Ngày nay, Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Lập trình Python có vài ưu điểm so với ngôn ngữ khác, bao gồm dễ dùng. Thống kê gia thường xuyên dùng Python vì ngôn ngữ này linh hoạt khi phân tích dữ liệu. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tốt và phổ biến nhất thành thạo Python cho thống kê.
Python Là Gì?
Python là ngôn ngữ lập trình chung (general-purpose). Nó là ngôn ngữ lập trình được thông dịch (interpreted), hướng đối tượng (object-oriented) và động (dynamic). Cấu trúc dữ liệu tích hợp bậc cao (high-level built-in data structure) là một trong những tính năng làm nó hấp dẫn cho lập trình viên cho phát triển ứng dụng nhanh (rapid application development), hàm thống kê (statistical functions), trí tuệ nhân tạo và tác vụ phân tích.
Nhờ tính linh hoạt, Python có thể dùng với mọi loại dữ liệu, code và thậm chí tính toán toán học. Cú pháp Python trực tiếp để đọc, làm cho nó dễ học và dùng cho cả lập trình viên mới và chuyên gia.
Python Dùng Cho Gì Trong Thống Kê?
Python lâu nay được coi là ngôn ngữ lập trình đơn giản để học, ít nhất từ góc độ cú pháp. Ngoài cộng đồng hoạt động, Python có nhiều tài nguyên và thư viện. Làm việc với thống kê không đòi hỏi lập trình phức tạp, và dùng ngôn ngữ như Python và Ruby sẽ làm tác vụ dễ dàng hơn.
Thống kê mô tả (Descriptive statistics) được bao gồm trong ngôn ngữ Python bởi module statistics tích hợp sẵn. Điều này hữu ích khi tập dữ liệu (datasets) không quá lớn, hoặc khi bạn không thể dựa vào thư viện khác được import. NumPy, thư viện bên thứ ba cho tính toán số (numerical computation), cho phép người dùng làm việc với mảng dữ liệu đơn và đa chiều (single- and multidimensional data).
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất giữa thống kê gia vì nó có thể dùng thao tác và trực quan hóa dữ liệu cũng như xây dựng mô hình thống kê. Python là ngôn ngữ bậc cao (high-level), mã nguồn mở (open-source), được thông dịch (interpreted) và cung cấp cách tiếp cận tuyệt vời cho lập trình đối tượng. Python cung cấp nhiều khả năng toán học, thống kê và khoa học.
Học Python Cho Thống Kê Mất Bao Lâu?
Theo các ước tính khác nhau, học Python có thể mất từ ba đến 12 tháng. Việc dùng Python của thống kê gia khác với lập trình viên, nên thời gian thành thạo kỹ năng phụ thuộc vào mục tiêu của bạn.
Python thường dùng trong thống kê như công cụ truy xuất, làm sạch và trực quan hóa dữ liệu. Trong phân tích thống kê dựa trên Python, bạn nên dành nhiều thời gian học module và thư viện cụ thể như Numpy và Pandas.
Tại Sao Nên Học Python Cho Thống Kê?
Python dễ dàng là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất dùng bởi thống kê gia. Xem danh sách dưới đây tìm hiểu top 5 lý do bạn nên học Python nếu hy vọng bắt đầu sự nghiệp trong phân tích thống kê.
Python 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, nó có cú pháp và từ vựng đơn giản đáng chú ý. Bạn có thể tận dụng thư viện thống kê Python tích hợp sẵn giúp bạn thành thạo tác vụ phân tích dữ liệu thống kê nhanh chóng.
Python Có Cộng Đồng Lớn
Có cộng đồng lớn lập trình viên Python, nghĩa là có nhiều tài nguyên giúp người mới học hàm thống kê cơ bản. Có nhiều trang web làm nền tảng lớn cho toàn bộ dân số lập trình viên Python cộng tác. Một trong những trang web cộng đồng Python là GitHub.
Là kho code lớn (massive repository), GitHub không chỉ给你 kiến thức Python, nó còn给你 trải nghiệm làm việc với nền tảng quản lý mã nguồn (source code management). Tính linh hoạt này làm cho Python thành lựa chọn tự nhiên cho nhiều dự án đa dạng ngày nay.
