Xác thực bạn sở hữu thể làm gì mang Python? Đây là 3 ứng dụng chính của Python

[digi2936]

nếu bạn đang nghĩ đến khóa https://mindx.edu.vn/course/fullstack-web việc học Python - hoặc là mới khởi đầu học nó, với thể bạn tự hỏi:

chuẩn xác thì tôi có thể tiêu dùng Python để làm cho gì?

Vâng đó là 1 câu hỏi khó trả lời, bởi vì sở hữu phần đông ứng dụng tiêu dùng Python

Nhưng theo thời gian, tôi nhận thấy sở hữu 3 áp dụng phổ biến sử dụng Python:

Web Development
Data Science - bao gồm machine learning, data analysis và data visualization
Scripting
Chúng ta sẽ đi tuần tự từng thứ 1 nha )

Web Development
những web frameworks vun đắp sử dụng Python như Django và Flask vừa qua đã trở thành rất phổ thông cho việc lớn mạnh web. Những web frameworks này giúp bạn tạo ra serve-side code (backend code) bằng Python. Đấy là những đoạn mã chạy trên phía máy chủ của bạn, trái ngược sở hữu trên các vật dụng và trình thông qua của quý khách (front-end code).

Nhưng đợi đã, vì sao tôi cần một web framework?
đấy là vì một web framework giúp ta dễ dàng hơn trong việc xây dựng logic backend chung (common backed logic). Bao gồm ánh xạ các URLs khác nhau đến những đoạn code Python, xử lý cơ sở vật chất dữ liệu và tạo các tệp HTML mà người dùng thấy trên trình thông qua của họ.

Tôi nên dùng [url=https:/mindx.edu.vn/blog/post/lap-trinh-android]https:/mindx.edu.vn/blog/post/lap-trinh-android[/url] web framework Python nào?
Django và Flask là 2 trong số các web framework sử dụng Python rộng rãi nhất. Bạn nên dùng 1 trong hai giả dụ bạn mới bắt đầu.

Điều dị biệt giữa Django và Flask là gì vậy?
Flask cung cấp sự đơn giản, cởi mở và kiểm soát chi tiết. Nó cho phép bạn quyết định Các bạn muốn thực hành mọi thứ.
Django phân phối trải nghiệm rất nhiều hơn: bạn có bảng quản trị (admin panel), giao diện CSDL (database interfaces), ORM và cấu trúc thư mục cho những áp dụng của bạn.
Bạn nên chọn:

Flask, nếu bạn tập hợp vào trải nghiệm và cơ hội học tập hoặc nếu như bạn muốn kiểm soát phổ biến hơn về các thành phần cần tiêu dùng (chẳng hạn như CSDL bạn muốn sử dụng và Các bạn muốn tương tác với chúng).
Django, giả dụ bạn quy tụ và sản phẩm chung cục. Đặc trưng giả dụ bạn đang khiến cho việc trên một áp dụng thuần tuý như trang web tin tức, shop điện tử hoặc blog và bạn muốn ở đó luôn luôn là 1 cách thức đơn thuần, rõ ràng để khiến cho mọi thứ.
nói phương pháp khác, nếu bạn là người mới bắt đầu, Flask có lẽ là sự tuyển lựa thấp hơn vì nó mang ít thành phần hơn để giải quyết. Ngoài ra, Flask là 1 sự chọn lọc phải chăng hơn nếu như bạn muốn tùy biến hơn.

không những thế, Flask thích hợp hơn cho việc tạo ra REST API hơn là Django do tính linh hoạt của nó.

Mặt khác, ví như bạn đang mua cách thức xây dựng thứ gì đó tiến xa hơn, Django mang thể sẽ cho phép bạn tới đó mau lẹ hơn.

Tham khảo =>>https://mindx.edu.vn/blog/post/kinh-nghiem-hoc-lap-trinh

nhất thời vậy thôi, ta chuyển sang chủ đề tiếp theo nào!

