Avez-vous appris Python ? Félicitations, excellente décision! N'oubliez pas que, comme pour toute compétence, vous devez continuer à pratiquer Python. Voici quelques idées sympas. Amusez-vous !
Python est le langage de programmation prédominant dans l'écosystème de la science des données. Il est si populaire parmi les scientifiques des données que nous avons tendance à associer Python uniquement aux tâches liées à la science des données. Cependant, Python est un langage à usage général avec plusieurs autres cas d'utilisation.
L'utilisation de Python pour la science des données présente de nombreux avantages. Il offre une riche sélection de bibliothèques tierces qui accélèrent les tâches courantes. Êtes-vous intéressé par la science des données? Découvrez comment vous pouvez utiliser vos compétences Python dans l'article "Idées de projets Python Data Science" pour vous améliorer encore. Cependant, utiliser Python uniquement pour la science des données revient à le sous-estimer.
Dans cet article, nous allons passer en revue 10 idées intéressantes pour utiliser Python. Nous couvrirons un large éventail d'applications allant de l'apprentissage automatique au développement Web. À la fin de cet article, vous aurez un aperçu complet de l'utilisation de Python.
Commençons par comment et pourquoi Python a été créé. Guido van Rossum souhaitait créer un langage de programmation répondant aux attentes suivantes :
- Facile et intuitif, mais tout aussi puissant que les principaux concurrents.
- Open source, afin que chacun puisse contribuer à son développement.
- Compréhensible dans un anglais simple.
- Convient aux tâches quotidiennes, permettant des temps de développement courts.
Avec ces objectifs à l'esprit, il a créé Python en 1991. Je pense que la principale raison de la popularité de Python est sa syntaxe intuitive et ses temps de développement courts. Il n'est pas trop compliqué de créer un produit fiable avec Python. Cela motive davantage les développeurs à voir leur produit ou leur idée en action. Même si vous ne prévoyez pas de faire un projet Python spectaculaire, ce langage génial peut vous aider. Comment? Cela peut faciliter les tâches quotidiennes et vous travaillerez plus efficacement.
Il existe de nombreuses raisons d'apprendre Python. Les idées que nous allons aborder dans cet article vous éclaireront sur ce que vous pouvez accomplir en utilisant Python. Commençons !
1. Chatbot
La satisfaction du client est d'une importance cruciale pour toute entreprise. La clé d'un service client réussi est de traiter leurs demandes en temps opportun. Les chatbots nous aident à atteindre cet objectif.
Les progrès de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel (NLP) permettent de créer des chatbots très efficaces et très précis. Étant donné que Python est le langage de référence dans ces domaines, votre choix de langage de programmation pour créer un chatbot doit être Python.
Il existe deux principaux types de chatbots :basés sur des règles et auto-apprenants. Le chatbot basé sur des règles est un exemple de programmation traditionnelle. Le développeur crée un ensemble de règles basées sur les commentaires attendus ou les questions des utilisateurs.
Les chatbots d'auto-apprentissage impliquent l'application d'algorithmes et de techniques d'apprentissage en profondeur. Il apprend à discuter avec les utilisateurs après une énorme quantité de formation. Les chatbots auto-apprenants ont leurs propres défis, mais ils sont nettement plus robustes que ceux basés sur des règles.
Vous pouvez créer un chatbot au niveau de la production à l'aide de Python. Les bibliothèques tierces telles que TensorFlow, PyTorch, NLTK et SpaCy vous aident beaucoup en fournissant des outils et des techniques fonctionnels.
2. Projets d'apprentissage automatique
C'est une autre bonne raison d'utiliser Python. Il existe de nombreux domaines dans lesquels vous pouvez appliquer l'apprentissage automatique. La prévision de la demande, la prédiction des prix, la prédiction de l'attrition des clients et la classification des images sont quelques exemples pour lesquels le machine learning est extrêmement utile.
Par exemple, vous pouvez créer un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les prix des voitures d'occasion. Vous commencez par acquérir des données brutes. Il doit contenir des caractéristiques qui ont une influence sur le prix, comme l'âge, la marque, la couleur, le kilométrage, etc.
