Python đang trở thành ngôn ngữ lập trình ưu tiên trong lĩnh vực kỹ thuật cho tính toán, mô phỏng (simulations) và machine learning. Nhờ tính linh hoạt, Python đã trở thành lựa chọn số một ngôn ngữ code cho học không giám sát (unsupervised learning) trong dự án kỹ thuật.
Trong hướng dẫn Python cho kỹ sư này, chúng ta xem kỹ ứng dụng của ngôn ngữ phổ biến này trong lĩnh vực kỹ thuật. Chúng tôi cũng giới thiệu cho bạn những con đường tốt nhất thành thạo Python cho dự án kỹ thuật và đưa ra hướng dẫn từng bước hợp lý hóa trải nghiệm học của bạn.
Python Là Gì?
Python là ngôn ngữ lập trình đa mục đích (all-purpose) và mã nguồn mở (open-source) lý tưởng cho kỹ thuật phần mềm (software engineering). Cấu trúc dữ liệu tích hợp bậc cao (high-level built-in data structure) và thư viện tiêu chuẩn lớn (large standard library) của ngôn ngữ làm cho nó thành lựa chọn tự nhiên cho lập trình viên muốn đẩy nhanh quy trình ứng dụng.
Sự phổ biến của Python tiếp tục tăng trong cộng đồng khoa học. Nhờ tính linh hoạt và dễ dùng, ngôn ngữ này hoàn hảo cho mô phỏng, tính toán và học không giám sát. Nhiều công ty hiện yêu cầu kỹ năng lập trình Python cho vị trí kỹ sư, nên làm quen với ngôn ngữ này có thể给你 cơ hội việc làm mới.
Python Dùng Cho Gì Trong Kỹ Thuật?
Khi dự án kỹ thuật tăng về quy mô và độ phức tạp, kỹ năng code trở thành điều kiện tiên quyết (prerequisite) cho nhiều chuyên gia trong ngành này. Kỹ sư dùng Python cho tự động hóa (automation), phân tích số (numerical analysis), trực quan hóa dữ liệu (data visualization), trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning. Thực tế, Python đã được mô tả là một trong những công cụ hữu ích nhất trong phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).
Trong môi trường công nghiệp, chuyên gia kỹ thuật dùng Python để đồng thời kiểm soát phần cứng (hardware) và phần mềm (software). Ví dụ, họ dựa vào ngôn ngữ này để đồng bộ dự án công nghiệp dùng hệ thống giám sát kiểm soát và thu thập dữ liệu mã nguồn mở (SCADA - supervisory control and data acquisition).
Học Python Cho Kỹ Thuật Mất Bao Lâu?
Học cơ bản Python có thể mất từ một tuần đến một năm. Do đây là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng với cú pháp tương tự tiếng Anh, Python có đường cong học tập ngắn hơn ngôn ngữ khác.
Có nhiều lựa chọn học cơ bản Python cho kỹ thuật hoặc đưa kỹ năng code xa hơn nếu bạn không phải người mới hoàn toàn. Coding bootcamp trực tuyến có thể giúp bạn thành thạo chủ đề cơ bản và nâng cao trong vài tuần hoặc tháng với chương trình có cấu trúc và giám sát. Ngoài bootcamp, bạn cũng có thể tham gia khóa học trực tuyến hoặc thậm chí mua sách về chủ đề.
Tại Sao Nên Học Python Cho Kỹ Thuật?
Lĩnh vực kỹ thuật đang tiến hóa nhanh chóng. Gần như mọi tác vụ có thể tự động hóa, nhưng điều này đòi hỏi lập trình viên Python chuyên gia và kỹ sư. Nhà tuyển dụng hiện ưu tiên ứng cử viên có kỹ năng code, nên học lập trình có thể mở nhiều cánh cửa trong ngành kỹ thuật. Có lý do khác cân nhắc học Python như kỹ sư. Chúng ta khám phá dưới đây.
Dễ Học
Cú pháp Python song song tiếng Anh, làm cho nó tương đối dễ học và hiểu. So với ngôn ngữ phổ biến khác, đường cong học tập Python cho người mới tương đối ngắn.
Tài Nguyên Trực Tuyến Miễn Phí
Có nhiều tài nguyên trực tuyến miễn phí học Python. Cộng đồng người dùng Python đang tăng trưởng liên tục sản xuất video hướng dẫn miễn phí, bài blog và tài liệu học tập khác. Cũng có diễn đàn trực tuyến nơi chuyên gia Python sẽ trả lời câu hỏi nếu bạn bị mắc khi làm dự án.
