این مهارت های پایتون را بیاموزید تا از دیگر توسعه دهندگان پیشی بگیرید و نسخه بهتری از خود شوید.

پایتون به طور پیوسته به عنوان یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای طیف وسیعی از وظایف در صنعت در چند سال گذشته محبوبیت پیدا کرده است. به آرامی دنیای توسعه نرم افزار و یادگیری ماشین را در اختیار گرفته است و روزی نیست که در رسانه ها به آن اشاره ای نشود. این وبلاگ دقیقاً به بررسی این موضوع می‌پردازد که چرا یادگیری پایتون ضروری است و مهارت‌هایی که برای برتری در پایتون نیاز داریدچیست.

چرا باید پایتون را یاد بگیرید؟

برنامه نویسان از پایتون به عنوان جایگزین آسان و کارآمدتر برای زبان هایی مانند C، R و جاوا برای اهداف مشابه استفاده می کنند. در نتیجه، پایتون به زبان انتخابی برای بسیاری از برنامه ها تبدیل شده است.

در میان محبوب‌ترین کاربردهای آن، پایتون در داده‌کاوی، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، توسعه وب، چارچوب‌های وب، سیستم‌های Embedded ، برنامه‌های طراحی گرافیک، بازی‌ها، توسعه شبکه، توسعه محصول، توسعه سریع برنامه‌ها، تست، اسکریپت‌نویسی خودکار و غیره اشاره نمود.

اصولاً دوره های رایگان udemi یکی از راه های پیشنهادی برای یادگیری پایتون است. اجازه دهید اکنون به سراغ مهارت های پایتون مورد نیاز برای پیشرفت در برنامه نویسی پایتون برویم.

تسلط بر هسته اصلی پایتون

تسلط بر اصول اصلی هر زبان برنامه نویسی قبل از ورود به دنیای فناوری ضروری است. به طور مشابه، وقتی صحبت از پایتون به میان می‌آید، چند مفهوم وجود دارد که باید به خوبی از آنها آگاه باشید، زیرا آنها پایه و اساس خود زبان را تشکیل می‌دهند. این شامل:

• ساختمان داده ها
• متغییر ها و نوع های داده
• برنامه نویسی شئی گرا
• مدیریت خطاها
• حلقه های تکرار
• مدیریت فایل
• سازنده ها

اگر نمی دانید از کجا شروع کنید، اینترنت پر از منابع مفید و ارزشمند است. همچنین، آموزش‌های Core Python و کتاب‌های مرجع، جزئیات متعددی را در مورد این موضوعات به شما ارائه می‌دهند، بنابراین می‌توانید برای کسب اطلاعات بیشتر از آنها استفاده کنید.

درک کافی از چهارچوب های پایتون

برای توسعه دهندگان، چارچوب های پایتون یک نجات دهنده هستند. مزیت اصلی آنها در توانایی آنها برای ایجاد فرآیندهای توسعه سریعتر با حذف نیاز به نگرانی در مورد جزئیات سطح پایین مانند سوکت ها، پروتکل ها و رشته ها نهفته است. چندین فریمورک پایتون از جمله جنگو، فلاسک، Web2Py و Bottle وجود دارد که می توانید آنها را انتخاب کنید.

یک توسعه‌دهنده عالی وب پایتون می‌تواند در هنگام استفاده از یکی از دو چارچوب وب، جنگو و فلاسک، تفاوت ایجاد کند. با جنگو، می توانید برنامه های وب خود را تمیز، منطقی و عملی جلوه دهید. در همین حال، Flask یک میکرو فریمورک برای پایتون است که برای ساختن اپلیکیشن ها استفاده می شود.

علوم داده

علم داده بیشتر نوعی هنر است. هنگامی که شروع به کنکاش در مورد آن کردید، برخی از پیش نیازها وجود دارد که باید از ریاضیات سطح دبیرستان خود بدانید - یعنی احتمال اولیه، آمار و غیره. سایر جنبه های رایج به شرح زیر است:

• تحلیل داده
• دانشی خوب درباره Sql
• بصری سازی داده ها
• استفاده از بسته های پایتون مانند MatPlotlib و NumPy برای کار با داده ها
• بهینه سازی داده ها و رفع چالش های بانک اطلاعاتی

یادگیری علم داده به شما کمک می کند در برنامه نویسی پایتون برتری داشته باشید و در دراز مدت شما را به برنامه نویس بهتری تبدیل کند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) دو فناوری هستند که در صنعت غوغا می کنند. بخشی از دلیل این امر این است که این دو مفهوم در حال انفجار هستند و با توجه به اینکه کارآفرینان زیادی برای رشد و توسعه به سمت آنها حرکت می کنند، هر کجا که نگاه کنید، کسب و کارهای بیشتری در حال ظهور هستند. برای عقب نماندن از بازار رو به رشد در این زمینه، باید مفاهیم اصلی کلیدی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مانند خوشه‌بندی، تحلیل رگرسیون و شاید نحوه عملکرد شبکه‌های عصبی را درک کنید.

کتابخانه های پایتون

طبق فهرست بسته پایتون، پایتون شامل حدود 379390 پروژه است. احتمال خوبی وجود دارد که هر کاری که می‌خواهید بسازید قبلاً انجام شده باشد و برای استفاده در دسترس باشد، همراه با مستندات.

از آنجایی که شما روزانه از بسته‌ها استفاده خواهید کرد، باید به‌عنوان یک توسعه‌دهنده پایتون مهارت کافی برای یافتن، مطالعه و اجرای صحیح بسته‌های ارائه‌شده توسط اکوسیستم پایتون داشته باشید. کتابخانه‌های پایتون موضوعات مختلفی از جمله هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، علم داده و بسیاری دیگر را پوشش می‌دهند. بهترین بخش این است که انجمن پایتون بسیار فعال و سریعا پاسخگوی شما خواهند بود.

یادگیری عمیق

"نوعی یادگیری ماشینی مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی که در آن از چندین لایه پردازش برای استخراج ویژگی‌های سطح بالاتر از داده‌ها استفاده می‌شود."

یادگیری عمیق نیز مانند یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می کند. این بخشی از یادگیری ماشینی است و مانند مغز انسان، سیستمی است که می تواند الگوها را به خوبی تشخیص دهد. هنگامی که یادگیری عمیق چیست، باید بتوانید دانش جدید خود را برای ایجاد سیستم های مبتنی بر یادگیری عمیق مانند:

• تشخیص خودکار گفتار
• تشخیص تصویر
• پردازش زبان طبیعی
• بازیابی تصویر
• سیستم های توصیه و بهینه سازی و خیلی چیزهای دیگر...

نگاشتهای رابطه ای اشیاء

نقشه‌بردارهای ارتباطی (ORM) اساساً کلاس‌هایی از کتابخانه‌ها هستند که انتقال داده‌ها را بین یک پایگاه داده رابطه‌ای و اشیاء پایتون تسهیل می‌کنند. این کتابخانه ها به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا مستقیماً داده ها را در پایگاه داده با استفاده از کد پایتون به جای SQL تغییر دهند. بسیاری از کتابخانه‌های ORM برای پایتون در دسترس هستند، از جمله SQLAlchemy، Peewee ORM، Django ORM، PonyORM و Tortoise ORM.

علاوه بر این، کتابخانه‌های ORM می‌توانند به شما در صرفه‌جویی در زمان توسعه بسیار کمک کنند و در عین حال انعطاف‌پذیری برای جابه‌جایی به پایگاه‌داده رابطه‌ای دیگر ، در صورت لزوم را فراهم می‌کنند.

منبع:medium.com