Zertarako da Python? Python datu-zientzietan, ikaskuntza automatikoan, web garapenean, aplikazioen garapenean, script-en automatizazioan, fintech-an eta abar.
StackOverflow-i Python-i izendatu zuen ospe handieneko hizkuntza azkarrena, eta hizkuntza-programatzaileek gehien ikasi nahi dute. Esaterako, 2014an Estatu Batuetan, informatikako 10 unibertsitate nagusien % 80k (eta 39 onenen % 69k) Python irakasten du hastapeneko ikastaroetan.
IKASTARO OSATU – PYTHON-EN PROGRAMAZIOA IKASI
Python-en hazkundea Stack Overflow bilaketetan
Python Growth Stack Overflow-en
Beraz, zergatik da hain ezaguna Python?
Python delako:
Zertarako da Python?
Python ikastea pentsatzen ari bazara, “Python, zertarako Telegram datuak balio du?” “eta zer egin dezaket Python-ekin” eta, are garrantzitsuagoa dena, “zergatik ikasi behar dut Python”?
Artikulu honek Python-en 5 erabilera nagusiak aztertzen ditu: datuen zientzia, web garapena, aplikazioen garapena, automatizazio scriptak eta finantza/fintech. Ohorezko aipamenen zerrenda ere emango dugu Python-en erabilgarritasunagatik, eta jende askok zergatik ikusten duen hizkuntza hau ikastearen garrantzia.
Artikulu honetan landuko ditugun gaiak
1 – Zertarako da Python: datuen zientzia
2 – Web garapenerako Python
3 – Python aplikazioak garatzeko
4 – Python Script Automation for
5 – Zertarako da Python: finantzak
#1 – Zertarako da Python: datuen zientzia
Lehena, eta agian gaur egun gehien hitz egiten dena Python-en erabilerari cl lists buruz, datuen zientzian dago. Datuen zientzia datuen bidez informazioa eta ezagutzak ateratzeko praktika da. Kasu honetan, datuen zientziak ikaskuntza automatikoa, datuen bistaratzea eta datuen analisia barne hartzen ditu.
Python Machine Learning-en
Machine Learning (ML) adimen artifizialaren (AI) aplikazio bat da, non makinek programen bidez ikasten duten esplizituki programatu gabe. Funtsean, ikaskuntza automatikoak ordenagailuei beraiek programatzeko aukera ematen die. ML adibideak honako hauek dira:
Gomendio sistemak – Adibidez, Netflixek edo Youtubek Zvládnutí WhatsApp Transitions: Expertní strategie pro snadné zálohování a migraci … zure historian oinarritutako gomendioak egiten dituztenean.
Irudiak ezagutzeko sistemak – Adibidez, irudi bat txakurra ala katua den antzeman dezakete, Silicon Valley telesaileko Not Hotdog aplikazio ezagunean bezala, edo Apple-ren Face ID, pertsona ezagutzen eta telefono mugikorra desblokeatzen duena.
Programazio tradizionala vs Machine Learning
Programazio tradizionala vs. ikaskuntza automatikoa
Zergatik Python Machine Learningrako
Hasieratik, Python helburu zientifiko eta numerikoetarako erabili izan da, Machine Learning funtsean zenbakizko konputazioa delako, beraz, Python nahiko erabilgarria da MLrako.
Batez ere Tensorflow , Google-k garatutako amaierako ML plataformarik handiena, Python ML aplikazioetarako de facto hizkuntza bihurtu da. Pytorch , Facebook-ek hasitako beste deep learning plataforma bat ere ospea hartzen ari da.
Gainera, Python-ek Scikit-learn- ekin dator , ML pakete sinple eta erabilerraza, Machine Learning-ekin hastea erraztuko duena. Beheko grafikoan ikus dezakezu ML plataforma hauek izan duten ospearen gorakada.
Python liburutegien hazkundea
Python liburutegien hazkundea
Datuak bistaratzeko eta datuen analisirako Python
Interneten hazkunde azkarrarekin, inoiz baino datu gehiago sortzen ari gara. Duela gutxi Domo txosten batek dio 2,5 kintilioi byte sortzen direla egunero! Datu asko dira, eta zentzuz erabiltzen bada, enpresei erabaki eraginkorragoak hartzen lagun diezaieke.
Datuen bistaratzea datu kopuru handiak ikusteko eta datuen ereduak ulertzeko modu erraza da. Datuen bistaratzeak jendeari datuak hobeto ulertzen lagun diezaiokeen adibide interesgarri bat da Florence Nightingale-k Krimeako Gerran ospitale batean izandako heriotza-kausei buruz idatzi eta marraztutako beheko irudia. Zenbakiekin taula bat erakutsi beharrean, datuak bisualki erakusteak datuak esanguratsuagoak eta eragingarriagoak bihurtzen ditu.
Florence Nightingale-k sortutako datuen bistaratzea
Datuen bistaratzea Python-en
Matplotlib eta seaborn bezalako liburutegiek bisualizazioa oso erraza egiten dute. Programazio-lerro gutxi batzuekin, barra-grafikoak, bero-mapak edo datu-banaketa eraiki ditzakezu.
Datuen analisian, datuen bistaratzea erabiltzen duzu, batez bestekoa, mediana eta modua bezalako beste parametro batzuekin batera, datuak ulertzeko eta horietan oinarrituta erabakiak hartzeko.
Enpresa-erabakiak bideratzeko datuak ulertzeak eta aurkezteak diru handia aurrez dezakezu. Esaterako, Netflix-ek datuen bistaratzea erabiltzen du harpidedunei harpidetuta mantentzen laguntzen duten faktoreak ulertzeko. Aurkikuntza hauek pertsonalizazio eta gomendio motorretan sartzea. Netflixek urtean 8.000 milioi dolar inguru aurrezten ditu .
Datuen bistaratzea Seaborn erabiliz
Seaborn erabiliz bistaratzeakseaborn 2 datuen bistaratzea
#2 – Web garapenerako Python
Web Garapenak webguneak eta web-oinarritutako aplikazioak sortzeko erabiltzen diren jarduera guztiak biltzen ditu. Webgune batean bi zati daude: bezeroaren aldean, eta bertan kodea erabiltzailearen ordenagailuaren arakatzailean exekutatzen da; eta Zerbitzariaren aldetik, non kodea web zerbitzarian exekutatzen den.
Adibidez, JavaScript bezeroaren alboko hizkuntza bat da, arakatzailean exekutatzen dena eta erabiltzaileak webgune batean elkarrekintza ahalbidetzen duena. Python zerbitzarian exekutatzen da, eta erabiltzaileen sarreren logika prozesatzeaz, datu-baseekin eta beste zerbitzariekin elkarreraginaz, etab.
