Python là ngôn ngữ lập trình được quốc tế hoan nghênh để giúp xử lý dữ liệu của bạn theo cách tốt hơn vì nhiều nguyên nhân
Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên số của công nghệ cao, thiết bị thông minh và giải pháp di động. Dữ liệu là một khía cạnh thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp và doanh nghiệp nào. Điều quan trọng là phải thu thập, xử lý và phân tích luồng dữ liệu và thực hiện điều đó một cách nhanh chóng và chính xác nhất có thể. Ngày nay, khối lượng dữ liệu có thể lớn, khiến cho việc xử lý thông tin tốn nhiều thời gian và chi phí. Vì lý do chính xác này, ngành khoa học dữ liệu đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, tạo ra các vị trí tuyển dụng và khả năng mới
Xem thêm. Các ứng dụng thực tế cho AI và ML trong các hệ thống nhúng
Giờ đây, nhiều cách tiếp cận mới để ghi, lưu trữ và phân tích dữ liệu đã xuất hiện để trích xuất thông tin nhận thức một cách hiệu quả, thu được thông tin chi tiết và kiến thức. Bạn không chỉ có thể chọn từ danh sách các tùy chọn, tính năng và công cụ mà còn có thể sử dụng chúng để xử lý các hoạt động cũng như tận dụng các kỹ thuật để chuyển đổi thông tin thành kiến thức và thông tin chuyên sâu bằng báo cáo hoặc trực quan hóa
Có rất nhiều ngôn ngữ lập trình nổi bật để sử dụng để giảm dữ liệu. C, C++, R, Java, Javascript và Python là một vài trong số đó. Mỗi người cung cấp các tính năng, tùy chọn và công cụ độc đáo phù hợp với các nhu cầu khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu của bạn. Một số tốt hơn những cái khác cho nhu cầu cụ thể của ngành. Ví dụ: một cuộc khảo sát trong ngành cho biết Python đã trở thành lựa chọn hàng đầu để phát triển phần mềm fintech và các lĩnh vực ứng dụng khác.
Có hai yếu tố chính khiến Python trở thành ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong điện toán khoa học, đặc biệt là
- hệ sinh thái tuyệt đẹp;
- một số lượng lớn các gói tính năng định hướng dữ liệu có thể tăng tốc và đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian
Ngoài ra, Python ban đầu được sử dụng để thực hiện phân tích dữ liệu. Đó là một trong những ngôn ngữ đang được phát triển trên cơ sở liên tục. Qua đó, Python được gọi là ngôn ngữ hàng đầu có tiềm năng cao trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hơn các ngôn ngữ lập trình khác
Điều gì làm cho Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời để phân tích dữ liệu?
Python là một ngôn ngữ đa chức năng, được giải thích tối đa, có rất nhiều lợi thế để cung cấp. Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng thường được sử dụng để hợp lý hóa các tập dữ liệu phức tạp lớn. Hơn hết, có ngữ nghĩa động cộng với khả năng RAD [phát triển ứng dụng nhanh] không thể đo lường được, Python cũng được sử dụng nhiều cho tập lệnh. Còn một cách nữa để áp dụng Python – như một ngôn ngữ ghép nối
Một ưu điểm khác của Python là khả năng đọc cao giúp các kỹ sư tiết kiệm thời gian bằng cách gõ ít dòng mã hơn để hoàn thành nhiệm vụ. Nhanh, Python kết hợp tốt với phân tích dữ liệu. Và đó là do hỗ trợ nặng nề; . Do đó, không có gì ngạc nhiên khi nó được tuyên bố là ngôn ngữ lập trình ưa thích cho khoa học dữ liệu. Có một loạt các tính năng độc đáo được cung cấp giúp Python trở thành lựa chọn số một để phân tích dữ liệu. Nhìn thấy là tin tưởng. Vì vậy, hãy bỏ qua từng tùy chọn một
dễ học
