Tại sao học Python?

Đơn giản vì sức hấp dẫn phổ quát của nó. Cho dù đó là Khoa học dữ liệu hay Dữ liệu lớn hay là mã hóa và phát triển ứng dụng, Python tìm thấy các ứng dụng ở mọi nơi. Đó là cách nó linh hoạt. Ngôn ngữ này đã trở nên phổ biến trong thời gian gần đây đến nỗi những người khao khát đổ xô học ngôn ngữ này và có được các kỹ năng lập trình Python

Nếu bạn là một người khao khát muốn học Python nhưng vẫn hoài nghi về nó và tự hỏi, “Tôi có nên học Python không?”

Hôm nay, chúng ta sẽ đặt những nghi ngờ đó để nghỉ ngơi.  

Tại sao học Python?

Để giúp bạn dễ dàng hơn, chúng tôi đã liệt kê những lý do hàng đầu tại sao nên học Python

Nguồn

1. Nó không thể đơn giản hơn Python

Lý do chính tại sao Python là một lựa chọn tuyệt vời cho người mới bắt đầu là tính đơn giản bẩm sinh của nó. Thông thường, những người mới bắt đầu muốn tham gia vào lĩnh vực mã hóa/Khoa học dữ liệu sẽ nghĩ "tại sao phải học Python?"

Cú pháp đơn giản của Python (nó gần giống tiếng Anh. ) và yếu tố dễ đọc cao khiến nó trở thành ngôn ngữ thân thiện với người mới bắt đầu. Đương nhiên, thời gian học Python ngắn hơn nhiều so với bất kỳ ngôn ngữ nào khác (Jave, C, C++, v.v. ). Hơn nữa, Python cho phép bạn đi thẳng đến phần nghiên cứu của mình mà không phải lo lắng về tài liệu.  

Đây là lý do tại sao Python được sử dụng rộng rãi trong cả lĩnh vực phát triển và Khoa học dữ liệu để phát triển web, xử lý văn bản, phân tích dữ liệu và phân tích thống kê, trong số những thứ khác.  

2. Python rất linh hoạt và có thể mở rộng

Python có khả năng mở rộng và mở rộng cao. Tính linh hoạt này của Python cho phép bạn thực hiện các thao tác đa ngôn ngữ mà không gặp rắc rối nào. Bạn không chỉ có thể tích hợp nó với Java và. NET, nhưng bạn cũng có thể sử dụng Python để gọi các thư viện C/C++.  

Ngoài ra, hầu hết tất cả các nền tảng hiện đại như Windows, Linux, Macintosh, Solaris, v.v. , hỗ trợ Python

3. Python có một thư viện để đáp ứng mọi nhu cầu của bạn

Không có ngôn ngữ nào khác có thể tự hào về nhiều thư viện hữu ích như Python. Ngôn ngữ lập trình đi kèm với các loại thư viện được lựa chọn nhiều nhất có ích cho các nhiệm vụ phát triển và Khoa học dữ liệu. Nó có NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, StatsModels, v.v. Nhờ có bộ sưu tập lớn và bao gồm các thư viện trong nhiều năm, các chức năng và khả năng của Python đã được nhân lên đáng kể. Đọc. Các thư viện máy học phổ biến nhất của Python

NumPy là một trong những thư viện Python sớm nhất kết hợp các hàm toán học cấp cao hoạt động trên các mảng và ma trận đa chiều. Đó là sự lựa chọn hoàn hảo cho tính toán khoa học. SciPy, tương đương về mặt khoa học với NumPy, được trang bị mọi thứ bạn cần để tích hợp số và phân tích dữ liệu khoa học

Pandas là một thư viện Python phổ biến khác được xây dựng trên NumPy. Nó chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu. Scikit-Learn, PyBrain, PyLearn2 và PyMC là các thư viện ML của Python.  

