Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu: Tài Nguyên, Thư Viện Và Các Bước Cơ Bản

Kiến thức Python có thể làm cho bạn trở thành ứng cử viên giá trị cho nhiều việc làm khoa học dữ liệu. Nếu bạn dự định học Python cho khoa học dữ liệu, bài viết này dành cho bạn. Nó sẽ giới thiệu cho bạn các trường hợp dùng phổ biến của Python cho khoa học dữ liệu, các bước cần thực hiện để thành thạo ngôn ngữ này và tài nguyên bạn cần trong hành trình. Hãy bắt đầu.

Python Là Gì?

Python là ngôn ngữ lập trình chung (general-purpose). Nó được thông dịch (interpreted), hướng đối tượng (object-oriented) và động (dynamic). Một tính năng làm nó hấp dẫn cho lập trình viên cho phát triển ứng dụng nhanh (rapid application development) là cấu trúc dữ liệu tích hợp bậc cao (high-level built-in data structure).

Nhờ tính linh hoạt, Python có thể dùng với mọi loại dữ liệu, code và thậm chí tính toán toán học. Điều này trái ngược với Java, chỉ dùng cho phát triển web. Cú pháp Python trực tiếp và dễ đọc, đó là lý do cả nhà khoa học dữ liệu mới và chuyên gia đều thấy dễ học và dùng.

Python Dùng Cho Gì Trong Khoa Học Dữ Liệu?

Python được nhà khoa học dữ liệu dùng cho làm sạch dữ liệu (data cleaning), thao tác dữ liệu (manipulation) và trực quan hóa (visualization), cũng như xây dựng mô hình thống kê và dự báo (predictive models). Thư viện tích hợp sẵn của nó làm cho việc thực hiện phân tích dữ liệu thống kê dễ dàng hơn mà không cần code. Thư viện như Matplotlib, Pandas và NumPy làm cho làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu dễ dàng và hiệu quả hơn.

Một trong những lợi ích chính dùng Python cho khoa học dữ liệu là bản chất mã nguồn mở (open-source), làm cho nó truy cập miễn phí cho mọi người. Python khá phổ biến בקרב nhà khoa học dữ liệu và được hỗ trợ bởi cộng đồng trực tuyến mạnh mẽ của lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu.

Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu Mất Bao Lâu?

Sẽ mất trung bình từ một tuần đến ba tháng cho người mới học cơ bản Python cho khoa học dữ liệu. Vì Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng với cú pháp viết bằng tiếng Anh, đường cong học tập ngắn hơn so với ngôn ngữ khác.

Có nhiều tài nguyên trực tuyến miễn phí để bạn học Python. Bạn cũng có thể đăng ký coding bootcamp trực tuyến cho quá trình học có cấu trúc (structured) kéo dài từ vài tuần đến vài tháng, tùy nhu cầu và thời gian của bạn.

Tại Sao Nên Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu?

Nếu bạn muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể muốn quy trình làm việc trơn tru (smooth workflow) và cộng tác với nhà khoa học dữ liệu khác. Do đó, bạn cần ngôn ngữ lập trình đủ đơn giản để học và đủ tinh vi để xử lý phân tích dữ liệu phức tạp và xây dựng thuật toán machine learning. Dưới đây là một số lý do bạn nên học Python cho khoa học dữ liệu.

Nó Dễ Học

Đường cong học tập của Python nông (shallow), chủ yếu nhờ sự đơn giản. Có nhà khoa học dữ liệu thiếu nền tảng khoa học máy tính và không có tiếp xúc lập trình trước đó. Vì cú pháp Python dễ hiểu và nhanh học, nó là ngôn ngữ lựa chọn cho hầu hết nhà khoa học dữ liệu mới, cũng như nhiều người có kinh nghiệm.

Có Tài Nguyên Trực Tuyến Miễn Phí

Có nhiều tài nguyên trực tuyến miễn phí để bạn học Python. Có cộng đồng khoa học dữ liệu đang tăng trưởng cung cấp tài nguyên học trực tuyến miễn phí. Cũng có nhiều diễn đàn hoạt động nơi bạn có thể trả lời tất cả câu hỏi của mình.

Được Nhiều Nhà Tuyển Dụng Yêu Cầu

Hầu hết việc làm khoa học dữ liệu hiện nay liệt kê kỹ năng Python là yêu cầu hàng đầu. Thực tế, Jeff Hale, giảng viên khoa học dữ liệu tại General Assembly, đã phân tích kỹ năng kỹ thuật được săn đón nhất cho việc làm khoa học dữ liệu trên các trang đăng tuyển top, và kết quả cho thấy 75% việc làm khoa học dữ liệu yêu cầu kỹ năng lập trình Python.

