Python đang trở thành ngôn ngữ lập trình ưa thích trong lĩnh vực kỹ thuật để tính toán, mô phỏng và học máy. Do tính linh hoạt của nó, Python đã trở thành lựa chọn số một về ngôn ngữ mã hóa cho việc học không giám sát trong các dự án kỹ thuật.
Trong hướng dẫn Python dành cho kỹ sư này, chúng ta sẽ xem xét kỹ các ứng dụng của ngôn ngữ phổ biến này trong lĩnh vực kỹ thuật. Chúng tôi cũng giới thiệu cho bạn những cách tốt nhất để thành thạo Python cho các dự án kỹ thuật và cung cấp cho bạn hướng dẫn từng bước để hợp lý hóa trải nghiệm học tập của bạn.
Python là gì?
Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng và mã nguồn mở lý tưởng cho kỹ thuật phần mềm. Cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn ở cấp độ cao và thư viện tiêu chuẩn lớn của ngôn ngữ khiến nó trở thành lựa chọn tự nhiên cho các nhà phát triển muốn tăng tốc quá trình ứng dụng.
Sự phổ biến của Python tiếp tục phát triển trong cộng đồng khoa học. Do tính linh hoạt và dễ sử dụng, ngôn ngữ lập trình này hoàn hảo cho việc mô phỏng, tính toán và học tập không giám sát. Nhiều công ty hiện yêu cầu kỹ năng lập trình Python cho các vị trí kỹ thuật, vì vậy việc làm quen với ngôn ngữ này có thể giúp bạn tiếp cận với các cơ hội việc làm mới.
Python được sử dụng để làm gì trong ngành kỹ thuật?
Khi các dự án kỹ thuật phát triển về quy mô và độ phức tạp, kỹ năng viết mã đang trở thành điều kiện tiên quyết đối với nhiều chuyên gia trong ngành này. Các kỹ sư sử dụng Python để tự động hóa, phân tích số, trực quan hóa dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy. Trên thực tế, Python đã được mô tả là một trong những công cụ hữu ích nhất trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).
Trong môi trường công nghiệp, các chuyên gia kỹ thuật sử dụng Python để điều khiển đồng thời phần cứng và phần mềm. Ví dụ:họ dựa vào ngôn ngữ này để đồng bộ hóa các dự án công nghiệp bằng cách sử dụng hệ thống kiểm soát giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA) mã nguồn mở.
Sẽ mất bao lâu để học Python cho kỹ thuật?
Học những điều cơ bản về Python có thể mất từ một tuần đến một năm. Do đây là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng với cú pháp tương tự như ngôn ngữ tiếng Anh, nên Python có đường cong học tập ngắn hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác.
Có nhiều lựa chọn để học những kiến thức cơ bản về Python cho kỹ thuật hoặc nâng cao kỹ năng viết mã của bạn nếu bạn không phải là người mới hoàn toàn. Một chương trình đào tạo về viết mã trực tuyến có thể giúp bạn nắm vững các chủ đề cơ bản và nâng cao trong vài tuần hoặc vài tháng với một chương trình giảng dạy có cấu trúc và được giám sát. Ngoài bootcamps, bạn cũng có thể tham gia các khóa học trực tuyến hoặc thậm chí chọn một cuốn sách về chủ đề này.
81% người tham gia cho biết họ cảm thấy tự tin hơn về triển vọng công việc công nghệ của mình sau khi tham gia một cuộc thi đào tạo. Kết hợp với bootcamp ngay hôm nay.
Sinh viên tốt nghiệp bootcamp trung bình đã dành ít hơn sáu tháng để chuyển đổi nghề nghiệp, từ khi bắt đầu bootcamp đến khi tìm được công việc đầu tiên của họ.
Tại sao bạn nên học Python cho kỹ thuật?
Lĩnh vực kỹ thuật đang phát triển nhanh chóng. Hầu hết mọi tác vụ đều có thể được tự động hóa, nhưng điều này đòi hỏi các kỹ sư và lập trình viên Python chuyên nghiệp. Các nhà tuyển dụng hiện nay ưu tiên các ứng viên có kỹ năng viết mã, vì vậy việc học lập trình có thể mở ra nhiều cánh cửa trong ngành kỹ thuật. Có những lý do khác để xem xét việc học Python như một kỹ sư. Chúng tôi khám phá chúng bên dưới.
Dễ học
Cú pháp Python song song với ngôn ngữ tiếng Anh, làm cho nó tương đối dễ học và hiểu. So với các ngôn ngữ lập trình phổ biến khác, lộ trình học Python cho người mới bắt đầu tương đối ngắn.
Tài nguyên Trực tuyến Miễn phí
Có rất nhiều tài nguyên trực tuyến miễn phí để nghiên cứu Python. Một cộng đồng người dùng Python đang phát triển liên tục tạo ra các video hướng dẫn miễn phí, các bài đăng trên blog và các tài liệu học tập khác. Ngoài ra còn có các diễn đàn trực tuyến, nơi các chuyên gia Python sẽ trả lời các câu hỏi của bạn nếu bạn gặp khó khăn trong một dự án.