Bạn đặt tên cho nhu cầu – Python có một thư viện cho nó

4. Python làm cho việc phát triển web trở nên dễ dàng

Một lý do khác để học Python là nó làm cho quá trình phát triển web trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Python đi kèm với nhiều khung phát triển web như Django, Flask, Pyramid, TurboGears, Web2Py, Chai, CherryPy, Hug, Falcon, Sanic và FastAPI, để kể tên một số.  

Các khung Python này giúp các nhà phát triển viết mã ổn định nhanh hơn nhiều. Họ có thể tự động hóa việc triển khai các giải pháp (tiêu chuẩn) chung, do đó giảm thời gian phát triển. Điều này cho phép các nhà phát triển tập trung vào các yếu tố quan trọng hơn như logic ứng dụng. Ngoài ra, các khung Python cũng có thể thực hiện các tác vụ quét web

Khám phá các khóa học Khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

Chương trình sau đại học cấp cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu để ra quyết định kinh doanhThạc sĩ khoa học về Khoa học dữ liệu từ Đại học ArizonaChương trình chứng chỉ nâng cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh từ Đại học MarylandCác khóa học về khoa học dữ liệu

5. Có rất nhiều thứ để trực quan hóa dữ liệu

Như chúng tôi đã đề cập trước đó, Python có thứ gì đó cho mọi nhu cầu. Nó có nhiều tùy chọn để trực quan hóa dữ liệu. Một số công cụ trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất trong Python là Matplotlib (thư viện nền tảng mà Pandas Plotting, Seaborn và ggplot được phát triển dựa trên đó), Plotly, Altair, Seaborn, Bokeh, Pygal, Geoplotlib, Gleam và Missingno.  

Với các khung trực quan hóa dữ liệu này, bạn có thể dễ dàng hiểu được các bộ dữ liệu phức tạp. Không chỉ vậy, bạn cũng có thể trực quan hóa các phát hiện của mình thông qua các tùy chọn biểu diễn khác nhau như biểu đồ, biểu đồ hình tròn, sơ đồ đồ họa, sơ đồ tương tác sẵn sàng cho web, v.v.

6. Python đi kèm với nhiều khung thử nghiệm

Khi nói đến việc thử nghiệm hoặc xác thực các ý tưởng/sản phẩm, Python là cách tốt nhất. Nó bao gồm một số khung thử nghiệm tích hợp giúp gỡ lỗi và tăng tốc quy trình công việc.  

Python hỗ trợ cả thử nghiệm đa nền tảng và trình duyệt chéo với các khung như PyTest và Robot. Ngoài ra còn có các khung thử nghiệm khác như UnitTest, Behave và Lettuce

Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học vào năm 2022

SL. Các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cần học trong năm 20221Khóa học phân tích dữ liệuKhóa học thống kê suy luận2Chương trình kiểm tra giả thuyếtKhóa học hồi quy logistic3Khóa học hồi quy tuyến tínhĐại số tuyến tính để phân tích

7. Python là tuyệt vời cho Tích hợp ứng dụng doanh nghiệp (EAI)

Python là một lựa chọn tuyệt vời cho EAI. Nó có thể được nhúng trong các ứng dụng một cách liền mạch và nó cũng áp dụng cho các ứng dụng được viết bằng các ngôn ngữ khác. Trường hợp cụ thể, Python không chỉ có thể gọi các thành phần CORBA/COM mà còn có thể gọi trực tiếp từ và tới mã Java, C++ hoặc C. Ngôn ngữ này có tính năng liên kết tích hợp mạnh mẽ với Java, C và C ++, khiến nó trở nên hoàn hảo cho việc viết kịch bản ứng dụng.  

Khả năng tích hợp và xử lý văn bản của Python rất đáng khen ngợi. Nó cũng có thể được sử dụng để phát triển các ứng dụng GUI và máy tính để bàn.  

