Khóa học
Nhập môn SQL
2 giờ
1.6M
Nếu bạn đang cân nhắc bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, học lập trình là điều bắt buộc. Lập trình là một trong những hoạt động chính của các chuyên gia dữ liệu. Dù bạn phải thu thập, làm sạch, phân tích hay trực quan hóa dữ liệu, hầu như mọi thứ đều thực hiện qua lập trình. Vì vậy, bạn cần bắt đầu học lập trình ngay từ giai đoạn đầu của hành trình khoa học dữ liệu.
Vậy là bạn đã sẵn sàng bắt đầu với mã hóa. Nhưng nên chọn ngôn ngữ lập trình nào? Đây là câu hỏi kinh điển với người mới trong khoa học dữ liệu. Có rất nhiều ngôn ngữ lập trình cho khoa học dữ liệu, nhưng học tất cả cùng lúc gần như là bất khả thi và dễ nản. Tốt hơn hết là chọn một ngôn ngữ, khi đã thành thạo thì học thêm ngôn ngữ khác tùy theo nhu cầu hoặc sở thích của bạn.
Một cuộc tranh luận phổ biến là nên bắt đầu với ngôn ngữ nào. Ở khía cạnh này, Python và SQL là hai ứng viên đặc biệt phù hợp để khởi đầu hành trình mã hóa của bạn. Python và SQL đều cực kỳ phổ biến trong khoa học dữ liệu, và bạn sẽ khó tiến xa trong sự nghiệp nếu không thông thạo cả hai.
Trong các phần sau, chúng tôi sẽ giải thích Python và SQL là gì, những khác biệt chính giữa chúng, và nên học cái nào trước. Hãy tiếp tục đọc!
Câu trả lời nhanh: SQL vs Python
Vội? Dưới đây là tổng quan cấp cao về sự khác nhau giữa SQL và Python:
| Tính năng | SQL | Python |
|---|---|---|
| Mục đích | Thiết kế để quản lý và truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ | Ngôn ngữ đa dụng cho khoa học dữ liệu, phát triển web, và hơn thế |
| Dễ học | Cú pháp khai báo đơn giản, dễ cho người mới bắt đầu | Thân thiện với người mới, dễ đọc, cú pháp giống tiếng Anh |
| Chức năng | Lý tưởng để truy cập, sửa đổi và quản lý dữ liệu quan hệ | Đa năng, thực hiện các tác vụ như phân tích dữ liệu, học máy, thu thập dữ liệu web |
| Thư viện và hệ sinh thái | Giới hạn ở công cụ quản lý cơ sở dữ liệu (ví dụ: MySQL, PostgreSQL) | Hệ sinh thái phong phú với hàng nghìn thư viện (ví dụ: pandas, NumPy, scikit-learn) |
| Trường hợp sử dụng | Truy xuất dữ liệu, quản trị cơ sở dữ liệu, business intelligence | Biến đổi dữ liệu, học máy, tự động hóa, phát triển web |
| Lộ trình nghề nghiệp | Quản trị viên cơ sở dữ liệu, Kiến trúc sư cơ sở dữ liệu, Chuyên viên phân tích BI | Nhà khoa học dữ liệu, Chuyên viên phân tích dữ liệu, Kỹ sư học máy, Lập trình viên |
Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn, hãy đọc tiếp!
Vì sao chọn Python?
Đứng đầu trong nhiều bảng xếp hạng mức độ phổ biến ngôn ngữ lập trình như TIOBE và PYPL, Python ngày nay là ngôn ngữ “vạn năng”.
Python là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, đa mục đích, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực phát triển phần mềm. Nhờ cú pháp đơn giản và dễ đọc (gần với tiếng Anh), Python thường được coi là một trong những ngôn ngữ dễ học và dễ dùng nhất cho người mới. Nếu bạn muốn xem thử lập trình với Python trông như thế nào, hãy xem khóa Nhập môn Python của chúng tôi.
