Python is tegenwoordig niet meer weg te denken uit de wereld van data, AI en softwareontwikkeling. Maar wat is Python nu precies en waarom gebruiken bedrijven als Netflix, Airbnb en Spotify het als hun geheime wapen?
Het antwoord begint bij één man: Guido van Rossum, geboren in Den Haag, die eind jaren tachtig een programmeertaal creëerde die de wereld zou veranderen.
Waarom Python zo populair is
Een taal die écht leesbaar is
Guido zag dat veel programmeertalen onnodig ingewikkeld waren. Daarom ontwikkelde hij Python met een radicale filosofie: code moet leesbaar zijn. Geen haakjesfestijnen of onduidelijke symbolen, maar gewoon indentatie. Hierdoor wordt iedere blok code automatisch overzichtelijk en logisch opgebouwd. Programmeurs kunnen daardoor sneller werken en fouten makkelijker opsporen.
Een extreem veelzijdige programmeertaal
Python wordt standaard geleverd met een enorme bibliotheek aan modules. Het is leesbaar en, gebruiksvriendelijk en geschikt voor beginners én professionals. Een gedreven community zorgt ervoor dat Python ondersteund wordt. Voor veel problemen is al een antwoord. Een taal die veel geleerd wordt maakt dat het eenvoudiger is engineers te vinden die kunnen bijdragen.
Commentaar dat je verder helpt
Python maakt het simpel om je code te documenteren. Commentaar wordt door de interpreter genegeerd, maar helpt jou en andere data engineers om functionaliteit snel te begrijpen. Perfect voor teams en voor mensen die later op je code moeten voortbouwen.
Wat is PySpark? De sleutel tot Big Data
Als je data zó groot wordt dat één computer het niet meer aankan, dan is er PySpark.
PySpark is de Python-API van Apache Spark, dé engine voor grootschalige dataverwerking. Het werkt op gedistribueerde clusters van honderden of zelfs duizenden machines. Dat maakt het verwerken van grote datasets erg snel.
Wat kun je met PySpark?
- Gigantische datasets verwerken door berekeningen te verdelen over meerdere computers
- Real-time data-analyse uitvoeren met Spark Streaming
- Machine Learning op schaal dankzij Spark MLLib
PySpark combineert de kracht van Spark met de eenvoud van Python. Daardoor is het de drijvende motor achter moderne dataplatormen.
Voorbeelden van platforms die op PySpark draaien
1. Databricks
Ontwikkeld door de makers van Apache Spark. De standaard programmeertaal voor data-engineering, data-science en machine learning op Databricks is… juist: PySpark.
2. Microsoft Fabric
Het unified analytics-platform van Microsoft maakt eveneens gebruik van Spark. Spark Notebooks en Spark Job Definitions draaien in Fabric met PySpark als rekentaal.
Wat kun je allemaal met Python?
Python is een veelgebruikte standaard in de datawereld. Hier zijn de belangrijkste redenen waarom:
1. Data analyse en visualisatie
Met bibliotheken zoals Pandas en NumPy kun je gigantische datasets manipuleren, opschonen en analyseren.Grafieken kunnen direct in python getoond worden, handig voor snelle data dicsovery. Voorbeeld: Een data-analist leest een CSV-bestand in, verwijdert ontbrekende waarden en berekent gemiddelde verkoopcijfers met slechts drie regels code.
2. Machine Learning & Deep learning
AI-ontwikkeling begint vaak bij Python. Tools zoals Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch maken het mogelijk om voorspellende modellen te bouwen die patronen herkennen en inzichten opleveren.
3. Webontwikkeling
Frameworks zoals Django en Flask maken Python een uitstekende keuze voor robuuste webapplicaties. Denk hierbij aan grote platforms zoals Netflix en Spotify, die Python op verschillende manieren toepassen.
Wat is een Jupyter Notebook?
Je hebt er vast wel eens één gezien. Een Jupyter Notebook is misschien wel het belangrijkste hulpmiddel in het Python-ecosysteem. Het is een interactieve omgeving waar je:
- Python-code schrijft en uitvoert
- Tekst en documentatie toevoegt met Markdown
- Visualisaties en analyses presenteert
- In één document zowel uitleg als code bundelt
Data scientists gebruiken Jupyter Notebooks voor alles van snelle analyses tot volledige machine learning workflows.
Python Trainingen bij KVL: leer het van echte data-experts
Wil jij zelf ervaren waarom Python de nummer één programmeertaal is in data-analyse, machine learning en data-engineering? Dan zijn de volgende opleidingen van KVL precies wat je zoekt:
Praktijkgericht, actueel en ontwikkeld door data-specialisten. Ontdek de kracht van Python en till jouw data-skills naar een hoger niveau met onze trainingen.
