Machine learning hiện đang ở tiền phong cuộc cách mạng công nghệ tiếp theo nhờ bản chất disruptive (phá vỡ) của nó. Nếu bạn muốn trở thành kỹ sư machine learning, bạn cần học Python, một trong những ngôn ngữ lập trình chung phổ biến nhất dùng bởi chuyên gia ngày nay. Có nhiều cơ hội học tập cho kỹ sư machine learning khát khao.
Trong bài viết này, bạn sẽ học về vai trò Python trong machine learning, thời gian cần thiết học Python, và tầm quan trọng học Python. Quan trọng nhất, bạn sẽ được giới thiệu một số lựa chọn giáo dục hiện có, cũng như mẹo chọn lựa chọn phù hợp cho bạn.
Python Là Gì?
Python là ngôn ngữ lập trình chung (general-purpose), hướng đối tượng (object-oriented) có nhiều ứng dụng trong ngành công nghệ. Đây là ngôn ngữ lập trình bậc cao (high-level) nhấn mạnh tính dễ đọc code (code readability) trong dự án quy mô nhỏ và lớn. Ngôn ngữ lập trình được thông dịch (interpreted) có cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn cho phép phát triển ứng dụng nhanh (rapid application development).
Kể từ khi phát hành ban đầu bởi Python Software Foundation năm 1991, Python đã được dùng cho nhiều dự án phát triển web, khoa học dữ liệu và machine learning. Sự linh hoạt và đơn giản làm cho nó lý tưởng cho lập trình viên mới chưa chọn chuyên ngành. Nhà toán học và nhà nghiên cứu cũng có thể hưởng lợi từ việc học Python.
Python Dùng Cho Gì Trong Machine Learning?
Python dùng cho viết thuật toán (algorithms) và xác thực dữ liệu (data validation) trong dự án machine learning. Vì nó hướng đối tượng, nó cho phép kỹ sư machine learning hoặc nhà khoa học dữ liệu thêm một số tính năng vào chương trình mà không phải viết lại code cơ sở từ đầu.
Python đã được phổ biến như ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho machine learning vì nó cung cấp truy cập bốn thư viện khác nhau. Đó là statsmodels, Matplotlib, Keras và Pandas. Dùng các thư viện đa dạng và linh hoạt này, kỹ sư machine learning có thể thực hiện một số nghiên cứu cùng lúc mà không làm gián đoạn luồng dự án.
Học Python Cho Machine Learning Mất Bao Lâu?
Bạn có thể học Python cho machine learning trong hai tháng hoặc ít hơn. Python có rào cản vào thấp (low barrier to entry) vì nó tương tự tiếng Anh. Người có kiến thức trước về phong cách lập trình có thể học Python trong vài tuần thay vì vài tháng.
Ngoài kinh nghiệm, con đường bạn chọn thành thạo Python cho machine learning cũng ảnh hưởng đến thời gian. Ví dụ, khóa học Python trực tuyến với bootcamp như Flatiron School, hoặc nhà cung cấp khóa học trực tuyến như Udemy, có thể kéo dài dưới ba tháng. Bằng cấp đại học có thể mất hai đến bốn năm tùy loại bằng.
Tại Sao Nên Học Python Cho Machine Learning?
Bạn nên học Python cho machine learning vì nó có nhiều thư viện, dễ học, cực kỳ linh hoạt và linh hoạt (flexible). Python cũng dễ mở rộng (scalable) hơn R và ngôn ngữ tương tự khác dùng bởi nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia machine learning.
Nhiều Thư Viện (Multiple Libraries)
Với Python, bạn có quyền truy cập statsmodels, Matplotlib, Keras và Pandas. Những thư viện phổ biến này đều có ứng dụng hữu ích trong machine learning và chúng không phải là thư viện Python duy nhất bạn có thể dùng. Statsmodels là một trong những thư viện tốt nhất cho khám phá dữ liệu (data exploration) và thuật toán thống kê.
Pandas là công cụ thao tác dữ liệu tối thượng cho phân tích dữ liệu bậc cao và cấu trúc dữ liệu. Matplotlib là thư viện dùng cho trực quan hóa dữ liệu tương tác (interactive data visualization) trong Python. Trong dự án machine learning, bạn có thể dùng thư viện vẽ 2D tạo histogram, biểu đồ 2D và chart như cây quyết định (decision trees). Keras là thư viện mạng nơ-ron bậc cao (high-level neural network) dùng cho chức năng học sâu (deep learning).
Dễ Học
Machine learning là lĩnh vực phức tạp nên bạn cần làm gì có thể để đơn giản hóa quá trình học. Dễ học Python bất kể nền tảng giáo dục. Bạn không cần là nhà toán học hoặc thống kê để khám phá machine learning miễn là bạn biết Python.
Cũng quan trọng lưu ý bạn không cần học Python nâng cao để áp dụng cho machine learning. Tất cả bạn cần là hiểu cơ bản ngôn ngữ cho phép viết code trực tiếp.
