuMặc dù R, Stata và SAS tốt hơn cho mô hình thống kê truyền thống, nhưng Python cung cấp nhiều hơn về tính linh hoạt và tiện lợi. Các khung toàn diện có sẵn trong Python cho phép tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu, cho phép người dùng xác định các mẫu phức tạp và khám phá dữ liệu theo những cách sáng tạo hơn. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python cho dữ liệu lớn, máy học và trí tuệ nhân tạo. Khả năng xử lý dữ liệu lớn đang có nhu cầu cao khi Internet vạn vật (IoT) tiếp tục mở rộng, thu thập và chia sẻ khối lượng dữ liệu lớn hơn từ nhiều nguồn hơn với tốc độ cao hơn. Công ty phân tích công nghệ IDC đã dự đoán trong một báo cáo năm 2020 rằng “đến năm 2025 sẽ có 55. 7 B kết nối thiết bị trên toàn thế giới” và rằng “dữ liệu được tạo ra từ các thiết bị kết nối IoT sẽ 73. 1 ZB. ” Vào năm 2001, nhà phân tích ngành Doug Laney đã đặt ra thuật ngữ "Ba Vs" — khối lượng, vận tốc và sự đa dạng — để bao gồm các đặc điểm xác định của dữ liệu lớn. Hôm nay, chúng ta có thể thêm hai biến nữa. luồng dữ liệu không thể đoán trước, chẳng hạn như các chủ đề thịnh hành trên mạng xã hội và chất lượng của dữ liệu đó. Để tư vấn thành công cho các doanh nghiệp dựa trên thông tin dựa trên dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng thu thập, làm sạch, chuẩn bị, phân tích và giải thích lượng dữ liệu khổng lồ này một cách nhanh chóng và hiệu quả. Đối với một số dự án, ngôn ngữ tính toán thống kê như R là công cụ hiệu quả nhất, nhưng đối với những dự án khác, ngôn ngữ có mục đích chung như Python phù hợp hơn với mục tiêu. Phân tích dữ liệuPhân tích dữ liệu là một phần quan trọng trong vai trò của nhà khoa học dữ liệu. Phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ý nghĩa trong các mẫu và xu hướng mà chúng tiết lộ cho phép các nhà khoa học dữ liệu thiết kế các mô hình và thuật toán dự đoán để giải quyết vấn đề cho doanh nghiệp. Nhưng các tập dữ liệu lớn có thể khó sử dụng và việc xử lý chúng có thể tốn nhiều thời gian và công sức. Hơn nữa, phân tích dữ liệu chỉ là một phần công việc của nhà khoa học dữ liệu — một phương tiện để đạt được mục đích. Mục tiêu cuối cùng của các nhà khoa học dữ liệu là chuyển đổi những hiểu biết sâu sắc mà họ thu thập được từ phân tích của mình thành giải pháp kinh doanh thông qua các kỹ thuật lập mô hình tiên tiến. Nói cách khác, các nhà khoa học dữ liệu có cá lớn hơn để chiên. Đó là nơi mà sự đơn giản và dễ đọc của Python xuất hiện. Ít dòng mã hơn có nghĩa là lập trình nhanh hơn, do đó, dẫn đến phân tích dữ liệu hợp lý hơn. Nếu từ “đơn giản” khiến bạn nghĩ đến những giới hạn và hạn chế, hãy đọc tiếp. Python bù đắp cho bất kỳ sự mất chức năng nào bằng một thư viện chuẩn và các mô-đun dựng sẵn cho phép người dùng giao tiếp với các thư viện đồ họa và nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu tương tác. Biểu đồ, đồ thị, bản đồ và các biểu diễn trực quan khác là chìa khóa để giải thích và truyền đạt rõ ràng thông tin thu được thông qua khai thác và phân tích dữ liệu. Tác giả Python Guido van Rossum đã phát triển ngôn ngữ mã hóa cho “những người dùng máy tính thông minh không phải là lập trình viên máy tính hoặc nhà phát triển phần mềm theo bất kỳ nghĩa nào. ” Do đó, nó phổ biến với các nhà khoa học dữ liệu, những người có mục tiêu bao gồm trực quan hóa dữ liệu, xây dựng thuật toán để giải quyết các vấn đề cụ thể và học sâu - không phải lập trình và phát triển. Học máyCác kỹ sư máy học có thể hưởng lợi từ khả năng mạnh mẽ của Python. Học máy, học sâu và AI đều yêu cầu các hệ thống tiên tiến vượt ra ngoài việc thực hiện một bộ hướng dẫn được xác định trước. Các mô-đun, thư viện và khung Python cung cấp tài nguyên cho các nhà khoa học dữ liệu để tránh quá trình mã hóa các hướng dẫn này theo cách thủ công tốn thời gian. Từ các hàm toán học phức tạp và tối ưu hóa hình ảnh đến tiền xử lý và vẽ đồ thị 2D, các thư viện của Python chứa các gói dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển AI và kỹ sư máy học trên nhiều ứng dụng. Các thư viện Python được sử dụng phổ biến nhất cho máy học bao gồm.
