Tìm hiểu cách lập trình Python để phát triển web khác với lập trình Python cho khoa học dữ liệu và cách bạn có thể học Python cho khoa học dữ liệu từ những điều cơ bản. Cập nhật lần cuối: 13 tháng 9 năm 2022
Last Updated: 13 Sep 2022
Lập trình Python có nhiều khung và tính năng khác nhau để mở rộng trong phát triển ứng dụng web, giao diện người dùng đồ họa, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, v.v. Bộ dữ liệu, để trực quan hóa dữ liệu, để chạy phân tích dữ liệu hoặc tạo mẫu. Ngôn ngữ lập trình Python đang đạt được sức hút giữa người dùng cho khoa học dữ liệu trong khi bị lỗi thời như một ngôn ngữ lập trình web. Ý tưởng của bài đăng trên blog này là cung cấp một so sánh về hai mục đích hoàn toàn khác nhau của việc sử dụng ngôn ngữ Python và giúp hiểu rằng không cần thiết phải biết Python như một ngôn ngữ lập trình web để thực hiện khoa học dữ liệu trong Python.
Mô hình rừng cách ly và LOF để phát hiện bất thường trong Python
Mã giải pháp có thể tải xuống | Video giải thích | Hô trợ ky thuật
Bắt đầu dự án
Mục lục
- Python cho khoa học dữ liệu
- Khung phát triển web Python
- Django
- Flask
- Anh đào
- Tại sao phát triển web với Python là một lựa chọn không thực tế?
- Tại sao Python cho khoa học dữ liệu là phù hợp nhất?
- Tại sao các nhà khoa học dữ liệu thích làm khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ Python?
- Lập trình Python cho CRUNCHING và Điện toán khoa học trong Khoa học dữ liệu
- Numpy
- Scipy
- Gấu trúc
- Scikit
- Matplotlib
- Khung phát triển web Python
Python cho khoa học dữ liệu
Khung phát triển web Python
Django
Anh đào
Tại sao phát triển web với Python là một lựa chọn không thực tế?
Tại sao Python cho khoa học dữ liệu là phù hợp nhất?
Tại sao các nhà khoa học dữ liệu thích làm khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ Python?
Khung phát triển web Python
Django
Django
Anh đào
Flask
Đây là một giải pháp đơn giản và nhẹ cho người mới bắt đầu muốn bắt đầu với việc phát triển các ứng dụng web một trang. Khung này không hỗ trợ xác thực, lớp trừu tượng hóa dữ liệu và nhiều thành phần khác mà nhiều khung khác bao gồm. Nó không phải là một khung ngăn xếp đầy đủ và chỉ được sử dụng trong việc phát triển các trang web nhỏ.
Anh đào
Nó nhấn mạnh vào các quy ước pythonic để các lập trình viên có thể xây dựng các ứng dụng web theo cách họ sẽ thực hiện nó bằng cách sử dụng lập trình python theo định hướng đối tượng. Cherrypy là mẫu cơ sở cho các khung ngăn xếp đầy đủ phổ biến khác như Turbobears và Web2py.
Có rất nhiều khung web khác như kim tự tháp, chai và giá treo, v.v. Nhưng bất kể thực tế là gì, bất kỳ khung web nào mà một lập trình viên Python sử dụng, thách thức là anh ấy/cô ấy cần chú ý đến chi tiết về hướng dẫn và tài liệu.
Hãy đến gần hơn với giấc mơ trở thành một nhà khoa học dữ liệu với hơn 70 dự án ML từ đầu đến cuối đã được giải quyếtEnd-to-End ML Projects
Tại sao phát triển web với Python là một lựa chọn không thực tế?Web Development with Python is an impractical choice?
Ngôn ngữ lập trình Python có lẽ là một lựa chọn không thực tế để được chọn làm ngôn ngữ lập trình web -
- Python cho phát triển web đòi hỏi lưu trữ không chuẩn và đắt tiền đặc biệt khi các lập trình viên sử dụng các khung web Python phổ biến để xây dựng các trang web. Với ngôn ngữ PHP rất phù hợp với lập trình web, hầu hết người dùng không quan tâm đến việc đầu tư vào ngôn ngữ lập trình Python để phát triển web.
- Ngôn ngữ Python để phát triển web không phải là một kỹ năng thường được yêu cầu không giống như nhu cầu đối với các ngôn ngữ phát triển web khác như PHP, Java hoặc Ruby trên đường ray. Python cho khoa học dữ liệu đang đạt được sức hút và là công ty kỹ năng được tìm kiếm nhiều nhất đang tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu, với sự áp dụng gia tăng trong học máy và các ứng dụng khoa học dữ liệu khác.
- Python cho phát triển web đã đi một chặng đường dài nhưng nó không có đường cong học tập dốc so với các ngôn ngữ lập trình web khác như PHP.
Tại sao Python cho khoa học dữ liệu là phù hợp nhất?Python for Data Science is the best fit?
Lập trình Python là công nghệ cốt lõi cung cấp năng lượng cho dữ liệu lớn, tài chính, thống kê và số lượng crunching với tiếng Anh như cú pháp. Sự phát triển gần đây của hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python phong phú với nhiều gói để học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trực quan hóa dữ liệu, khám phá dữ liệu, phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu dẫn đến sự trân trọng của cộng đồng khoa học dữ liệu. Ngày nay, ngôn ngữ khoa học dữ liệu Python có tất cả các loại hạt và bu lông để làm sạch, biến đổi, xử lý và khủng hoảng dữ liệu lớn. Python là kỹ năng có nhu cầu cao nhất cho vai trò công việc của nhà khoa học dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu với kỹ năng lập trình Python ở New York kiếm được mức lương trung bình là 140.000 đô la
Tại sao các nhà khoa học dữ liệu thích làm khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ Python?