Làm Sao Để Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu?

Có một số cách bạn có thể bắt đầu học Python cho khoa học dữ liệu. Lựa chọn đúng cho bạn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu và thời gian. Dưới đây là một số cách phổ biến nhất học Python cho khoa học dữ liệu.

Coding Bootcamp

Coding bootcamp cung cấp chương trình đắm chìm (immersive) có cấu trúc kéo dài từ vài tuần đến vài tháng. Trong chương trình bootcamp, bạn sẽ làm nhiều dự án thực tế và tích lũy kinh nghiệm thực hành (hands-on). Nhiều nhà cung cấp bootcamp thậm chí cung cấp đào tạo một-một (one-on-one coaching) để đưa kỹ năng lập trình của bạn lên tốc độ. Coding bootcamp cho khoa học dữ liệu khá phổ biến cho người tìm việc khoa học dữ liệu.

Khóa Học Trực Tuyến

Có một số nền tảng trực tuyến nơi bạn có thể tham gia khóa học đào tạo lập trình Python. Chúng sẽ giới thiệu cho bạn cơ bản Python, cũng như khái niệm và thực hành nâng cao. Tuy nhiên, không giống bootcamp, hầu hết các khóa này không có cấu trúc và tự học (self-paced), nên bạn có thể không có quyền truy cập giảng viên hoặc cộng đồng đồng nghiệp hỗ trợ bạn.

Sách

Python xếp hạng cao trong các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Bạn có thể tìm một vài sách về cách học Python ở cả cửa hàng sách truyền thống và trực tuyến. Lựa chọn này lý tưởng cho sinh viên thích tự kiểm soát nhịp độ học và thoải mái tự cấu trúc quá trình học.

Các Thư Viện Python Hàng Đầu Cho Khoa Học Dữ Liệu

Thư viện Python là tập hợp hàm loại bỏ nhu cầu viết code từ đầu. Dù bạn cần giúp trực quan hóa, làm sạch, thao tác dữ liệu, thậm chí xây dựng mô hình thống kê, có nhiều thư viện trang bị tài nguyên thực hiện tác vụ này dễ dàng. Dưới đây là một số thư viện phổ biến nhất dùng trong khoa học dữ liệu.

• Pandas. Thư viện Pandas dùng cho làm sạch và thao tác dữ liệu cũng như phân tích thống kê. Đây là một trong những thư viện phổ biến nhất trong hệ sinh thái Python.
• Matplotlib. Matplotlib là thư viện trực quan hóa dữ liệu dùng tạo biểu đồ và đồ thị. Có thể dùng tạo scatterplots, box plots, biểu đồ cột (bar charts) và biểu đồ đường (line graphs).
• NumPy. NumPy, hay Numerical Python, dùng làm việc trên bộ đệm dữ liệu dày đặc (dense data buffers). Chúng dùng cho tính toán khoa học và phép toán toán học trên mảng và ma trận đa chiều.
• Statsmodels. Module Python này cung cấp lớp và hàm ước lượng các mô hình thống kê khác nhau, và thực hiện kiểm định thống kê như hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính, mô hình tuyến tính tổng quát, chuỗi thời gian (times series) và khám phá dữ liệu.
• Scipy. Thư viện mã nguồn mở trong Python dùng cho tính toán khoa học và kỹ thuật. Chứa module tối ưu hóa, tích phân, đại số tuyến tính, xử lý tín hiệu và hình ảnh, nội suy (interpolation) và hàm đặc biệt.

Có nhiều thư viện Python khác dùng cho tác vụ phân tích dữ liệu phổ biến. Thực tế, có hàng nghìn thư viện, nhiều trong số đó mã nguồn mở.

Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu: Hướng Dẫn Bước Đi Bước

Python được dùng để truy xuất, làm sạch, trực quan hóa và xây dựng mô hình bởi nhà khoa học dữ liệu, không phải phát triển ứng dụng. Do đó, trọng tâm của bạn nên là cách dùng thư viện và module liên quan đến tác vụ của bạn. Phần còn lại sẽ đưa ra hướng dẫn từng bước học Python cho khoa học dữ liệu.

Bước 1 – Cài Đặt Python

Bước đầu trong hành trình học là cài đặt phần mềm Python trực tiếp trên máy tính. Điều này cho phép bạn học bằng cách làm (learning by doing) và cung cấp môi trường để thử thách kỹ năng mới khi bạn đạt được chúng. Vì Python mã nguồn mở, bạn có thể truy cập trực tiếp trang web của họ và tải phiên bản đúng cho hệ điều hành.