Tính Linh Hoạt (Versatility)
Python hiện là một trong những ngôn ngữ lập trình linh hoạt nhất thế giới. Bạn có thể chọn dùng Python trên nhiều hệ điều hành dễ dàng. Nó chạy trên macOS, Windows, Unix, Linux và hệ điều hành tương tự Linux.
Nhờ tính linh hoạt cross-platform, kiểm thử phần mềm (software testing) trong machine learning dễ dàng với Python. Tất cả bạn cần làm để test đoạn code là cài PyInstaller gói ứng dụng Python thành một gói (package) và bắt đầu test.
Tính Linh Hoạt (Flexibility)
So với Java và C++, Python linh hoạt. Nó là ngôn ngữ lập trình chung không bị giới hạn bởi template hoặc API cụ thể. Ngoài machine learning, Python cũng dùng cho phát triển web, tự động hóa tác vụ và thậm chí phát triển ứng dụng di động.
Python có thể dùng cùng ngôn ngữ lập trình khác để tiết kiệm chi phí, đẩy nhanh quy trình dự án và giảm thiểu rủi ro bug. Bạn không cần recompile mã nguồn Python để làm thay đổi cần thiết dùng ngôn ngữ khác cùng Python.
Khả Mở Rộng (Scalability)
Mặc dù Python có thể không scalable bằng Java, nó scalable hơn ngôn ngữ R, lựa chọn phổ biến khác cho machine learning. Một số yếu tố làm Python scalable: dynamic binding (liên kết động), cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn, phát triển nhanh (rapid development) và dynamic typing (kiểu động).
Khi dùng như ngôn ngữ scripting gắn kết (glued scripting), Python cho phép kỹ sư thêm tính năng mới, cải tiến và mở rộng ứng dụng mà không compromising (hy sinh) chức năng. Vì Python mã nguồn mở, bạn có thể lấy thông tin cần thiết cải thiện scalability miễn phí.
Làm Sao Để Học Python Cho Machine Learning?
Bạn có thể học Python cho machine learning tại coding bootcamp, qua sách, hoặc đăng ký massive online open courses (MOOCs). Python dễ học nên không quan trọng bạn học tự học (self-paced) hay có giảng viên (instructor-led).
Coding Bootcamp
Coding bootcamp, cụ thể bootcamp khoa học dữ liệu, là những nơi phổ biến nhất học Python. Các bootcamp Python tốt nhất không chỉ dạy bạn dùng ngôn ngữ, mà cách áp dụng nó cho nhiều lĩnh vực công nghệ. Khóa học trí tuệ nhân tạo cũng lý tưởng cho machine learning.
Bootcamp cung cấp cấu trúc, trách nhiệm (accountability) và dịch vụ nghề nghiệp. Nghĩa là cơ hội bạn xin việc sau tốt nghiệp bootcamp cao hơn so với tự học. Một số bootcamp hay bạn nên cân nhắc học Python: Thinkful, BrainStation, Coding Dojo và General Assembly.
Khóa Học Trực Tuyến
MOOCs là lựa chọn thay thế khả thi cho bootcamp machine learning và hình thức giáo dục chính quy khác. Nền tảng như Udemy, Coursera, Udacity và edX có hàng loạt khóa học Python trực tuyến cho chuyên gia machine learning khát khao. Khóa học này ngắn, trực tiếp, giá rẻ và có nhiều mức độ khó.
Một số khóa hay học Python cho machine learning: Intro to Machine Learning with TensorFlow từ Udacity, Machine Learning with Python từ Coursera, và Machine Learning, Data Science, and Deep Learning with Python từ Udemy.
Sách
Nếu bạn thích học không giám sát (unsupervised), bạn có thể hưởng lợi từ khám phá lựa chọn này. Có hàng trăm sách trực tuyến bao phủ khái niệm chính Python cho machine learning và nguyên lý trí tuệ nhân tạo.
Một số sách hay: Python Machine Learning của Vahid Mirjalili và Sebastian Raschka, và Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists của Andreas C. Müller và Sarah Guido.
Các Thư Viện Python Hàng Đầu Cho Machine Learning
Thư viện Python là tập hợp hoặc danh mục hàm dùng trong lập trình để giảm thiểu hoặc loại bỏ nhu cầu viết lại code. Dùng các thư viện này giảm thời gian cần thiết code. Có thư viện cho trực quan hóa dữ liệu, thao tác dữ liệu, phân tích dữ liệu và machine learning. Dưới đây là danh sách top 5 thư viện Python cho machine learning.
- statsmodels
- Matplotlib
- Keras
- Pandas
- TensorFlow
Bạn có biết hiện có hàng nghìn thư viện Python trên thế giới? Những thư viện này đều có tính năng độc đáo, cũng như ưu và nhược điểm, và không phải tất cả đều lý tưởng cho machine learning. Dù bạn tìm thấy thư viện hữu ích cho machine learning, bạn vẫn cần đảm bảo nó hiệu quả.
