Đa số lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu ngày nay dùng Python. Ngôn ngữ phổ biến này không ngừng gây ngạc nhiên cho người dùng khi nói đến big data và công cụ phân tích. Nhiều nhà phân tích dữ liệu dùng tính năng nâng cao của Python để thực hiện phân tích thống kê và tạo mô hình học sâu (deep learning).
Ngôn ngữ phổ biến này dễ dàng tiếp cận cho bất kỳ ai muốn học. Trong hướng dẫn Python cho phân tích dữ liệu này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quá trình thành thạo ngôn ngữ này. Chúng tôi nói lý do hàng đầu học Python và chỉ cho bạn các lựa chọn học tập.
Python Là Gì?
Python là ngôn ngữ lập trình chung (general-purpose). Ngôn ngữ thông dịch (interpreted), hướng đối tượng (object-oriented) và động (dynamic) này được dùng bởi hàng triệu nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, giáo viên và cố vấn tài chính trên khắp thế giới. Cấu trúc dữ liệu tích hợp bậc cao của nó làm cho nó hấp dẫn khi nói đến phát triển ứng dụng nhanh (rapid application development).
Ngôn ngữ này tự hào cộng đồng lớn và hoạt động, cũng như nhiều tài nguyên và thư viện. Python làm cho việc sử dụng công nghệ mới nổi như machine learning và khoa học dữ liệu trên nền tảng lập trình dễ dàng hơn. Khi nói đến ứng dụng khoa học dữ liệu, dùng Python làm cho tác vụ dễ quản lý hơn.
Nhờ tính linh hoạt, chuyên gia có thể dùng Python với mọi loại dữ liệu và mọi loại tính toán toán học. Cú pháp Python trực tiếp, làm cho nó dễ học và dùng, dù bạn là người mới hay chuyên gia phân tích.
Python Dùng Cho Gì Trong Phân Tích Dữ Liệu?
Với vô số ứng dụng toán học, thống kê và khoa học, Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất giữa nhà khoa học dữ liệu. Trong phân tích dữ liệu, Python có thể dùng để xây dựng mô hình và truy xuất, làm sạch, trực quan hóa dữ liệu.
Hơn nữa, ngôn ngữ này tự hào nhiều thư viện tuyệt vời cho dự án khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. NumPy và Pandas, ví dụ, được dùng rộng rãi giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu.
Học Python Cho Phân Tích Dữ Liệu Mất Bao Lâu?
Không có sự đồng thuận rõ ràng về thời gian học Python cho phân tích dữ liệu. Hầu hết mọi người đồng ý mất hai đến sáu tháng học cơ bản ngôn ngữ này. Tuy nhiên, thành thạo một số thư viện phức tạp nhất có thể mất nhiều năm. Khi nói đến học Python cho phân tích dữ liệu cụ thể, bạn có thể giả định nó mất lâu hơn đáng kể so với học Python cho dùng chung.
Tại Sao Nên Học Python Cho Phân Tích Dữ Liệu?
Python được coi là một trong những ngôn ngữ then chốt cần học trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và có nhu cầu ngày càng tăng cho chuyên gia Python. Ngoài việc cho phép cải tiến nhanh chóng, Python có thể giao tiếp với thuật toán hiệu suất cao viết bằng Fortran hoặc C, làm cho nó hữu ích cho khai thác dữ liệu (data mining) và tính toán khoa học, trong các ứng dụng khác.
Dưới đây là năm lý do hàng đầu Python phổ biến giữa nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia machine learning và tại sao bạn nên học Python nếu muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Dễ Học
Đối với người mới, code có thể thấy đáng sợ. Python, tuy nhiên, là ngoại lệ. So với ngôn ngữ phức tạp hơn như C, C++ và Java, Python có cú pháp và từ vựng trực tiếp, nên nó tương đối dễ học.
