Mativatsiya

Python haqida.

Python Artificial Intelligence (Sun’iy intellekt) va Data Science (Ulkan ma’lumotlar bilan ishlash) sohalarining tili hisoblanadi. Bugungi kunda keng
ommalashib borayotgan sun’iy intellekt asosida ishlovchi dasturlarning aksari Pythonda yozilgan.

Keng qamrovli va universal til. Python dasturlari deyarli barcha operativ tizimlarda va platformalarda ishlaydi. Python dasturlash tili o’rganish uchun ham, tushunish uchun ham juda qulay va sodda kod.

Python dasturining qulay taraflari haqida:

1. Python o’rganish uchun eng oson dasturlash tillaridan biridir.
2. Kodni o’qish juda oson.
3. Loyihalarni kattartirish imkoniyatini beradi.
4. Python dasturlash tillari orasida eng katta kutubxonalarga ega. Python bilan deyarli hamma narsani qilishingiz mumkin.
5. U Obyektga yo’naltirilgan dasturlash (OOP) til hisoblanadi.
6. Ochiq manbali dasturlash tili hisoblanadi.
7. Faol hamjamiyat. Savollaringizga tezda javob topishingiz mumkin.

p: Paragraf yaratadi. Matnni paragraflarga ajratish uchun ishlatiladi.
pre: Oldindan belgilangan formatlashni qo'llaydi. Matn qanday yozilgan bo'lsa, shunday tarzda (masalan, bo'sh joy va qator o'zgarishlari bilan) ko'rsatiladi.
b: Matnni qalin qilib ko'rsatadi.
strong: Matnni kuchli urg'u bilan ko'rsatadi (qalin holatda). Ekran o'quvchilar uchun ham urg'u beradi.
u: Matnni ostiga chiziq qo'yadi.
ins: Matn qo'shilganligini ko'rsatadi, odatda ostiga chiziq bilan ko'rsatiladi.
i: Matnni kursiv (italik) usulda ko'rsatadi.
em: Matnga urg'u beradi va odatda kursiv bilan ko'rsatiladi. Ekran o'quvchilar uchun urg'u bergan hisoblanadi.
strike: Matnni o'chirilgan (chizib tashlangan) qilib ko'rsatadi. Bu eski va tavsiya qilinmaydi.
del: O'chirilgan matnni ko'rsatadi (chizib tashlash bilan).
sup: Yuqori indeks yaratadi (matnni yuqoriga ko'taradi, masalan, kvadrat yoki kub ko'rsatishda).
sub: Pastki indeks yaratadi (matnni pastga tushiradi, masalan, kimyoviy formulalarda).
marquee: Matnni harakatlantiradi (ko'chiradi). Bu eski va zamonaviy brauzerlarda tavsiya qilinmaydi.
mark: Matnni belgilaydi (ko'pincha sariq rangda ajratib ko'rsatiladi).
br: Yangi qatorga o'tish imkonini beradi, matnni yangi qatorga tashlaydi.

Pythonni bilib qanday dasturchi boʻlish mumkilgi sunʼiy intellekt ham yaratish mumkin chatgpt ham python da yaratilgan

Gemini sunʼiy intellekt DAN daxshatli javob

Azimjon Pulatov Google da dasturchi boʻlib ishlaydi
Bu darajagacha chiqqungacha nimalar qilgani haqida
10 yil.

2014: Westminster litsey imtihonidan yiqildim
2016: IELTSdan 6.0 bal oldim (speaking: 5.5)
2017: Inha universitetiga 4-o'rinda kirdim
2018: Universitetdan ketdim - qimmatlik qildi
2018: Ta'limga oid startup - tajriba yetmadi
2018: Ish topdim (workly) - 3 oyda haydaldim
2019: Varshavaga o'qishga kirdim - viza kechikdi
2020: Universitetdan 2-marta ketdim, pandemiya
2021: Yandex, Bloomberg - suhbatdan yiqildim
2022: Facebook (Meta) da amaliyot o'tadim
2023: Amazonda 1 yildan so'ng, ishdan ketdim
2024: 9-5 Googleda ishlab, 5-9gacha 42.uz da
2025: 42.uz da 10,000 kishi tahsil olyapti

Pythonni bilib qanday dasturchi boʻlish mumkin degan savolga javoblar

Kompaniyada ishlash qanaqa degan savolga javob😅

Menda shunaqa boʻlib qolyapti 😁

Dasturlash tillari asri👨🏻‍💻

🦅 Svift (10 yosh) (2014)
🔷 TypeScript (11 yosh) (2012)
🚀 Kotlin (12 yosh) (2011)
🎯 Dart (13 yosh (2011)
🦀 Rust (13 yosh) (2010)
🐹 Go (14 yosh) (2009)
🎸 C# (23 yosh) (2000)
💎 Ruby (28 yosh) (1995)
☕️ Java (28 yosh) (1995)
🌐 JavaScript (28 yosh) (1995)
🐘 PHP (29 yosh) (1994)
🐍 Python (33 yosh) (1991)
🐪 Perl (36 yosh) (1987)
🚀 C++ (38 yosh) (1985)
📱 Objective-C (39 yosh) (1984)
🔍 Prolog (51 yosh) (1972)
🗣 Smalltalk (51 yosh) (1972)
🖥 C (51 yosh) (1972)
📝 Paskal (53 yosh) (1970)
🎓 BASIC (59 yosh) (1964)
💼 COBOL (64 yosh) (1959)
🤖 Lisp (65 yosh) (1958)
📜 Fortran (66 yosh) (1957)

Python uchun "eng yaxshi framework" degan tushuncha loyiha turi va maqsadlariga qarab farq qiladi. Quyida turli maqsadlar uchun eng mashhur va qulay frameworklar keltirilgan:

1. Veb-dasturlash

Django:

To‘liq veb-framework, "batteries included" falsafasida ishlaydi. Loyihangiz uchun tayyor komponentlar ko‘p.