Được Nhà Tuyển Dụng Yêu Cầu
Hầu hết việc làm kỹ thuật hiện liệt kê kỹ năng code là yêu cầu. Code hiện là một phần mô tả công việc, dù bạn là kỹ sư cơ khí (mechanical engineer) hay kỹ sư phần mềm (software engineer). Ngay cả lĩnh vực hoặc việc làm cụ thể bạn quan tâm không yêu cầu code, có thể viết code sạch (clean code) trong Python sẽ luôn tăng khả năng thuê (employability) của bạn.
Làm Sao Để Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu?
Bạn có thể khám phá một số lựa chọn học tập phát triển kỹ năng Python. Tất cả归结为 (boils down to) nhu cầu và thời gian của bạn. Coding bootcamp là cách tuyệt vời học Python nếu bạn định xin việc, trong khi hướng dẫn và khóa học trực tuyến có thể là lựa chọn tốt hơn nếu bạn chỉ muốn làm quen cơ bản.
Coding Bootcamp
Coding bootcamp Python cung cấp chương trình đắm chìm (immersive) có cấu trúc chuẩn bị bạn cho sự nghiệp lập trình viên. Nếu bạn là kỹ sư, bootcamp này lý tưởng để chọn lên (pick up) hoặc củng cố kỹ năng code và giúp bạn nổi bật giữa đồng nghiệp trong thị trường việc làm cạnh tranh.
Tại bootcamp, bạn sẽ học bằng cách làm (learning by doing), nhận dự án thực tế (real-world projects) kiểm tra kỹ năng mỗi bước. Thêm vào đó, bootcamp Python tốt nhất cung cấp hỗ trợ nghề nghiệp mở rộng. Sinh viên có quyền truy cập mentor chuyên gia (expert mentorship) và mạng lưới đối tác tuyển dụng (hiring partners), đảm bảo họ tìm được việc nhanh sau chương trình.
Khóa Học Trực Tuyến
Có hàng loạt nền tảng trực tuyến cung cấp khóa học, lớp và hướng dẫn Python. Tham gia khóa học Python từ edX, Coursera hoặc Udacity là lựa chọn thay thế tuyệt vời nếu bạn muốn học cơ bản hoặc quan tâm khía cạnh cụ thể của ngôn ngữ. Có nhiều khóa học phát triển phần mềm tập trung vào Python và dạy ứng dụng nó cho dự án kỹ thuật.
Sách
Cuối cùng, không thiếu sách tác giả về Python. Lựa chọn này dành cho người học nâng cao (advanced learners) muốn đi sâu khía cạnh cụ thể của ngôn ngữ hoặc nghiên cứu ứng dụng trong lĩnh vực cụ thể, như kỹ thuật, khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, phát triển phần mềm, machine learning hoặc trí tuệ nhân tạo.
Các Thư Viện Python Hàng Đầu Cho Kỹ Thuật
Thư viện Python tiết kiệm thời gian bằng cách loại bỏ nhu cầu viết code từ đầu. Một số thư viện phù hợp nhất tác vụ cụ thể, như thao tác dữ liệu, thực hiện mô phỏng, thậm chí xây dựng mô hình tự động hóa. Dưới đây là một số thư viện phổ biến nhất cho dự án lập trình tính toán (computational programming) và tính toán số (numerical computation).
- SciPy. SciPy là thư viện mã nguồn mở dùng cho tính toán khoa học, kỹ thuật và số (numerical). Có thể dùng cho tối ưu hóa (optimization), đại số tuyến tính (linear algebra), tích phân (integration), xử lý hình ảnh và tín hiệu (image and signal processing), và nội suy (interpolation).
- Scikit-learn. Đây là một trong những thư viện quan trọng nhất cho thuật toán machine learning, đặc biệt cho học không giám sát (unsupervised) và học có giám sát (supervised). Bạn cũng có thể dùng nó cho khai thác dữ liệu (data mining) và phân tích dữ liệu, cũng như tính toán khoa học.
- Theano. Theano là thư viện mạnh mẽ xử lý mảng đa chiều (multidimensional arrays) hiệu quả qua tối ưu hóa GPU và CPU. Dùng cho kiểm tra lỗi (error testing), xác minh (verification) và chẩn đoán (diagnosis).
- TensorFlow. Thư viện này lý tưởng cho học sâu (deep learning) và mạng nơ-ron (neural networks). Như tên gợi ý, nó hữu ích chạy và định nghĩa tính toán tensor (tensor computations). TensorFlow tuyệt vời tạo mạng nơ-ron, thiết yếu cho phát triển ứng dụng AI.
- Pandas. Thư viện Pandas dùng cho làm sạch và thao tác dữ liệu cũng như phân tích thống kê. Đây là một trong những thư viện phổ biến nhất trong hệ sinh thái Python.
- Matplotlib. Matplotlib là thư viện trực quan hóa dữ liệu Python tuyệt vời tạo biểu đồ và đồ thị. Kỹ sư có thể dùng nó tạo biểu đồ cột (bar charts), scatterplots, box plots và biểu đồ đường (line graphs).
