Bir mühendis olarak Python öğrenmek çalışma hayatımda ne işe yarar?

İstatistik / Veri analizi

Özellikle kalite kontrol alanında istatistik çok kullanılmaktadır.

İstatistik işlemlerinde SPSS ve R ile kıyaslayabiliriz.

R dilinin avantajı istatistiğe odaklı bir topluluğunun olması ve aslında kafanızı daha az karıştırarak ilerleyebilmeniz. Dilin syntax’ı ise daha zor ve örnekler görece daha az. Yeni başlayanlar için uygun bir dil olduğunu söyleyemem. Ancak istatistik odaklı çalışacaksanız R’yi öğrenmek daha faydalı olabilir.

Python yazılıma yeni başlayanlar için de tavsiye edebileceğim bir dil. Bir çok kaynak var.

Excel ile yapılan her şey

Günlük yaptığınız veri işlemlerinin hepsini Excel yerine Python ile de yapabilirsiniz. Özellikle daha kompleks işlemler ise ve farklı dosyaları/verileri birleştirerek bir sonuç çıkarmanız gerekiyorsa güzel bir alternatif olarak düşünebilirsiniz.

Matlab ile karşılaştırma

Python’un open-source ve ücretsiz olması, ayrıca çok daha esnek ve yaygın olması sebebiyle size daha çok kapı açacağını düşünüyorum.

Bilimsel makaleler ve araştırma

Herhangi bir mühendislik dalında araştırmaların verileri işlenirken Python kullanılma ihtimali vardır. AR&GE yapıyorsanız ve makaleleri takip ediyorsanız, makaleleri anlamak ve benzer uygulamalar yapmak için Python’a ihtiyaç duyabilirsiniz.

Fikir vermesi açısından Google Scholar’da “textile engineering python” araması yaptığımızda: https://scholar.google.com/scholar?hl=tr&as_sdt=0%2C5&q=+textile+engineering+python&btnG=

Aşağıdaki makalelerde Python kullanıldığını görmekteyiz:

Geometrical modeling and performance analysis of textile composites using Python Scripted Software Platforms
Line balancing in textile production: A case study
Quanfima: An open source Python package for automated fiber analysis of biomaterials

Yazılım bilmenin genel faydaları

Mühendis olarak en azından yazılım ile neler yapılabildiği, bilgisayar için nelerin kolay nelerin zor olduğunu bilmek faydalıdır. Bu sizin yazılım sistemleri ile çalışırken, veya yazılımcılar ile çalışırken doğru yorumlar yapmanızı sağlar. Elle yapılan süreçlere veya verilere baktığınızda aklınıza yeni fikirler gelebilir!

Daha üst düzey ilgilenmek isterseniz, mühendis olarak prototip kodu yazıp, doğruluğunu kanıtladıktan sonra, yazılımcılara devredebilirsiniz. Burada sizin mühendislik uzmanlık alanınızdaki “domain” bilginizin yazılıma aktarılmasını sağlamak katma değerinizi artıracaktır.

Python dilinde hem prototip geliştirmeler yapılabilir, hem de bu prototipler “production-ready” koda dönüştürülebilir. “Production-ready”, örneğin 7/24 çalışacak ve şirkette başka sistemlerin ve kişilerin işlerini yaparken kullanmak zorunda olduğu, doğru ve performanslı çalışmasına ihtiyaç duyduğunuz yazılımlar.

Peki neden Python?

Python yazılım dilinin:

yazılıma yeni başlayanlara uygun olması
araştırma ve bilimde dünyada yaygın olması
açık kaynak, sürekli geliştirilen ve bağımsız olması (yazılımcılar bunun çok önemli olduğunu anlatacaklardır)
gerektiğinde yazılımcılar ile birlikte sürekli çalışacak, “production” yazılımlarına dönüştürülebilmesi

gibi özellikleri sebebiyle mühendis olarak tek bir yazılım dili öğrenmek isteyenler için en uygun dil olduğunu düşünüyorum.

Merak ediyorsanız Julia dilini de inceleyebilirsiniz. Gelecekte bilimde daha yaygın olabilir, ancak şu anda Python öğrenmenizi tavsiye ederim.