Học Python Cho Machine Learning: Hướng Dẫn Bước Đi Bước
Học Python cho machine learning có vẻ như quá trình khó khăn bề mặt nhưng không có nghĩa là không thể. Dù bạn có kinh nghiệm lập trình hay không, bạn có thể học machine learning. Nếu bạn làm theo các bước dưới đây, bạn có thể học Python như một phần hành trình trở thành kỹ sư machine learning.
Bắt Đầu Với Cú Pháp Cơ Bản (Start with Basic Syntax)
Đây là bước đầu và quan trọng nhất học Python cho machine learning và khoa học dữ liệu. Trong Python, cú pháp (syntax) là tập quy tắc và quy định xác định chương trình sẽ được viết và thông dịch như thế nào. Chính cú pháp định nghĩa cấu trúc ngôn ngữ lập trình.
Cú pháp quan trọng vì nếu không đúng, code sẽ không biên dịch (compiled). Mặc dù học cú pháp có thể overwhelming (choáng ngợp), một số tài nguyên có thể giúp bạn khởi đầu tốt. Khóa học giới thiệu Basic Python Syntax là khóa học crash course của Coursera và một trong những khóa tốt nhất học về cú pháp Python. Cũng có nhiều video và hướng dẫn viết cho hiểu cú pháp Python.
Học Viết Code Python (Learn to Write Python Code)
Sau khi đã học cú pháp và ngữ nghĩa (semantics) cơ bản trong Python, bạn cần học cách code trong Python. Nếu bạn đã có kinh nghiệm lập trình, giai đoạn này sẽ dễ. Tuy nhiên, ngay cả không có kinh nghiệm, sự tương đồng Python với tiếng Anh làm cho việc viết dễ dàng.
Khi học code, hãy chắc chắn giữ ghi chú đầy đủ mọi thứ bạn học trên đường đi. Kỹ năng ghi chú (note-taking) quan trọng không kém kỹ năng viết code đối với lập trình viên Python khát khao. Ghi chú tay là lựa chọn ưu tiên bởi hầu hết lập trình viên nhưng gõ cũng được.
Kiến Thức Machine Learning (Knowledge of Machine Learning)
Sau khi nắm vững Python, bạn cần hiểu cơ bản machine learning. Machine learning là nhánh trí tuệ nhân tạo nhằm tạo mô hình dự báo chính xác (accurate predictive models) mà không lập trình tường minh (explicitly programming). Nó dựa trên những thứ như hồi quy tuyến tính (linear regression), hồi quy tuyến tính đa biến (multivariable linear regression), hồi quy logistic (logistic regression) và tính toán khoa học (scientific computing).
Đọc những gì bạn có về machine learning rồi tìm hiểu vai trò Python trong lĩnh vực machine learning. Một số khóa dạy bạn Python và machine learning cùng lúc. Đây là khóa tốt nhất cho bất kỳ ai muốn dùng công cụ machine learning mạnh mẽ này.
Học Bằng Cách Làm (Learn by Doing)
Cách tốt nhất thành thạo Python hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào là qua ứng dụng thực tế (practical applications) và dự án thực tế (hands-on projects). Viết thuật toán machine learning tự lực và thêm vào portfolio. Bạn có thể tham gia cộng đồng Python và tìm đánh giá đồng nghiệp (peer reviews) giúp cải thiện công việc.
Bắt đầu với ví dụ thực tế đơn giản như tạo emoji thông minh (smart emojis) và ảnh động (animating images), đến thứ phức tạp hơn như phân loại chữ số MNIST (MNIST digit classification) và mô hình dự báo giá cổ phiếu (stock price prediction models). Có nhiều khía cạnh khác nhau của machine learning bạn có thể khám phá.
Bắt Đầu Kiếm Tiền (Start Getting Paid)
Nếu bạn tự tin về kỹ năng, cân nhắc tạo sản phẩm premium hoặc săn gig trả tiền. Không có động lực tốt hơn học và cải thiện hơn thanh toán từ khách hàng. Bạn có thể bắt đầu phát triển Python freelance và tiến lên vị trí chính thức (permanent positions). Trong mọi trường hợp, có nhiều lợi ích nghề nghiệp thực tế học Python cho loạt dự án machine learning.
Một số nhà tuyển dụng top lập trình viên Python trong ngành machine learning: MobiDev, Indium Softwares và InData Labs. Spotify, JP Morgan Chase, Pixar và Netflix cũng là những công ty phổ biến dùng Python.
Bắt Đầu Học Python Cho Machine Learning Hôm Nay
Kỹ sư machine learning kiếm lương trung bình $157,676/năm theo ZipRecruiter. Vì Python là một trong những công cụ hữu ích nhất cho chuyên gia machine learning nâng cao, học ngôn ngữ lập trình chung này sẽ trải đường cho sự nghiệp bổng lộc trong ngành công nghệ. Tất cả bạn cần làm là chọn khóa học trực tuyến phù hợp, học Python cho machine learning và bắt đầu tạo dự án.