Mirip dengan bagaimana Python dapat membantu ilmuwan data dengan kumpulan data besar yang berat, Python digunakan secara luas di industri keuangan untuk melakukan perhitungan kompleks dengan cepat. Pasar saham menghasilkan data dalam jumlah besar, dan Python dapat digunakan untuk mengimpor data harga saham dan menghasilkan strategi melalui algoritme untuk mengidentifikasi peluang perdagangan. Bahasa ini juga dapat digunakan untuk pengoptimalan portofolio, manajemen risiko, pemodelan dan visualisasi keuangan, analisis mata uang kripto, dan bahkan deteksi penipuan.
Menggunakan Python untuk dan kecerdasan buatan
Python juga dapat ditemukan di beberapa teknologi kecerdasan buatan (AI) yang paling kompleks—dan itu sebenarnya salah satu bahasa pilihan untuk AI. Kode Python yang ringkas dan mudah dibaca memungkinkan pengembang untuk membuat sistem yang konsisten dan andal, dan perpustakaannya yang luas menyediakan sejumlah kerangka kerja seperti PyBrain, yang menawarkan pengembang algoritme yang kuat untuk tugas pembelajaran mesin. Selain itu, kemampuan visualisasi Python dapat membantu mengonversi kumpulan data besar ini untuk AI atau ML menjadi grafik atau laporan yang dapat dipahami. Yang cukup menarik, OpenAI, laboratorium peqewrnelitian kecerdasan buatan, menggunakan kerangka kerja Python, Pytorch, sebagai kerangka kerja standar mereka untuk pembelajaran mendalam, yang melatih sistem AI-nya.
Sintaks Python yang sederhana dan mudah dipelajari menekankan keterbacaan dan karenanya mengurangi biaya pemeliharaan program. Python mendukung modul dan paket, yang mendorong modularitas program dan penggunaan kembali kode. Interpreter Python dan perpustakaan standar yang luas tersedia dalam bentuk sumber atau biner tanpa biaya untuk semua platform utama, dan dapat didistribusikan secara bebas.
Seringkali, pemrogram jatuh cinta dengan Python karena peningkatan produktivitas yang diberikannya. Karena tidak ada langkah kompilasi, siklus edit-tes-debug sangat cepat. Men-debug program Python itu mudah: bug atau input yang buruk tidak akan pernah menyebabkan kesalahan segmentasi. Sebaliknya, ketika juru bahasa menemukan kesalahan, itu menimbulkan pengecualian. Saat program tidak menangkap pengecualian, juru bahasa mencetak jejak tumpukan. Debugger tingkat sumber memungkinkan pemeriksaan variabel lokal dan global, evaluasi ekspresi arbitrer, menyetel breakpoint, menelusuri kode satu per satu, dan seterusnya. Debugger ditulis dengan Python itu sendiri, membuktikan kekuatan introspeksi Python. Di sisi lain, seringkali cara tercepat untuk men-debug sebuah program adalah menambahkan beberapa pernyataan cetak ke sumbernya: siklus edit-tes-debug yang cepat membuat pendekatan sederhana ini sangat efektif.
Python mendefinisikan jenis objek yang Anda buat ke dalam kode Anda. Tidak seperti beberapa bahasa lain seperti C, Anda tidak perlu mendeklarasikan tipe objek. Jenis objek juga bisa berubah, Anda dapat mengubah jenis objek dengan mudah dan cepat. Ada beragam tipe objek yang dibangun ke dalam Python. Objek dapat berubah ukurannya. Objek Python juga bisa berisi tipe data campuran. String dan angka floating point dapat menjadi bagian dari daftar yang sama.
Python memiliki Perpustakaan Standar yang luas. Sejumlah besar tipe objek, fungsi, dan metode tersedia untuk digunakan tanpa mengimpor modul eksternal apa pun. Ini termasuk fungsi matematika, metode daftar, dan panggilan ke sistem komputer. Ada banyak hal yang bisa dilakukan dengan Python Standard Library. Beberapa bab pertama buku ini hanya akan menggunakan perpustakaan standar. Itu bisa melakukan banyak hal.
Python memiliki lebih dari 100.000 paket eksternal yang tersedia untuk diunduh dan digunakan. Mereka mudah dipasang dari Indeks Paket Python, biasa disebut PyPI ("pie pee eye"). Ada paket Python untuk hampir semua hal. Ada paket-paket yang dapat membantu Anda: berinteraksi dengan web, membuat komputasi kompleks, menghitung konversi unit, memplot data, bekerja dengan file .csv, .xls, dan .pdf, memanipulasi gambar dan video, membaca data dari sensor dan alat uji, melatih algoritme pembelajaran mesin, merancang aplikasi web, bekerja dengan data GIS, bekerja dengan data astronautika. Ada dan banyak lagi paket Python yang ditambahkan ke PyPI setiap hari. Dalam buku ini, kita akan menggunakan beberapa paket Python yang lebih berguna untuk pemecah masalah seperti NumPy, Matplotlib, dan SymPy.v
Bahasa pemrograman terdiri dari kode, yaitu sekumpulan kalimat yang ditulis untuk komputer yang memberitahukannya apa yang harus dilakukan, tidak seperti bahasa alami seperti bahasa Inggris atau Cina, bahasa formal seperti Python berusaha untuk menghilangkan ambiguitas. Mereka harus menghilangkan ambiguitas. Seperti bahasa asing lainnya, setelah kita cukup membaca kode, potongan kode apa pun yang kita temukan akan mulai masuk akal, dan jika tidak, dengan sedikit riset Internet dan yang baik buku referensi atau dua, kode akan masuk akal. Tetap saja, komputer tidak langsung bisa membaca kode yang kita buat, Itu harus diterjemahkan menjadi sesuatu yang bahkan lebih tidak dapat dipahami oleh manusia biasa - kode mesin nol dan satu, daftar perintah, dan sebagainya.
Python memainkan peran penting dalam analitik data untuk menganalisis kumpulan data lengkap, prediksi, diagnosis, dan menambang data untuk memberikan rekomendasi tindakan di masa depan. Python gratis dan merupakan bahasa sumber terbuka yang membuatnya mudah untuk didistribusikan. Pertumbuhan berkelanjutan di bagian pemrograman ilmiah Python berpengalaman. Nah, hal-hal yang mendukung kinerja Python sebagai bahasa dan kestabilannya adalah akan terus berkembang. Di luar itu, Python adalah bahasa yang kuat dan solid. Python perpustakaan yang luas dan fitur bawaan yang memudahkan untuk menangani kebutuhan ilmu Data. Tujuan akhir dari ini kertas adalah untuk menciptakan kesadaran dan penerapan Python dalam pekerjaan penelitian dan ada kebutuhan Python pengembang di bidang analitis dunia.
Â
