Роль Python в мире Big Data: 5 причин освоить этот язык программирования
Сегодня мы расскажем, почему каждый Big Data специалист должен знать этот язык программирования и как «Школа Больших Данных» поможет вам освоить его на профессиональном уровне. Читайте в нашей статье, кому и зачем нужны корпоративные курсы по Python в области Big Data, Machine Learning и других методов Data Science.
Чем хорош Python: 3 главных достоинства
При том, что Python считается универсальным языком программирования, который используется, в т.ч. для веб-разработки и создания специальных решений, наибольшую популярность он приобрел в области Big Data и Data Science благодаря следующим ключевым преимуществам [1]:
· низкий порог входа из-за простоты и лаконичности даже сложных логических конструкций. Python в разы проще Java и Scala, а аналогичный код на этом языке будет намного короче;
· множество готовых библиотек для машинного обучения и других методов искусственного интеллекта, статистических вычислений и интеллектуального анализа данных: TensorFlow, PyTorch, SKlearn, Matplotlib, Scipy, Pandas и пр.;
· наличие Python-API в большинстве фреймворков для обработки и хранения больших данных, например, Apache Kafka, Spark, Hadoop и пр., что облегчает работу программиста Big Data решений и инженера данных. Подробнее об этом мы поговорим далее.
От администратора до аналитика больших данных: кому в Big Data нужен Python
Итак, благодаря вышеперечисленным достоинствам, Python необходим практически каждому специалисту Big Data и вот почему:
· Data Scientist с помощью этого языка программирования может решать практически все свои профессиональные задачи, от подготовки датасета к анализу до интерпретации результатов ML-моделирования;
· Аналитик данных имеет возможность быстро проанализировать большие объемы «сырой» информации за счет специальных библиотек и команд, например, исключить повторяющиеся значения в массиве или выявить тренды;
· Инженер данных обеспечивает аналитика и Data Scientist’a данными, организуя конвейеры сборы, передачи и обработки информации (data pipelines) с помощью Python. В частности, можно написать собственный продюсер данных для Apache Kafka с использованием KafkaProducer API, создать скрипт обработчика потоковых распределенных данных в Apache Spark на PySpark [2] или считать данные из Hadoop HDFS посредством PyArrow [3];
· Разработчик распределенных приложений и других Big Data решений организует интеграцию данных и систем, используя Python API. Например, посылая логи из Apache Kafka в NoSQL-СУБД Cassandra через приложение Python [4].
· Администратор облачных или локальных кластеров может проверять подлинность конечных пользователей Data Lake по одному или нескольким факторов, используя приложения Python [5]. Аналогично возможна аутентификация между службами, например, в Azure Data Lake Storage [6].
Все эти нюансы рассматриваются в соответствующих курсах «Школы Больших Данных» по администрированию и разработке Big Data решений. Однако большинство наших курсов ориентировано на опытных профессионалов. Освоить все эти учебные программы без знания статистики, методов Data Mining, и навыков программирования на языках Python, Java или Scala, достаточно сложно.
Чтобы восполнить этот пробел и подготовить вас к дальнейшему развитию в области технологий Big Data, мы запустили отдельный проект Python-School — специализированные курсы по языку Python в больших данных и машинном обучении. Курсы по Python ведут преподаватели-практики, специалисты по работе с большими данными в сфере Machine Learning и нейронных сетей, лично участвующие в реальных проектах Big Data и Data Science. Поэтому если вам нужны профессиональные знания и навыки Python для анализа больших данных, разработки ML-моделей и распределенных приложений, создания data pipelines или администрирования кластеров, приходите на специализированные курсы по Python в наш лицензированный учебный центр повышения квалификации и обучения ИТ-специалистов (разработчиков, архитекторов, инженеров и аналитиков Big Data) в Москве:
Источники
Почему Python на самом деле не универсален
Алексей Шарыпов Разработчик в VK Pay
Общепринятый показатель востребованности языков программирования — индекс TIOBE. Он строит свой рейтинг на основе поисковых запросов. Уже несколько лет первые строчки TIOBE занимает Python, сейчас он входит в тройку самых популярных языков в мире. Разбираемся, почему он так популярен и действительно ли подходит для любых задач, вместе с программистом из VK Pay Алексеем Шарыповым.
