Đi từ người mới bắt đầu đến nâng cao trong Lập trình Python. Áp dụng kiến thức của bạn về Khoa học dữ liệu học máy & Phân tích dữ liệu trong khóa học chuyên sâu này
Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên hành tinh. Tại Hoa Kỳ, mức lương trung bình cho một nhà phát triển Python là $116k. Đó là nhiều hơn gần 30 nghìn đô la so với đối thủ
Khóa học này [Lập trình Python từ Sơ cấp đến Nâng cao + Học máy] sẽ giúp bạn đạt được ước mơ của mình
Python, Học máy, Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu được sử dụng bởi các tập đoàn lớn như Google, Facebook, Dropbox, Reddit, Spotify, Quora và những người khác
Cú pháp rõ ràng và đẹp mắt của nó thu hút các nhà toán học, nhà khoa học, kỹ sư và nhà phát triển
Đó là ngôn ngữ phổ biến nhất cho AI và máy học, đồng thời cũng là ngôn ngữ tốt nhất cho người mới học. Ít khó hơn nhiều so với C ++ hoặc JavaScript. Nó cũng được sử dụng cho các lĩnh vực sinh lợi khác nhau như Học máy, Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu
Khóa học này bao gồm tất cả những gì Python cung cấp, từ các nguyên tắc cơ bản đến các chủ đề nâng cao hơn
Một sự kết hợp tuyệt vời giữa lý thuyết và thực hành, chứa đầy các ví dụ thực tế, bài tập và câu trả lời từng bước - không có "sự lộn xộn" và giải thích dài dòng
Tìm hiểu cách sử dụng Python để tự động hóa, phát triển web và học máy
Bạn sẽ học những điều sau đây
Giới thiệu khóa học Python
Python trung cấp- Hàm, Mô-đun, Lớp và Ngoại lệ
Giới thiệu Phân tích dữ liệu trong Python
Phân tích dữ liệu ứng dụng trong Python - Học máy và Khoa học dữ liệu
Giới thiệu về Deep Learning - Tensorflow để phân tích hình ảnh
Các thư viện và khung chuyên dụng dành cho máy học có sẵn trong một số lượng lớn các bản phân phối Python, giúp quá trình phát triển dễ dàng hơn và giảm thời gian phát triển. Cú pháp đơn giản và khả năng đọc của Python cho phép nó được sử dụng để kiểm tra nhanh các thuật toán phức tạp đồng thời giúp những người không phải là lập trình viên có thể truy cập được
Khoa học dữ liệu với Python trở nên đơn giản hơn nhờ có rất nhiều thư viện, chẳng hạn như NumPy, Pandas và Matplotlib, hỗ trợ làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và các hoạt động học máy
Ví dụ, trong phân tích dữ liệu sử dụng python, khả năng tạo và quản lý cấu trúc dữ liệu nhanh chóng của python là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của ngôn ngữ này trong phân tích dữ liệu — chẳng hạn, Pandas cung cấp rất nhiều công cụ để thao tác, phân tích và thậm chí biểu diễn
Chúng tôi có một nhóm người chỉnh sửa và tiếp thị khóa học, Mohammad Chowdhury thực hiện chỉnh sửa và tiếp thị do Mohammad Fahmid Chowdhury thực hiện
Khóa học được tạo ra bởi các giáo sư có nhiều năm kinh nghiệm về Python. Nội dung khóa học được tạo bởi Matt Williams, ông là giáo sư có nhiều năm kinh nghiệm về Python và Khoa học dữ liệu, theo giấy phép CC Attribution
Bài giảng. chuyển thể từ nội dung video Creative Commons do Tyler Caraza-Harter ghi lại cho Data Science Programming II [CS 320] tại Đại học Wisconsin-Madison;
Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh do máy móc thể hiện, trái ngược với trí thông minh do con người thể hiện
Hướng dẫn này bao gồm các khái niệm cơ bản về các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau như Mạng nơ-ron nhân tạo, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Học máy, Học sâu, Thuật toán di truyền, v.v. và cách triển khai của nó trong Python
Hướng dẫn này sẽ hữu ích cho sinh viên mới tốt nghiệp, sau đại học và sinh viên nghiên cứu quan tâm đến chủ đề này hoặc có chủ đề này như một phần trong chương trình giảng dạy của họ. Người đọc có thể là người mới bắt đầu hoặc người học nâng cao
Chúng tôi giả định rằng người đọc có kiến thức cơ bản về Trí tuệ nhân tạo và lập trình Python. Anh ấy/cô ấy nên biết về các thuật ngữ cơ bản được sử dụng trong AI cùng với một số gói python hữu ích như nltk, OpenCV, pandas, OpenAI Gym, v.v.
