Bài viết này là đóng góp từ cộng đồng của chúng tôi và đã được DataCamp biên tập để đảm bảo rõ ràng và chính xác.
Bạn muốn chia sẻ chuyên môn của riêng mình? Chúng tôi rất mong nhận được đóng góp từ bạn! Hãy gửi bài viết hoặc ý tưởng qua Biểu mẫu Đóng góp Cộng đồng.
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có nhu cầu cao nhất trên thế giới—đặc biệt trong khoa học dữ liệu. Khảo sát Nhà phát triển 2022 của StackOverflow xếp Python thứ tư trong danh sách công nghệ phổ biến nhất và thứ ba trong danh sách công nghệ mà các nhà phát triển muốn học. Suy cho cùng, Python mang đến cho nhà phát triển một loạt công cụ, framework và thư viện cho nhiều ứng dụng trong thế giới khoa học dữ liệu và hơn thế nữa.
Vì Python là một trong những công cụ quan trọng nhất trong ngành, các công ty cần những nhà phát triển am hiểu Python để chuẩn hóa các phân tích dữ liệu (và nhiều hơn thế). Họ làm điều này bằng cách tuyển dụng theo cách truyền thống với đội ngũ nội bộ dài hạn hoặc hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ thuê ngoài để đáp ứng nhu cầu phát triển Python.
Tuy nhiên, trước khi các công ty bắt đầu hành trình tuyển dụng tập trung vào Python và trước khi nhà phát triển ứng tuyển cho các vị trí này, cả hai bên đều phải nắm rõ những kỹ năng Python quan trọng nhất mà các dev trong khoa học dữ liệu nhất định phải có trong bộ công cụ của mình.
10 kỹ năng khoa học dữ liệu dựa trên Python hàng đầu
Là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu, Python là công cụ cực kỳ hữu ích với nhiều ứng dụng trong lĩnh vực này. Để thành công, dev không chỉ cần hiểu Python như một ngôn ngữ, mà còn cả các framework, công cụ và những kỹ năng liên quan. Nhiều chứng chỉ Python tập trung vào các kỹ năng này.
1. Nền tảng Python
Công việc chính của nhà khoa học dữ liệu là dùng dữ liệu để rút ra các insight có thể hành động, giúp ích cho nhiều khía cạnh trong doanh nghiệp, nghiên cứu, v.v. Quy trình này đòi hỏi khá nhiều kỹ năng lập trình Python ở mỗi bước. Vì vậy, nhà khoa học dữ liệu phải nắm vững các nền tảng lập trình Python để viết mã hiệu quả nhất cho công việc và để hiểu codebase của các nhà phát triển hay đồng đội khác.
Một vài nền tảng lập trình Python cơ bản mà nhà khoa học dữ liệu phải thành thạo gồm:
- Kiểu dữ liệu. Python có nhiều kiểu dữ liệu tích hợp sẵn, bao gồm float, integer và string. Dev phải biết sự khác nhau giữa chúng và khi nào dùng từng loại.
- Toán tử. Python có các ký hiệu toán tử đặc biệt giúp dev thực hiện những phép toán cụ thể trên một hoặc nhiều biểu thức. Các toán tử này gồm cộng (+), trừ (-) và nhân (*).
- Biến. Trong Python, biến cho phép nhà phát triển lưu trữ giá trị trong chương trình. Biến được tạo bằng cách gán giá trị với dấu bằng (=).
- List. List là tập hợp có thứ tự các phần tử, hữu ích để lưu dữ liệu cần truy cập theo trình tự cụ thể. Hoặc dev dùng list để lưu nhiều phần tử cùng kiểu dữ liệu.
- Dictionary. Dictionary trong Python là tập hợp các cặp khóa-giá trị. Hữu ích để lưu dữ liệu cần truy cập bằng một khóa duy nhất.
- Hàm. Hàm là một khối mã thực hiện một nhiệm vụ cụ thể và có thể tái sử dụng nhiều lần trong một chương trình. Định nghĩa và gọi hàm là phần thiết yếu của phát triển Python.