Освойте профессию
«Fullstack-разработчик на Python»
Почему Python так популярен
Python — универсальный язык программирования высокого уровня. Из-за простоты и удобства его часто используют для автоматизации задач и подключения программных компонентов. Программисты и разработчики любят Python не просто так. Вот несколько причин:
Профессия / 12 месяцев
Fullstack-разработчик на Python
Создавайте веб-проекты самостоятельно
4 116 ₽/мес 7 483 ₽/мес
- Синтаксис Python прост и удобочитаем — в этом его основная заслуга. Такая доступность делает его отличным выбором для начинающих.
- Python — это язык программирования общего назначения. Его используют в самых разных задачах: веб-разработка, научные вычисления, анализ данных, искусственный интеллект.
- У Python большое и активное сообщество разработчиков, которые создают и поддерживают множество библиотек и фреймворков. Это упрощает выполнение многих задач, так как можно не писать весь код с нуля.
- Высокий спрос на рынке труда. Среди работодателей Python считается одним из самых востребованных языков программирования. Он особенно популярен в таких областях, как наука о данных, машинное обучение и веб-разработка.
Где Python вам не поможет
Несмотря на все достоинства, у Python есть свои слабости.
Производительность. Здесь Python проигрывает таким языкам, как C или C++, которые обычно используются для системного программирования и создания высокопроизводительных приложений.
Мобильные приложения. В разработке мобильных приложений Python используется не так часто, как Java, Swift или Kotlin. Существуют библиотеки для создания мобильных приложений на Python, например, Kivy, но широкого распространения в разработке они не нашли.
Не компилируется в машинный код. Это делает Python более универсальным, но в то же время снижает производительность по сравнению с кодом, написанным на компилируемом языке.
Соперники Python
Другие языки по праву находятся в одном рейтинге вместе с Python и даже занимают лидирующие места. В определенных задачах эти языки программирования соперничают с Python:
- C/C++. Эти языки используют для создания драйверов компьютерного оборудования, операционных систем и разработки видеоигр. C и C++ — компилируемые языки, которые запускаются аппаратным обеспечением компьютера, поэтому они считаются более быстрыми, чем Python.
- Java. Популярный язык для создания крупномасштабных корпоративных приложений, который часто используется в разработке мобильных приложений для Android. Он также имеет множество библиотек, фреймворков и инструментов для корпоративной разработки.
- Go. Это новый язык программирования, созданный Google, используемый для создания распределенных систем и веб-сервисов. Он известен своей хорошей поддержкой параллелизма и производительностью.
- R. Язык, разработанный для статистических вычислений и анализа данных. Обладает широким спектром библиотек и пакетов для визуализации данных и статистического анализа.
Плохих и хороших языков не бывает, у каждого есть сильные и слабые стороны, варианты использования. Выбор языка зависит от конкретной задачи или проекта.
Python держит лидерство, потому что он доступен и необходим во многих актуальных направлениях разработки. Несмотря на то что технологический ландшафт постоянно меняется, у Python есть все шансы оставаться на позиции лидера среди языков в обозримом будущем.
Fullstack-разработчик на Python
Fullstack-разработчики могут в одиночку сделать IT-проект от архитектуры до интерфейса. Их навыки востребованы у работодателей, особенно в стартапах. Научитесь программировать на Python и JavaScript и создавайте сервисы с нуля.
Программирование на языке PYTHON
ПОСТРОЕНИЕ СТЕРЕОИЗОБРАЖЕНИЙ И ГРАФИЧЕСКИХ ФИЛЬТРОВ, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
На курсе обучающиеся узнают основные приёмы написания программ на современном языке программирования, познакомятся со средой программирования Python, научатся решать задачи на использование простого искусственного интеллекта.
Python – это мощный и высокоуровневый объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо ван Россумом. Язык Python на сегодняшний день считается самым универсальным языком программирования, который активно используют большинство IT-компаний. Этот язык программирования используется в различных сферах IT, таких как машинное обучение, разработка приложений, web, парсинг и другие. В 2019 году Python стал самым популярным языком программирования, обогнав Java на 10%.
Возраст: 14-18 лет.
Почему язык программирования python считается универсальным
В современном мире активно используются десятки языков программирования, и их количество только растёт. Но в числе самых популярных мы по-прежнему видим C и C++, C# и Go, Java и JavaScript, Python и Ruby.
У каждого из них есть свои особенности и преимущества. Например, C и C++ — низкоуровневые и дают пользователю контроль над тем, что происходит в процессоре компьютера. Java популярен для создания сложных приложений, как правило, используется большими компаниями, которым важны проверенные временем технологии. JavaScript — номер один для разработки браузерной части приложений, потому что только он непосредственно поддерживается браузерами.
А вот какие преимущества есть у Python
Его просто учить
Главной целью основателя Python, Гвидо ван Россума, было создать простой и понятный широкому кругу людей язык программирования.
