Bạn có thể làm gì với Python? Học Python tại IMIC

Theo Khảo sát dành cho nhà phát triển của StackOverflow năm 2019, Python là ngôn ngữ lập trình được yêu thích thứ 2 trên thế giới. Trong 4 năm qua, Python liên tục là ngôn ngữ phổ biến thứ 3 trong số những người đóng góp GitHub.


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

Phát triển web

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 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:
Tương phản chính:
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.
Bạn có thể nên chọn:
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 .

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

Python cho máy học

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.

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

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.
 
Share:

ĐỐI TÁC LIÊN KẾT TUYỂN DỤNG NHÂN SỰ CỦA IMIC TECHNOLOGY

IMIC Technology

IMIC Technology tự hào là doanh nghiệp đầu tiên tại Việt Nam triển khai các Chương trình Đào tạo chuyên môn dự án cho Học viên ngành CNTT/CNPM. Cũng là một trong những doanh nghiệp đạt được nhiều giải thưởng lớn trong lĩnh vực này. Góp phần phát triển mạnh ngành CNTT/CNPM tại nước ta hiện nay.