Python nedir?
Python,nazik bir öğrenme eğrisi ve başlamanıza yardımcı olacak bir dizi kaynakla yeni başlayanlar için harika bir dildir. Yeni bir şeyler öğrenmek isteyen deneyimli geliştiriciler için de iyi bir dil çünkü öğrenmesi şaşırtıcı derecede kolay.
Aslında Python o kadar basit ki sadece birkaç gün içinde öğrenilebilir — ve bu, uygulama projelerine harcayacağınız zamanı bile saymıyor!
Python ayrıca karmaşık sistemler ve uygulamalar oluşturmak için harika bir dildir.Büyük miktarda veriyi depolamak ve işlemek için mükemmel olan sözlükler ve listeler gibi üst düzey veri yapılarını içerir.
Python 1991’den beri var olduğundan (ve 1993’ten beri aktif olarak geliştirildiğinden), kaliteden veya performanstan ödün vermeden hızlı bir şekilde kod yazmayı çok kolaylaştıran çeşitli özelliklere sahiptir. Sözdizimi, yeni başlayanların bile hemen anlayabileceği kadar basittir, ancak deneyimli geliştiricilerin bile onu kullanarak eğlenebileceği kadar esnektir!
Python ile neler yapabiliriz?
Günlük görevlerinizi otomatikleştirmenize yardımcı olacak bir programlama dili arıyorsanız Python en iyi seçeneklerden biridir.
Öğrenmesi ve kullanımı kolay olan bu açık kaynaklı dil, web geliştirme ve yazılım geliştirme için yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca veri analizi ve verileri görselleştirmek için yaygın olarak kullanılır.
Python, mali işleri ve diğer birçok günlük görevi organize etmek için muhasebeciler ve bilim adamları da dahil olmak üzere profesyonelce kodlamayan kişiler tarafından kullanım kolaylığı nedeniyle sıklıkla seçilir.
Veri analizi ve makine öğrenimi
Python, veri biliminde standart haline gelen ve veri analistlerinin yanı sıra diğer profesyonellerin karmaşık istatistiksel hesaplamalar yapmasına, verileri görselleştirmesine, makine öğrenimi algoritmaları oluşturmasına, verileri manipüle etmesine ve hepsini tek bir dil kullanarak analiz etmesine izin veren bir dildir.
Python ayrıca çubuk grafikler, çizgi grafikler, pasta grafikler, histogramlar ve 3B grafikler dahil olmak üzere çok sayıda farklı görselleştirme oluşturabilir. Python ayrıca veri analistlerinin ve makine öğrenimi uygulayıcılarının analiz ve makine öğrenimi için daha hızlı ve daha verimli programlar yazmasını kolaylaştıran bir dizi kütüphaneyle birlikte gelir.
Web geliştirme
Python, genellikle bir web sitesinin veya uygulamanın arka ucunda kullanılan bir programlama dilidir. Genellikle bir sitenin veya uygulamanın sunucuda çalışan ve diğer sunucular ve veritabanlarıyla iletişim kuran kod gibi kullanıcıların görmediği bölümlerini geliştirmek için kullanılır. Python’un web geliştirmedeki rolü, sunucular arasındaki veri aktarımlarını ele almayı, verileri işlemeyi ve veritabanlarıyla çalışmayı, URL’leri yönlendirmeyi ve güvenliği sağlamayı içerebilir.Python, Django ve Flask dahil olmak üzere web geliştirme için çeşitli çerçeveler sunar.
Otomasyon veya komut dosyası
Python, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için sıklıkla kullanılan bir programlama dilidir.
Python, dosyaları yeniden adlandırma, çevrimiçi içerik bulma ve belirli aralıklarla e-posta veya kısa mesaj gönderme gibi basit görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Büyük miktarda veriyi işlemek ve sıfırdan yeni programlar oluşturmak gibi daha karmaşık görevler için de kullanılabilir. Kodlama dünyasında otomasyon, insan müdahalesi olmadan tekrarlayan görevleri yerine getirebilen kod yazmayı ifade eder.
Peki Python neden bu kadar popüler?
Python birkaç nedenden dolayı popüler bir dildir. İşte okunması kolay sözdizimi, geniş kullanım yelpazesi ve açık kaynak durumu dahil olmak üzere kodlayıcılar için bu kadar kullanışlı kılan özelliklere daha derinlemesine bir bakış.
Python doğal dilin sadeliğine sahiptir. Bu nedenle Python’da yazılmış kodu okumak ve anlamak diğer dillere göre daha kolaydır. Bu, projelerin oluşturulmasını ve zaman içinde oluşturulmasını kolaylaştırır.
Çok yönlüdür. Python, web geliştirmeden makine öğrenimine kadar her şey için kullanılabilir.
Yeni programcıların başlaması kolaydır ve deneyimli kodlayıcıların da çalışması eğlencelidir.
