語言開發新霸主Python，資料科學領域最重要的程式語言
不只開發者偏愛，Python也是許多開發專案、軟體常用的技術。在全球最大開源專案平臺GitHub上，去年年度報告統計Python首次超過Java，成為GitHub上第二流行的語言，僅次於JavaScript，這意味著使用Python的開發專案數量，是全球第二多。
為何這麼多開發專案愛用？GitHub報告直言快速擴張的資料科學社群，就是Python竄紅的關鍵。隨著AI應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，而且都支援或直接使用Python語言來開發。
廣大而成熟的社群
過去二十多年來，Python讓有興趣的社群成員能藉由參與程式碼的貢獻，這套機制讓Python龐大的使用社群，能夠無後顧之憂的應用Python，近年來臺灣Python社群也開始獲得國際關注，PyCon大會是Python社群中最重要的交流會議，臺灣PyCon年會從2012年開始正式賣票舉行，在2014、2015年更擴大辦理成年度國際性活動，以PyCon APAC的名義來舉辦亞太區的PyCon會議。
AI讓Python大受歡迎
Python為何在AI領域盛行？由於大多資料科學家在開發演算法時，程式語言相對只是一種達成目的的工具，更重要的是演算法本身的設計與驗證。因此，一個能快速上手的程式語言，以及能降低程式語言設計門檻的開發環境，就顯得非常重要。
Python的一大優點，就是具備了高階程式語言簡潔易讀、易學的特色，常被視為好上手的入門程式語言之一，符合了易於使用的需求；同時，Python擁有完整且多元的函式庫與框架，背後則有龐大社群在貢獻程式碼、維運工具與套件，讓開發人員可以無後顧之憂的套用所需功能的程式，不需從頭開始開發，能更專注於演算法的設計。
在2000年之後，Python科學計算領域中，開始出現了Scipy開源函式庫，提供更完整的數值計算、矩陣計算等功能，更多函式庫如Matplotlib、Numpy、Pandas開源釋出，也吸引科學計算社群逐漸擴大。
Python在資料科學領域的重要地位
Python在資料科學領域崛起後，開始有更多大企業的力量進入社群，大企業會挹注資金來改良或擴充Python套件，企業開發的套件也會開始支援Python，比如TensorFlow、Facebook的Pytorch都是以Python優先。
大企業開始有制式的開發流程標準，比如Google大量應用Python作為手稿語言，而後也開源了Python程式碼的編寫準則，提供小企業或個人參考。
臺灣中學教育也開始學Python
近年來臺灣各大專院校的資訊相關科系中，Python已經成為選修、必修的重點課程，甚至連商學院科系也開始教Python，Python已透到大專院校。
比如臺北市南港高中，就成立了數位科學實驗班，從108課綱開始實施以Python為主的程式設計課，三年下來共有18學分。這門課以Scratch入門，但主要是介紹Python在各種不同的應用，就實用性而言，Python搭配不同的套件工具，就能開發不同類型的應用，學生未來的應用機率很大。
全台最完整的Python技術學習指南 只在恆逸
程式設計
本課程將教導您瞭解Python程式語言的結構、特性及開發方式，並瞭解如何利用Python處理一般的程式設計問題。您將學會Python語言常見的適用範圍、Python程式結構與其他主流程式語言的主要差異，並可以處理一般的程式計算問題，且具備後續學習進階應用的基礎能力。
本課程將以有程式背景，但想要用Python快速上手的目標，廣泛並且具體的以實務操作的方式理解Python。您將可以了解Python的語法，使用Python取代重複的工作或者是原本瑣碎的腳本、如何讀取文字與二進位檔，可以作為未來資料分析、資料探勘工程的基礎。
資料分析
本課程將專注在Python與資料處理與視覺化上，建立可以使用並且延伸的小範例。您將學會使用Numpy作數值運算、了解向量如何加減乘除與其它運算、使用Matplotlib作繪圖，對一維二維或高維的資料作不同維度的呈現，也將學習使用Scala和Python處理Spark，處理非關聯式資料的內容。
課程將以Python Scrapy、Python Selenium做為工具，指導您建立爬蟲基礎功能，搭配視覺化開發工具的HTML5作為呈現結果，打造Social Listening社群聆聽技術能力，而除了涵蓋網頁Crawler之外，進一步踏入手持設備做為分散式Device Crawler節點的實戰經驗，將以Android APP為例動手實作專案。
課程教導您如何使用Python的Pandas、Matplotlib、NumPy模組對資料進行探索式分析。您將學到如何進行資料分析，包含資料蒐集、清理、分析、視覺化等步驟，一步步地將資料精煉為資訊，再由資訊中提取出知識，當作管理者進行決策時的重要參考依據。
課程讓您了解什麼是機器學習以及機器學習能夠做什麼，也會學習到監督式與非監督式機器學習、深度學習的概念。您將可以根據不同場景選擇正確的機器學習演算法，對資料進行適當的特徵工程以利機器學習演算法產生更好的預測結果，並學會使用適當的演算法評估技術以選擇最適當的機器學習演算法。
本課程將從機器學習的原理應用出發，並且說明如何用Keras/TensorFlow作類神經網路的模型建立與使用。TensorFlow是google的一套數值運算的函式庫，可以讓使用者建立多維度的資料陣列，而Keras是一個Python所寫成的類神經網路API，讓使用者可以快速的修改並且研發想要開發的模型。
OpenCV是一個行之有年的影像處理函式庫，除了用在傳統的影像應用程式之外，更被用於各式的深度學習，特別是跟影像相關的議題上。本課程將使用OpenCV處理圖片影像，建立電腦視覺的基礎。
本堂課透過真實案例，爬取網路上具有評分、評等的留言當作語料，作為中文情感分析之訓練集，循序漸進從資料爬蟲、清洗儲存文字資料、利用pandas預處理、正規化與對等分布、資料萃取轉置工程、學會應用資料處理的Python套件。
網路工程
本課程從Python基礎教起，讓沒有程式設計基礎的網路工程師利用Python來管理網路設備，如學會在多台交換機上配置多個VLAN、在路由器上配置OSPF，讓工程師們使用Python及API以程式設計來規劃及控制網路設備，以因應雲端世界的來臨。
0 意見:
張貼留言