Strona i jej zaufani partnerzy korzystają z plików cookies m.in. w celu personalizacji reklam, prowadzenia statystyk. Możesz sprawdzić, jakie pliki cookies są wykorzystywane, oraz wyłączyć je w ustawieniach.

Zima 2023/2024

Efektywność nauki Python i wykorzystanie języka w praktyce

Fot. Materiały reklamowe

Python jest popularnym językiem programowania między innymi z uwagi na powszechne opinie, zgodnie z którymi technologia Python jest – w porównaniu z innymi rozwiązaniami – względnie prosta w nauce. Oczywiście, nie oznacza to jeszcze, że nauka jest bardzo łatwa. Aby móc efektywnie przyswajać wiedzę w tym zakresie, należy odpowiednio zaplanować swoją edukację.

Jaka powinna być efektywna nauka języka programowania Python?

Nauka języka Python jest możliwa na dwa sposoby: samodzielnie lub poprzez kursy programowania. Wprawdzie niektórzy są w stanie nauczyć się obsługi języka wyłącznie we własnym zakresie, aczkolwiek znacznie lepszym sposobem jest skorzystanie z dedykowanych kursów Python (zarówno stacjonarnych, jak i organizowanych w formie online). Dzięki temu rozwiązaniu kursanci zyskują wsparcie profesjonalistów w dziedzinie programowania.

Wykorzystanie języka programowania Python w praktyce – jakie są możliwości?

Umiejętna, częściowo zanalizowana danych jest coraz chętniej wykorzystywana zwłaszcza przez duże przedsiębiorstwa. Nie ma w tym nic dziwnego – z oferowanych przez nich produktów korzystają tysiące klientów każdego dnia. Taki stan rzeczy sprawia, że konieczne jest znajdowanie zależności w działaniach poszczególnych grup nabywców np. w celu zoptymalizowania polityki cenowej. Jednym z najważniejszych sposobów wykorzystania języka programistycznego Python jest właśnie analiza dużych zbiorów danych (ang. big data analysis). Z tego powodu jest to technologia używana podczas data science. Python jest bardzo użyteczny także podczas analizy statystycznej, znacznie ułatwiając przeprowadzenie analizy regresji czy korelacji.

Dzięki wykorzystaniu języka programowania Python możliwa jest także wizualizacja danych w różnych wymiarach. Konieczne jest wykorzystanie w tym celu bibliotek (jedną z nich jest MatPlotLib), dzięki którym programiści uzyskują dostęp do znacznie większej liczby rodzajów wykresów niż ma to miejsce np. w przypadku arkuszy kalkulacyjnych Excel.

Z drugiej strony, choć Python jest kojarzony głównie w kontekście analizy danych, to w rzeczywistości możliwości wykorzystania tego popularnego języka programowania są znacznie szersze. Inne przykładowe możliwości wykorzystania technologii (oraz dodatkowych bibliotek i pakietów) to między innymi:

  1. programowanie prostych gier i aplikacji na urządzenia mobilne (głównie te z zainstalowanym systemem operacyjnym Android),
  2. automatyzacja monotonnych zadań, także tych wykonywanych przez inne języki programowania,
  3. tworzenie baz danych (ewentualnie obróbka danych znajdujących się w istniejących już bazach danych),
  4. backend dla stron internetowych (obróbka danych z maili oraz plików XML, tworzenie kampanii mailingowych).

Jak widać, możliwości wykorzystania Python są naprawdę szerokie. To właśnie dlatego programiści z umiejętnością pisania skryptów w Pythonie są cenionymi, poszukiwanymi na rynku fachowcami; co więcej, wszystko na to, że wzrost zapotrzebowania w tym segmencie wzrośnie w najbliższych latach). Oczywiście, aby móc w pełni wykorzystać możliwości tkwiące w tym języku programowania, warto znać przynajmniej najpopularniejsze biblioteki. Poszerzają one znacznie zakres funkcjonalności tej technologii.