Học máy và các dự án dựa trên trí tuệ nhân tạo rõ ràng là những gì tương lai nắm giữ. Chúng tôi muốn cá nhân hóa tốt hơn, đề xuất thông minh hơn và chức năng tìm kiếm được cải thiện. Các ứng dụng của chúng tôi có thể nhìn, nghe và phản hồi – đó là những gì trí tuệ nhân tạo [AI] đã mang lại, nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo ra giá trị trong nhiều ngành
Bây giờ bạn có thể phải đối mặt với hai câu hỏi. Làm thế nào tôi có thể mang những kinh nghiệm này vào cuộc sống?
Điều gì khiến Python trở thành ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho máy học và ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho AI?
Dự án AI khác với dự án phần mềm truyền thống. Sự khác biệt nằm ở ngăn xếp công nghệ, các kỹ năng cần thiết cho một dự án dựa trên AI và sự cần thiết của nghiên cứu sâu. Để thực hiện nguyện vọng AI của mình, bạn nên sử dụng ngôn ngữ lập trình ổn định, linh hoạt và có sẵn các công cụ. Python cung cấp tất cả những điều này, đó là lý do tại sao ngày nay chúng ta thấy rất nhiều dự án Python AI
Từ phát triển đến triển khai và bảo trì, Python giúp các nhà phát triển làm việc hiệu quả và tự tin về phần mềm mà họ đang xây dựng. Các lợi ích giúp Python phù hợp nhất cho các dự án dựa trên AI và học máy bao gồm tính đơn giản và nhất quán, quyền truy cập vào các thư viện và khuôn khổ tuyệt vời cho AI và học máy [ML], tính linh hoạt, nền tảng độc lập và một cộng đồng rộng lớn. Những điều này thêm vào sự phổ biến chung của ngôn ngữ
Đơn giản và nhất quán
Python cung cấp mã ngắn gọn và dễ đọc. Trong khi các thuật toán phức tạp và quy trình công việc linh hoạt đứng đằng sau máy học và AI, sự đơn giản của Python cho phép các nhà phát triển viết các hệ thống đáng tin cậy. Các nhà phát triển phải nỗ lực hết sức để giải quyết vấn đề ML thay vì tập trung vào các sắc thái kỹ thuật của ngôn ngữ
Ngoài ra, Python đang thu hút nhiều nhà phát triển vì nó dễ học. Con người có thể hiểu mã Python, điều này giúp xây dựng các mô hình cho máy học dễ dàng hơn
Nhiều lập trình viên nói rằng Python trực quan hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Những người khác chỉ ra nhiều khung, thư viện và tiện ích mở rộng giúp đơn giản hóa việc triển khai các chức năng khác nhau. Người ta thường chấp nhận rằng Python phù hợp để triển khai cộng tác khi có nhiều nhà phát triển tham gia. Vì Python là ngôn ngữ có mục đích chung, nên nó có thể thực hiện một loạt các tác vụ học máy phức tạp và cho phép bạn xây dựng các nguyên mẫu một cách nhanh chóng, cho phép bạn thử nghiệm sản phẩm của mình cho mục đích học máy
Nhiều lựa chọn thư viện và khung
Việc triển khai các thuật toán AI và ML có thể phức tạp và cần nhiều thời gian. Điều quan trọng là phải có một môi trường có cấu trúc tốt và được thử nghiệm tốt để cho phép các nhà phát triển đưa ra các giải pháp viết mã tốt nhất
Để giảm thời gian phát triển, các lập trình viên chuyển sang một số khung và thư viện Python. Thư viện phần mềm là mã viết sẵn mà các nhà phát triển sử dụng để giải quyết các tác vụ lập trình phổ biến. Python, với kho công nghệ phong phú, có một bộ thư viện phong phú dành cho trí tuệ nhân tạo và máy học. Dưới đây là một số trong số họ
- Máy ảnh, TensorFlow và Scikit-learning dành cho máy học
- NumPy để phân tích dữ liệu và tính toán khoa học hiệu suất cao
- SciPy cho máy tính tiên tiến
- Pandas để phân tích dữ liệu cho mục đích chung
- Seaborn để trực quan hóa dữ liệu
Scikit-learning có nhiều thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm khác nhau, bao gồm máy vectơ hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, tăng cường độ dốc, phương tiện k và DBSCAN, đồng thời được thiết kế để hoạt động với các thư viện khoa học và số Python NumPy và SciPy