Nhà tuyển dụng yêu cầu
Hầu hết các công việc kỹ thuật hiện nay đều liệt kê các kỹ năng viết mã là một yêu cầu. Mã hóa hiện là một phần của mô tả công việc, cho dù bạn là kỹ sư cơ khí hay kỹ sư phần mềm. Ngay cả khi lĩnh vực hoặc công việc cụ thể bạn quan tâm không yêu cầu viết mã, việc có thể viết mã sạch bằng Python sẽ luôn tăng khả năng tuyển dụng của bạn.
Làm cách nào để học Python cho Khoa học dữ liệu?
Bạn có thể khám phá một số tùy chọn học tập để phát triển các kỹ năng Python của mình. Tất cả đều phụ thuộc vào nhu cầu và tính khả dụng của bạn. Mã hóa bootcamps là một cách tuyệt vời để học Python nếu bạn có ý định xin việc, trong khi các khóa học và hướng dẫn trực tuyến có thể là một lựa chọn tốt hơn nếu bạn chỉ muốn làm quen với những điều cơ bản.
Mã hóa Bootcamps
Các chương trình đào tạo mã hóa Python cung cấp các chương trình nhập vai có cấu trúc giúp bạn chuẩn bị cho sự nghiệp của một lập trình viên. Nếu bạn là một kỹ sư, những chương trình đào tạo này là lý tưởng để học hoặc củng cố kỹ năng viết mã của bạn và giúp bạn nổi bật giữa các đồng nghiệp của mình trong thị trường việc làm cạnh tranh.
Tại bootcamp, bạn sẽ vừa học vừa làm, tham gia các dự án trong thế giới thực giúp kiểm tra kỹ năng của bạn ở mọi bước trên đường đi. Ngoài ra, các bootcamps Python tốt nhất cung cấp hỗ trợ nghề nghiệp rộng rãi. Sinh viên có quyền tiếp cận với sự cố vấn của chuyên gia và mạng lưới các đối tác tuyển dụng, đảm bảo họ có thể nhanh chóng tìm được việc làm sau chương trình của mình.
Các Khóa học Trực tuyến
Có một loạt các nền tảng trực tuyến cung cấp các khóa học, lớp học và hướng dẫn về Python. Tham gia một khóa học Python từ edX, Coursera hoặc Udacity là một sự thay thế tuyệt vời nếu bạn muốn tìm hiểu những điều cơ bản hoặc quan tâm đến một khía cạnh cụ thể của ngôn ngữ này. Có rất nhiều khóa học phát triển phần mềm tập trung vào Python và sẽ dạy bạn ứng dụng của nó cho các dự án trong lĩnh vực kỹ thuật.
Sách
Cuối cùng, không thiếu các cuốn sách có tác giả về chủ đề Python. Tùy chọn này dành cho những người học nâng cao muốn nghiên cứu sâu hơn về một khía cạnh cụ thể của ngôn ngữ hoặc nghiên cứu các ứng dụng của nó trong một lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như kỹ thuật, khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, phát triển phần mềm, học máy hoặc trí tuệ nhân tạo.
Python hàng đầu dành cho thư viện kỹ thuật
Thư viện Python giúp bạn tiết kiệm thời gian bằng cách loại bỏ nhu cầu viết mã từ đầu. Một số thư viện phù hợp nhất cho một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như thao tác dữ liệu, thực hiện mô phỏng hoặc thậm chí xây dựng các mô hình tự động hóa. Dưới đây là một số thư viện phổ biến nhất cho các dự án lập trình tính toán và tính toán số.
- Khoa học viễn tưởng. SciPy là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng cho tính toán khoa học, kỹ thuật và số. Nó có thể được sử dụng để tối ưu hóa, đại số tuyến tính, tích hợp, xử lý hình ảnh và tín hiệu cũng như nội suy.
- Scikit-learning. Đây là một trong những thư viện quan trọng nhất cho các thuật toán học máy, đặc biệt là cho việc học không giám sát và có giám sát. Bạn cũng có thể sử dụng nó để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu, cũng như tính toán khoa học.
- Theano. Theano là một thư viện mạnh mẽ có thể xử lý các mảng đa chiều một cách hiệu quả thông qua tối ưu hóa GPU và CPU. Nó được sử dụng để kiểm tra, xác minh và chẩn đoán lỗi.
- TensorFlow. Thư viện này lý tưởng cho học sâu và mạng nơ-ron. Như tên cho thấy, nó rất hữu ích cho việc chạy và xác định các tính toán tensor. TensorFlow rất tuyệt vời để tạo mạng nơ-ron, vốn rất cần thiết để phát triển ứng dụng AI.
- Gấu trúc. Thư viện Pandas được sử dụng để làm sạch và thao tác dữ liệu cũng như để phân tích thống kê. Đây là một trong những thư viện phổ biến nhất trong hệ sinh thái Python.
- Matplotlib. Matplotlib là một thư viện trực quan hóa dữ liệu Python tuyệt vời để tạo biểu đồ và đồ thị. Các kỹ sư có thể sử dụng nó để tạo biểu đồ thanh, biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp và biểu đồ đường.
