Typer prosjekter Python brukes til
Fordi Python er så fleksibelt og enkelt å bruke, fungerer det godt i mange forskjellige typer prosjekter. Her er fem av de vanligste typene prosjekter Python brukes til i dag.
Datamodellering
Datamodeller er en viktig del av mange big data-arbeidsflyter. Disse inkluderer å opprette databaser, fylle datavarehus, administrere data for analytisk behandling og implementere applikasjoner som gir brukere tilgang til informasjon på meningsfulle måter. Python har sin fordel i mulighetene til robuste datamodelleringer.
Dataanalyse
Mye av Pythons styrke ligger i de omfattende bibliotekene. Biblioteker som NumPy og pandas lar utviklere raskt utføre datarensings- og analyseoppgaver, selv på enorme datasett. Andre biblioteker støtter en rekke ulike data analyse oppgaver, inkludert datascraping og datavisualisering.
AI og ML
Kunstig intelligens (AI) og maskinlæringsalgoritmer (ML) behandler enorme mengder data, ofte i sanntid. Pythons egenskaper gjør det ideelt for å bygge prediktive modeller. Python-drevne AI- og ML-applikasjoner støtter teknologier som brukes i mange forskjellige bransjer, inkludert reklame, helsevesen, produksjon og finansielle tjenester.
Webutvikling og appbygging
Python har mange rammeverk tilgjengelig for å bygge nettsteder og webapplikasjoner. Det utmerker seg ved raskt å håndtere brukerdata og inndata. Faktisk er Python grunnlaget for mange populære apper og tjenester, inkludert kjøre-apper, matlevering, strømmetjenester og sosiale medie-apper.
Opplæring
Python er ekstremt enkelt å lære, delvis fordi syntaksen ligner mer på naturlig språk enn de fleste andre programmeringsspråk, og det er ofte det første programmeringsspråket folk lærer. Data scientists uten omfattende programmeringsbakgrunn setter særlig pris på Pythons brukervennlighet og kraftige evner til å håndtere store datasett.
Les mer: Modernisering av applikasjoner: Velg riktig tilnærming
5 mulige use cases
Python blir ofte beskrevet som multiverktøyet blant programmeringsspråk. Programmets enkelhet, store samling av biblioteker og dedikerte brukerfellesskap har gjort det til en favoritt blant dem som jobber med big data. Her kommer fire bruksområder som beviser programmets evner på tvers av ulike bransjer:
Finansiell analyse
Python har mange bruksområder i finanssektoren, og et av de viktigste er finansiell analyse. Python er et ideelt valg for oppgaver som å analysere aksjemarkedsprediksjoner og markedsprognoser. I tillegg spiller Python en viktig rolle i maskinlæringsteknologier, noe som gjør det vanlig i andre finansrelaterte applikasjoner som svindeldeteksjon og automatisert handel.
Industriell automatisering
Python er en grunnleggende del av mange industrielle IoT-nettverk. Eksempler på IoT-løsninger bygget på Python er maskinmonterte sensorer som overvåker statusen på produksjonsutstyr, og sensorer som vurderer produktkvaliteten i sanntid. IoT-teknologier som bruker Python, drar nytte av en omfattende samling biblioteker og pakker som er spesifikt tilpasset IoT-applikasjoner.
Bildeanalyse i helsevesenet
En av de mest spennende bruksområdene for Python-drevne maskinlæringsapplikasjoner er å bistå helsepersonell med å identifisere og diagnostisere medisinske tilstander. Algoritmeene kan analysere medisinske bilder, inkludert magnetisk resonanstomografi (MR) og datatomografi (CT), og gi viktig diagnostisk støtte til klinikere. Et spesifikt eksempel er en ML-algoritme trent til å identifisere og klassifisere svulster, noe som er spesielt verdifullt med visse typer kreftsvulster som kan være vanskelige for leger å identifisere. Selv om denne teknologien ikke erstatter dyktige medisinske fagpersoner, kan den gi betydelig hjelp i deres arbeid.
Datavisualisering
Datavisualiseringsverktøy gir ML-drevne innsikter til ikke-tekniske brukere på en lett forståelig måte. Fordi Python er lett å lære og bruke, er det ideelt for datafolk som ønsker å dele sine innsikter med kolleger, partnere og kunder. I tillegg gjør datavisualiseringsverktøy designet for Python visualisering enda enklere.
Akselerer Python-utvikling med Snowflake
Snowflake Snowpark lar utviklere, dataingeniører og datavitere akselerere arbeidsflytene sine ved å bruke Python og andre populære programmeringsspråk som Java og Scala. Med rask datatilgangog elastisk skalerbar databehandling for Python og SQL, lar Snowflake Data Cloud brukere omdanne data til ML-drevne innsikter ved hjelp av sitt foretrukne språk.