Изучение любого языка требует усидчивости и дисциплины. Но Python в этом смысле считается одним из самых комфортных, особенно для новичков. Простой синтаксис позволяет легко учиться, читать и делиться. Именно это делает его столь популярным.
Он очень распространенный
Python универсален благодаря богатой стандартной библиотеке (набору функций, которые доступны без дополнительной настройки), поэтому его применяют в самых разных областях:
- веб-разработке;
- machine Learning и AI (TensorFlow, scikit-learn, NLTK);
- Big Data;
- разработке игр;
- компьютерной безопасности;
- научные исследования (Математика (NumPy, SciPy, Pandas, SymPy), биология — секвенирование днк).
Знание Python сделает тебя востребованным специалистом
На программистов Python сейчас огромный спрос, потому что этих специалистов меньше, чем открытых вакансий. Средняя зарплата – 100 000 рублей, в зависимости от уровня и опыта. Максимальные предложения на рынке оцениваются в 280 000 — 300 000 рублей.
Где учить Python
Учитывая всю перспективность языка Python, возникает логичный вопрос: а где же ему можно обучиться, сколько это может занять времени, обязательно ли это делать платно? В каком возрасте желательно начинать изучение?
В настоящее время существует несколько вариантов:
Классические школы и университеты
Уже достаточно давно многие школьные преподаватели перешли на язык Python на уроках программирования. За ними и последовали некоторые вузы.
Также для школьников существует альтернатива – «Яндекс.Лицей». Это двухгодичный бесплатный курс, который базируется в некоторых российских школах. Для зачисления нужно сдать вступительные экзамены.
Самостоятельно и бесплатно
Хотя это и не самый простой вариант, потому что требует самоорганизации и повышенной дисциплины, его нельзя сбрасывать со счетов. Способов много: книги, форумы и даже курсы. Такие предоставляют, например SoloLearn. Если пользователь в достаточной степени владеет английским языком, то к его услугам – целый ассортимент популярных ресурсов для самостоятельного обучения программированию:
- pythontutor.ru
- codecademy.com
- Treehouse.com
- khanacademy.com
- codeavengers.com
- codewars.com
- codingame.com
- datacamp.com/
Онлайн-курсы
Дистанционное образование стало развиваться во многом именно благодаря предметам, связанным с разработкой. Существует огромное количество вариантов онлайн-курсов, где эффективно преподают Python. Некоторые даже ориентированы на школьников младших классов. Например, на платформе Учи.ру курс по программированию строится именно на основе пайтона.
Как освоить Python
Обычно курс начинается с самых азов и простых дискретных алгоритмов, например, команды «вправо-вперёд-вправо-вперёд-вперёд» или «сделай то, сделай это». Основная цель на этом этапе — разобраться с тем, что такое алгоритм, и тем, как создавать простые дискретные алгоритмы.
На следующих этапах язык и задачи будут усложняться. Добавятся параметры («вперёд 10»), условные конструкции, циклы, взаимодействие нескольких исполнителей, функции. Основной упор делается не на изучении конкретного языка программирования, а на доступные детям в этом возрасте алгоритмы, подходы и идеи.
Например, алгоритмы, связанные с сортировкой: сделать универсальную сортировку во втором классе вряд ли многим под силу, но упорядочить 3-4 конкретных предмета уже доступно. То же с очередями («первый вошёл — первый вышел») и стеками («первый вошёл — последний вышел»), с графами и их обходами, и, конечно, с арифметикой.
Программирование ведётся на английском языке (как и практически все «взрослые» языки программирования), при этом новые английские слова вводятся постепенно, содержат озвучку и пиктограммы. Поэтому у ребёнка не будет проблем с пониманием, даже если он никогда не изучал иностранный язык. Кроме того, озвучены русские тексты всех заданий и подсказок.
Длительность онлайн-программ может быть разной, она зависит как от начального уровня обучающегося, так и от поставленных целей и задач на обучение. Для того, чтобы начать решать при помощи Python какие-то практические задачи вообще без опыта программирования, нужно потратить на практику от 10 до 30 часов. А если цель – это устройство на работу, то обучение с нуля потребует нескольких сотен часов. Если у тебя есть опыт программирования на других языках этот период сильно сокращается.
Разработка – одна из самых перспективных областей, которую можно выбрать как основную специальность. А Python, в свою очередь, – один из самых распространенных языков программирования, который ещё долгое время будет находиться на пике популярности.
Фото на обложке: Shutterstock / metamorworks