Người không code có thể học Python miễn phí hoặc chi phí thấp. Nó dễ hiểu và có thể thêm vào kho công cụ lập trình của bạn khá nhanh. Tóm lại, Python cung cấp điểm vào dễ dàng vào khoa học dữ liệu.
Vô Số Công Cụ, Thư Viện Và Ứng Dụng
Trách nhiệm chính của nhà khoa học dữ liệu là phân tích dữ liệu, mà trong thực tế đến dưới nhiều dạng. Dữ liệu phải được làm sạch và biến đổi trước khi phân tích và mô hình hóa, và Python là công cụ tuyệt vời cho việc đó. Ngoài ra, chuyên gia Python dùng kỹ thuật data wrangling thao tác dữ liệu thô (raw data) để phù hợp cho phân tích.
Thư viện mã nguồn mở của Python cho phép nhà khoa học dữ liệu thực hiện các tác vụ này. Python có nhiều thư viện được cập nhật thường xuyên. NumPy, Pandas và Matplotlib là những thư viện tốt nhất cho phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Bạn có thể học NumPy và Pandas dễ dàng, miễn là bạn quen với việc áp dụng một số công thức toán học, chạy một số phương trình thống kê và làm sạch dữ liệu. Ví dụ, chỉ mất vài phút học cách import module Python. Nếu bạn thắc mắc module Python nào dùng cho công việc cụ thể, chỉ cần Google. Bạn sẽ tìm thấy thông tin cần thiết.
Cộng Đồng Lớn
Python rất phổ biến giữa nhà phân tích dữ liệu, nghĩa là bạn có cộng đồng hoạt động của mọi người để nhờ vả nếu bị mắc khi làm dự án. Với sự hỗ trợ cộng đồng này, bạn có thể thành thạo ngôn ngữ này và thư viện phức tạp nhất của nó.
Sự Phổ Biến Tăng Dần
Nếu bạn muốn vào phân tích dữ liệu, bạn sẽ không đi xa nếu không biết Python. Nhiều công ty dựa vào ngôn ngữ này xây dựng framework của họ. Ví dụ, Facebook và Netflix ngày càng dùng nó cho dự án phân tích dữ liệu. Ngoài ra, Google là người tạo ra TensorFlow, thư viện Python phổ biến dùng trong machine learning và trí tuệ nhân tạo.
An Toàn Việc Làm (Job Security)
Sự nghiệp trong Python ổn định hơn nhiều nghề công nghệ khác. Ngôn ngữ này đã tồn tại ba mươi năm và liên tục thích ứng phù hợp nhu cầu thị trường mới. Mục tiêu nghề nghiệp của bạn có thể thay đổi và thị trường việc làm có thể suy giảm, nhưng biết Python sẽ luôn là kỹ năng hữu ích làm cho bạn dễ thuê hơn.
Nếu bạn phát triển chuyên môn Python và áp dụng nó cho lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu. Theo US Bureau of Labor Statistics, triển vọng việc làm cho nhà phân tích dữ liệu là 25% từ 2020 đến 2030, nhanh hơn nhiều so với trung bình.
Làm Sao Để Học Python Cho Phân Tích Dữ Liệu?
Chuyên gia có thể học Python theo nhiều cách ngày nay. Dù bạn quan tâm học trực tuyến hay trực tiếp, nhà phân tích dữ liệu khát khao có nhiều lựa chọn học cơ bản ngôn ngữ này.
Coding Bootcamp
Coding bootcamp là chương trình ngắn nhưng tập trung (intensive) trang bị kỹ năng cần thiết xin việc trả lương cao trong ngành công nghệ. Chương trình bootcamp tập trung vào việc đạt được kỹ năng cần thiết gia nhập lực lượng lao động qua dự án thực tế (real-world projects).
