- aripaev.ee
- foundme.io
- bestmarketing.ee
- finantsuudised.ee
- kestlikkusuudised.ee
- toostusuudised.ee
- kaubandus.ee
- palgauudised.ee
- personaliuudised.ee
- raamatupidaja.ee
- logistikauudised.ee
- ehitusuudised.ee
- kinnisvarauudised.ee
- pollumajandus.ee
- mu.ee
- virtuaalkliinik.ee
- nationalgeographic.ee
- imelineteadus.ee
- imelineajalugu.ee
- laanevirumaauudised.ee
- dv.ee
Tööpäev Pythoni maailmas – hea analüütik võib saada kõik tehtud vaid poole päevaga
Elektribörsi monitoorimine, töötajate projektipõhine haldus, turunduskampaania, klientide makromajanduslik nõustamine, tööandja teabe kaitsmine tööstusspioonide vastu – kas nende vahel on midagi ühist, küsib KPMG Lighthouse'i juhtiv andmeteadlane Eestis Raul Nugis.
Esimene pähetulev vastusevariant on "nii ja naa" – kuna kõik see kirjeldatu tundub nagu mitmekülgse ampluaaga ja mõneti laialivalguva "can-do" suhtumisega äriarendusjuhi, pigem aga mitme arendusjuhi tööpõlluna.
Tegelikult on tegemist tööülesannete valikuga, millega saab hakkama analüütik, kui teda relvastada programmeerimiskeelega Python. Võib juhtuda ka see, et selline analüütik teeb kogu eespool loetletud töö Pythoni abiga valmis poole päevaga.
Tõepoolest, näites väljatoodud mitmetahulised valdkonnad, nagu ka paljud-paljud teised, on juhitavad-hallatavad, kontrollitavad-kuvatavad või – kui selleks on põhjust – ära hoitavad Pythoni abil.
Helge pea ja Pythoni oskusega analüütik saab sarnaseid ülesandeid ära skriptida, automatiseerida ning ajastada sobivateks kellaegadeks või siis muuta hoopiks käivitatavaks mõne sündmuse saabumise puhul, n-ö ära trigger'dada.
Pythoni abil saab lahendada mõnikord märksa keerulisemana tunduvaid väljakutseid (AI!) ning hoida ära enda ja kolleegide suurt ajakulu. Samuti teoks teha inimkonna ammuse unistuse: töö teeb ennast ise ära, ilma, et meie peaksime olema need, kes töötavad. See on ideoloogia, millest Pythoni jüngrid eelkõige lähtuvad.
Kõik eespool toodu on ühtlasi valik ülesannetest, mida harjutavad neli päeva kestva Pythoni programmeerimise algkursuse läbijad. Tõsi küll, ilma programmeerimisoskusteta õpihuvilistele mõeldud kursusel käijale ei ole see nii lihtne. See nõuab pingutust. Siiski, ligi 12tunnise pideva harjutamise järel suudavad koolitatavad selliseid väljakutseid vastu võtta ning need ka edukalt lahendada.
Keskendume praktiliste ülesannete lahendamisele, koolitame analüüsile ja probleemilahendusele pühendunud analüütikuid, IT-spetsialiste ja konsultante. Samuti on see suur lisaväärtus efektiivsust jahtivatele suurkorporatsioonidele ja agiilsetele iduettevõtetele.
Muidugi võib püstitada küsimuse, kui realistlik on üldse ootus või lubadus, et algtaseme programmeerimisõppe läbijad on vaid nelja päeva pärast piisavalt ette valmistatud päriselu probleemide lahendamiseks. Vastus on pigem jaatav, olgugi, et teatud reservatsioonidega.
Kindlasti ühest kursusest ei piisa. Siiski, kursuse näol ei ole tegu suvalise nelja päeva, vaid selle põhiõppe moodulid on heaks kiidetud programeerimiskeele enda omaniku ehk Pythoni Instituudi poolt. Nagu paljude asjade puhul, on n-ö tootja enda poolt soovitatud teenus kindla kvaliteediga ning kursuse platvormi eesmärgiks on õpitu võimalikult kiire praktiline kasutuselevõtt.
Miks aga just Python? Pythoni programmeerimiskeele esikohale tõusmist on toetanud mitmed asjaolud. Üheks nendest on see, et just Pythonis on loodud pretsedenditult palju tööriistu, mis katavad kõik võimalikud andmepõhised valdkonnad.
Olgu selleks lihtsakoelised ja maalähedased asjad nagu arvutivõrkude baasprotokollide või riistvara draiverite wrapper'id või hoopis abstraktsemad ning inimestele lähedased probleemid nagu sotsiaalvõrkude analüüs või inimkeelest arusaamine. Domineeriva programmeerimiskeelena on Pythonis olemas lähenemisviisid kõigile andmepõhistele väljakutsetele.
Kõigest sellest lähemalt juba 26.-29. septembril toimuval Pythoni programeerimise algkursusel:
Seotud lood
Erinevaid andmeid ja informatsiooni vajavad ning talletavad oma töös täna kõik ettevõtted. See, kuidas saadavat infot aga maksimaalselt ära kasutada, on oskus omaette ning igaühe enda teha. Kui infot koguv süsteem on ebakvaliteetne, andmed erinevates serverites ja pilvedes laiali, pole kasu ka kõige kvaliteetsemast ning kallimast AI-abilisest, sest sealt saadav info saab olla täpselt nii hea, kui hea on tema jaoks töötav infosüsteem.
Enimloetud
2
Viimased uudised
Hetkel kuum
Liitu uudiskirjaga
Telli uudiskiri ning saad oma postkasti päeva olulisemad uudised.
Tagasi ITuudised esilehele