Các kỹ sư chuyên nghiệp có thể sử dụng nhiều thư viện Python khác để xây dựng mô hình học máy và thực hiện thao tác dữ liệu. Có hơn một nghìn thư viện trong số này, nhiều trong số đó là mã nguồn mở.
Cách học Python cho kỹ sư:Hướng dẫn từng bước
Mọi người cố gắng học Python đều có thể sử dụng một số hướng dẫn. Chúng tôi đã chuẩn bị một hướng dẫn từng bước để giúp bạn trong quá trình học ngôn ngữ lập trình quan trọng này để bạn có thể đạt được các kỹ năng theo đuổi một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Bước 1:Cài đặt Python
Bước đầu tiên trong quá trình học ngôn ngữ của bạn là tải xuống Python trên máy tính của bạn. Tải xuống ngôn ngữ phổ biến này hoàn toàn miễn phí. Chỉ cần truy cập trang web chính thức và tải xuống phiên bản mới nhất, Python 3.
Bước 2:Định cấu hình môi trường lập trình của bạn
Bây giờ, đã đến lúc thiết lập môi trường lập trình của bạn, môi trường này sẽ bao gồm một trình soạn thảo văn bản và một triển khai Python. Trình soạn thảo văn bản là nơi bạn viết mã của mình, trong khi việc triển khai cung cấp hỗ trợ cho việc thực thi các chương trình được viết bằng Python.
Chúng tôi khuyên bạn nên tải xuống môi trường phát triển tích hợp (IDE) với trình chạy thử nghiệm, đánh dấu mã và kiểm tra cú pháp. Có nhiều loại IDE mà bạn có thể cài đặt, nhưng PyCharm là loại phổ biến nhất. PyCharm là nguồn mở, miễn phí và tương thích với tất cả các hệ điều hành chính.
Bước 3:Tìm hiểu Kiến thức cơ bản về Python
Trước khi đi sâu vào các chủ đề nâng cao hơn, điều quan trọng là bạn phải làm quen với những điều cơ bản của ngôn ngữ này. Có những điều khoản cơ bản cần biết:
- Chuỗi. Chuỗi là một chuỗi các ký tự. Các chuỗi được tạo bằng cách đặt các ký tự trong dấu ngoặc kép.
- Bộ. Tập hợp là kiểu dữ liệu có thể thay đổi, không có thứ tự, không có phần tử trùng lặp. Chúng được sử dụng để lưu trữ nhiều mục trong một biến duy nhất.
- Danh sách. Danh sách được tạo bằng cách thêm các phần tử hoặc mục được phân tách bằng dấu phẩy bên trong dấu ngoặc vuông. Một danh sách có thể chứa nhiều loại mục khác nhau.
- Tuples. Tuples là một kiểu dữ liệu trong Python được sử dụng để lưu trữ cấu trúc dữ liệu trong một chuỗi giá trị có thứ tự. Chúng cũng lưu trữ nhiều mục bên trong một biến duy nhất.
- Từ điển. Từ điển là các thùng chứa có thể thay đổi, có thứ tự, lưu trữ các khóa. Chúng được viết trong dấu ngoặc nhọn. Mỗi giá trị được ghép nối với một giá trị được phân tách bằng dấu phẩy. Dấu hai chấm ngăn cách khóa với giá trị của nó.
Bước 4:Nghiên cứu Thư viện Máy học
Pandas và NumPy rất quan trọng nếu bạn quan tâm đến phân tích dữ liệu khám phá. Bạn có thể bắt đầu với NumPy và tiếp tục với Pandas, được coi là một phần mở rộng. Thư viện Numpy cho phép bạn làm việc trên các mảng đa chiều được tối ưu hóa cao. Trong khi đó, gấu trúc rất thích hợp để xử lý dữ liệu.
Bước 5:Có được Kỹ năng Hình ảnh hóa Dữ liệu
Học trực quan hóa dữ liệu là bước đầu tiên để thực hiện bất kỳ phân tích thống kê nào. Matplotlib là phổ biến để trực quan hóa dữ liệu cơ bản. Nó cho phép bạn vẽ biểu đồ và đồ thị một cách nhanh chóng và dễ dàng để hiểu rõ hơn về bản chất dữ liệu của bạn.
Bước 6:Tìm hiểu Cơ sở dữ liệu
Học cách truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu là một kỹ năng hữu ích trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả kỹ thuật. SQLite là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phổ biến, khi kết hợp với Python, sẽ đơn giản hóa việc truy xuất dữ liệu.
Bắt đầu học Python cho kỹ thuật ngay hôm nay
Để tiếp tục có liên quan trong lĩnh vực kỹ thuật, bạn cần phải có kỹ năng viết mã. Với tính linh hoạt và các ứng dụng kỹ thuật của nó, Python là sự lựa chọn rõ ràng cho các kỹ sư muốn thăng tiến chuyên nghiệp. Cho dù bạn muốn trở thành một kỹ sư học máy hay một kỹ sư phần mềm, thì Python sẽ nằm trong tầm ngắm của bạn.