L'étape suivante consiste à analyser les données et à générer des informations. Vous devez également nettoyer et prétraiter les données brutes afin qu'elles soient prêtes pour les algorithmes d'apprentissage automatique. Les performances d'un modèle dépendent de la qualité des données. Le prétraitement des données brutes est donc une étape essentielle de tout projet.
Le traitement des données avec Python est une excellente piste pour apprendre les outils et les techniques de traitement des données. Il contient 5 cours entièrement interactifs, vous pouvez donc vous entraîner tout en apprenant. À la fin de cette piste, vous aurez appris à gérer les fichiers CSV, Excel et JSON avec Python. Il couvre également les opérations de chaîne qui sont particulièrement importantes lorsque vous travaillez avec des données textuelles.
Une fois les données prêtes, vous pouvez former un algorithme d'apprentissage automatique et le laisser faire des prédictions sur de nouvelles observations. Vous pouvez même essayer de déterminer la valeur de votre propre voiture !
Je vous recommande fortement d'améliorer vos compétences en Python avant de vous lancer dans l'apprentissage automatique. LearnPython.com est une excellente plateforme pour apprendre Python. La piste Apprendre à programmer avec Python fournit un parcours bien conçu et structuré.
3. Web Scraping/Crawling
Nous avons mentionné plus haut que la première étape d'un projet d'apprentissage automatique consiste à acquérir les données brutes. Cette étape est un autre domaine d'utilisation de Python. Les prix des voitures d'occasion peuvent être collectés sur les plateformes en ligne utilisées pour vendre et acheter des voitures d'occasion.
Le processus de collecte de données brutes sur le Web est appelé grattage ou crawl Web. Compte tenu de l'énorme quantité de trafic en ligne, le Web pourrait être la plus grande source de données. Le scraping Web est une pratique très courante pour collecter des données.
Il existe des entreprises qui ne font que du web scraping. Ils fournissent des outils et des services à d'autres entreprises qui ont besoin de données sur le Web. Imaginez que vous avez une entreprise en ligne vendant des biens. Vous paieriez probablement de l'argent pour obtenir les prix de vos concurrents. Vous pouvez obtenir ces données dans une structure organisée en mettant en œuvre des techniques de grattage Web.
Python est également le langage préféré pour le scraping Web. La communauté Python a créé de nombreux outils et frameworks de scraping Web open source. BeautifulSoup est une bibliothèque Python très populaire pour collecter et analyser des données brutes à partir du Web.
4. Application de données
Nous avons discuté de l'utilisation de Python pour réaliser des projets d'apprentissage automatique. Supposons que vous ayez construit un modèle qui prédit les prix des voitures d'occasion. Il est si précis que vous voulez le partager avec d'autres. Un bon moyen de partager votre modèle consiste à utiliser une application Web.
C'est une autre bonne idée pour utiliser Python. Vous pouvez créer une application Web qui recueille les commentaires des utilisateurs et les intègre dans votre modèle formé. Vous pouvez ensuite montrer aux utilisateurs le prix prévu de leurs voitures.
Il existe divers outils et frameworks qui vous aident à créer une telle application Web. Un populaire est Streamlit, qui est un framework d'application open source. Il facilite la conversion de vos scripts de données en une application Web. Vous n'êtes pas obligé d'avoir une expérience frontale. Tout ce dont vous avez besoin est Python !
5. Envoi d'e-mails
Python peut également être utilisé pour envoyer des e-mails. Si votre travail vous oblige à envoyer de nombreux e-mails avec un contenu standard, ce serait une bonne idée d'écrire un script Python qui les envoie pour vous. Cela rendra certainement votre journée plus productive !
Python est livré avec des packages intégrés qui peuvent être utilisés pour envoyer des e-mails. Le module smtplib permet d'envoyer des e-mails avec le protocole SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). Le package de messagerie peut être utilisé pour générer des e-mails avec un contenu HTML sophistiqué.
Voici un tutoriel pratique qui montre comment générer et envoyer des e-mails avec Python :
6. Développement Web
Python convient également au développement Web. Flask, Django et Pyramid sont des frameworks Python qui peuvent être utilisés à cette fin. Certains des sites Web les plus populaires comme Spotify et Reddit sont alimentés par des frameworks Python.
Par exemple, vous pouvez créer un site Web contenant un rapport financier. Il peut contenir les prix historiques et les tendances de plusieurs actions. Vous pouvez intégrer des graphiques qui fournissent également un résumé informatif.
