Hoe Python is ontstaan
Eind jaren '80 werkte de Nederlandse programmeur Guido van Rossum bij een onderzoekscentrum in Amsterdam. Hij had genoeg van ingewikkelde programmeertalen, die destijds veel gebruikt werden. Hij wilde iets maken dat makkelijker te lezen en te schrijven was, zonder alle poespas van andere talen. Tijdens een vakantie in 1989 begon hij met een nieuw project, en in 1991 werd de eerste versie van Python officieel uitgebracht.
De naam Python komt overigens van Monty Python's Flying Circus, een Britse komedieshow waar Guido fan van was. Het heeft dus niks te maken met de slang (al wordt die wel vaak als logo gebruikt).
Waarom is Python zo populair?
Er zijn talloze programmeertalen, dus waarom is Python de afgelopen jaren zo ontzettend populair geworden? Hieronder heb ik een aantal redenen voor je op een rijtje gezet:
1. Simpel en leesbaar
Python lijkt bijna op gewone (Engelse) zinnen. Geen ingewikkelde haakjes en dollartekens zoals in andere talen.
print("Hallo, wereld!")
Dat is alles wat je nodig hebt om iets op het scherm te laten zien. In sommige andere talen zou je veel meer code nodig hebben! Uiteraard hangt de leesbaarheid ook af van de programmeur, maar de programeertaal zelf maakt het makkelijk.
2. Breed toepasbaar
Python wordt overal gebruikt: van webontwikkeling en data-analyse tot kunstmatige intelligentie en machine learning. Of je nu een simpele website of software wil maken, of iets wil automatiseren of analyseren, Python kan het.
3. Grote Community
Omdat zoveel mensen Python gebruiken, is er altijd hulp te vinden. Of je nu vastzit met een foutmelding of op zoek bent naar een handige bibliotheek, er is altijd wel iemand die hetzelfde probleem heeft gehad en een oplossing heeft gedeeld. Bovendien kunnen daardoor ook de meeste GenAI tools goed overweg met Python en zijn modules/packages.
4. Grote hoeveelheid modules
Python heeft een gigantische verzameling kant-en-klare modules die je kunt gebruiken. Wil je data analyseren? Gebruik pandas. Wil je grafieken maken? Gebruik matplotlib. Wil je kunstmatige intelligentie implementeren? Gebruik TensorFlow. Je hoeft het wiel niet opnieuw uit te vinden en van deze populaire modules is ook een hoop documentatie te vinden.
Beginnen met Python?
Het mooie is: je kunt vandaag nog beginnen. Installeer Python (gratis te downloaden van python.org), open een teksteditor of een programmeeromgeving zoals Jupyter Notebook, en begin met coderen. Er zijn talloze gratis cursussen en tutorials online.
Python voor Audit Analytics
Ook in de wereld van audit analytics biedt Python enorme voordelen. Met krachtige bibliotheken zoals pandas en numpy kun je grote datasets analyseren, patronen ontdekken en anomalieën opsporen die anders verborgen zouden blijven. Daarnaast zijn matplotlib en seaborn handige tools om data visueel inzichtelijk te maken. En met statsmodels en scipy kun je statistische analyses uitvoeren om trends en afwijkingen beter te begrijpen. Python maakt het mogelijk om complexe analyses snel en reproduceerbaar uit te voeren, wat een enorme meerwaarde biedt in de audit.
Conclusie
Python is geen hype. Het is een krachtige, flexibele en toch eenvoudige programmeertaal die bijzonder nuttig is binnen audit analytics en dat de komende jaren zal blijven. Met Python kun je grote hoeveelheden data efficiënt verwerken, analyseren en visualiseren. Dus als je werkt in de audit en je data-analyse een grotere rol wil laten spelen in je werk, dan is Python een uitstekende keuze om te beginnen!