Nhiều nhà tuyển dụng bắt đầu ưu tiên sinh viên tốt nghiệp bootcamp vì họ đến việc với nhiều kinh nghiệm thực tế. Hơn nữa, chương trình bootcamp có nhiều định dạng phù hợp nhu cầu mọi sinh viên. Bạn có thể tìm tùy chọn full-time, part-time, online, trực tiếp, tự học (self-paced) và có giảng viên dẫn dắt (instructor-led).
Thêm vào đó, coding bootcamp tự hào dịch vụ hỗ trợ nghề nghiệp mở rộng, như mentor (mentorship) và quyền truy cập mạng lưới tuyển dụng (hiring network), giúp sinh viên xin việc sớm nhất sau tốt nghiệp. Tóm lại, các bootcamp Python tốt nhất là lựa chọn lý tưởng để có đào tạo cần thiết cho sự nghiệp phát triển phần mềm, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Khóa Học Trực Tuyến
Nhờ sự phổ biến của Python, khóa học trực tuyến mọc lên như nấm để cung cấp giáo dục chất lượng cho hàng triệu người trên thế giới muốn học cơ bản hoặc đưa kỹ năng lập trình lên cấp độ mới. Khóa học trực tuyến có thể giúp bạn hiểu cơ bản về mô hình dự báo (predictive models), box plots, biến số (numeric variables) và nội dung số (digital content) của Python.
Khóa học Python trực tuyến làm cho việc học, phát triển và tiến bộ kỹ năng lập trình đơn giản và dễ dàng. Nhiều khóa cho phép bạn làm việc trên dự án cá nhân và nhóm thách thức nơi bạn áp dụng những gì học cho vấn đề phân tích dữ liệu thực tế.
Thêm vào đó, nhiều khóa đi kèm truy cập tài nguyên hữu ích như video hướng dẫn hoặc hướng dẫn từng bước hoàn thành tác vụ cụ thể. Nền tảng phổ biến cho khóa học liên quan Python: edX, Coursera, Udemy và Udacity.
Sách
Sách có thể là cách tuyệt vời học ngôn ngữ này. Một cuốn sách cho phép bạn học theo nhịp độ riêng và đi sâu bao nhiêu tùy thích vào chủ đề Python cụ thể. Có nhiều cuốn sách tuyệt vời có thể dạy bạn khía cạnh khác nhau của Python và ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
Các Thư Viện Python Hàng Đầu Cho Phân Tích Dữ Liệu
Có nhiều thư viện Python cho khoa học dữ liệu tích hợp sẵn trong Python, mà nhà phân tích dùng hàng ngày giải quyết vấn đề. Các thư viện này cung cấp truy cập không giới hạn thông tin hữu ích và đồng nghiệp trong khoa học dữ liệu.
Dưới đây, chúng tôi biên soạn top 4 thư viện Python cho khoa học dữ liệu:
- TensorFlow: Framework cho phép định nghĩa và chạy tính toán liên quan đến tensor, là đối tượng tính toán được định nghĩa một phần cuối cùng tạo ra giá trị.
- NumPy: Thư viện NumPy là gói chung (general-purpose) cung cấp đối tượng đa chiều gọi là mảng (arrays) và công cụ làm việc với chúng.
- SciPy: Vì nó mở rộng NumPy và cung cấp một số thủ tục hiệu quả, thân thiện cho tính toán khoa học, SciPy được dùng rộng rãi trong khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.
- Pandas: Thư viện Python này phổ biến cho phân tích và làm sạch dữ liệu. Data frame CDs do thư viện Pandas cung cấp là phương pháp nhanh, linh hoạt và trực quan làm việc với dữ liệu có cấu trúc (structured data).
Học Python Cho Phân Tích Dữ Liệu: Hướng Dẫn Bước Đi Bước
Hành trình học Python cho phân tích dữ liệu sẽ là dài, và tất cả bắt đầu bằng cài đặt phiên bản mới nhất của ngôn ngữ và chọn khóa học hoặc chương trình phù hợp. Làm theo các bước dưới đây, bạn sẽ trên đường học hỏi cách dùng Python cho phân tích dữ liệu.