Tham gia vào quá trình phát triển các dịch vụ web, ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc viết mã, bạn sẽ có khái niệm rằng Python được công nhận rộng rãi nhờ cú pháp rõ ràng và dễ đọc của nó. Vâng, đây là những đặc điểm ngôn ngữ nổi tiếng nhất. Hơn thế nữa, đường cong học tập thấp và do đó, nhanh chóng là ưu điểm tiếp theo của Python khi so sánh nó với các ngôn ngữ cũ hơn được cung cấp
C#, Ruby, Java, và các ngôn ngữ khác khó thành thạo hơn nhiều, đặc biệt là đối với các lập trình viên mới bắt đầu. Python tập trung vào sự đơn giản cũng như khả năng đọc, đồng thời cung cấp nhiều tùy chọn hữu ích cho các nhà phân tích/nhà khoa học dữ liệu. Do đó, người mới có thể dễ dàng sử dụng cú pháp khá đơn giản của nó để xây dựng các giải pháp hiệu quả ngay cả đối với các tình huống phức tạp. Đáng chú ý nhất, đó là tất cả với ít dòng mã được sử dụng hơn. Đó là lý do tại sao nó là một công cụ lý tưởng cho người mới bắt đầu
Được hỗ trợ tốt
Có kinh nghiệm sử dụng một số công cụ miễn phí, bạn có thể biết rằng để nhận được hỗ trợ tử tế là một thách thức. Tuy nhiên, đó không phải là trường hợp của Python. Mặc dù tính đơn giản cao, vẫn có thể có những tình huống bạn vẫn cần trợ giúp về Python. Được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp cùng với các lĩnh vực học thuật, Python có một loạt các thư viện hữu ích với vô số tài liệu hữu ích và hỗ trợ. Lợi ích lớn là tất cả các thư viện đều có sẵn miễn phí
Mức độ phổ biến của ngôn ngữ càng cao thì càng có nhiều thông tin nhận thức về trải nghiệm người dùng thực được đóng góp. Do đó, bạn có quyền truy cập vào các mã do người dùng đóng góp, Stack Overflow, tài liệu, danh sách gửi thư, v.v. Người dùng trên toàn thế giới có thể hỏi các lập trình viên có kinh nghiệm hơn để được tư vấn và trợ giúp khi cần
Uyển chuyển
Các tùy chọn tuyệt vời không kết thúc ở đó. Vì vậy, hãy quan sát một lý do khác tại sao Python thực sự là một lựa chọn tuyệt vời để xử lý dữ liệu. Một tính năng mạnh mẽ khác của ngôn ngữ này là tính linh hoạt cao khiến Python được các nhà khoa học và phân tích dữ liệu yêu cầu cao. Do đó, có thể xây dựng mô hình dữ liệu, hệ thống hóa tập dữ liệu, tạo thuật toán hỗ trợ ML, dịch vụ web và áp dụng khai thác dữ liệu để hoàn thành các tác vụ khác nhau trong một khoảng thời gian ngắn. Vâng, một lợi thế như vậy khiến Python trở thành một giải pháp lý tưởng mà ngành khoa học dữ liệu cần
khả năng mở rộng
Tính năng này của Python được mô tả ngay sau tính linh hoạt, không phải ngẫu nhiên mà bởi vì nó được kết nối chặt chẽ với tùy chọn trước đó. So sánh với các ngôn ngữ khác như R, Go và Rust, Python nhanh hơn và có khả năng mở rộng hơn nhiều. Do đó, Python tốt cho các mục đích sử dụng khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau có thể giải quyết nhiều vấn đề. Đó là lý do tại sao nhiều công ty đã chuyển sang Python. Ngoài ra, ngôn ngữ này hoàn hảo cho tất cả các loại RAD [như chúng tôi đã nêu ở trên]. Hơn nữa, phân tích dữ liệu nằm trong danh sách các ngành mà ngôn ngữ này có thể được áp dụng thành công
Bộ sưu tập thư viện khổng lồ
Như chúng tôi đã đề cập, Python là một trong những ngôn ngữ được hỗ trợ nhiều nhất hiện nay. Nó có một danh sách dài các thư viện hoàn toàn miễn phí dành cho tất cả người dùng. Đó là yếu tố then chốt tạo ra cú hích mạnh mẽ cho Python nói riêng và cả trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn tham gia vào lĩnh vực này, rất có thể bạn đã quen thuộc với những cái tên như Pandas, SciPy, StatsModels, các thư viện khác được sử dụng nhiều trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Đáng chú ý là các thư viện không ngừng phát triển, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ. Với tài liệu này, bạn có thể dễ dàng tìm thấy một giải pháp cần thiết mà không gặp rắc rối mà không phải trả thêm chi phí