Người dùng có thể duyệt qua hơn 315.000 gói Python và cài đặt chúng trực tiếp từ Chỉ mục gói Python (PyPI). Python cho các chuyên gia công nghệ khácTrong số hơn 700 ngôn ngữ lập trình, Python là một trong những ngôn ngữ trực quan nhất và được sử dụng rộng rãi trong các công ty công nghệ, bao gồm NASA, Nokia, Google và IBM. Các lập trình viên, nhà phát triển web và kỹ sư phần mềm bị thu hút bởi tính linh hoạt của Python. Nó có thể xử lý mọi thứ, từ viết tập lệnh hệ thống đến phát triển web back-end, phát triển ứng dụng dành cho thiết bị di động và máy tính để bàn cũng như phát triển phần mềm. Khi Bill Venners của Artima yêu cầu anh ấy mô tả Python cho các nhà phát triển chưa bao giờ sử dụng nó, van Rossum đã nói. “Từ một góc độ, bạn có thể nói Python là một ngôn ngữ kịch bản cấp cao. Từ một khía cạnh khác, bạn có thể nói đó là một ngôn ngữ lập trình cấp cao tình cờ được triển khai theo cách nhấn mạnh tính tương tác. Python có chung một số đặc điểm với ngôn ngữ viết tập lệnh, nhưng cũng có chung một số đặc điểm với các ngôn ngữ lập trình truyền thống hơn. ” Anh ấy cũng giải thích rằng vì chức năng của Python không phải là cốt lõi của nó, nên nó cung cấp cho các nhà phát triển một cú pháp rõ ràng hơn với tính linh hoạt hơn thông qua các mô-đun đóng gói sẵn. Thiết kế kiểu mô-đun cho phép người dùng mở rộng các ứng dụng hiện có và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Đây là một trình tiết kiệm thời gian khổng lồ thu hút các chuyên gia công nghệ bận rộn. Lợi ích của PythonNhững ưu điểm của Python đã khiến nó ngày càng phổ biến trong suốt thập kỷ qua. Theo bản cập nhật tháng 7 năm 2021 của chỉ số Cộng đồng lập trình TIOBE, trong số ba ngôn ngữ mã hóa có nhu cầu hàng đầu, Python “dường như có cơ hội tốt nhất để trở thành số 1, nhờ vị trí dẫn đầu thị trường trong lĩnh vực khai thác dữ liệu và nhân tạo đang bùng nổ. . ” Chúng ta đã thảo luận về nhiều cách sử dụng và tính năng của Python, và bây giờ chúng ta sẽ tìm hiểu những lợi ích của ngôn ngữ lập trình — những cách mà Python có thể giúp công việc của bạn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu dễ dàng hơn. Dễ sử dụng Thuộc tính quan trọng của Python là khả năng đọc của nó. Vì Python rất gần với ngôn ngữ tự nhiên của người dùng và yêu cầu ít dòng mã hơn nên người dùng có thể nhanh chóng học và áp dụng ngôn ngữ lập trình này vào nhiều hoạt động. Vì vậy, cho dù bạn là người mới viết mã hay một chuyên gia có kinh nghiệm, Python sẽ giúp bạn làm được nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn. khả năng thích ứng Bởi vì Python là một ngôn ngữ linh hoạt - một phần là ngôn ngữ kịch bản, một phần là ngôn ngữ lập trình được diễn giải - nên nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Đối với bất kỳ ai quan tâm đến sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ hoặc khoa học dữ liệu, Python là nơi gần nhất bạn có thể đến với một cửa hàng duy nhất để có được kỹ năng đáng mơ ước. Nhà tuyển dụng từ các công ty lớn và nhỏ đang tìm kiếm những người có kinh nghiệm với hệ sinh thái Python. Hỗ trợ Trạng thái mã nguồn mở của Python được hỗ trợ bởi cộng đồng người dùng rộng lớn. Trên trang web của mình, Python tự hào rằng cơ sở người dùng của nó là “nhiệt tình và tận tâm với việc truyền bá việc sử dụng ngôn ngữ này ra khắp nơi. ” Với sự hỗ trợ của cộng đồng cho tất cả các cấp độ kinh nghiệm, nền tảng kiến thức Python tiếp tục phát triển. Bạn có thể tìm tài nguyên và lời