V súčasnosti, keď sa digitálne technológie neustále vyvíjajú a rozširujú o nové nástroje a možnosti, zohráva výber správneho programovacieho jazyka kľúčovú úlohu pri práci v oblasti vývoja softvéru, dátovej analytiky alebo umelej inteligencie. Pritom každý jazyk má svoje špecifiká a využitie, preto je dôležité poznať ich výhody a vhodnosť pre konkrétne úlohy. Postupne si predstavíme niekoľko dôležitých programovacích jazykov pre dátového vedca.
Dnes sa zameriame na Python, jeden z najpopulárnejších a najuniverzálnejších programovacích jazykov, ktorý sa široko využíva v oblasti dátovej analytiky, strojového učenia (angl. machine learning), automatizácie aj vývoja programov. Vďaka svojej jednoduchosti, rozsiahlej komunite a bohatej ponuke knižníc patrí medzi základné nástroje každého dátového analytika alebo dátového vedca.
Čo je Python?
Programovací jazyk Python bol vytvorený holandským počítačovým vedcom a programátorom Guido van Rossumom (stal sa jedným z najvýznamnejších prispievateľov vo svete programovania a open-source komunity). Jeho cieľom bolo vytvoriť jednoduchý a čitateľný jazyk, vhodný pre začiatočníkov s dôrazom na minimalizmus a prenositeľnosť zdrojového kódu medzi rôznymi platformami (Windows, MacOS, Linux).
Python vďaka flexibilite možno využiť v mnohých oblastiach:
- vývoj webových aplikácií a back-end systémov
- analýza a manipulácia s dátami
- strojové učenie a umelá inteligencia
- akademický a vedecký výskum (výpočty, analýzy a simulácie)
- tvorba grafov a vizualizácií
- vytváranie skriptov na automatizáciu opakujúcich sa úloh
- programovanie desktopových aplikácií
- optimalizácia procesov a tvorba reportov
- aj keď nie je primárne určený na vývoj hier, existujú knižnice ako Pygame, ktoré umožňujú vytvoriť hry
Dôležité: Aj keď sa na tejto stránke zobrazia úvodzovky ako „text“ alebo ‚text‘, pri písaní zdrojového kódu v jazyku Python vždy používajte bežné ASCII úvodzovky
"text"alebo‘text‘, inak kód nebude fungovať správne.
Základná ukážka Pythonu:
# Toto je jednoduchý Python program
# Základný výpis
print(„Ahoj, svet!“)
# Premenné
meno = „Ján“
vek = 25
print(f“Volám sa {meno} a mám {vek} rokov.“)
# Podmienka, rozhodovanie na základe veku
if vek >= 18:
print(f“{meno} je dospelý.“)
else:
print(f“{meno} je mladý.“)
Tento príklad ukazuje základnú syntax, prácu s premennými a podmienkami.
V jazyku Python sa znak # používa na písanie komentárov, ktoré sa používajú na vysvetlenie kódu alebo poznámky pre programátora. Python tieto riadky pri spustení programu ignoruje.
Nástroje na vývoj v Pythone
Python sa stal základným nástrojom pre začínajúcich dátových vedcov, pretože jeho syntax je intuitívna a čitateľná, v podstate pripomína anglický text, čo umožňuje rýchle písanie kódu a jednoduché učenie. Na programovanie v jazyku Python sa používajú rôzne vývojové prostredia (IDE), ktoré zjednodušia vývoj, testovanie a optimalizáciu kódu.
Tu sú niektoré z nich:
PyCharm
Jedným z najpopulárnejších (môj rozhodne tiež 🙂) nástrojov na programovanie je program PyCharm. Ponúka množstvo funkcií, ako sú napríklad automatické dopĺňanie kódu, integrovaný debugger, podpora na testovanie, alebo možnosť vytvárania verzií kódu. PyCharm je ideálny riešením pre projekty, kde sa vyžaduje práca s rôznymi knižnicami alebo databázami. Súčasne podporuje aj prácu s virtuálnymi prostrediami a to je veľmi dôležité pri vývoji v jazyku Python.
Jupyter Notebook
Veľmi obľúbeným nástrojom na písanie kódu a tiež interaktívne experimentovanie (môj obľúbený 🙂, používal som ho napríklad pri mojom štúdiu MSc). Umožňuje vytvárať a zdieľať dokumenty obsahujúce zdrojový kód, vizualizácie a text, takže je ideálny na rôzne experimenty s dátami, interaktívnu analýzu a vizualizácie, kde okamžite vidíte výsledky.
Web: https://jupyter.org/
Visual Studio Code
Ďalší populárny editor, ktorý má podporu pre jazyk Python, ale tá je dostupná až po inštalácii potrebného rozšírenia. Editor ponúka flexibilitu vďaka možnostiam na prispôsobenie používateľského prostredia a je tým je vhodný ako pre začiatočníkov, tak aj pre pokročilých programátorov.
Knižnice pre dátovú vedu v Pythone
Hlavnou výhodou programovacieho jazyka Python je dostupnosť rozsiahlej sady knižníc, ktoré uľahčujú prácu s dátami.
Tu je niekoľko príkladov:
- Pandas a NumPy – knižnice určené na manipuláciu s dátami (čistenie, transformáciu a analýzu dát) a na pokročilú numerickú analýzu a výpočty v jazyku Python
- Matplotlib a Seaborn – populárne knižnice na tvorbu grafov na vizualizáciu dát, v prípade Seaborn ide o vylepšenú verziu na lepšiu vizualizáciu a estetické grafy
- Scikit-learn – knižnica obsahuje možnosti k implementácii algoritmov strojového učenia (regresie, zhlukovanie,..), algoritmy a funkcie pre výber modelu, validácie a vyhodnocovanie výkonu modelov
Knižnice v jazyku Python výrazne zjednodušujú prácu každého dátového vedca, pretože umožňujú použiť už existujúce riešenia, optimalizované pre rôzne typy úloh a to v podstate znamená, výraznú úsporu času potrebného na doriešenie problému alebo zefektívnenie vybraného procesu.
Komunita jazyka Python
Python má jednu z najväčších a najaktívnejších používateľských komunít na svete a to je významná výhoda pre každého programátora alebo dátového analytika.
Aktívna komunita prináša veľa benefitov:
- množstvo knižníc a nástrojov
- prístup k rozsiahlej dokumentácii
- diskusné fóra, blogy a podporné komunity
Vďaka komunite je učenie jazyka Python rýchlejšie a efektívnejšie, pričom dostupnosť zdrojov umožňuje riešiť aj komplexné problémy v oblasti dátovej vedy, webového vývoja alebo strojového učenia.
V skratke na záver.
Python je moderný, flexibilný a univerzálny programovací jazyk, ktorý nachádza uplatnenie v dátovej analytike, strojovom učení, automatizácii procesov, vo vývoji softvéru alebo hier. Vďaka prehľadnej syntaxi a rozsiahlej podpore je vhodný pre začiatočníkov aj skúsených programátorov, ktorí chcú realizovať projekty od jednoduchých analýz až po komplexné dátové a vývojové riešenia.
V ďalšom článku sa pozrieme na programovací jazyk R, ktorý je špecializovaný na štatistické výpočty, pokročilú analýzu dát a vizualizáciu.
Zaujal Vás článok?
Zvážte možnosť jeho zdieľania na sociálnych sieťach alebo sa podeľte o svoj názor a pripomienky k článku a to odoslaním správy na e-mailovú adresu info@dataspark.sk.
