Trong những năm gần đây, Python đã nhanh chóng trở thành ngôn ngữ lập trình ưa chuộng trong cộng đồng Data Science, không chỉ bởi tính dễ học, dễ sử dụng mà còn bởi khả năng mạnh mẽ trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Với một thư viện phong phú bao gồm NumPy, Pandas, Matplotlib, và Scikit-learn, Python cung cấp một nền tảng vững chắc cho việc khám phá dữ liệu, trực quan hóa và xây dựng các mô hình học máy. Ngoài ra, Python còn được cộng đồng học thuật và ngành công nghiệp đón nhận nhờ khả năng tích hợp linh hoạt với các công cụ và ngôn ngữ lập trình khác, mở rộng khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của Data Science.
Bài viết này được thiết kế nhằm cung cấp một hướng dẫn toàn diện cho những người mới bắt đầu học Python trong lĩnh vực Data Science. Từ việc cài đặt cơ bản, các bước đầu tiên với ngôn ngữ lập trình Python, cho đến việc sử dụng nó để thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình học máy. Ngoài ra, chúng tôi cũng sẽ chia sẻ các nguồn tài nguyên, khóa học, và cộng đồng trực tuyến hữu ích để bạn có thể tự học và phát triển kỹ năng của mình một cách hiệu quả. Qua đó, bài viết không chỉ là bước đệm vững chắc cho người mới bắt đầu mà còn là nguồn thông tin bổ ích cho những ai muốn nâng cao kiến thức và kỹ năng trong lĩnh vực Data Science sử dụng Python.
Tại sao Python thay vì R cho Data Science?
Khi nói đến lựa chọn giữa Python và R cho Data Science, có nhiều yếu tố cần được xem xét. Python được biết đến với tính đa năng và khả năng tích hợp mạnh mẽ, làm cho nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu. Một trong những lý do chính khiến Python nổi bật là sự phong phú của các thư viện Data Science và phân tích dữ liệu. Các thư viện như Pandas, StatsModels, NumPy, SciPy và Scikit-Learn cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để xử lý, phân tích, và mô hình hóa dữ liệu. Hơn nữa, với khoảng 72.000 gói có sẵn trong Chỉ số gói Python (PyPI) và số lượng này vẫn không ngừng phát triển, Python không chỉ đảm bảo sự đa dạng trong công cụ mà còn hứa hẹn sự cải tiến và cập nhật liên tục.
Tuy nhiên, điều quan trọng không chỉ là lựa chọn công cụ, mà còn là hiểu rõ sự khác biệt giữa Python và R. Mỗi ngôn ngữ đều có ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại tác vụ và môi trường làm việc khác nhau. R thường được ưa chuộng trong các nghiên cứu thống kê và phân tích dữ liệu chuyên sâu, trong khi Python thường được sử dụng trong các ứng dụng phân tích dữ liệu tổng hợp và phát triển ứng dụng.
Vì vậy, trước khi chúng ta bắt đầu chủ đề của mình, tôi khuyên bạn nên tìm hiểu sơ lược về Data Science là gì. Data Science không chỉ là việc phân tích dữ liệu, nó bao gồm việc thu thập, xử lý, phân tích, và trình bày dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích và tạo ra kiến thức. Hiểu rõ về Data Science sẽ giúp bạn nhận ra tại sao Python lại trở thành một công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực này, cũng như giúp bạn quyết định liệu Python có phải là lựa chọn đúng đắn cho mục tiêu học tập và sự nghiệp của bạn hay không.
Data science thu hút người mới bắt đầu theo đuổi Python. Làm sao?
Python hiện nay không chỉ là một ngôn ngữ lập trình thông dụng, mà còn trở thành công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực Data Science, thu hút nhiều người mới bắt đầu học lập trình. Lý do chính khiến Python được yêu thích rộng rãi trong cộng đồng Data Science là do sự linh hoạt và phong phú của các thư viện chuyên ngành mà nó cung cấp. Đối với những người có nền tảng kỹ thuật hoặc khoa học, việc sử dụng Python có thể ban đầu gặp chút khó khăn, nhưng khi bắt đầu làm quen, họ sẽ nhanh chóng nhận ra sức mạnh và sự hiệu quả mà Python mang lại trong việc phân tích dữ liệu.
Ban đầu, Python không được thiết kế riêng cho Data Science khi nó ra đời vào cuối những năm 1980. Tuy nhiên, qua thời gian, nhờ sự phát triển của các thư viện và công cụ, Python đã trở thành một phần không thể thiếu trong mọi khía cạnh của máy tính khoa học. Điều này cũng đồng nghĩa với việc Python ngày càng trở nên quan trọng đối với các nhà Data Science.
Tính đơn giản và dễ đọc của Python khiến ngôn ngữ này trở nên dễ tiếp cận đối với người mới. Với số lượng lớn các thư viện phân tích và chuyên dụng có sẵn để tải xuống miễn phí, các nhà Data Science từ mọi lĩnh vực có thể tìm thấy các công cụ phù hợp với nhu cầu của họ. Đặc biệt, Python không chỉ giới hạn ở phân tích thống kê, mà còn mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác. Nhiều tổ chức và doanh nghiệp đã nhận ra lợi ích của việc sử dụng Python và đã đầu tư vào việc mở rộng và tiêu chuẩn hóa nó cho các nhu cầu phân tích dữ liệu của họ.