Açık kaynak! Bu, ticari veya kişisel projeler ve dağıtımlar için ücretsiz kullanım anlamına gelir – kodunuzu başkalarıyla paylaşarak geri vermek istediğiniz için fazladan bir şey ödemenize gerek yoktur.
Kütüphane ve modül arşivleri büyüktür ve her zaman büyür (üçüncü taraf kodlayıcılar Python’un yeteneklerini genişleten modüller oluşturur).
Python için veribilimi
Veri bilimi büyük, büyük bir alandır. Çalışması için bir sürü insan ve bir sürü araç gerekir, ancak her şeyin uyum içinde çalışmasını sağladığınızda inanılmaz şeyler yapabilirsiniz.
Veri bilimcileri, topladıkları bilgileri almak ve insanların görmesi ve anlaması kolay bir şey haline getirmek için veri görselleştirmeyi kullanır. Ayrıca, topladıkları verileri işlemek için sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyutsallık azaltma gibi klasik makine öğrenimi tekniklerini kullanırlar. Bu teknikler onlarca yıldır var ve bugün hala yaygın olarak kullanılıyorlar çünkü basit ve etkililer!
Ancak veri bilimi sadece klasik makine öğrenimi ile ilgili değildir – derin öğrenme ile bir sonraki adımı atmakla ilgilidir! Derin öğrenme, son beş yılda (2012’den beri), ardışık evrişimsel katmanları birleştiren ilk tasarım olan 2012’deki AlexNet gibi anıtsal gelişmeler gördü. Veri bilimcileri, karmaşıklıkları veya ölçekleri nedeniyle daha önce çözülemeyen sorunları çözmek için bu yeni teknikleri kullanıyorlar.
Veri bilimi ayrıca doğal dil işleme (NLP) ve OpenCV gibi kitaplıklarla görüntü işleme gibi alt konuları da içerir, böylece görüntülerdeki metni yorumlayabilir ve hatta kendi el yazınızı okuyabilirsiniz!
Sıkıcı görevleri otomatikleştirmek için tercih edilen dil olan Python, giderek daha iyi hale geliyor.”Yapay zeka” hala büyüyor, ancak otomasyona olan ihtiyaç daha hızlı artıyor. Yapay zeka sahtekarlığı tespit eder, kişisel asistanlar, spam filtreleri, arama motorları ve öneri sistemleri, yaygın sorunları çözmek için üretilebilecek yenilikçi çözümlerden sadece birkaçıdır.
Gerçek dünyadaki sorunlara akıllı çözümlere olan talep, programlanamayacak kadar sıkıcı olmadan yapay zekaya olan ihtiyacı artırıyor. Python programlama dili, diğer programlama dillerinden daha iyi bir algoritma sağlayarak bu tür görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olacaktır.
SQL ve Python ile Veri Analizi
SQL, verileri sorgulamak için harikadır, ancak genellikle Python’dan daha yavaştır. Bunun birincil nedeni, SQL şemalarının doğrudan verilerinizle eşlenmesidir, Python veya diğer programlama dilleri ise önce verileri veritabanından çekip ardından yerel belleğe aktarmalıdır. Teknik olarak, verilerinizi veritabanına da yüklemeniz gerekir, ancak bu, belleğe yüklemekten çok daha az zaman alır.
SQL, sql’in bildirimsel sözdiziminde temsil edilebilecek kadar basit oldukları için temel sorgularda ve özetlerde üstündür. Furcy Pin, sql’in en büyük gücünün de zayıflığı olduğunu yazıyor: basitlik. Örneğin, öneri motorları veya makine öğrenimi gibi karmaşık makine öğrenimi sorunlarının SQL kodunda ifade edilmesi zordur; yavaş ve okunması zor olabilir.
Sql’in bir diğer önemli sınırlaması, işlevselliğini dbt gibi bir üçüncü taraf kitaplığı tarafından sağlananın ötesine genişletmenin bir yolu olmamasıdır; bu, çoğu ekibin kendi özel SQL sorgularını sıfırdan yazması anlamına gelir. Birçoğu üçüncü taraf Python ekosistemlerinden daha aktif ve olgun olan pypi’nin 300K kitaplıklarıyla karşılaştırıldığında, Python’un sql’den çok daha canlı bir geliştirici araçları ekosistemine sahip olduğu açıktır. Ancak, performans ve kullanım kolaylığı yazılım geliştirmede her şey değildir. Sağlam ve doğru bir deneyim için eğitimlerimizden yararlanabilirsiniz. Kursumuz, sql’i veri analitiği için önemli bir platform haline getiren düzenli ifadeler, öngörülemeyen tablolar ve çapraz birleşimlerden oluşan bir temelle başlar. Ardından, pencere işlevlerinin yanı sıra cte’leri ve alt sorguları açıklar.
