Python-pohjainen tutkimusympäristö

Yhä useammat ihmiset keskittyvät työnsä, myös tieteellisen tutkimuksen, päätavoitteeksi tietoon perustuvien johtopäätösten tekemiseen.

Suurten tietomäärien käsittelyssä monet käyttäjät luottavat Microsoft Excelin tai Google Sheetsin kaltaisiin ohjelmistoihin. Vaikka näillä työkaluilla on paljon mahdollisuuksia, niissä on monia puutteita, kuten kyvyttömyys käsitellä suuria tietomääriä.

Näin ei ole Pythonissa. Se on yksi suosituimmista ohjelmointikielistä, joka kasvaa uskomattoman nopeasti. Pythonilla on monia etuja, kun on kyse tutkimuksesta. Käymme niitä läpi tässä artikkelissa

Miten Pythonilla on rooli tutkimuksessa?

Akateemiset ja muut tutkijat voivat hyödyntää erilaisia tutkimustaitoja. Python on yksi käyttäjäystävällisimmistä ja helpoimmin lähestyttävistä ohjelmointikielistä, joita on tarjolla aloitteleville ohjelmoijille. Pythonilla ohjelmoimalla voi suorittaa monenlaisia tutkimustehtäviä. Pythonin avoimen lähdekoodin paketit voivat auttaa tutkijoita monin tavoin.

Tiedonkeruu

Python antaa käyttäjille täydellisen hallinnan tutkimusprojektien eri osa-alueisiin, mikä on houkuttelevaa tiedonkeruussa. Esimerkiksi sähköisiä kyselytutkimuksia ja käyttäytymiskokeita voidaan luoda helpommin ajoituksen mittaamisen ja visuaalisen tai äänisisällön esittämisen osalta. Pohjimmiltaan Pythonilla voi hakea käytännössä mitä tahansa verkkotietoa ohjelmoinnin avulla. Pythonin avulla kaikki tieto on helposti saatavissa yhdestä paikasta.

Tietojen käsittely ja hallinta

Python-pohjainen paketti tarjoaa monia vaihtoehtoja tietojen järjestämiseen ja hallintaan. Sovelluksen avulla voit rakentaa, siirtää, kopioida tai muokata useita tiedostoja tai kansioita samanaikaisesti. Pythonissa olevan modulaattorin avulla käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa tietokoneen käyttöjärjestelmän kanssa, mikä voi olla erityisen hyödyllistä käsiteltäessä suuria tietomääriä, jotka eivät ole taulukkolaskentaohjelmia.

Tietojen analysointi

Python pystyy myös suorittamaan lukuisia erilaisia tilastoja. Esimerkiksi pandas-paketin avulla voit suorittaa nopean Pearsonin korrelaatiolaskennan datasarakkeiden välillä. Kun mukaan lisätään pandas ja stats-mallit sekä Scikit-learn, Pythonin data-analyysikyvyt ovat kasvaneet merkittävästi.

Mikä tekee Pythonista niin hyvän tutkimustyökalun?

Tietokoneet ja älypuhelimet ovat muuttaneet monia elämämme osa-alueita nykymaailmassa, myös tutkimusympäristöä. Tutkijat siirtyvät yhä useammin käyttämään sähköisiä muotoja tietojen tallentamiseen, minkä seurauksena syntyy valtavia tietomääriä.

Python-ohjelmointikieli on tärkeä työkalu datatieteilijöille, jotka luovat ratkaisuja monenlaisiin tutkimustehtäviin. Tutkijat voivat saada datasta merkittäviä oivalluksia käyttämällä erilaisia työkaluja, jotka ovat saatavilla tämän alustan kautta. Tutkimus voidaan suorittaa nopeammin ja tehokkaammin koodauksen avulla sen sijaan, että tuhlattaisiin paljon aikaa arkipäiväisiin tehtäviin.

Pythonissa on paljon laajennuskapasiteettia. NumPy, suosittu tieteelliseen laskentaan tarkoitettu Python-kirjasto, sisältää nyt F2Py-paketin, joka muuntaa Fortran-aliohjelmat Pythoniksi. Python tarjoaa myös erinomaiset syöttö- ja tulostusmahdollisuudet erityisesti tieteelliseen laskentaan, jossa käsitellään suuria tietokokonaisuuksia.
Pythoniin on rakennettu useita tieteellisiä laskentatoimintoja. SciPy-ekosysteemit, jotka koostuvat SciPy-kirjastosta ja useista itsenäisistä Scikit-learn-työkalupaketeista, sisältyvät useimpiin Python-jakeluihin. Luokittelun, regression, klusteroinnin ja matriisien pelkistämisen lisäksi sklearn-kirjasto tarjoaa useita tehokkaita tilastollisia työkaluja.
Graafinen visualisointi on helppoa Pythonin dynaamisten kirjastojen avulla. Matplotlib on MATLAB-pohjainen piirtokirjasto Pythonille, jonka kanssa useimmat käyttäjät ovat jo tottuneet työskentelemään. Avoimen lähdekoodin grafiikkakirjasto Plotly käyttää Plotly.js:ää korkeatasoisten, interaktiivisten graafien luomiseen.
Pythonissa on useita tehtävien automatisointiominaisuuksia. On olemassa useita Python-paketteja, jotka helpottavat automatisointia hyvin sen sisäänrakennettujen skriptiominaisuuksien ansiosta. Aikaa vievien tehtävien ja lokitietojen automatisointi vaatii vain vähän vaivaa.
Uudet tutkijat arvioivat usein väärin, kuinka paljon aikaa he käyttävät tietojensa käsittelyyn, muokkaamiseen ja muokkaamiseen. Datan muokkaus on Pythonin vahva puoli. Uusille tutkijoille tämä on erittäin hyvä resurssi. SQL-tietokannoissa olevat päällekkäiset merkinnät voidaan tunnistaa ja poistaa Pythonilla.

Python-kielellä on loputon määrä käyttötarkoituksia tutkimuksessa, mutta nämä ovat tärkeimmät. Kielestä voivat hyötyä kaikki vasta-alkajista kokeneisiin tutkijoihin. Pythonia on mahdollista käyttää sekä työn yksinkertaistamiseen että ajan säästämiseen tai lisätutkimusten tekemiseen sillä tulevaisuudessa.

Vain muutamalla klikkauksella saat tieteelliset luvut kuvitettua täsmällisesti.

Tehosta tieteellistä kuvitusta ja viestintääsi infografiikoiden avulla. Mind The Graph työkalu voi auttaa sinua monenlaisissa suunnitteluvaihtoehdoissa, ja se tarjoaa pääsyn yli 65 000 tieteellisesti tarkkaan kuvaan, jotka liittyvät laajempaan tieteeseen.

Laitetaan tutkimuksesi esille