Thực sự có Hàng trăm ngôn ngữ lập trình trong khoa học máy tính. Nhưng chỉ có 7 hoặc hơn là đáng nói tại một thời điểm. Và các kỹ sư phần mềm thường chỉ học 1-2 ngôn ngữ lập trình để làm việc trong ngành công nghiệp. Trước Java, C và C ++ cai trị tất cả. Và trước đó nữa, vua trị vì là Cobol, Visual Basic và Fortran.
Cuộc cách mạng lớn tiếp theo là Trí tuệ nhân tạo ( AI) và học máy ( Machine Learning), thì tất cả các dấu hiệu đều chỉ ra Python là ngôn ngữ lập trình Superstar tiếp theo để thống trị tất cả. Có khá nhiều dấu hiệu tiếp quản Python đã xảy ra. FinTech là một trong những ngành công nghiệp đột phá đầu tiên cho chúng ta thấy Python có thể làm gì. Và nó đã giành được sự ưu tiên trong cộng đồng Dữ liệu lớn, đây là điều kiện tiên quyết thiết yếu của cuộc cách mạng AI.
Sau đây chúng ta cùng tìm hiểu xem tại sao Python lại cần thiết cho phân tích dữ liệu?
Python là ngôn ngữ lập trình nổi tiếng để giúp xử lý dữ liệu của bạn theo cách tốt hơn cho nhiều nguyên nhân.
Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên kỹ thuật số 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 nào. Điều quan trọng là thu thập, xử lý và phân tích luồng dữ liệu và thực hiện điều đó càng nhanh và chính xác càng tốt. Ngày nay, khối lượng dữ liệu có thể lớn, khiến việc xử lý thông tin tốn thời gian và tốn kém. Vì lý do chính xác này, ngành khoa học dữ liệu đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, tạo ra các vị trí và khả năng mới.
Bây giờ rất nhiều phương pháp mới để ghi lại, lưu trữ và phân tích dữ liệu đã xuất hiện để trích xuất thông tin nhận thức một cách hiệu quả, đạt được những hiểu biết và kiến thức. Bạn không những có thể chọn từ danh sách các tùy chọn, tính năng và công cụ, mà bạn 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 hiểu biết bằng phương pháp báo cáo hoặc trực quan hóa.
Có một loạt các ngôn ngữ lập trình nổi bật để phân tích dữ liệu. C, C ++, R, Java, Javascript và Python là một vài trong số đó. Mỗi ngôn ngữ 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 so với những cái khác cho nhu cầu công nghiệp cụ thể. Ví dụ, một cuộc khảo sát trong ngành cho biết Python đã trở thành một lựa chọn hàng đầu để phát triển phần mềm Fintech và các lĩnh vực ứng dụng khác.
Có hai yếu tố chính làm cho Python trở thành ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong điện toán khoa học, cụ thể là:
- Hệ sinh thái tuyệt đẹp.
- Một số lượng lớn các gói tính năng 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 tạo ra để hiện thực hóa 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 trên cùng với một 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. Các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng thường được sử dụng để sắp xếp các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Hơn hết, có một ngữ nghĩa động cộng với năng lực không được đo lường của RAD (phát triển ứng dụng nhanh) , Python cũng được sử dụng rất nhiều vào lập trình. Có một cách nữa để áp dụng Python – như một ngôn ngữ ghép nối.
Ưu điểm khác của Python là khả năng đọc cao giúp các kỹ sư tiết kiệm thời gian bằng cách nhập ít dòng mã hơn để hoàn thành các nhiệm vụ. Python thích hợp với phân tích dữ liệu. Với sự hỗ trợ khổng lồ; sự sẵn có của một loạt các thư viện nguồn mở cho các mục đích khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở tính toán khoa học. Do đó, không có gì đáng ngạc nhiên khi nó được tuyên bố là ngôn ngữ lập trình ưa thích cho khoa học dữ liệu.
Dễ học
Tham gia phát triển các dịch vụ web, ứng dụng di động hoặc mã hóa, bạn có một khái niệm rằng Python được công nhận rộng rãi nhờ cú pháp rõ ràng và khả năng đọc của nó. Vâng, đây là những đặc điểm của ngôn ngữ nổi tiếng nhất. Hơn thế nữa, một lộ trình học tập nhanh và dễ dàng, là ưu thế tiếp theo của Python khi so sánh nó với các ngôn ngữ cũ được cung cấp.
C #, Ruby, Java, những thứ khác trong danh sách khó hơn rất nhiều để làm chủ, đặc biệt là đối với các lập trình viên mới. Python tập trung vào sự đơn giản cũng như khả năng đọc, cung cấp một loạt các tùy chọn hữu ích đồng thời 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. 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, có lẽ bạn biết rằng đó là một thách thức để có được sự hỗ trợ tốt. Tuy nhiên, đó không phải là trường hợp của Python. Mặc dù tính đơn giản cao, có thể có những tình huống khi bạn vẫn cần trợ giúp với Python. Được sử dụng rộng rãi trong công nghiệp bên cạnh các lĩnh vực học thuật, Python có một loạt các thư viện hữu ích với hàng tấn tài liệu hữu ích. Lợi ích lớn là tất cả các thư viện đều có sẵn và miễn phí.