khuyên từ cộng đồng Python trên Slack và Discord cũng như thông qua bản tin hàng tuần được tuyển chọn và các kênh truyền thông xã hội, bao gồm Twitter, Facebook và IRC. Theo Andrew Beall, nhà khoa học trưởng tại WorldViz, đây là lý do chính khiến nhóm của ông chọn Python làm nền tảng cho nền tảng phát triển thực tế ảo Vizard của họ. “Các nhà khoa học trên nhiều lĩnh vực đã sử dụng Python làm ngôn ngữ phân tích, vì vậy thật dễ dàng dựa vào thành tích của người khác khi bắt đầu các dự án mới,” Beall lưu ý trong câu chuyện thành công của nhóm mình. Thư viện tiêu chuẩn và bên thứ ba Các nhà khoa học dữ liệu chỉ có thể cung cấp giá trị trong phạm vi dữ liệu họ phân tích sạch và đầy đủ và có thể được phân tích ở cấp độ sâu hơn. Python liên tục bổ sung các thư viện mới, mang đến cho các nhà khoa học dữ liệu những cơ hội mới để khám phá và phân tích dữ liệu theo những cách sáng tạo, đồng thời cung cấp cho doanh nghiệp giá trị lớn hơn và những hiểu biết có ý nghĩa hơn. Ví dụ: mô-đun Scikit-learning cung cấp một loạt các công cụ học máy cho phép các nhà khoa học dữ liệu dự đoán kết quả và đưa ra các thuật toán xung quanh những dự đoán này. Cơ hội nghề nghiệp. Mở rộng bộ kỹ năng của bạn và mở rộng các tùy chọn của bạnNhiều ưu điểm của Python đạt đến đỉnh điểm là lợi ích cuối cùng cho bạn, người dùng. Khi bạn đã thành thạo Python, bạn sẽ có được một kỹ năng giúp bạn có thể được tuyển dụng trong ngành khoa học dữ liệu và công nghệ. Nhưng chúng ta đã bao quát đầy đủ Python được sử dụng để làm gì chưa? Vì Python rất phổ biến nên các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng quý giá này sẽ có nhiều lựa chọn nghề nghiệp hơn những người không có. Học Python sẽ nâng cao sự nhanh nhẹn của bạn và giúp bạn dễ thích nghi hơn với các vai trò khác nhau trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, từ đó mở ra nhiều cánh cửa hơn để bạn bắt đầu sự nghiệp của mình. Từ khí tượng học đến hóa học đến kỹ thuật hàng không vũ trụ, các ngành khoa học và kỹ thuật sử dụng Python cho nhiều dự án công nghệ và dữ liệu lớn. Những gã khổng lồ công nghệ như Google, NASA và Facebook sử dụng Python để triển khai và bảo trì, cơ sở hạ tầng và quản lý dữ liệu. Công ty hiệu ứng đặc biệt của George Lucas, Industrial Light and Magic, và Walt Disney Feature Animation sử dụng Python cho hiệu ứng hình ảnh và hoạt hình. Những người nổi tiếng khác đang tìm kiếm sinh viên tốt nghiệp với Python trong sơ yếu lý lịch của họ bao gồm.
Nếu bạn quan tâm đến việc bắt đầu sự nghiệp với bất kỳ công ty nào trong số này, bạn sẽ muốn có Python trong kho bằng cấp của mình. Và những công việc này được trả lương cao. Theo Cục Thống kê Lao động, mức lương hàng năm cho những vai trò này nằm trong khoảng từ 75.000 đến 150.000 đô la một năm, tùy thuộc vào kinh nghiệm và trình độ học vấn. Mức lương hàng năm cho công việc yêu cầu kỹ năng ngôn ngữ lập trình
Những người có thu nhập hàng đầu trong các ngành khoa học dữ liệu và khoa học toán học kiếm được khoảng 165.230 đô la một năm. BLS đã dự đoán tốc độ tăng trưởng 15 phần trăm cho các nhà khoa học nghiên cứu và thông tin máy tính và tốc độ tăng trưởng 22 phần trăm cho các nhà phát triển phần mềm từ năm 2019 đến năm 2029. Tốc độ tăng trưởng của cả hai ngành nghề này nhanh hơn nhiều so với tốc độ tăng trưởng trung bình 4% của tất cả các ngành nghề. Các ngành có mức việc làm cao nhất cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà khoa học toán học là.