Vượt lên trên cộng đồng Python
Đó là một loại ngôn ngữ mã nguồn mở. Điều đó có nghĩa là bạn nhận được ít nhất hai lợi thế mạnh mẽ. Python miễn phí, ngoài ra nó còn sử dụng mô hình dựa vào cộng đồng để phát triển. Vâng, vấn đề này và đoạn trước cũng được liên kết chặt chẽ. Bên cạnh các thư viện nguồn mở như Statistics, Data Visualization và Manipulation, ML, v.v., Python có một cơ sở cộng đồng lớn với các phần đào tạo và diễn đàn có sẵn
Đó là cách mọi người trên toàn cầu có thể trao đổi kinh nghiệm, suy nghĩ và kiến thức, cũng như cung cấp giải pháp, mã và đặt câu hỏi. Chúng tôi khuyên bạn nên truy cập Chỉ mục gói Python trong trường hợp bạn muốn tìm hiểu thêm về các khía cạnh đa dạng của Python
Công cụ đồ họa và trực quan
Một thực tế nổi tiếng là thông tin trực quan dễ hiểu, vận hành và ghi nhớ hơn nhiều. Đây là một phần khác của một mẩu tin tốt cho bạn. Có một gói các tùy chọn trực quan đa dạng có sẵn. Điều đó làm cho Python trở thành một công cụ phải có không chỉ để phân tích dữ liệu mà còn cho tất cả khoa học dữ liệu. Bạn có thể làm cho dữ liệu dễ truy cập hơn và dễ sử dụng hơn bằng cách tạo các biểu đồ và đồ họa khác nhau, cũng như các biểu đồ tương tác sẵn sàng cho web. Có, Python cung cấp cho bạn khả năng hiểu rõ về dữ liệu
Gói công cụ phân tích mở rộng có sẵn
Ngay sau khi bạn thu thập dữ liệu, bạn sẽ xử lý nó. Python cực kỳ phù hợp với mục đích này. Vì vậy, tìm kiếm một công cụ hoàn hảo để xử lý dữ liệu phức tạp hoặc phân tích tự phục vụ, chúng ta không thể không nhắc đến các công cụ phân tích dữ liệu tích hợp sẵn của Python. Hàng chục công ty khai thác dữ liệu trên toàn cầu sử dụng Python để giảm dữ liệu. Python cũng có khả năng thâm nhập vào các mẫu một cách dễ dàng cũng như tương quan thông tin trong các tập hợp lớn và cung cấp thông tin chi tiết tốt hơn cùng với các ma trận quan trọng khác trong việc đánh giá hiệu suất
dòng dưới cùng
Sự thành công của doanh nghiệp của bạn trực tiếp phụ thuộc vào khả năng trích xuất kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược hiệu quả, duy trì tính cạnh tranh và đạt được tiến bộ. Python là ngôn ngữ lập trình được quốc tế hoan nghênh để giúp xử lý dữ liệu của bạn theo cách tốt hơn vì nhiều nguyên nhân
Đầu tiên và quan trọng nhất, nó là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất, sử dụng khá đơn giản, với mức giá tốt nhất từ trước đến nay [thực ra là miễn phí. ], với một gói tính năng tuyệt vời được cung cấp. Mặc dù Python là một ngôn ngữ mã nguồn mở, nhưng nó vẫn được hỗ trợ tốt bởi một cộng đồng lớn. Tất cả những gì làm cho Python trở nên hoàn hảo cho người mới lập trình. Thêm vào đó, Python có khả năng mở rộng và đủ linh hoạt để áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau và cho nhiều mục đích khác nhau
Nhờ gói tùy chọn đồ họa cùng với các công cụ trực quan hóa giúp dữ liệu dễ truy cập hơn, Python được mệnh danh là ngôn ngữ ưa thích nhất trong số các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Hơn nữa, nó không ngừng phát triển và trở nên hiệu quả, đa tính năng và chặt chẽ hơn