Chuyên gia kỹ thuật có thể dùng nhiều thư viện Python khác cho xây dựng mô hình machine learning và thao tác dữ liệu. Có hơn một nghìn thư viện này, nhiều trong số đó mã nguồn mở.
Học Python Cho Kỹ Sư: Hướng Dẫn Bước Đi Bước
Mọi người cố gắng học Python có thể dùng một chút hướng dẫn. Chúng tôi đã chuẩn bị hướng dẫn từng bước giúp bạn trong quá trình học ngôn ngữ lập trình quan trọng này để bạn có thể获取 kỹ năng bạn theo đuổi nhanh chóng và hiệu quả.
Bước 1: Cài Đặt Python
Bước đầu trong hành trình học ngôn ngữ là tải Python trên máy tính. Tải ngôn ngữ phổ biến này hoàn toàn miễn phí. Chỉ cần truy cập trang chính thức và tải phiên bản mới nhất, Python 3.
Bước 2: Cấu Hình Môi Trường Lập Trình
Bây giờ, đã đến lúc thiết lập môi trường lập trình, sẽ bao gồm trình soạn thảo văn bản (text editor) và triển khai Python (Python implementation). Text editor là nơi bạn viết code, trong khi triển khai cung cấp hỗ trợ thực thi chương trình viết bằng Python.
Chúng tôi khuyên tải môi trường phát triển tích hợp (IDE) với bộ chạy test (test runner), tô màu code (code highlighting) và kiểm tra cú pháp (syntax checking). Có nhiều loại IDE bạn có thể cài đặt, nhưng PyCharm là phổ biến nhất. PyCharm mã nguồn mở, miễn phí và tương thích với tất cả hệ điều hành chính.
Bước 3: Học Cơ Bản Python
Trước khi đi sâu chủ đề nâng cao, quan trọng là làm quen cơ bản ngôn ngữ này. Dưới đây là thuật ngữ thiết yếu cần biết:
- Strings (Chuỗi). String là trình tự ký tự (sequence of characters). String được tạo bằng cách bao quanh ký tự trong dấu nháy.
- Sets (Tập hợp). Sets là kiểu dữ liệu có thể thay đổi (mutable), không có thứ tự (unordered) không có phần tử trùng lặp. Chúng dùng lưu nhiều mục trong một biến.
- List (Danh sách). List được tạo bằng cách thêm phần tử hoặc mục cách nhau bằng dấu phẩy bên trong ngoặc vuông. List có thể chứa các kiểu mục khác nhau.
- Tuples. Tuples là kiểu dữ liệu Python dùng lưu cấu trúc dữ liệu trong trình tự giá trị có thứ tự (ordered value sequence). Chúng cũng lưu nhiều mục trong một biến.
- Dictionaries (Từ điển). Dictionaries là container (vessel) không có thứ tự, có thể thay đổi (mutable) lưu khóa (keys). Chúng viết trong ngoặc nhọn. Mỗi cặp khóa-giá trị cách nhau bằng dấu phẩy. Dấu hai chấm tách khóa khỏi giá trị.
Bước 4: Nghiên Cứu Thư Viện Machine Learning
Pandas và NumPy quan trọng nếu bạn quan tâm phân tích dữ liệu khám phá (exploratory data analysis). Bạn có thể bắt đầu với NumPy và tiếp tục Pandas, được coi là phần mở rộng (extension). Thư viện Numpy cho phép bạn làm việc trên mảng đa chiều được tối ưu hóa cao. Pandas, ngược lại, tuyệt vời cho data wrangling.
Bước 5: Trang Bị Kỹ Năng Trực Quan Hóa Dữ Liệu
Học trực quan hóa dữ liệu (data visualization) là bước đầu tiên thực hiện bất kỳ phân tích thống kê nào. Matplotlib phổ biến cho trực quan hóa dữ liệu cơ bản. Nó cho phép bạn nhanh chóng và dễ dàng vẽ biểu đồ và đồ thị để hiểu tốt hơn bản chất dữ liệu của bạn.
Bước 6: Học Cơ Sở Dữ Liệu (Databases)
Học cách truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu là kỹ năng hữu ích trong nhiều lĩnh vực, bao gồm kỹ thuật. SQLite là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (database management system) phổ biến, khi kết hợp với Python, đơn giản hóa việc truy xuất dữ liệu.
Bắt Đầu Học Python Cho Kỹ Thuật Hôm Nay
Để giữ sự liên quan trong lĩnh vực kỹ thuật, bạn cần获取 kỹ năng code. Với tính linh hoạt và ứng dụng kỹ thuật, Python là lựa chọn rõ ràng cho kỹ sư muốn thăng tiến chuyên nghiệp. Dù bạn tìm trở thành kỹ sư machine learning hay kỹ sư phần mềm, Python nên nằm trên radar của bạn.