- Cấu trúc điều khiển. Đây là các khối mã quyết định việc thực thi các khối mã khác. Ví dụ phổ biến gồm câu lệnh if, vòng lặp for và while.
- Module và package. Module là tệp chứa mã Python, còn package là tập hợp các module. Dev phải biết cách import và sử dụng module, package, đặc biệt khi tạo chương trình Python lớn và phức tạp.
2. Xử lý và phân tích dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian để chuẩn bị và thao tác dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho phân tích và mô hình hóa. Vì vậy, họ cần có khả năng dùng Python để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, bao gồm nhiều kiểu và kích thước dữ liệu khác nhau.
Thành thạo sử dụng Python để phân tích hiệu quả các tập dữ liệu với kiểu và kích thước đa dạng là điều then chốt. Ngoài ra, nhà khoa học dữ liệu phải biết dùng PySpark để xử lý các tập dữ liệu lớn và sử dụng các thư viện cho những kiểu dữ liệu khác như hình ảnh, văn bản và âm thanh khi cần.
3. Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là thành phần thiết yếu của khoa học dữ liệu, giúp khám phá, thấu hiểu, nhận diện mẫu và truyền đạt phát hiện hiệu quả đến nhiều đối tượng khác nhau. Nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng thực hành và hiểu biết vững về các công cụ trực quan hóa để dùng chúng hiệu quả. Trong số nhiều thư viện và công cụ có sẵn trong Python cho trực quan hóa dữ liệu, Matplotlib là thư viện được dùng rộng rãi để tạo biểu đồ tĩnh, động và tương tác với giao diện trực quan cho đồ họa thống kê. Seaborn, xây dựng trên Matplotlib, cung cấp giao diện trau chuốt hơn để tạo đồ họa thống kê. Dev còn có nhiều lựa chọn khác như Plotly, Bokeh, Altair và Vega.
4. Lưu trữ và truy xuất dữ liệu
Kỹ năng lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả là điều thiết yếu với nhà khoa học dữ liệu làm việc với lượng dữ liệu lớn. Họ phải biết các cách tiếp cận khác nhau để lưu trữ và truy xuất dữ liệu, tùy theo bản chất dữ liệu và nhu cầu.
Trong Python, có nhiều cách để lưu và truy xuất dữ liệu. Các cách phổ biến gồm tệp phẳng, tệp CSV, tệp JSON, cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu NoSQL và dịch vụ lưu trữ đám mây. Cơ sở dữ liệu quan hệ là hệ thống mạnh mẽ để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và có thể truy vấn bằng SQL. Các dịch vụ lưu trữ đám mây như Amazon S3, Google Cloud Storage và Microsoft Azure Storage cung cấp lựa chọn mở rộng để lưu trữ lượng dữ liệu lớn trên đám mây. Python cung cấp các thư viện như boto3 và google-cloud-storage để truy cập các dịch vụ này.
5. pandas
Gói pandas là công cụ tối quan trọng cho các nhà khoa học và phân tích dữ liệu làm việc với Python. Đây là thư viện mã nguồn mở cho phép xử lý dữ liệu dạng bảng bằng cách khám phá, làm sạch và biến đổi. Pandas sử dụng các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu đạt, được thiết kế để làm việc với dữ liệu quan hệ hoặc có nhãn một cách dễ dàng và trực quan. pandas là một trong những thư viện thiết yếu cho mọi quy trình khoa học dữ liệu, cho phép xử lý, làm sạch và định dạng dữ liệu.
6. NumPy
NumPy là thư viện Python cho phép xử lý các mảng nhiều chiều lớn thông qua các hàm toán học. Nó cung cấp nhiều phương thức để thao tác mảng, tính toán chỉ số và đại số tuyến tính. NumPy là viết tắt của Numerical Python và cho phép vector hóa các phép toán trên mảng NumPy, nâng cao hiệu năng và tăng tốc thực thi. Thư viện giúp làm việc với các mảng và ma trận đa chiều lớn trở nên dễ dàng, cho phép phân tích và thao tác dữ liệu hiệu quả.
