Tổng quan về Khoa học Dữ liệu
Khi làm việc với một tập dữ liệu, chúng ta áp dụng các hàm thống kê khác nhau để khám phá thống kê mô tả, kiểm định thống kê, vẽ đồ thị, v.v. Khoa học dữ liệu thực chất là sự khám phá đa ngành kết hợp giữa phát triển thuật toán, suy luận dữ liệu và công nghệ để giải quyết các vấn đề phân tích phức tạp. Cốt lõi của Khoa học Dữ liệu chính là dữ liệu.
Trong Python, Pandas là một trong những thư viện Phân tích Dữ liệu phổ biến, được dùng để nhập dữ liệu từ bảng tính Excel, CSV và nhiều nguồn dữ liệu khác.
Tổng quan về R
R là một ngôn ngữ mã nguồn mở. Ngôn ngữ này rất phổ biến vì giúp xây dựng môi trường thân thiện với người dùng và cung cấp cách tốt hơn để thực hiện phân tích dữ liệu, thống kê và mô hình đồ họa. Khi mới phát triển, R chỉ dùng trong học thuật và nghiên cứu. Nhưng hiện nay, thế giới doanh nghiệp cũng广泛采用 R. Đây hiện là một trong những ngôn ngữ thống kê tăng trưởng nhanh nhất trong môi trường doanh nghiệp.
Đặc điểm nổi bật cho Khoa học Dữ liệu
R có một cộng đồng khổng lồ. Cộng đồng này cung cấp hỗ trợ qua các danh sách thư, tài liệu do người dùng đóng góp và nhóm Stack Overflow rất hoạt động. CRAN là kho chứa khổng lồ các gói R được tuyển chọn, nơi người dùng có thể dễ dàng đóng góp. Đây là tập hợp các hàm và dữ liệu R, giúp dễ dàng triển khai các kỹ thuật và chức năng mới nhất mà không cần xây dựng mọi thứ từ đầu.
Chức năng
R có nhiều hàm tích hợp sẵn cho phân tích dữ liệu. R chủ yếu áp dụng cho thống kê và phân tích dữ liệu. R có sẵn nhiều công cụ mặc định rất thiết yếu cho nghiên cứu và phát triển liên quan đến phân tích dữ liệu.
Lĩnh vực ứng dụng chính
Đối với phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu là phần rất quan trọng. R cung cấp nhiều gói như ggplot2, ggvis, lattice, v.v., giúp việc triển khai trở nên dễ dàng hơn.
Sự có sẵn của các Gói
R có rất nhiều gói để triển khai các ứng dụng khoa học dữ liệu. Số lượng lớn gói đã làm cho R trở thành ngôn ngữ giàu nguồn lực và đa dụng nhất.
Khi nào và cách sử dụng R
Khi nhiệm vụ phân tích dữ liệu yêu cầu tính toán độc lập hoặc phân tích trên các máy chủ riêng lẻ, R được sử dụng. Ngôn ngữ này rất hữu ích cho công việc khám phá (exploratory) và có thể xử lý bất kỳ loại phân tích dữ liệu nào, đạt được giải pháp toàn diện cho vấn đề.
Ứng dụng
Ngôn ngữ R chủ yếu áp dụng trong môi trường khoa học dữ liệu.
Python
Tổng quan về Python
Python là một ngôn ngữ rất linh hoạt, tuyệt vời để thực hiện những điều mới mẻ và chủ yếu tập trung vào tính dễ đọc và đơn giản. Python có nhiều gói để làm việc trên các lĩnh vực khác nhau của ứng dụng khoa học dữ liệu.
Đặc điểm nổi bật cho Khoa học Dữ liệu
Để tìm giá trị ngoại lai (outliers) trong tập dữ liệu, cả Python và R đều tốt. Nhưng trong trường hợp dịch vụ web để tải lên tập dữ liệu và tìm ngoại lai, Python tốt hơn.
Chức năng
Python là ngôn ngữ lập trình đa năng, do đó hầu hết các chức năng phân tích dữ liệu đều có sẵn.
Lĩnh vực ứng dụng chính
Python cũng cung cấp các gói như Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, TensorFlow, v.v. Các gói này cho phép phát triển các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) đơn giản hơn nhiều trong Python.
Sự có sẵn của các Gói
Python có ít gói cho phân tích dữ liệu hơn, chỉ như Pandas và Scikit-learn. Nhưng chúng giúp đạt được mục tiêu rất dễ dàng.
Khi nào và cách sử dụng Python
Khi các nhiệm vụ phân tích dữ liệu cần tích hợp với ứng dụng web hoặc mã thống kê cần được đưa vào cơ sở dữ liệu sản xuất (production database), Python được sử dụng. Đây là công cụ rất phổ biến để triển khai thuật toán cho việc sử dụng sản xuất.
Ứng dụng
Python được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như:
- Thị giác máy tính (Computer Vision) – nhận diện khuôn mặt, nhận diện màu sắc
- Phát triển game
- Học máy (Machine Learning) – cho máy tính khả năng học
- Xây dựng website
- Robotics
- Viết script (Scripting)
- Tự động hóa trình duyệt web
- Tính toán khoa học (Scientific Computing)
- Phân tích dữ liệu (Data Analysis)
- Thu thập dữ liệu web (Web Scraping)
- Xây dựng Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)