Ishlab chiqish tezligi yuqori, katta loyihalar uchun juda mos.

Ma’lumotlar bazasi bilan ishlash uchun kuchli ORM tizimiga ega.

Ideal: E-commerce, korporativ veb-saytlar.


Flask:

Minimalistik va moslashuvchan framework.

Kichik loyihalar yoki o'zingiz uchun maxsus tuzilmalar yaratishda ideal.

Microservices va RESTful API uchun juda mos.


FastAPI:

Juda tezkor (asynchronous support).

RESTful API yaratishda ajoyib.

Avtomatik dokumentatsiya (Swagger UI) va pydantic yordamida ma'lumotlarni validatsiya qilish oson.



2. Ma’lumotlar tahlili va ilmiy hisoblash

Jupyter Notebook:

Ma’lumotlar tahlili va vizualizatsiyasi uchun juda mos.

Ilmiy loyihalar va tadqiqotlar uchun ishlatiladi.


Pandas va NumPy bilan birgalikda ishlatiladigan frameworklar:

Masalan, Dash yoki Streamlit ma’lumotlar tahliliga mo‘ljallangan interaktiv veb-ilovalar yaratishga yordam beradi.



3. Sun’iy intellekt va mashinaviy o‘qitish

TensorFlow va PyTorch:

Neyron tarmoqlar va mashinaviy o‘qitish uchun eng yaxshi tanlov.

PyTorch tadqiqot va prototiplash uchun mos, TensorFlow esa ishlab chiqarishga ko‘proq yo‘naltirilgan.


Scikit-learn:

Klassik mashinaviy o‘qitish algoritmlari uchun qulay.



4. DevOps va avtomatlashtirish

Ansible yoki Fabric:

Serverlarni boshqarish va avtomatlashtirish uchun ishlatiladi.



5. O‘yin dasturlash

Pygame:

Kichik va o‘rganishga oson o‘yinlar yaratish uchun mos

❓Data Science kursini boshlashga chuqur matematika va statistikani bilish kerakmi? -bu savol ko'plab beginnerlarni o‘ylantiradi. Mening javobim quyidagicha:

🔹 Boshlang‘ich bosqichda:
Yo‘q, chuqur matematik va statistik bilimlar shart emas. Asosiysi, Python, maktabda o'tilgan statistika yoki matematika va ma’lumotlar bilan ishlash ko‘nikmalari yetadi deb o'ylayman.

🔹 Keyingi bosqichlarda:
Machine Learning va Deep Learningga o‘tganda matematika va statistika asoslari zarur bo‘ladi.

Masalan:
◾ Lineer algebra: Modellarni tushunish uchun.
◾ Statistika va ehtimollar nazariyasi: Ma’lumotlarni tahlil qilish uchun.
◾ Calculus: Optimizatsiya jarayonlarini tushunishda yordam beradi.

Agar Linux yo‘q bo‘lib qolsa, zamonaviy texnologiya dunyosiga juda katta ta’sir qiladi, chunki Linux nafaqat operatsion tizim, balki butun IT infratuzilmasining yuragi hisoblanadi. Mana nima sodir bo‘lishi mumkin:

1. Serverlar va internet infratuzilmasiga ta’siri

Dunyodagi aksariyat serverlar Linuxda ishlaydi (Google, Facebook, Amazon kabi kompaniyalar). Agar Linux yo‘qolsa, butun internet infratuzilmasi izdan chiqishi mumkin.

Boshqa operatsion tizimlarga o‘tish jarayoni qimmat va vaqt talab qiladigan jarayon bo‘ladi.


2. Mobil qurilmalar

Android — Linux yadrosiga asoslangan. Linux yo‘q bo‘lsa, Android ham ishlamaydi va milliardlab mobil qurilmalar uchun muammo yuzaga keladi.


3. Superkompyuterlar

Dunyodagi superkompyuterlarning 90% dan ko‘prog‘i Linuxda ishlaydi. Ilmiy tadqiqotlar va sun’iy intellekt hisoblashlari to‘xtab qolishi mumkin.


4. IoT qurilmalari

Smart texnologiyalar (aqlli soatlar, uylar, kameralar) ko‘pincha Linux yoki Unix asosidagi tizimlardan foydalanadi. Ushbu qurilmalarning ishlashi katta xavf ostida bo‘ladi.


5. Dasturchilar va Open Source

Linux ochiq manba (open-source) loyihalarning markazidir. Uning yo‘q bo‘lishi boshqa ochiq manba loyihalariga ham ta’sir qiladi.

IT sohasidagi erkinlik cheklanib, ko‘plab loyihalar yopiq tizimlarga bog‘lanib qoladi.


6. Muqobil tizimlarga talab oshadi

Windows va macOS kabi yopiq tizimlarga o‘tish zarur bo‘ladi, bu esa kompaniyalar va foydalanuvchilar uchun xarajatlarni oshiradi.

OpenBSD, FreeBSD kabi Unix-alternativlarga talab oshishi mumkin.


Yakuniy fikr:

Linuxning yo‘qolishi texnologiya dunyosida ulkan muammolar va inqirozlar keltirib chiqaradi. Ammo IT dunyosi moslashuvchan bo‘lgani uchun uzoq vaqt davomida Linux o‘rnini to‘ldirish uchun yangi tizimlar paydo bo‘lishi aniq.