7. Trí tuệ nhân tạo và học máy
Bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào cũng cần nắm vững trí tuệ nhân tạo và học máy. Các thuật toán học máy nhằm tạo ra hệ thống có khả năng học tự động từ các mẫu trong dữ liệu. Thành thạo Python là vô cùng quan trọng để làm việc hiệu quả với các thuật toán học máy vì đây là ngôn ngữ được ưa chuộng trong khoa học dữ liệu. Xem hướng dẫn cách học AI để biết thêm chi tiết.
8. Học sâu
Học sâu là thành phần then chốt của khoa học dữ liệu, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để trích xuất các đặc trưng bậc cao từ dữ liệu thông qua nhiều lớp xử lý. Python đóng vai trò trọng yếu trong lĩnh vực này, vì cung cấp nhiều thư viện và công cụ mạnh mẽ như TensorFlow và PyTorch cho phép nhà phát triển xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu hiệu quả.
9. Web framework
Các nhà phát triển muốn tạo và triển khai ứng dụng web thành công đồng thời tận dụng kiến thức Python phải nắm vững các web framework. Những framework phổ biến nhất với nhà phát triển Python là Flask và Django. Django là framework web cấp cao ưu tiên thiết kế sạch, nhanh và thực dụng, đồng thời cung cấp nhiều thư viện hỗ trợ tạo ứng dụng web chất lượng cao mà không phải xây dựng mọi thứ từ đầu. Flask thì ngược lại Django ở chỗ là micro-framework không phụ thuộc vào công cụ hay thư viện cụ thể nào. Nó không bao gồm lớp trích xuất cơ sở dữ liệu, xác thực biểu mẫu hay các chức năng phổ biến khác do thư viện bên thứ ba cung cấp. Tuy nhiên, nó được xem là một template engine với các mô-đun và thư viện riêng, cho phép nhà phát triển tạo ứng dụng web mà không cần viết mã mức thấp. Cả hai framework này đều rất linh hoạt và cho phép xây dựng ứng dụng web hữu ích với Python. Bằng cách tận dụng các công cụ và thư viện trong các framework này, dev tập trung vào viết mã chất lượng cao mà không bị sa lầy vào chi tiết mức thấp.
10. Công nghệ front-end
Để phát triển thành công các ứng dụng web phục vụ công việc khoa học dữ liệu, nhà phát triển Python phải nắm vững công nghệ front-end. Điều này đòi hỏi ba ngôn ngữ đánh dấu front-end chủ chốt: CSS, JavaScript và HTML. Python có thể tạo ra cả ba ngôn ngữ này thông qua trình biên dịch, bộ phân tích và transpiler. Dev Python cần trau dồi kỹ năng trong các công nghệ front-end này để tận dụng tối đa kiến thức Python. HTML giúp dev xây dựng cấu trúc cơ bản của trang web, CSS giúp tạo kiểu bố cục và nội dung, còn JavaScript thêm tính tương tác và hành vi động cho trang. Bằng cách thành thạo cả ba, dev Python đảm bảo ứng dụng và dự án khoa học dữ liệu không chỉ hoạt động tốt mà còn trực quan, hấp dẫn.
Lời kết
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực công nghệ không ngừng phát triển. Khi chuyên ngành này ngày càng phổ biến, nhu cầu về nhà phát triển Python sẽ tiếp tục tăng trên toàn cầu. Do quy trình tuyển dụng công nghệ hiện nay gặp nhiều khó khăn vì tình trạng thiếu hụt nhân tài trên toàn thế giới, giá trị của các nhà cung cấp dịch vụ thuê ngoài cho phát triển Python sẽ còn tăng.
Bắt đầu hành trình học tập của bạn ngay hôm nay với lộ trình kỹ năng Python Programming từ DataCamp.