Các nhà khoa học dữ liệu thích làm việc trong một môi trường lập trình có thể nhanh chóng nguyên mẫu bằng cách giúp họ ghi lại ý tưởng và mô hình của họ một cách dễ dàng. Họ muốn hoàn thành công cụ của họ bằng cách phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ để đưa ra kết luận. Lập trình Python là công việc đa năng và có khả năng nhất cho các ứng dụng khoa học dữ liệu vì nó giúp các nhà khoa học dữ liệu thực hiện tất cả điều này một cách hiệu quả bằng cách dành thời gian tối thiểu tối ưu để mã hóa, gỡ lỗi, thực hiện và nhận kết quả.
Giá trị thực của một nhà khoa học dữ liệu doanh nghiệp tuyệt vời là sử dụng các trực quan hóa dữ liệu khác nhau có thể giúp truyền đạt các mẫu dữ liệu và dự đoán cho các bên liên quan khác nhau của doanh nghiệp một cách hiệu quả, nếu không thì đây chỉ là một trò chơi tổng bằng không. Python có hầu hết mọi khía cạnh của điện toán khoa học với cường độ tính toán cao, điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn tối cao để lập trình trên các ứng dụng khoa học dữ liệu khác nhau, vì các lập trình viên có thể thực hiện tất cả sự phát triển và phân tích trong một ngôn ngữ. Python cho các liên kết khoa học dữ liệu giữa các đơn vị khác nhau của một doanh nghiệp và cung cấp một phương tiện trực tiếp để chia sẻ dữ liệu và ngôn ngữ xử lý.
- Python có một triết lý thiết kế thống nhất tập trung vào dễ sử dụng, dễ đọc và dễ học đường cong cho khoa học dữ liệu.
- Python có khả năng mở rộng cao và nhanh hơn nhiều khi so sánh với các ngôn ngữ khác như Stata, Matlab.
- Ngày càng có nhiều thư viện trực quan hóa dữ liệu và các giao diện lập trình ứng dụng tuyệt vời được thêm vào để đưa vào đồ họa để mô tả kết quả phân tích dữ liệu.
- Python có một cộng đồng lớn với số lượng tốt các thư viện khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu như Sci-kit Learn, Numpy, Pandas và StatSmodels, Scipy, v.v. có chức năng phong phú và đã được kiểm tra rộng rãi. Thư viện phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ Python đang phát triển theo thời gian.
Lập trình Python cho CRUNCHING và Điện toán khoa học trong Khoa học dữ liệu
Phân tích dữ liệu và ngôn ngữ lập trình Python đi đôi với nhau. Nếu bạn đã đưa ra quyết định học khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ Python, thì câu hỏi tiếp theo trong tâm trí bạn sẽ là khoa học dữ liệu tốt nhất trong các thư viện Python thực hiện hầu hết các nhiệm vụ phân tích dữ liệu? Dưới đây là các thư viện phân tích dữ liệu hàng đầu trong Python được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu doanh nghiệp trên toàn thế giới-
Numpy
Đây là cơ sở nền tảng cho các công cụ cấp cao hơn được xây dựng trong ngôn ngữ lập trình Python. Thư viện này không thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cấp cao nhưng sự hiểu biết sâu sắc về tính toán theo định hướng mảng trong Numpy giúp các nhà khoa học dữ liệu sử dụng thư viện PANDAS một cách hiệu quả.
Scipy
SCIPY được sử dụng để điện toán kỹ thuật và khoa học với các mô -đun khác nhau để tích hợp, chức năng đặc biệt, xử lý hình ảnh, nội suy, đại số tuyến tính, tối ưu hóa, bộ giải ODE và các nhiệm vụ khác. Thư viện này được sử dụng để làm việc với các mảng numpy với các thói quen số hiệu quả khác nhau.
Gấu trúc
Python Pandas là thư viện tốt nhất để thực hiện dữ liệu vì thư viện này giúp xử lý dữ liệu bị thiếu dễ dàng hơn, hỗ trợ căn chỉnh dữ liệu tự động, hỗ trợ làm việc với dữ liệu được lập chỉ mục khác nhau được thu thập từ nhiều nguồn dữ liệu.
Scikit
Đây là một thư viện máy học phổ biến với các thuật toán hồi quy, phân loại và phân cụm khác nhau với sự hỗ trợ cho việc tăng độ dốc, máy vector, Bayes ngây thơ và hồi quy logistic. Thư viện này được thiết kế để tương tác với Numpy và Scipy.
Matplotlib
Đây là một thư viện âm mưu 2D với các tính năng tương tác để phóng to và đăng tải cho các số liệu chất lượng xuất bản ở các định dạng bản sao cứng khác nhau và trong môi trường tương tác trên các nền tảng khác nhau.
Matplotlib, numpy và scipy là cơ sở cho điện toán khoa học. Có nhiều thư viện Python khác như Mẫu khai thác web, NLTK để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Theano để học sâu, Scrappy để quét web, ipython, statsmodels, mlpy và nhiều hơn nữa. Đối với những người bắt đầu với khoa học dữ liệu ở Python, họ cần phải thành thạo các thư viện phân tích dữ liệu hàng đầu được đề cập ở trên trong Python.
Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu sử dụng ngôn ngữ Python, chúng tôi rất thích nói lên ý kiến của bạn trong các ý kiến! Bạn đồng ý hoặc không đồng ý về những điểm nào trên? Một số cân nhắc quan trọng mà chúng tôi đã bỏ qua để làm khoa học dữ liệu ở Python là gì?