Mức độ phổ biến của ngôn ngữ càng cao, thông tin nhận thức về trải nghiệm người dùng thực sự được đóng góp càng nhiều. Do đó, bạn đã 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 khắp thế giới có thể nhờ các lập trình viên giàu kinh nghiệm hơn tư vấn và giúp đỡ khi cần thiết.
Linh hoạt
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 là tính linh hoạt siêu cao khiến Python được các nhà khoa học và phân tích dữ liệu yêu cầu cao. Do đó, có thể xây dựng các mô hình dữ liệu, hệ thống hóa các tập dữ liệu, tạo các thuật toán hỗ trợ ML, dịch vụ web và áp dụng khai thác dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau trong một khoảng thời gian ngắn. Vâng, một lợi thế như vậy làm cho 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 sự linh hoạt, không phải ngẫu nhiên mà 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 sử dụng khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau có thể giải quyết một loạt các vấn đề. Đó là lý do tại sao nhiều công ty đã chuyển sang Python. Ngoài ra, ngôn ngữ này là 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 công nghiệp mà ngôn ngữ 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 có sẵn cho tất cả người dùng. Đó là một yếu tố quan trọng mang lại sự thúc đẩy mạnh mẽ cho Python, và trong khoa học dữ liệu cũng vậy . Nếu bạn tham gia vào lĩnh vực này, rất có thể, bạn đã làm quen với những cái tên như Pandas, SciPy, StatsModels , các thư viện khác được sử dụng mạnh mẽ trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Đáng chú ý là các thư viện liên tục phát triển, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ. Dưới đây, bạn có thể dễ dàng tìm thấy một giải pháp cần thiết mà không gặp rắc rối mà không phải trả thêm chi phí.
Cộng đồng Python
Đó là một loại ngôn ngữ nguồn mở. Điều đó có nghĩa là bạn có được ít nhất hai lợi thế mạnh mẽ. Python là miễn phí, cộng với nó sử dụng một mô hình dựa trên cộng đồng để phát triển. Bên cạnh các thư viện mã nguồn mở như Thống kê, Trực quan hóa dữ liệu, 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 thế giới có thể trao đổi kinh nghiệm, suy nghĩ và kiến thức, cũng như cung cấp giải pháp và đặt câu hỏi. Chúng tôi khuyên bạn nên truy cập Python Package Index trong trường hợp bạn muốn tìm hiểu thêm về các khía cạnh của Python đa năng.
Công cụ đồ họa trực quan
Đó là một thực tế nổi tiếng rằng thông tin hình ảnh dễ hiểu hơn, vận hành và ghi nhớ. Đây là một phần khác của một tin tốt cho bạn. Có một gói các tùy chọn hình ảnh đa dạng có sẵn. Điều đó làm cho Python trở thành một công cụ bắt buộc không chỉ để phân tích dữ liệu mà còn cho tất cả các ngành 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 sơ đồ tương tác có sẵn trên web. Python cung cấp cho bạn khả năng để có được cảm giác tốt 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 phù hợp với mục đích này cực kỳ tốt. Vì vậy, tìm kiếm công cụ hoàn hảo để xử lý dữ liệu phức tạp hoặc phân tích tự phục vụ, chúng tôi không thể không đề cập đến các công cụ phân tích dữ liệu tích hợp 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 các mẫu dễ dàng cũng như tương quan thông tin trong các bộ lớn và cung cấp những hiểu biết tốt hơn bên cạnh các ma trận quan trọng khác trong việc đánh giá hiệu suất.
Tổng kết
Thành công của doanh nghiệp trực tiếp phụ thuộc vào khả năng trích xuất kiến thức và hiểu biết 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 nổi tiếng quốc tế để giúp xử lý dữ liệu của bạn theo cách tốt hơn cho nhiều nguyên nhân.
Đầu tiên và quan trọng nhất, đây là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất, sử dụng khá đơn giản, với mức giá tốt nhất (thực sự là miễn phí! ), Với một gói tính năng tuyệt vời được cung cấp. Mặc dù Python là một ngôn ngữ nguồn mở, nó vẫn được hỗ trợ tốt bởi một cộng đồng lớn. Tất cả những điều đó làm cho Python hoàn hảo cho người mới trong lập trình. Ngoài ra, Python có khả năng mở rộng và đủ linh hoạt để được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau và cho các mục đích khác nhau.
Nhờ có gói tùy chọn đồ họa cùng với các công cụ trực quan giúp dữ liệu dễ truy cập hơn, Python được gọi là ngôn ngữ được ưa thích nhất trong số các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Hơn thế nữa, nó phát triển liên tục và trở nên hiệu quả hơn, đa tính năng và chặt chẽ hơn.