Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến và mạnh mẽ. Để sử dụng Python trên đám mây, bạn cần đăng ký các dịch vụ phù hợp. May mắn thay, bạn có thể sử dụng tài khoản Github hoặc Google để đăng nhập vào các dịch vụ này một cách nhanh chóng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tiếp cận Python thông qua Jupyter Notebook, Google Colab và Kaggle trên đám mây.
Tìm hiểu về Jupyter Notebook
Jupyter Notebook là một công cụ giúp bạn lập trình Python với giao diện trực quan và dễ sử dụng. Nó phù hợp cho người mới học lập trình và cho phép bạn làm quen với dòng lệnh một cách dễ dàng. Sau khi bạn đã làm quen với Python, bạn có thể chọn các công cụ phù hợp khác tùy theo nhu cầu của mình. Tuy nhiên, hãy bắt đầu với Jupyter Notebook để có trải nghiệm tốt nhất.
Sử dụng Google Colab
Google Colab là một dịch vụ miễn phí của Google cho phép bạn viết và chạy mã Python trực tiếp trên trình duyệt web. Nó có nhiều tính năng ưu việt như:
- Miễn phí và không có giới hạn sử dụng.
- Không cần cấu hình phức tạp, bạn chỉ cần truy cập và chạy Python ngay lập tức.
- Sử dụng sức mạnh GPU trên đám mây của Google cho các dự án liên quan đến học máy và trí tuệ nhân tạo.
- Dễ dàng chia sẻ và làm việc nhóm.
Google Colab giúp công việc của bạn dễ dàng hơn rất nhiều, dù bạn là sinh viên, nhà khoa học dữ liệu hay người làm về trí tuệ nhân tạo.
Sử dụng Kaggle
Kaggle là một cộng đồng khoa học dữ liệu và học máy được vận hành bởi Google. Bạn có thể tham gia vào Kaggle để tham gia thi đấu hoặc sử dụng các tập dữ liệu thực tế để thực hành. Kaggle cũng cung cấp Jupyter Notebook miễn phí để phân tích dữ liệu với Python. Đặc biệt, bạn có thể sử dụng kho dữ liệu và các dự án liên quan đến học máy và trí tuệ nhân tạo trên Kaggle. Hãy tạo một Kaggle Notebook mới sau khi bạn đã đăng nhập thành công.
Python trên máy tính cục bộ
Ngoài việc sử dụng Python trên đám mây, bạn cũng có thể cài đặt Python trực tiếp trên máy tính của bạn. Có hai lựa chọn chính để cài đặt Python là Python thuần và Anaconda.
Python thuần
Python thuần là cách cài đặt Python cơ bản. Bạn chỉ cần cài đặt gói phần mềm Python và cài đặt các thư viện bổ sung khi cần thiết. Điều này giúp bạn tiết kiệm dung lượng bộ nhớ máy tính khi máy tính có cấu hình không mạnh.
Python với Anaconda
Nếu bạn sử dụng Python cho phân tích dữ liệu, tôi khuyên bạn nên cài đặt Anaconda. Anaconda là một gói phần mềm chứa hầu hết các thư viện phổ biến của Python cho phân tích dữ liệu. Cài đặt Anaconda giúp bạn tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính tương thích.
Trình soạn thảo mã nguồn
Để viết mã Python trên máy tính cục bộ, bạn cần sử dụng trình soạn thảo mã nguồn. Visual Studio Code là một trình soạn thảo mã nguồn phổ biến và mạnh mẽ dành cho nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, bao gồm Python.
Thử sử dụng Python trên máy tính cục bộ và trải nghiệm sự thoải mái và tiện lợi mà nó mang lại.