8. Python rất tốt cho việc viết kịch bản

Vâng, Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình – nó còn có thể được sử dụng để viết kịch bản. Tính năng khiến ngôn ngữ kịch bản khác biệt với ngôn ngữ lập trình là ngôn ngữ kịch bản không yêu cầu bất kỳ sự biên dịch nào; . Trong Python, bạn có thể viết mã trong tập lệnh từ đó và trực tiếp thực thi nó

Máy sẽ đọc và diễn giải mã của bạn, đồng thời cũng thực hiện kiểm tra lỗi trong thời gian chạy. Khi mã không bị lỗi, bạn có thể sử dụng mã nhiều lần

The Tạp chí Linux ca ngợi Python là ngôn ngữ kịch bản và lập trình tốt nhất.

Đọc các bài báo phổ biến về Khoa học dữ liệu của chúng tôi

Con đường sự nghiệp khoa học dữ liệu. Hướng dẫn nghề nghiệp toàn diện Khoa học dữ liệu Tăng trưởng nghề nghiệp. Tương lai của công việc là đâyTại sao Khoa học dữ liệu lại quan trọng? . Họ làm gì? Myth Busted. Khoa học dữ liệu không cần Mã hóa Business Intelligence vs Khoa học dữ liệu. Sự khác biệt là gì?

9. Python được hỗ trợ bởi một cộng đồng tích cực

Python tự hào về một cộng đồng năng động và gắn bó tốt mà bạn có thể dựa vào. Trong trường hợp có bất kỳ sự cố nào liên quan đến mã hóa hoặc Khoa học dữ liệu, bạn luôn có thể tìm kiếm sự trợ giúp từ cộng đồng Python. Họ luôn sẵn sàng giúp đỡ mọi người. Vì nó là một ngôn ngữ mã nguồn mở, cộng đồng đang tạo ra những tiến bộ mới hàng ngày – các nhà phát triển và lập trình viên thường xuyên đóng góp để làm phong phú thêm ngôn ngữ bằng cách phát triển các công cụ và thư viện mới. Tìm hiểu tại sao Python rất phổ biến đối với các nhà phát triển

Hội thảo trên web về Khoa học Dữ liệu Độc quyền của upGrad dành cho bạn –

Xem Hội thảo trên web của chúng tôi về Cách xây dựng tư duy kỹ thuật số và dữ liệu?

https. //cdn. nâng cấp. com/blog/webinar-on-building-digital-and-data-mindset. mp4

10. Kỹ năng Python có thể yêu cầu mức lương cao

Nếu bạn có kỹ năng Python, bạn có thể nhận được mức lương cao trong ngành. Vì Python hiện đang thống trị các lĩnh vực phát triển và Khoa học dữ liệu, nên nó hứa hẹn một biểu đồ tăng trưởng cao với triển vọng lương cao.  

Theo nghiên cứu của Daxx, các Kỹ sư, Nhà phát triển và Lập trình viên Python có mức lương cao nhất ở Hoa Kỳ. Mức lương trung bình hàng năm của mức lương Nhà phát triển Python ở Hoa Kỳ là khoảng 110.021 đô la, với New York và California có mức lương cao nhất, lần lượt là 122.135 đô la và 121.443 đô la.

Khám phá các khóa học Khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

Chương trình sau đại học cấp cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu để ra quyết định kinh doanhThạc sĩ khoa học về Khoa học dữ liệu từ Đại học ArizonaChương trình chứng chỉ nâng cao về Khoa học dữ liệu từ IIITBChương trình chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh từ Đại học MarylandCác khóa học về khoa học dữ liệu

Sự kết luận

Chà, bạn có 10 lý do để học Python.  

Python đã nổi lên như một ngôn ngữ lập trình số một trong ngành, và nếu không phải bây giờ thì khi nào mới tận dụng được lợi thế này?

Nếu bạn muốn tìm hiểu về python và muốn tìm hiểu sâu về các công cụ và thư viện khác nhau, hãy xem các Khóa học về khoa học dữ liệu từ upGrad