Tăng Trưởng Việc Làm Và Lựa Chọn Nghề Nghiệp
Thống kê gia có thể tìm nhiều cơ hội nghề nghiệp với Python. Theo US Bureau of Labor Statistics (BLS), tổng việc làm thống kê gia dự kiến tăng 33% từ 2020 đến 2030, nhanh hơn nhiều so với trung bình mọi nghề nghiệp.
Một số công ty lớn nhất thế giới dùng Python làm ngôn ngữ lập trình chính cho phân tích dữ liệu và thống kê. Với nhiều công ty dựa vào phân tích dữ liệu dẫn dắt kết quả kinh doanh, kỹ năng Python được săn đón cao và chuyên gia này có thể kiếm lương cao. BLS cũng báo cáo lương trung bình thống kê gia là $110,860.
Làm Sao Để Học Python Cho Thống Kê?
Phân tích dữ liệu thống kê với Python có nhiều lợi ích. Tuy nhiên, Python có giới hạn khi xử lý thuật toán nặng về số (numerically heavy algorithms) và lượng dữ liệu lớn. Cho các tác vụ này, dùng Numpy hoặc Pandas. Đây là ba phương pháp tốt nhất thống kê gia khát khao có thể dùng thành thạo Python.
Coding Bootcamp
Coding bootcamp cung cấp kiến thức và đào tạo kỹ năng tập trung (intensive) trong khung thời gian nén (compressed). Người học có thể đạt thành thạo code (coding proficiency) mà không cần đăng ký chương trình đại học dài hạn. Các bootcamp Python tốt nhất sẽ giúp bạn获取 kỹ năng thống kê và code cần thiết bắt đầu sự nghiệp công nghệ chỉ trong vài tháng.
Khóa Học Trực Tuyến
Giống bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, có thể thách thức học không có hướng dẫn thêm. Khóa học Python trực tuyến làm cho việc học, phát triển và tiến bộ kỹ năng lập trình đơn giản và dễ dàng. Nhiều nền tảng học trực tuyến thường xuyên cung cấp ưu đãi đặc biệt giữ giá khóa học phải chăng, và một số thậm chí miễn phí.
Lớp trực tuyến như Python for Statistical Analysis của Udemy là cách tuyệt vời phát triển kỹ năng Python cho tham vọng nghề nghiệp cụ thể. Trong loạt khóa, bạn có thể học về bao gồm phương sai thống kê (statistic variance), hồi quy tuyến tính (linear regression), hàm tuyến tính (linear function), hàm phân phối tích lũy (cumulative distribution function), cũng như cách làm việc với biến ngẫu nhiên (random variables), giá trị tối đa (maximum values), biến phân loại (categorical variables) và hơn thế nữa.
Sách
Sách có thể là tài nguyên tuyệt vời giúp bạn học lập trình Python vì chúng thường chi tiết hơn khóa học trực tuyến, và cho phép bạn tự học theo thời gian riêng. Ví dụ, An Introduction to Statistics with Python của Thomas Haslwanter là tài nguyên tuyệt vời học chủ đề từ phân tích sống còn (survival analysis) đến phân tích hồi quy tuyến tính (linear regression analysis) và thống kê Bayes (bayesian statistics).
Các Thư Viện Python Hàng Đầu Cho Thống Kê
Python đã được xây dựng với thư viện thống kê phi thường dùng bởi lập trình viên và thống kê gia. NumPy, Pandas và TensorFlow là công cụ tốt nhất cho thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
Đây là top 4 thư viện Python cho thống kê:
- TensorFlow: Thư viện này có thể dùng trong nhiều lĩnh vực. Tensor là đối tượng tính toán được định nghĩa một phần cuối cùng tạo ra giá trị, và TensorFlow là framework cho phép định nghĩa và chạy tính toán liên quan đến tensor.
- NumPy: Gói này cung cấp đối tượng đa chiều gọi là mảng (arrays) và công cụ cần thiết làm việc với chúng.
- SciPy: Khoảng 600 người đóng góp (contributors) tích cực đóng góp cho trang GitHub của SciPy. Vì nó mở rộng NumPy và cung cấp nhiều thủ tục hiệu quả, thân thiện cho tính toán khoa học, nó được dùng rộng rãi cho tính toán khoa học và kỹ thuật.