Nguồn. bạn. S. Cục Thống kê Lao động Và hãy nhớ rằng, đây chỉ là những công việc phù hợp nhất với cách sử dụng và chức năng cốt lõi của Python với tư cách là một ngôn ngữ lập trình và công cụ phân tích dữ liệu. Danh sách này không bao gồm tiền lương và triển vọng công việc cho các vai trò liên quan, chẳng hạn như chuyên gia tính toán. Mức lương hàng năm trung bình cho chuyên gia tính toán vào tháng 5 năm 2020 là $111,030. Học Python. Giáo dục đào tạoNếu điều này khiến bạn quan tâm đến Python và khả năng bắt đầu sự nghiệp ở một trong những ngành đang phát triển nhanh chóng này, thì bước tiếp theo của bạn là khám phá các lựa chọn đào tạo và giáo dục của mình. Bạn có thể sẽ muốn theo đuổi bằng cấp ở một trong các ngành sau.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu tương đối mới trong các trường cao đẳng và đại học. Tuy nhiên, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu lành nghề trong kinh doanh, giáo dục và chăm sóc sức khỏe đang thay đổi điều đó. Nhiều chương trình khoa học dữ liệu đang được cung cấp để đáp ứng nhu cầu đó và những sinh viên tốt nghiệp có nền tảng kiến thức vững chắc về học máy, khai thác và phân tích dữ liệu, phương pháp thống kê và trực quan hóa dữ liệu sẽ dẫn đầu thị trường việc làm. Nhiều chương trình khoa học dữ liệu hiện tại nhấn mạnh bối cảnh và ứng dụng của phân tích dữ liệu trong chiến lược kinh doanh và giải quyết vấn đề, khiến Python — có khung phù hợp với mục tiêu và chương trình giảng dạy của các chương trình hướng đến ứng dụng đó — là một lựa chọn hợp lý cho các trường đại học. Mặc dù có thể tìm thấy nhiều hướng dẫn Python hữu ích trực tuyến, nhưng nhà khoa học dữ liệu mới vào nghề sẽ cần nhiều hơn những điều cơ bản để áp dụng Python vào loại dự án nghiên cứu mà họ sẽ giải quyết trong các chương trình này. Do khả năng tương tác với các ngôn ngữ viết mã khác, Python có thể được dạy cùng với C, C++ và Java trong các chương trình cấp bằng khoa học máy tính. Mặt khác, các chương trình khoa học dữ liệu có thể dạy Python kết hợp với SQL và R. Bất kể chương trình cấp bằng và ngành học bạn chọn, bạn sẽ được phục vụ tốt nhất bởi một khóa học bao gồm Python như một thành phần trong chương trình giảng dạy tập trung vào ứng dụng, tích hợp, nhấn mạnh các kỹ năng tư duy phản biện và giải quyết vấn đề mà bạn cần . Làm thế nào Python được sử dụng trong khoa học?Python đã trở thành một yếu tố chính trong khoa học dữ liệu, cho phép các nhà phân tích dữ liệu và các chuyên gia khác sử dụng ngôn ngữ này để thực hiện các phép tính thống kê phức tạp, tạo trực quan hóa dữ liệu, xây dựng thuật toán học máy, thao tác và phân tích dữ liệu cũng như hoàn thành các tác vụ liên quan đến dữ liệu khác
Tại sao Python tốt cho nghiên cứu?Python tiết kiệm rất nhiều thời gian vì nó cho phép mọi người dành thời gian nghiên cứu thực tế thay vì phải liên tục đọc qua tài liệu trước khi đi đến mục tiêu thực tế. In other words, you can focus on your main goal, not the tool you use.
NASA sử dụng Python như thế nào?Khi JWST quay quanh quỹ đạo cách xa 1 triệu dặm, các kỹ sư phần mềm trên trái đất sử dụng Python để nhận, sắp xếp và lưu trữ tất cả dữ liệu đến từ kính thiên văn. Here's how it works: Data from NASA's Deep Space Network feeds down into the Space Telescope Science Institute's processing systems using Python.
Ngôn ngữ nào được sử dụng cho nghiên cứu khoa học?Tiếng Anh đã được sử dụng để sản xuất các bài báo khoa học thảo luận về sự lựa chọn thì, sự rõ ràng, chính xác, văn phong, cách sắp xếp câu, cách diễn đạt và các đặc điểm khác của ngôn ngữ được sử dụng trong văn bản khoa học; . |
