Výzkumné prostředí založené na Pythonu

Stále více lidí se zaměřuje na vytváření závěrů založených na datech jako na hlavní cíl své práce, včetně vědeckého a odborného výzkumu.

Při zpracování velkého množství dat se mnoho uživatelů spoléhá na software, jako je Microsoft Excel nebo Google Sheets. Ačkoli mají tyto nástroje velký potenciál, mají mnoho nedostatků, včetně neschopnosti pojmout velké množství dat.

V případě jazyka Python tomu tak není. Jedná se o jeden z nejlepších programovacích jazyků, který se neuvěřitelně rychle rozvíjí. Python má mnoho výhod, pokud jde o výzkum. Podíváme se na ně v tomto článku

Jakou roli hraje Python ve výzkumu?

Akademičtí pracovníci a další výzkumní pracovníci mají k dispozici různé výzkumné dovednosti. Mezi mnoha programovacími jazyky, které jsou k dispozici začínajícím programátorům, vyniká Python jako jeden z uživatelsky nejpřívětivějších a nejdostupnějších. Programováním v jazyce Python lze realizovat širokou škálu výzkumných úkolů. Balíčky Pythonu s otevřeným zdrojovým kódem mohou výzkumným pracovníkům pomoci mnoha způsoby.

Sběr dat

Python poskytuje uživatelům úplnou kontrolu nad různými aspekty výzkumných projektů, což je atraktivní, pokud jde o sběr dat. Například elektronické průzkumy a behaviorální experimenty lze vytvářet s větší lehkostí, pokud jde o měření času a prezentaci vizuálního nebo zvukového obsahu. Python v podstatě umožňuje získávat prakticky jakákoli webová data pomocí programování. Prostřednictvím jazyka Python lze snadno získat všechny informace na jednom místě.

Zpracování a správa dat

Balíček založený na jazyce Python poskytuje mnoho možností pro organizaci a správu dat. Aplikace umožňuje vytvářet, přemisťovat, duplikovat nebo upravovat více souborů nebo složek najednou. Modulátor v jazyce Python umožňuje uživatelům komunikovat s operačním systémem počítače, což může být užitečné zejména při práci s velkým množstvím dat, která nejsou tabulkami.

Analýza dat

Python umí také provádět řadu typů statistik. Balíček pandas například umožňuje provést rychlý výpočet Pearsonovy korelace mezi sloupci dat. Přidáním balíčku pandas a modelů stats a také balíčku Scikit-learn se schopnosti jazyka Python v oblasti analýzy dat výrazně rozšířily.

Proč je Python tak dobrým výzkumným nástrojem?

Počítače a chytré telefony změnily v moderním světě mnoho aspektů našeho života, včetně výzkumného prostředí. Vědci stále častěji přecházejí na elektronické formáty pro ukládání dat, což vede k vytváření obrovských objemů dat.

Programovací jazyk Python je základním nástrojem pro datové vědce, kteří vytvářejí řešení široké škály úloh ve výzkumu. Výzkumníci mohou získat významné poznatky z dat pomocí řady nástrojů dostupných prostřednictvím této platformy. Pomocí kódování lze výzkum dokončit rychleji a efektivněji, místo aby se ztrácelo mnoho času na všední úkoly.

V jazyce Python lze nalézt velké množství rozšiřujících možností. NumPy, populární knihovna Pythonu pro vědecké výpočty, nyní obsahuje balíček F2Py, který převádí podprogramy Fortranu do Pythonu. Python také nabízí vynikající vstupní/výstupní možnosti, zejména pro vědecké výpočty, které obnášejí práci s velkými soubory dat.
V jazyce Python je zabudována řada vědeckých výpočetních funkcí. Ekosystémy SciPy, které se skládají z knihovny SciPy a několika nezávislých sad nástrojů Scikit-learn, jsou součástí většiny distribucí jazyka Python. Kromě klasifikace, regrese, shlukování a redukce matic poskytuje knihovna sklearn řadu efektivních statistických nástrojů.
Grafická vizualizace je snadná díky dynamickým knihovnám Pythonu. Matplotlib je knihovna pro vykreslování v jazyce Python založená na MATLABu, se kterou je většina uživatelů již zvyklá pracovat. Open-source grafická knihovna Plotly využívá Plotly.js k vytváření interaktivních grafů na vysoké úrovni.
V jazyce Python je k dispozici několik funkcí automatizace úloh. Existuje řada balíčků Pythonu, které automatizaci dobře usnadňují díky vestavěným skriptovacím funkcím. K automatizaci časově náročných úloh a protokolování dat je zapotřebí jen malé úsilí.
Začínající výzkumní pracovníci často špatně odhadnou, kolik času budou věnovat manipulaci, úpravě a zpracování svých dat. Mungování dat je silnou stránkou jazyka Python. Pro nové výzkumníky je to velmi dobrý zdroj informací. Duplicitní záznamy v databázích SQL lze identifikovat a odstranit pomocí jazyka Python.

Jazyk Python má ve výzkumu nekonečné množství využití, nicméně toto jsou ta nejdůležitější. Tento jazyk může využít každý, od nováčků až po zkušené vědce. Jazyk Python je možné používat jak pro zjednodušení práce, tak pro úsporu času nebo pro provádění dalšího výzkumu s jeho využitím v budoucnu.

Stačí pár kliknutí a vaše vědecké údaje mohou být názorně ilustrovány

Zefektivněte své vědecké ilustrace a komunikaci pomocí infografiky. Pozor na graf nástroj vám pomůže s širokou škálou možností návrhu a nabízí přístup k více než 65 000 vědecky přesných obrázků relevantních pro širší vědecké obory.

Zveřejníme váš výzkum