Bạn có thể làm gì với Python? Học Python tại IMIC
Danh mục bài viết:
* Tôi nên sử dụng khung web Python nào?
2. Khoa học dữ liệu - bao gồm học máy, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu
4. Phân tích / trực quan hóa dữ liệu với Python
Nếu bạn đang nghĩ đến việc học Python - hoặc nếu gần đây bạn bắt đầu học nó - bạn có thể tự hỏi:
Chính xác thì tôi có thể sử dụng Python để làm gì?
Đó là một câu hỏi khó trả lời, bởi vì có rất nhiều ứng dụng cho Python.
Nhưng theo thời gian, tôi đã quan sát thấy có 3 ứng dụng phổ biến chính cho Python:
- Phát triển web
- Khoa học dữ liệu - bao gồm học máy, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu
- Viết kịch bản
Hãy lần lượt nói về từng ứng dụng
Các khung web dựa trên Python như Django và Flask gần đây đã trở nên rất phổ biến để phát triển web.
Các khung web này giúp bạn tạo mã phía máy chủ (mã phụ trợ) trong Python. Đó là mã chạy trên máy chủ của bạn, trái ngược với trên thiết bị và trình duyệt của người dùng (mã giao diện người dùng). Nếu bạn không quen với sự khác biệt giữa mã phụ trợ và mã mặt trước, vui lòng xem chú thích của tôi bên dưới.
Nhưng chờ đã, tại sao tôi cần một khung web?
Đó là bởi vì một khung web giúp xây dựng logic phụ trợ chung dễ dàng hơn. Điều này bao gồm ánh xạ các URL khác nhau tới các đoạn mã Python, xử lý cơ sở dữ liệu và tạo các tệp HTML mà người dùng nhìn thấy trên trình duyệt của họ.
Tôi nên sử dụng khung web Python nào?
Django và Flask là hai trong số các khung web Python phổ biến nhất. Tôi khuyên bạn nên sử dụng một trong số chúng nếu bạn mới bắt đầu.
Sự khác biệt giữa Django và Flask là gì?
Có một bài viết tuyệt vời về chủ đề này của Gareth Dwyer, vì vậy hãy để tôi trích dẫn nó ở đây:
Flask cung cấp sự đơn giản, linh hoạt và kiểm soát hạt mịn. Nó không được khuyến khích (nó cho phép bạn quyết định cách bạn muốn thực hiện mọi thứ).
Django cung cấp trải nghiệm bao gồm tất cả: bạn nhận được bảng quản trị, giao diện cơ sở dữ liệu, ORM [ánh xạ quan hệ đối tượng] và cấu trúc thư mục cho các ứng dụng và dự án của bạn.
Flask, nếu bạn tập trung vào trải nghiệm và cơ hội học tập, hoặc nếu bạn muốn kiểm soát nhiều hơn về việc sử dụng thành phần nào (chẳng hạn như cơ sở dữ liệu nào bạn muốn sử dụng và cách bạn muốn tương tác với chúng).
Django, nếu bạn tập trung vào sản phẩm cuối cùng. Đặc biệt nếu bạn đang làm việc trên một ứng dụng đơn giản như trang web tin tức, cửa hàng điện tử hoặc blog và bạn muốn luôn có một cách rõ ràng để làm mọi việc.
Nói cách khác, nếu bạn là người mới bắt đầu, Flask có lẽ là lựa chọn tốt hơn vì nó có ít thành phần hơn để giải quyết. Ngoài ra, Flask là một lựa chọn tốt hơn nếu bạn muốn tùy biến nhiều hơn.
Mặt khác, nếu bạn đang muốn xây dựng một thứ gì đó đơn giản, Django có thể sẽ cho phép bạn đến đó nhanh hơn.
Bây giờ, nếu bạn đang muốn học Django, tôi giới thiệu cuốn sách có tên Django cho người mới bắt đầu. Bạn có thể tìm thấy nó ở đây .
Bạn cũng có thể tìm thấy các chương mẫu miễn phí của cuốn sách đó ở đây .
2. Khoa học dữ liệu - bao gồm học máy, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu
Học máy thường thực hiện một thuật toán tự động phát hiện một mẫu trong đầu vào đã cho.
Các thuật toán học máy hoạt động theo cùng một cách.
Bạn có thể áp dụng cùng một ý tưởng để:
- Hệ thống đề xuất (nghĩ YouTube, Amazon và Netflix)
- Nhận dạng khuôn mặt
- Nhận diện giọng nói
- Trong số các ứng dụng khác.
Các thuật toán học máy phổ biến mà bạn có thể đã nghe nói bao gồm:
- Mạng lưới thần kinh
- Học kĩ càng
- Hỗ trợ máy vector
- Rừng ngẫu nhiên
Có các thư viện và khung máy học phổ biến cho Python.
Hai trong số những cái phổ biến nhất là scikit-learn và TensorFlow .
Scikit-learn đi kèm với một số thuật toán học máy phổ biến hơn được tích hợp sẵn. Tôi đã đề cập đến một số trong số họ ở trên.
TensorFlow là một thư viện cấp thấp cho phép bạn xây dựng các thuật toán học máy tùy chỉnh.
Nếu bạn mới bắt đầu với một dự án máy học, tôi khuyên bạn trước tiên nên bắt đầu với scikit-learn. Nếu bạn bắt đầu gặp vấn đề về hiệu quả, thì tôi sẽ bắt đầu tìm hiểu về TensorFlow.
4. Phân tích / trực quan hóa dữ liệu với Python
Một trong những thư viện phổ biến nhất để trực quan hóa dữ liệu là Matplotlib .