Nói tóm lại, Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình đa năng, mà còn trở thành ngôn ngữ chủ đạo trong thế giới Data Science. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm trong lĩnh vực khác, việc học Python sẽ mở ra cánh cửa mới cho sự nghiệp và phát triển chuyên môn của bạn trong lĩnh vực Data Science. Đây chính là lúc bạn nên bắt đầu học Python, để không bỏ lỡ cơ hội trong thế giới dữ liệu đang không ngừng phát triển này.
Thư viện Python cần thiết cho các nhà Data science
Python Pandas
Giờ đây, người cha lớn của tất cả chúng là Python Pandas . Từ việc nhập dữ liệu từ bảng tính vào bộ xử lý để phân tích chuỗi thời gian, Pandas được sử dụng cho mọi thứ. Gấu trúc chuyển đổi khá nhiều dạng dữ liệu này sang dạng dữ liệu khác trên đầu ngón tay của bạn. Do đó, các khung dữ liệu mạnh mẽ của Pandas có thể thực hiện cả hai, thao tác dọn dẹp cơ bản và xử lý dữ liệu nâng cao.
“Một trong những lý do chúng tôi thích sử dụng Pandas là vì chúng tôi muốn ở trong hệ sinh thái Python,” Burc Arpat, một giám đốc kỹ thuật định lượng tại Facebook.
Đằng sau câu chuyện thành công về Data science của Python, một trong những thư viện sớm nhất là Numpy (Numerical Python), trên đó Pandas được xây dựng. Khả năng hiển thị các chức năng của NumPy được sử dụng trong Pandas để phân tích nâng cao. Để chuyên môn hóa hơn, người ta có thể sử dụng Scipy tương đương với Numpy về mặt khoa học, cung cấp các công cụ và kỹ thuật để phân tích dữ liệu khoa học.
NumPy
NumPy hỗ trợ tính toán số dễ dàng và hiệu quả. Bao gồm nhiều thư viện khác dựa trên nó mà được xây dựng phát triển. Đảm bảo học các mảng NumPy.
SciPy
SciPy mang lại cho bạn những công cụ cần thiết hỗ trợ cho việc tính toán khoa học và kỹ thuật. Các mô đun được tối ưu hóa tốt lẫn cả đại số tuyến tính và những chức năng đặc biệt đi kèm , FFt hoặc những bộ giải ODE cũng như là các xử lý âm thanh và tín hiệu hoặc nhiều tác vụ khác liên quan.
Matplotlib
Python cũng cung cấp các thư viện trực quan hóa mạnh mẽ – Matplotlib . Nó có thể được sử dụng trong tất cả các loại bộ công cụ GUI như tập lệnh python, ứng dụng web cũng như shell, v.v. Với điều này, bạn có cơ hội sử dụng các loại ô khác nhau và làm việc với nhiều ô.
Scikit – Tìm hiểu & Pybrain
Scikit – Learn & Pybrain, một trong những điểm hấp dẫn của python, nơi bạn triển khai học máy. Với sự hỗ trợ của các công cụ đơn giản và hiệu quả trong thư viện này có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu. Các thuật toán khác nhau có mặt sau của chúng, chẳng hạn như – hồi quy logistic, chuỗi thời gian, v.v.
Xem thêm Data Warehouse những kiến thức cơ bản
TensorFlow
TensorFlow là công cụ phổ biến nhất cho Học máy bằng Python. Nó được phát triển đặc biệt để thực hiện các hoạt động học sâu. Cấu trúc dữ liệu cơ bản của hệ sinh thái TensorFlow là các tenxơ. Trên thực tế, tên của TensorFlow bắt nguồn từ những tensor này. TensorFlow liên tục phát triển nhờ cộng đồng mã nguồn mở, những người đã biến nó trở thành bộ công cụ tiên phong cho các hoạt động học máy. Nó cung cấp hỗ trợ cho CPU, GPU cũng như TPU. Do đó, nó cung cấp tốc độ thực thi tốc độ cực nhanh cho các thuật toán học máy khác nhau.
TensorFlow có nhiều ứng dụng . Điều này chủ yếu là do khả năng xử lý cao của nó. Nó được sử dụng để phát triển sản phẩm nhận dạng giọng nói, hệ thống khuyến nghị, Mạng đối thủ chung, v.v. TensorFlow về cơ bản là công cụ tiêu chuẩn hóa để thực hiện các hoạt động Học sâu.
Seaborn
Chào mừng thư viện quan trọng tiếp theo của Python cho Data science – Seaborn! Vì vậy, bất cứ khi nào và bất cứ khi nào bạn sử dụng Python cho Data science, điều đầu tiên sẽ nhấp vào và nên nhấp sẽ là sử dụng matplotlib (cho hình ảnh hóa 2D) & seaborn. Chúng có nhiều giao diện và phong cách cấp cao theo mặc định để vẽ đồ họa thống kê.
Python là một lựa chọn ngôn ngữ hiển nhiên cho Data science . Các thư viện nêu trên và các thư viện chuyên biệt khác hỗ trợ mọi thứ trong python, từ học máy đến mạng nơ-ron cho đến xử lý dữ liệu. Do đó, tính linh hoạt này đã trở thành lợi ích chính của việc chọn python ở mọi bước của con đường hướng tới Data science.