Data Science - bao gồm machine learning, data analysis và data visualization
trước tiên, hãy xem Machine learning là gì?
có nhẽ bí quyết tốt nhất để giải thích học máy là gì là lấy một ví dụ đơn giản.

giả như bạn muốn tăng trưởng một chương lớp lang động phát hiện nội dung trong ảnh.

cho nên, có hình ảnh dưới đây, bạn muốn chương trình trông thấy rằng đây là 1 con chó
Bạn có thể nhắc, tốt, tôi mang thể chỉ cần viết một đôi đoạn mã để làm điều đấy. Tỉ dụ, với thể giả dụ sở hữu phổ biến điểm ảnh màu nâu trong hình, thì chúng ta với thể nói đấy là một con chó.

Hoặc, bạn có thể mua ra cách phát hiện những cạnh trong hình. Sau ấy, bạn có thể nói, nếu sở hữu phổ thông cạnh thẳng, thì đó là một loại bàn.

ngoài ra, bí quyết tiếp cận này hơi phức tạp. Điều gì sẽ xảy ra nếu như sở hữu 1 chú chó màu trằng trong ảnh ko có quả đầu màu nâu? Điều gì xảy ra nếu như hình ảnh chỉ hiển thị những phần của loại bàn.

Đây là nơi mà học máy ứng dụng vào.
Học máy thường thực hiện 1 thuật toán tự động phát hiện 1 loại trong đầu vào đã cho.

Bạn sở hữu thể đưa ra, tỉ dụ, 1000 hình ảnh của 1 chú chó và 1000 hình ảnh của một mẫu bàn cho 1 thuật toán học máy. Sau đó, nó sẽ Đánh giá sự dị biệt giữa một con chó và một chiếc bàn. Khi bạn đưa đào vào là một hình ảnh mới của 1 con chó hoặc một cái bàn, nó sẽ sở hữu thể trông thấy hình ảnh ấy là chiếc gì.

Tôi nghĩ điều này sở hữu phần tương tự như phương pháp một đứa trẻ học các điều mới. Khiến cho thế nào để 1 đứa trẻ biết rằng 1 thứ trông giống như một con chó hay cái bàn? Có nhẽ từ 1 loạt những thí dụ.

Bạn sở hữu thể ko nói rõ cho một đứa trẻ, "Nếu thứ gì ấy với lông và mang quả đầu màu nâu, thì ấy với thể là một con chó."

với thể bạn sẽ chỉ cần nói, "Đó là 1 con chó. Đây cũng là một con chó. Và cái này là một mẫu bàn. Loại ấy cũng là 1 loại bàn."

những thuật tóan học máy cũng hoạt động theo cùng một cách.

Bạn mang thể ứng dụng cộng 1 ý tưởng cho:

Hệ thống gợi ý (recommendation systems)
nhận biết khuôn mặt (face recognition)
nhận mặt giọng đề cập (voice recognition)
trong phổ thông ứng dụng khác nhau.

những thuật toán học máy rộng rãi mà bạn với thể đã nghe nhắc về bao gồm:

Neural Networks
Deep Learning
Support Vector Machines
Random forest
Bạn mang thể sử dụng bất kì thuật toán nào ở trên để khắc phục vấn đề đánh nhãn hình ảnh mà tôi đã giải thích ở trên.

Python cho học máy
mang những thư viện và các frameworks học máy phổ quát cho Python.

hai trong số đấy là scikit-learn và TensorFlow.

scikit-learn đi kèm có một số thuật toán học máy phổ thông được tích hợp sẵn (đã nhắc bên trên).
TensorFlow là 1 thư viện cấp tốt hơn cho phép bạn xây dựng những thuật toán học máy tùy chỉnh.
ví như bạn chỉ mới khởi đầu có 1 Công trình học máy, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với scikit-learn. Ví như bạn bắt đầu chạy và những vấn đề hiệu năng (efficiency issues), bạn với thể quan tâm tới TensorFlow.

Tôi nên học machine learning như thế nào?
Để Phân tích những nguyên tắc căn bản về học máy, tôi khuyên bạn nên học các khóa học máy của Stanford hoặc Caltech.

