Python - công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất năm 2021

Phân tích dữ liệu với lập trình Python From Zero to Hero

Lịch sử của ngôn ngữ lập trình Python

Python được phát hành vào năm 1991 bởi người Hà Lan như một ngôn ngữ lập trình thông dịch với trọng tâm là tính dễ đọc. Python là một ngôn ngữ mã nguồn mở, nó đã được sử dụng trong nhiều dự án quy mô lớn với thành công lớn, bao gồm Google, YouTube, EVE Online và Firaxis Games.

"Python đã là một phần quan trọng của Google kể từ khi bắt đầu, và vẫn như vậy khi hệ thống phát triển. Ngày nay, hàng chục kỹ sư của Google sử dụng Python và chúng tôi đang tìm kiếm thêm những người có kỹ năng về ngôn ngữ này." Peter Norvig - giám đốc phụ trách chất lượng của việc tìm kiếm của Google cho biết.

Bất kể bạn sử dụng Python để viết code, khoa học dữ liệu hay phát triển web, bạn đều được tiếp cận với rất nhiều công cụ và thư viện của bên thứ ba và được tích hợp sẵn sẽ giúp bạn viết mã hiệu quả. Tất cả các nền tảng máy tính đều hỗ trợ Python và máy Mac thậm chí còn cài đặt sẵn nó!

Xem thêm: So sánh VBA và Python: Ngôn ngữ nào tốt hơn cho phân tích dữ liệu

Mức độ phổ biến của Python vào năm 2021

Theo chỉ số TIOBE, nơi xếp hạng các ngôn ngữ lập trình dựa trên mức độ phổ biến của chúng, Python được xếp ở vị trí số 3. Nó cũng là ngôn ngữ lập trình tăng nhanh nhất trong top 50.

Chỉ số TIOBE vào tháng 8 năm 2019

Hơn nữa, PYPL (PopularitY of Programming Language Index - Chỉ số ngôn ngữ lập trình phổ biến) cho điểm Python là ngôn ngữ phổ biến nhất và họ cũng xếp hạng nó là ngôn ngữ phát triển nhanh nhất, dựa trên các tìm kiếm theo ngôn ngữ lập trình.

Tại sao bạn nên sử dụng Python thay vì các ngôn ngữ khác?

Python một trong những ngôn ngữ tốt nhất khi học viết mã

Nếu bạn là người mới học lập trình hoặc bạn đang quan tâm đến việc viết mã thì hãy cân nhắc sử dụng Python vì đây là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất, do nó đọc và viết khá giống tiếng Anh đơn thuần.

Với Python bạn có thể làm tất cả: Từ những kịch bản trò chơi nhỏ đến điều khiển đèn LED và robot đều được thực hiện dễ dàng. Bên cạnh đó với Python, bạn có thể làm rất nhiều điều để khiến việc học trở nên thú vị và đơn giản hơn cùng với các cộng đồng Python trên khắp thế giới mà bạn có thể tham gia để cùng học cách viết mã và nâng cao kỹ năng Python

Python được sử dụng nhiều trong Internet of Things

Với sự trỗi dậy của Internet of Things - các thiết bị công suất thấp, nhỏ được kết nối với internet và có thể chạy bất kỳ mã tùy chỉnh nào. Các thiết bị như Raspberry Pi rất nhỏ và kết nối với vô số cảm biến, màn hình, đèn, robot, v.v. Python cho phép bạn viết mã để giao tiếp giữa các bộ phận này, cũng như gửi và nhận dữ liệu qua Bluetooth, Internet và các phương pháp giao tiếp khác.

Python là công cụ trong khoa học dữ liệu và AI

Các lĩnh vực mà bạn có thể áp dụng Python nhiều nhất là khoa học dữ liệu, AI và machine learning (học máy - một tập hợp con của AI). Ngoài ra, Python đi kèm với rất nhiều thư viện tích hợp cung cấp nhiều chức năng mà một nhà khoa học dữ liệu có thể cần và có rất nhiều thư viện mạnh mẽ và phổ biến mà bạn có thể tải xuống và sử dụng trong các dự án của mình, chẳng hạn như NumPy, Pandas, matplotlib và SciPy cho toán học, thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và hơn thế nữa.

Cũng không thể đánh giá thấp tầm quan trọng trong tính dễ sử dụng của Python trong lĩnh vực này. Là một nhà khoa học, có khả năng bạn không phải là một lập trình viên chuyên nghiệp, vì vậy việc Python cung cấp cho bạn khả năng thực hiện các phép tính nâng cao một cách tương đối dễ dàng thực sự rất thú vị và hữu ích. Bạn có thể nhận được tất cả các chỉ số phân tích dữ liệu cần thiết một cách nhanh chóng.

Ngôn ngữ khác thường được liên kết với khoa học dữ liệu là R. Nhưng, theo chỉ số TIOBE đã đề cập ở trên, mức độ phổ biến của R đang giảm và thậm chí đã rơi ra khỏi danh sách Top 20 TIOBE năm nay, sau khi đứng trong Top 20 trong 3 năm. Vì vậy, nếu bạn đang xem xét lựa chọn giữa hai ngôn ngữ này, xu hướng cho thấy Python là lựa chọn mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên trong một số trường hợp ngôn ngữ R sẽ tốt hơn.

Hãy xem bài viết này nếu bạn đang phân vân nhé: So sánh sự khác biệt giữa Python và R. Ngôn ngữ nào phù hợp với bạn?

Python rất linh hoạt để phát triển web

Như bạn đã thấy cho đến nay, Python cực kỳ linh hoạt, mạnh mẽ và điều này rất phù hợp cho việc phát triển web.

Khi thiết lập một máy chủ web, bạn có thể nghĩ đến Node.js, .NET hoặc Java. Khi nói đến framework, có hai đối thủ chính: Flask và Django. Trong đó, Flask là một công cụ tối giản hơn cho phép xác định cách bạn muốn tiếp cận thiết kế hệ thống của mình, điều này rất tốt cho các nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm. Còn Django là một công cụ phù hợp cho người mới bắt đầu để tạo mẫu, nơi bạn chỉ muốn thiết lập và chạy một thứ gì đó thật nhanh chóng.

Nhưng Python là một đối thủ lớn. Mặc dù nó thiếu một số hiệu suất của các ngôn ngữ khác, nhưng bù lại thật dễ dàng để thiết lập và chạy một thứ gì đó bằng Python một cách rất nhanh chóng mà vẫn hoạt động rất hiệu quả. Trải nghiệm của nhà phát triển với Python có thể vượt trội hơn các công cụ khác và việc mở rộng hệ thống của bạn để đạt hiệu suất trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết với các dịch vụ đám mây như AWS, Azure, Google Cloud, v.v.

Xem thêm: TOP 10 THƯ VIỆN PYTHON HÀNG ĐẦU TRONG NĂM 2021 (PHẦN 1)

Kết thúc

Python là một ngôn ngữ đã đi một chặng đường dài kể từ khi nó được phát hành vào năm 1991 và trở nên rất phổ biến ngày nay. Sự gia tăng của cộng đồng người dùng kết hợp với tính linh hoạt của nó khiến Python trở thành một lựa chọn ngôn ngữ tuyệt vời để học cho cả người mới bắt đầu và lập trình viên có kinh nghiệm từ nhiều nền tảng khác nhau.

Hy vọng bài viết mang lại những thông tin hữu ích cho bạn. Đừng quên theo dõi chúng mình để xem thêm các bài viết bổ ích về Python cũng như các công cụ phân tích dữ liệu khác nhé!