Ngoài ra còn có nhiều lựa chọn Python IDE cung cấp bộ công cụ đầy đủ để thử nghiệm, gỡ lỗi, tái cấu trúc và tự động hóa bản dựng cục bộ trong một giao diện
Với những giải pháp này, bạn có thể phát triển sản phẩm của mình nhanh hơn. Nhóm phát triển của bạn sẽ không phải phát minh lại bánh xe và có thể sử dụng thư viện hiện có để triển khai các tính năng cần thiết
Python tốt cho việc gì? . Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng những
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
NumPy, SciPy, Gấu trúc, Seaborn
học máy
TensorFlow, Keras, Scikit-learning
Tầm nhìn máy tính
OpenCV
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
NLTK, spaCy
Nền tảng độc lập
Tính độc lập của nền tảng đề cập đến một ngôn ngữ lập trình hoặc khuôn khổ cho phép các nhà phát triển triển khai mọi thứ trên một máy và sử dụng chúng trên một máy khác mà không có bất kỳ thay đổi nào [hoặc chỉ với rất ít]. Một chìa khóa cho sự phổ biến của Python là nó là một ngôn ngữ độc lập với nền tảng. Python được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng bao gồm Linux, Windows và macOS. Mã Python có thể được sử dụng để tạo các chương trình thực thi độc lập cho hầu hết các hệ điều hành phổ biến, điều đó có nghĩa là phần mềm Python có thể được phân phối và sử dụng dễ dàng trên các hệ điều hành đó mà không cần trình thông dịch Python
Hơn nữa, các nhà phát triển thường sử dụng các dịch vụ như Google hoặc Amazon cho nhu cầu điện toán của họ. Tuy nhiên, bạn thường có thể tìm thấy các công ty và nhà khoa học dữ liệu sử dụng máy của riêng họ với Bộ xử lý đồ họa [GPU] mạnh mẽ để huấn luyện các mô hình ML của họ. Và thực tế là Python độc lập với nền tảng nên việc đào tạo này rẻ hơn và dễ dàng hơn rất nhiều
Cộng đồng lớn và phổ biến
Vào năm 2017, Python nằm trong số 5 ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, điều đó có nghĩa là bạn có thể tìm và thuê một công ty phát triển có bộ kỹ năng cần thiết để xây dựng dự án dựa trên AI của mình
Trong Khảo sát dành cho nhà phát triển Python 2020, chúng tôi quan sát thấy rằng Python thường được sử dụng để phát triển web. Thoạt nhìn, phát triển web chiếm ưu thế, chiếm hơn 26% các trường hợp sử dụng được hiển thị trong hình bên dưới. Tuy nhiên, nếu bạn kết hợp khoa học dữ liệu và học máy, chúng chiếm 27% đáng kinh ngạc
Kho lưu trữ trực tuyến chứa hơn 140.000 gói phần mềm Python được xây dựng tùy chỉnh. Các gói Python khoa học như Numpy, Scipy và Matplotlib có thể được cài đặt trong một chương trình chạy trên Python. Các gói này phục vụ cho học máy và giúp các nhà phát triển phát hiện các mẫu trong bộ dữ liệu lớn. Python đáng tin cậy đến mức Google sử dụng nó để thu thập dữ liệu các trang web, Pixar sử dụng nó để sản xuất phim và Spotify sử dụng nó để đề xuất các bài hát
Một thực tế nổi tiếng là cộng đồng Python AI đã phát triển trên toàn cầu. Có các diễn đàn Python và trao đổi kinh nghiệm tích cực liên quan đến các giải pháp máy học. Đối với bất kỳ nhiệm vụ nào bạn có thể có, khả năng cao là có người khác đã xử lý vấn đề tương tự. Bạn có thể tìm lời khuyên và hướng dẫn từ các nhà phát triển. Bạn sẽ không đơn độc và chắc chắn sẽ tìm ra giải pháp tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của mình nếu bạn chuyển sang cộng đồng Python
Các ngôn ngữ lập trình AI khác
AI vẫn đang phát triển và lớn mạnh, và có một số ngôn ngữ thống trị bối cảnh phát triển. Ở đây chúng tôi cung cấp danh sách các ngôn ngữ lập trình cung cấp hệ sinh thái cho các nhà phát triển để xây dựng các dự án với AI và máy học