Lưu ý rằng, bạn cần kiến thức cơ bản về tính toán và đại số tuyến tính để Phân tích 1 số tài liệu trong những khóa học đó.

Sau đấy, bạn với thể thực hiện những gì bạn đã học được trong khoảng 1 trong các khóa học đấy sở hữu Kaggle. Đó là trang web, nơi mà mọi người có thể tiêu dùng nhau đua ganh để vun đắp thuật toán học máy rẻ nhất cho 1 vấn đề nhất định. Họ sở hữu các tutorials hoàn hảo cho những người khởi đầu.

Data analysis và data visualization
Để giúp bạn hiểu các điều này sở hữu thể trông như thế nào, tôi sẽ cung ứng cho bạn một tỉ dụ thuần tuý tại đây.

giả sử bạn đang làm việc cho một công ty bán hàng online.

Sau đó, sở hữu tư cách là nhà phân tích dữ liệu, bạn với thể vẽ một biểu đồ dạng như thế này

từ biểu đồ này, chúng ta sở hữu thể kể rằng, nam giới đã tìm hơn 400 sản phẩm và phụ nữ mua khoảng 350 sản phẩm vào Chủ Nhật.

Là nhà phân tách dữ liệu, bạn với thể đưa ra một số giải thích cho sự khác biệt này.

một lời giải thích rõ ràng có thể là sản phẩm này rộng rãi hơn với đàn ông hơn là có nữ giới. Một lời giảng giải khác sở hữu thể là kích thước loại quá nhỏ và sự khác biệt này chỉ gây ra bởi sự tự dưng. Và một lời giảng giải khác sở hữu thể là đàn ông với thiên hướng tậu sản phẩm này nhiều hơn vào Chủ Nhật vì một lý do nào đó.

Để hiều được lời giảng giải nào là đúng, bạn có thể vẽ một biểu đồ như thế này.

Thay vì chỉ hiển thị dữ liệu cho ngày Chủ Nhật, chúng tôi phân tích dữ liệu trong một tuần. Như bạn mang thể thấy, từ biểu đồ này, chúng ta có thể thấy sự dị biệt này hơi nhất quán trong các ngày khác nhau.

từ phân tích nhỏ này, bạn với thể kết luận rằng giải thích nhất cho sự dị biệt này là sản phẩm này thuần tuý là đa dạng hơn có đàn ông hơn là cho đàn bà.

Mặt khác, ví như bạn thấy biểu đồ như thế này thì sao?

Sau đấy, điều gì giảng giải sự khác biệt vào ngày Chủ Nhật?

Bạn sở hữu thể nhắc, có nhẽ đàn ông sở hữu xu thế sắm rộng rãi sản phẩm này chỉ vào Chủ Nhật vì một số lý do. Hoặc, có lẽ nó chỉ là một sự tình cờ tình cờ mà đàn ông đã tìm rộng rãi hơn vào ngày Chủ Nhật.

thành ra, đầy là một tỉ dụ đơn giản về phân tích dữ liệu với thể trông như thế nào trong toàn cầu thực.

công tác phần tích dữ liệu của tác nhái khi khiến việc tại Google và Microsoft rất giống mang tỉ dụ này - chỉ phức tạp hơn thôi. Tác giả đã dùng Python tại Google cho loại phân tách này và Javascript tại Microsoft.

Tác giả đã sử dụng SQL ở cả hai đơn vị đấy để lấy dự liệu từ cơ sở vật chất dữ liệu của họ. Sau đấy, dùng Python và Matplotlib (tại Google) hoặc JavaScript và D3.js (tại Microsoft) để trực giác hóa (visualize) và phân tích (analyze) dữ liệu này.

Data analysis / visualization có Python
1 trong các thư viện đa dạng nhất để hiển thị hóa dữ liệu (data visualization) là Matplotlib

đó là một thư viện phải chăng để bắt đầu vì:

tiện lợi để khởi đầu
một số thư viện khác như seaborn được dựa trên base của nó. Cho nên, việc học Matplotlib sẽ giúp bạn Đánh giá những thư viện này sau này.

Chuyện học tập & là m việc ở MindX