Bước 2 – Cấu Hình Môi Trường Lập Trình

Môi trường lập trình kết hợp cả trình soạn thảo văn bản (text editor) và triển khai runtime Python. Dòng code được viết trong text editor trong khi triển khai runtime cung cấp phương thức thực thi code. Bạn có thể dùng notepad làm text editor hoặc môi trường phát triển tích hợp (IDE) tinh vi hơn với bộ chạy test tích hợp (integrated test runner), trình kiểm tra cú pháp (syntax checker) và tô màu code (code highlighter).

Có nhiều IDE bạn có thể cài đặt, nhưng phổ biến nhất là PyCharm. PyCharm là IDE mã nguồn mở và miễn phí. Khi đã tải PyCharm, làm theo hướng dẫn cài đặt. Nó tương thích với tất cả hệ điều hành chính.

Bước 3 – Học Cơ Bản Python

Bước tiếp theo là làm quen với khái niệm và lệnh cơ bản Python. Bạn sẽ cần học về các hàm cơ bản và cấu trúc dữ liệu khác nhau như tuple, set, string, list và dictionary, cũng như các thư viện khác nhau.

Bước 4 – Học Dùng Thư Viện Cơ Bản Cho Thao Tác Dữ Liệu

Pandas và NumPy là thư viện phổ biến nhất cho phân tích dữ liệu khám phá (exploratory data analysis). Tốt hơn nên bắt đầu với NumPy, vì Pandas là phần mở rộng của NumPy. Numpy cho phép bạn làm việc trên mảng đa chiều được tối ưu hóa cao, đây là cấu trúc dữ liệu cơ bản cho hầu hết thuật toán machine learning.

Tiếp theo, học Pandas. Điều này hữu ích vì hầu hết nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian thực hiện data munging hoặc data wrangling, đây là bước đầu và quan trọng nhất trong phân tích dữ liệu.

Bước 5 – Chuyển Sang Khái Niệm Nâng Cao

Khi đã bao phủ cơ bản và có môi trường Python hoạt động, bạn có thể chuyển sang khái niệm nâng cao sẽ hữu ích trên hành trình chuyên nghiệp khoa học dữ liệu.

Hãy chắc chắn học về khái niệm chính như câu lệnh điều kiện (conditional statements), trực quan hóa dữ liệu (data visualization), thao tác thống kê (statistical operations), machine learning và làm việc với cơ sở dữ liệu. Hãy củng cố kiến thức bằng bài tập thực tế cũng như học lý thuyết, vì điều này sẽ给你 sự tự tin và giúp tạo ra các phần bạn sau có thể thêm vào portfolio.

Bắt Đầu Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu Hôm Nay

Python dễ học, và bạn có thể nắm cơ bản trong vài giờ. Nó là ngôn ngữ đơn giản và phổ biến, nên có nhiều tài nguyên trực tuyến giúp bạn bắt đầu nhanh trong thời gian ngắn.

Hãy nhớ coding bootcamp là cách tuyệt vời học Python cho vị trí việc làm khoa học dữ liệu. Chương trình bootcamp cung cấp kỹ năng được săn đón cũng như môi trường hỗ trợ được thiết kế giúp bạn thành công trong thị trường việc làm.

Học Python Cho Khoa Học Dữ Liệu - Câu Hỏi Thường Gặp

Tốt nhất là có hiểu sâu về kiểu dữ liệu tích hợp sẵn như dictionary, list, set và tuple. Ngoài ra, để xin việc mơ ước nhà phân tích dữ liệu, bạn nên có kinh nghiệm lập trình với Pandas data frames và NumPy arrays.

Mặc dù không phải lúc nào cũng là yêu cầu thiết yếu, sự nghiệp khoa học dữ liệu chung đòi hỏi ít nhất một chút kiến thức cơ bản Python. Học Python chắc chắn给你 lợi thế khi ứng tuyển việc khoa học dữ liệu, đặc biệt trong các lĩnh vực con như machine learning, unsupervised learning, mạng nơ-ron (neural networks) và deep learning.

Tùy con đường học bạn chọn, có thể mất từ vài tuần đến một năm để học cơ bản Python. Bootcamp là lựa chọn thay thế tuyệt vời nắm nhanh và hiệu quả kỹ năng Python thiết yếu. Chương trình bootcamp dựa trên học tập thực hành (hands-on) và tập trung giúp sinh viên获取 kinh nghiệm thực tế cần thiết để gia nhập lực lượng lao động.

Có kỹ năng Python chắc chắn给你 lợi thế khi ứng tuyển việc khoa học dữ liệu. Nhà tuyển dụng tiềm năng thường ưu tiên ứng cử viên có kỹ năng lập trình, và xu hướng này có thể tiếp tục trong tương lai.