Đó là một thư viện tốt để bắt đầu vì:
Thật dễ dàng để bắt đầu với
Một số thư viện khác như seaborn dựa trên nó. Vì vậy, học Matplotlib sẽ giúp bạn học các thư viện khác sau này.
Viết kịch bản thường đề cập đến việc viết các chương trình nhỏ được thiết kế để tự động hóa các tác vụ đơn giản. Python phù hợp với loại nhiệm vụ này chủ yếu vì nó có cú pháp tương đối đơn giản và dễ viết. Cũng nhanh chóng viết một cái gì đó nhỏ với nó và kiểm tra nó.
Học lập trình Python cùng Chuyên gia IMIC - Học và làm dự án thực tế - Bài học trực quan & dễ hiểu
✅ Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được yêu thích nhất bởi các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư phần mềm và thậm chí cả tin tặc vì tính linh hoạt, mềm dẻo và các tính năng hướng đối tượng của nó.
✅ Nhiều ứng dụng web và ứng dụng dành cho thiết bị di động mà chúng ta yêu thích ngày nay là do có các thư viện phong phú của Python, các frameworks, bộ sưu tập lớn các mô-đun và phần mở rộng.
✅ Không chỉ vậy, Python rất tuyệt vời để xây dựng các dự án dịch vụ web doanh nghiệp cũng như hỗ trợ các loại ngôn ngữ lập trình khác.
✅ Mặc dù là ngôn ngữ cấp cao và có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, nhưng Python rất dễ học và có cú pháp rõ ràng. Do đó, nó được khuyến nghị cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên có kinh nghiệm.
✅ Với vẻ đẹp gần như hoàn hảo của nó, Python được mệnh danh là một trong những ngôn ngữ lập trình được lựa chọn hàng đầu ở hầu hết các trường đại học trên thế giới và tại việt nam trong những năm tới đây.
✅ Python được ứng dụng rộng rãi cho nhiều lĩnh vực khác nhau và khả năng vô hạn để tạo ra những điều tuyệt vời.
✅ Nhà phát triển Python là một trong “10 công việc Công nghệ được lựa chọn nhất 2021 và các năm tiếp theo”. Điều này là do sự gia tăng của công nghệ AI và Machine Learning trên thị trường toàn cầu.
✅ Thật vậy, có rất nhiều lý do tại sao bạn nên quyết định học lập trình Python ngay hôm nay.
✅ Dưới đây là 7 cách sử dụng Python hàng đầu hiện nay:
1. Cho nhiều mô hình lập trình.
2. Kiểm thử các dự án Web.
3. Trích xuất dữ liệu.
4. Các nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học Dữ liệu (Data Science).
5. Ứng dụng Web và Phát triển Internet.
6. Cơ sở dữ liệu dễ dàng truy cập, tùy chỉnh giao diện và tích hợp hệ thống nhanh chóng.
7. An ninh mạng.
✅ Ngày nay, hầu hết các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm sử dụng Python để thực hiện các nghiên cứu sâu như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu (Data Science).
✅ Nó có thể được sử dụng trên các lĩnh vực và công nghệ khác, đó là một lợi thế rất lớn.
✅ Python có số lượng thư viện đồ sộ được xây dựng sẵn, nhằm giúp cho lập trình viên giải quyết các yêu cầu bài toán được nhanh chóng và hiệu quả cao.
✅ Bạn muốn truy cập cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng?
✅ Bạn muốn xử lý với nhiều loại dữ liệu khác nhau?
✅ Bạn muốn phân tích, đánh giá hay trực quan hóa dữ liệu?
✅ Bạn muốn xây dựng các giải pháp Trí tuệ nhân tạo, IOT?
👉 Python sẽ thực hiện tốt các nhiệm vụ đó cho bạn!
🎁 Cảm ơn bạn đã dành thời gian lắng nghe những chia sẻ về Python. Và tuyệt vời hơn nữa nếu IMIC được góp phần vào sự thành công của bạn!
✅ Hoặc là bạn đang muốn chuyển đổi công việc mà chưa biết theo học ngành nghề gì cho tốt.
✅ Giới thiệu với bạn Chương trình đào tạo nhân sự dài hạn trong 12 tháng với những điều đặc biệt mà chỉ có tại IMIC và đây cũng chính là sự lựa chọn phù hợp nhất dành cho bạn:
👉 Thứ nhất: Học viên được đào tạo bài bản kỹ năng, kiến thức chuyên môn lý thuyết, thực hành, thực chiến nhiều dự án và chia sẻ những kinh nghiệm thực tế từ Chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm dự án cũng như tâm huyết truyền nghề.
👉 Thứ hai: Được ký hợp đồng cam kết chất lượng đào tạo cũng như mức lương sau tốt nghiệp và đi làm tại các đối tác tuyển dụng của IMIC. Trả lại học phí nếu không đúng những gì đã ký kết.
👉 Thứ ba: Cam kết hỗ trợ giới thiệu công việc sang đối tác tuyển dụng trong vòng 10 năm liên tục.
👉 Thứ tư: Được hỗ trợ tài chính với mức lãi suất 0 đồng qua ngân hàng VIB Bank.
👉 Có 4 Chương trình đào tạo nhân sự dài hạn dành cho bạn lựa chọn theo học. Gồm có:
1) Data Scientist full-stack
2) Embedded System & IoT development full-stack
3) Game development full-stack
4) Web development full-stack
✅ Cảm ơn bạn đã dành thời gian lắng nghe những chia sẻ của mình. Và tuyệt vời hơn nữa nếu IMIC được góp phần vào sự thành công của bạn.
✅ Hãy liên hệ ngay với Phòng tư vấn tuyển sinh để được hỗ trợ về thủ tục nhập học.
✅ Chúc bạn luôn có nhiều sức khỏe và thành công!