- Pandas: Thư viện này được dùng nhiều cho phân tích và làm sạch dữ liệu. Dataframe CDs do Pandas cung cấp là phương pháp nhanh, linh hoạt và trực quan làm việc với dữ liệu có cấu trúc (structured data).
Chỉ mất vài phút học cách import module Python. Nếu bạn thắc mắc module Python nào dùng cho công việc cụ thể, Google có thể là dịch vụ tuyệt vời. Bạn sẽ tìm thấy thông tin cần thiết.
Học Python Cho Thống Kê: Hướng Dẫn Bước Đi Bước
Nếu bạn là người mới quan tâm lĩnh vực thống kê, bắt đầu có thể overwhelming (choáng ngợp). Hướng dẫn sau sẽ giúp bạn điều hướng công cụ và kỹ năng bạn nên tập trung trước trên hành trình học Python cho thống kê.
Học Khái Niệm OOP
Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python đề cập đến cấu trúc chương trình dùng đối tượng và lớp. Khái niệm OOP cung cấp tính năng thiết yếu như kế thừa (inheritance), đa hình (polymorphism), đóng gói (encapsulation) và styles.
Cấu Trúc Dữ Liệu Và Thuật Toán
Khi đã biết cơ bản Python, bạn nên học cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Điều này giới thiệu bạn đến thuật toán sắp xếp (sorting algorithms), cây (trees), hàng đợi (queues), ngăn xếp (stacks) và danh sách liên kết (linked lists). Khi code cho cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ khám phá lớp và đối tượng định nghĩa sẵn, cho phép bạn làm quen ngôn ngữ trước khi đối mặt dự án thực tế.
Làm Quen Với Công Cụ Và Thư Viện
Bạn sẽ làm quen với thư viện Python thiết yếu khi bạn quen thuộc với Numpy, Pandas và MatPlotLib. Tất cả đây là công cụ giúp bạn hiệu quả và hiệu lực (effective) hơn trong công việc, và thiết yếu phải biết nếu muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này.
Tạo Dự Án (Create Projects)
Tạo dự án tự lực khi đã biết một chút kỹ năng cơ bản là cách tốt nhất xây dựng khả năng. Tạo danh sách việc làm (to-do list) đơn giản hoặc theo dõi thói quen (habit tracker) có thể là dự án đầu tốt. Khi đã có điểm xuất phát, bạn có thể thêm tính năng mới hoặc độ tinh vi kỹ thuật khi获取 thêm kỹ năng. Điều này cũng giúp xây dựng portfolio chứng minh kỹ năng cho nhà tuyển dụng tiềm năng.
Ví dụ, bạn có thể bắt đầu bằng tạo tập dữ liệu lớn (large data set) và tổ chức nó thành khoảng tin cậy (confidence intervals) hoặc khoảng liên tục (continuous intervals). Tiếp theo, bạn có thể xây dựng tập dữ liệu cho phép người khác thêm vào và có tùy chọn điều tiết từ máy chủ riêng biệt. Lấp đầy khoảng trống kiến thức bằng cách xem lại cơ bản Python, hoặc nhờ cộng đồng Python hướng dẫn.
Tiếp Tục Học (Continue Learning)
Trách nhiệm chính của thống kê gia là tổ chức và phân tích dữ liệu, mà trong thực tế đến dưới nhiều dạng. Data wrangling dùng thao tác dữ liệu thô (raw data) để dùng cho phân tích (analytics). Dữ liệu cần được làm sạch và biến đổi trước khi phân tích và mô hình hóa.
Khi bạn học code, hãy bắt đầu từ cơ bản, như kiểu biến (variable types), vòng lặp (loops), câu lệnh điều kiện (conditional statements), lớp (classes) và phương thức (methods), và xây dựng đường lên thành thạo phần còn lại. Tham gia thách thức code (coding challenges) và bài toán trực tuyến để获取 cấp độ tự tin và kinh nghiệm thực tế (hands-on experience) hoàn toàn mới.
Bắt Đầu Học Python Cho Thống Kê Hôm Nay
Python có thể thách thức học nếu bạn không có nền tảng công nghệ, nhưng chắc chắn không phải không thể. Với sự kiên trì và giúp đỡ từ nhiều tài nguyên giáo dục có sẵn, như coding bootcamp và khóa học trực tuyến, bạn sẽ sẵn sàng bắt đầu ứng tuyển vị trí thống kê gia có sẵn trước khi bạn biết.