7. Script de renommage de fichier
À mesure que le nombre de fichiers et de répertoires sur votre poste de travail augmente, il devient plus difficile de les gérer correctement. Une manière structurée et standard de nommer les fichiers est idéale pour rester organisé.
Python facilite le travail avec les fichiers et les répertoires. Vous pouvez les renommer, les déplacer et même mettre à jour le contenu à l'aide de Python. Donc, une bonne idée de projet serait d'écrire un script Python qui organise vos fichiers.
LearnPython.com propose un excellent cours interactif pour travailler avec des fichiers et des répertoires en Python. Cet article fournit un aperçu plus détaillé du contenu de ce cours et des raisons pour lesquelles vous devriez le suivre.
8. Visualisations de données interactives
La visualisation des données est un élément essentiel de la science des données. Parfois, nous avons besoin de plus que de simples chiffres ou du texte pour représenter les données. C'est là que les visualisations de données sont utiles. Il peut fournir un résumé structuré des données.
Les visualisations de données interactives vont encore plus loin. Ils sont dynamiques et peuvent être mis à jour en fonction de la sélection de l'utilisateur. Imaginez que vous disposez d'un nuage de points interactif qui montre la relation entre le prix de l'immobilier et la distance au centre-ville pour un certain nombre de villes. Vous pouvez mettre à jour la visualisation pour n'afficher que les maisons d'une ville particulière. Nous améliorons les capacités des visualisations de données en ajoutant de l'interactivité.
Python propose une riche sélection de bibliothèques de visualisation de données. La bibliothèque Altair pour Python est très efficace pour créer des visualisations interactives. Vous pouvez même en créer un avec plusieurs tracés et intégrer de l'interactivité entre eux.
Vous pouvez enrichir vos présentations ou rapports en ajoutant des visualisations de données interactives.
9. Développement de jeux vidéo
Nous avons tous joué à des jeux vidéo à un moment donné de notre vie. Comme toute autre technologie, les jeux vidéo se sont beaucoup améliorés ces dernières années. La qualité et le nombre de jeux vidéo ont augmenté.
La valeur marchande mondiale du jeu vidéo devrait dépasser les 200 milliards de dollars d'ici 2023. C'est tout simplement énorme ! On voit souvent des sociétés de jeux vidéo acquises pour plus d'un milliard de dollars. Ce serait dommage pour les utilisateurs de Python de ne pas être dans cette industrie !
Python est un langage assez puissant dans le développement de jeux vidéo. Il fournit aux développeurs un prototypage rapide de jeux vidéo. En conséquence, Python devient le langage de choix dans l'industrie du jeu vidéo.
Il existe plusieurs outils et frameworks Python utilisés pour développer des jeux vidéo. Un populaire est Pygame, qui est un ensemble de modules Python conçus pour écrire des jeux vidéo. Si vous débutez avec Pygame, voici un tutoriel vidéo d'introduction :
10. Détection de masque
Nous traversons des moments difficiles depuis le début de 2020. La pandémie mondiale de coronavirus nous a rendu la vie difficile à tous. Il a apporté des masques dans nos vies.
Nous pouvons transformer cela en une idée de projet intéressante pour utiliser Python. Vous pouvez implémenter des algorithmes de détection de masque avec des frameworks Python tels que TensorFlow, Keras et OpenCV. Il constitue également un excellent projet d'entraînement si vous envisagez de travailler dans le traitement d'images, la classification d'images ou l'apprentissage en profondeur en général.
Voici un excellent tutoriel qui explique comment faire la détection de masque avec Python :
Plusieurs façons d'utiliser Python !
Python a de nombreux cas d'utilisation, qui vont certainement au-delà de la science des données. Nous avons discuté de 10 idées intéressantes pour utiliser Python. Si vous débutez avec Python, je vous recommande de commencer par apprendre les bases avant de vous lancer dans ces idées intéressantes.
La piste Apprendre à programmer avec Python est un excellent point de départ. Il se compose de cours interactifs qui vous prépareront à mettre en œuvre les idées intéressantes de cet article. Voici un article plus détaillé qui explique comment démarrer votre aventure avec la programmation et Python.