Cài Đặt Python
Cách dễ nhất tải Python là truy cập trang web chính thức. CPython, triển khai Python bằng C, có sẵn trên trang tải xuống. Khuyến nghị tải Python 3. Dự kiến dung lượng tệp 30MB.
Học Khái Niệm OOP
Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python đề cập đến cấu trúc thiết kế phần mềm dùng đối tượng và lớp (classes). Một số khái niệm OOP bạn muốn học sớm nhất: kế thừa (inheritance), đa hình (polymorphism), đóng gói (encapsulation) và styles.
Nghiên Cứu Cấu Trúc Dữ Liệu Và Thuật Toán
Khi đã biết cơ bản Python, bạn nên học cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Làm quen với thuật toán sắp xếp (sorting algorithms), sẽ cải thiện hiểu biết về khái niệm như vòng lặp (loops), vòng lặp lồng nhau (nested loops), điều kiện (conditions) và đệ quy (recursion).
Khi nghiên cứu cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ khám phá lớp và đối tượng định nghĩa sẵn (predefined), cho phép bạn làm quen với ngôn ngữ trước khi đối mặt dự án thực tế. Ở giai đoạn này, bạn cũng nên nắm vững cây (trees), hàng đợi (queues), ngăn xếp (stacks) và danh sách liên kết (linked lists).
Làm Dự Án (Do Projects)
Thực hành tạo ra sự hoàn hảo, như câu thành ngữ cũ. Bước tiếp theo trong hành trình khoa học dữ liệu là áp dụng những gì đã học cho đến nay. Để làm vậy, chúng tôi khuyên bắt đầu dự án riêng. Ý tưởng dự án gọn gàng bao gồm tạo danh sách việc làm (to-do list) đơn giản hoặc theo dõi thói quen (habit tracker).
Khi xong dự án ban đầu, chuyển sang dự án thách thức hơn. Dự án tiếp theo có thể xây dựng tập dữ liệu (dataset) người khác có thể thêm vào nhưng đảm bảo có tùy chọn điều tiết (moderate) từ máy chủ riêng biệt.
Chọn dự án phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu bạn đam mê. Nếu gặp dự án thú vị bạn nghĩ có thể xây dựng, hãy thử ngay khi có thể. Nhờ giúp đỡ khi cần bằng cách hỏi cộng đồng Python hoặc xem lại hướng dẫn.
Không Bao Giờ Ngừng Học (Never Stop Learning)
Khi nói đến Python, có đủ thứ để học trọn đời. Nếu bạn muốn ở đỉnh cao trình độ, học liên tục (continuous learning) là bắt buộc. Cách tốt làm điều này là tham gia thách thức code (coding challenges) hoặc giúp người khác với vấn đề của họ. Mục tiêu là luôn nỗ lực mở rộng chuyên môn.
Bắt Đầu Học Python Cho Phân Tích Dữ Liệu Hôm Nay
Python là kỹ năng then chốt trong thế giới khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Sự phổ biến tăng dần giữa nhà phân tích dữ liệu là minh chứng cho điều này. Nếu sự nghiệp trong ngành này nghe hấp dẫn, thì học Python chắc chắn nên trong đầu bạn.
Có nhiều con đường để bạn thực hiện bước đầu dùng Python cho phân tích dữ liệu. Có nhiều coding bootcamp trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng thực tế cần thiết. Tương tự, bạn sẽ không gặp khó khăn tìm khóa học hấp dẫn, dễ theo dõi cũng như sách.
Khi đã học cơ bản ngôn ngữ này và làm quen với khái niệm nâng cao, hãy thử sức tại một số dự án chúng tôi gợi ý trong hướng dẫn này. Trong chớp mắt bạn sẽ phát triển portfolio dự án và sẵn sàng trở thành nhà phân tích dữ liệu.