Khi các thiết bị kỹ thuật số ngày càng trở nên tinh vi, nhu cầu về lập trình viên máy tính có tay nghề cao cũng tăng theo. Nhiều nơi làm việc hiện nay bao gồm các cơ hội đầy hứa hẹn cho các ngôn ngữ lập trình hàng đầu và Python cũng không phải là ngoại lệ.
Python là một ngôn ngữ mã hóa đa năng tiếp tục thúc đẩy tiến bộ công nghệ. Nó đã trở nên phổ biến do khả năng sử dụng đa chức năng và khả năng đọc giúp tiếp cận được với nhiều lập trình viên.
Python được sử dụng trong nhiều ngành, nhưng việc sử dụng trong fintech, phân tích dữ liệu và mã hóa đang phát triển nhanh chóng.
Python trong FinTech
Vào năm 2018, Python đã trở thành 1 trong 3 ngôn ngữ hàng đầu được sử dụng trong fintech. Việc sử dụng đã tăng lên trong những năm gần đây vì Python tương đối dễ viết và dễ sử dụng so với các ngôn ngữ khác. Mặc dù các ứng dụng dịch vụ tài chính có thể ngày càng phức tạp, nhưng việc sử dụng một ngôn ngữ mã hóa đơn giản như Python đã phần nào đơn giản hóa sự phức tạp này theo hướng tích cực và hiệu quả.
Tuy nhiên, giá trị của Python không bị giới hạn ở sự đơn giản của nó mà còn giúp giảm tỷ lệ sai sót, vốn là quan trọng trong một ngành được quản lý chặt chẽ như tài chính. Python cũng cho phép ngành tài chính dựa vào các thư viện mã nguồn mở trong hệ Python.
Trong khi một số chuyên gia có thể không quen với phần mềm fintech, họ có thể đã quen với các ứng dụng Python phổ biến được sử dụng trong fintech.
Các ứng dụng khác của Python trong fintech bao gồm lập mô hình chiến lược giao dịch chứng khoán, cập nhật phần mềm ngân hàng hoặc tổng hợp dữ liệu từ các hệ thống nội bộ khác nhau để có báo cáo hiệu quả và đầy đủ hơn.
Python trong phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu được cho là một trong những ứng dụng nổi bật nhất của Python.
Tính hữu ích của Python trong phân tích dữ liệu vượt ra ngoài các ứng dụng fintech hiện hành. Ngôn ngữ này cho phép xây dựng các hệ thống học máy mạnh mẽ, lấy một lượng lớn dữ liệu và tổng hợp lại để phù hợp với yêu cầu của người dùng. Đây là bảng tính Excel tiên tiến nhất thế giới giúp phân tích nhanh hàng triệu điểm dữ liệu.
Python được xem là tiện lợi hơn so với các đối thủ cạnh tranh vì tương thích với nhiều loại ngôn ngữ lập trình. Python thường đủ đơn giản để các cá nhân có thể dễ dàng học ở nhà và đưa vào thực tế để viết các thuật toán phân tích dữ liệu có thể áp dụng trực tiếp cho một doanh nghiệp.
Python là một ngôn ngữ có mục đích chung – có nghĩa dù là fintech, phân tích dữ liệu hay phần mềm chơi game, nó đều có thể được sử dụng để tạo ra nhiều loại giao diện so sánh hoặc phù hợp hơn với output của đối thủ cạnh tranh.
Python trong mã hóa
Python đã trở thành ngôn ngữ lập trình được ưa thích nhất – một phần không nhỏ vì tính hiệu quả, tính linh hoạt, khả năng mở rộng, bảo mật và khả năng tương thích.
Có lẽ không có ví dụ nào tốt hơn về khái niệm này ngoài nền tảng phát trực tuyến video phổ biến Netflix.
“Chúng tôi sử dụng Python thông qua toàn bộ vòng đời nội dung, từ việc quyết định tài trợ cho nội dung nào đến việc vận hành CDN (tức là mạng phân phối nội dung) phục vụ video cuối cùng cho 148 triệu thành viên,” các kỹ sư của Netflix viết trong một bài đăng trên blog 2019
Bài đăng tiếp tục trình bày chi tiết tác động của Python – cách các ứng dụng của nó chi phối CDN được gọi là Open Connect, đồng thời tác động đến các chức năng phân tích thống kê và kỹ thuật của ứng dụng.
Các ứng dụng âm thanh / video khác, như Spotify và YouTube, ưu tiên Python cho các mục đích liên quan đến mã hóa, cũng như các ứng dụng được nhúng trong máy ảnh kỹ thuật số và điện thoại thông minh, ứng dụng kinh doanh và ứng dụng khoa học / số. Python cũng rất quan trọng đối với việc phát triển web và trò chơi, xử lý văn bản và hình ảnh cũng như trí tuệ nhân tạo / máy học.
UniTrain lược dịch
Xem thêm
Khóa học Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python
Sử dụng Python để tách PDF và thêm hình nền mờ vào trang PDF