R
R thường được áp dụng khi bạn cần phân tích và thao tác dữ liệu cho mục đích thống kê. R có các gói như Gmodels, Class, Tm và RODBC thường được sử dụng để xây dựng các dự án máy học. Các gói này cho phép các nhà phát triển triển khai các thuật toán học máy mà không gặp thêm rắc rối nào và cho phép họ nhanh chóng triển khai logic nghiệp vụ
R được tạo ra bởi các nhà thống kê để đáp ứng nhu cầu của họ. Ngôn ngữ này có thể cung cấp cho bạn phân tích thống kê chuyên sâu cho dù bạn đang xử lý dữ liệu từ thiết bị IoT hay phân tích các mô hình tài chính
Hơn nữa, nếu nhiệm vụ của bạn yêu cầu đồ thị và biểu đồ chất lượng cao, bạn có thể muốn sử dụng R. Với ggplot2, ggvis, googleVis, Shiny, rCharts và các gói khác, khả năng của R được mở rộng đáng kể, giúp bạn biến hình ảnh thành các ứng dụng web tương tác
So với Python, R nổi tiếng là chậm và tụt hậu khi nói đến các sản phẩm dữ liệu quy mô lớn. Tốt hơn là sử dụng Python hoặc Java, với tính linh hoạt của nó, để phát triển sản phẩm thực tế
Scala
Scala là vô giá khi nói đến dữ liệu lớn. Nó cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu một loạt các công cụ như Saddle, Scalalab và Breeze. Scala có hỗ trợ đồng thời tuyệt vời, giúp xử lý lượng lớn dữ liệu. Vì Scala chạy trên JVM nên nó vượt qua mọi giới hạn khi kết hợp với Hadoop, một khung xử lý phân tán nguồn mở quản lý việc xử lý và lưu trữ dữ liệu cho các ứng dụng dữ liệu lớn chạy trong các hệ thống được phân cụm. Mặc dù có ít công cụ học máy hơn so với Python và R, nhưng Scala có khả năng bảo trì cao
Julia
Nếu bạn cần xây dựng một giải pháp cho tính toán và phân tích hiệu suất cao, bạn có thể muốn xem xét Julia. Julia có cú pháp tương tự như Python và được thiết kế để xử lý các tác vụ tính toán số. Julia cung cấp hỗ trợ cho deep learning thông qua TensorFlow. trình bao bọc jl và khung Mocha
Tuy nhiên, ngôn ngữ này không được nhiều thư viện hỗ trợ và chưa có cộng đồng mạnh như Python vì nó còn khá mới
Java
Một ngôn ngữ khác đáng nói đến là Java. Java là hướng đối tượng, di động, có thể bảo trì và minh bạch. Nó được hỗ trợ bởi nhiều thư viện như WEKA và Rapidminer
Java phổ biến rộng rãi khi nói đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán tìm kiếm và mạng thần kinh. Nó cho phép bạn nhanh chóng xây dựng các hệ thống quy mô lớn với hiệu suất tuyệt vời
Nhưng nếu bạn muốn thực hiện mô hình hóa và trực quan hóa thống kê, thì Java là ngôn ngữ cuối cùng bạn muốn sử dụng. Mặc dù có một số gói Java hỗ trợ mô hình hóa và trực quan hóa thống kê, nhưng chúng vẫn chưa đủ. Mặt khác, Python có các công cụ tiên tiến được cộng đồng hỗ trợ tốt
Tại Steelkiwi, chúng tôi cho rằng hệ sinh thái Python rất phù hợp cho các dự án dựa trên AI. Python, với tính đơn giản, cộng đồng lớn và các công cụ cho phép các nhà phát triển xây dựng các kiến trúc gần đạt đến mức hoàn hảo trong khi vẫn tập trung vào các nhiệm vụ hướng đến doanh nghiệp
Python là ngôn ngữ tốt nhất để phát triển AI
Bộ lọc thư rác, hệ thống đề xuất, công cụ tìm kiếm, trợ lý cá nhân và hệ thống phát hiện gian lận đều có thể thực hiện được nhờ trí tuệ nhân tạo và máy học, và chắc chắn còn nhiều thứ nữa sẽ ra mắt. Chủ sở hữu sản phẩm muốn xây dựng các ứng dụng hoạt động tốt. Điều này đòi hỏi phải đưa ra các thuật toán xử lý thông tin một cách thông minh, làm cho phần mềm hoạt động như một con người.
Chúng tôi là những người thực hành Python và tin rằng đó là ngôn ngữ rất phù hợp với AI và máy học. Nếu bạn vẫn đang thắc mắc Python có tốt cho AI không?