Dù khi ra đời đầu thập niên 1990 Python không được thiết kế cho khoa học dữ liệu, qua nhiều năm, Python đã phát triển và ngày nay được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu, học máy và kỹ thuật dữ liệu. Điều này chủ yếu nhờ hệ sinh thái gói thư viện phong phú. Với hàng nghìn thư viện mạnh mẽ được hậu thuẫn bởi cộng đồng người dùng khổng lồ, Python có thể thực hiện mọi loại tác vụ liên quan đến dữ liệu.
Dưới đây là danh sách không đầy đủ về các trường hợp sử dụng Python trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn tò mò về các ứng dụng khác của Python, hãy xem hướng dẫn về các mục đích dùng Python này.
- Phân tích dữ liệu: Python là cách mạnh mẽ nhất để phân tích dữ liệu. Với các thư viện hàng đầu như pandas và NumPy, mọi thứ đều có thể chỉ với vài dòng lệnh, từ thu thập và làm sạch dữ liệu đến phân tích thăm dò và phân tích thống kê
- Trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ hấp dẫn là cách tuyệt vời để khám phá các mẫu ẩn trong tập dữ liệu và trình bày kết quả. Nhiều gói như Matplotlib, Seaborn và Plotly có thể giúp bạn thực hiện điều đó.
- Học máy: Một phân ngành của Trí tuệ nhân tạo, học máy sử dụng thuật toán để giúp máy học mẫu và xu hướng từ dữ liệu lịch sử và đưa ra dự đoán. Scikit-learn là gói phổ biến và trực quan để triển khai các mô hình học máy mạnh mẽ.
- Học sâu: Học sâu là một phần của họ phương pháp học máy rộng hơn, tập trung vào việc triển khai mạng nơ-ron nhân tạo. Những thuật toán mạnh mẽ này đứng sau một số đột phá đổi mới nhất trong khoa học dữ liệu vài năm gần đây. Với các thư viện và framework mạnh như Keras và TensorFlow, Python là ngôn ngữ số một cho học sâu.
Vì sao chọn SQL?
Phần lớn dữ liệu của doanh nghiệp được lưu trong cơ sở dữ liệu, cụ thể là cơ sở dữ liệu quan hệ. Cơ sở dữ liệu quan hệ cho phép truy cập các điểm dữ liệu có liên hệ với nhau trên nhiều bảng với hàng và cột. Nói cách khác, cơ sở dữ liệu quan hệ là lựa chọn mở rộng và tinh gọn hơn so với bảng tính truyền thống.
Sơ đồ cơ sở dữ liệu quan hệ. Nguồn: MongoDB
Kể từ khi được IBM phát triển vào đầu thập niên 1970, SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất để giao tiếp, chỉnh sửa và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Thành thạo quản trị cơ sở dữ liệu và SQL là điều bắt buộc nếu bạn muốn tiến xa trong sự nghiệp khoa học dữ liệu. Bạn có thể tìm hiểu thêm SQL được dùng để làm gì trong bài viết đầy đủ của chúng tôi.
Một ưu điểm lớn của SQL là khá dễ học so với các ngôn ngữ lập trình khác. Điều này nhờ cú pháp khai báo, đơn giản, được thiết kế riêng để quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ bằng các truy vấn SQL. Truy vấn là câu lệnh gồm nhiều lệnh SQL nhằm thực hiện một nhiệm vụ cụ thể trong cơ sở dữ liệu, như truy cập, sửa đổi, cập nhật và xóa dữ liệu
Biết SQL sẽ giúp bạn làm việc với các cơ sở dữ liệu quan hệ khác nhau, bao gồm các hệ thống phổ biến như SQLite, MySQL và PostgreSQL. Dù có một vài khác biệt nhỏ giữa các hệ quản trị này, cú pháp cho truy vấn cơ bản khá giống nhau, khiến SQL trở thành ngôn ngữ rất linh hoạt.
Muốn học SQL? Hãy xem khóa Nhập môn SQL của chúng tôi, hoặc học chuyên sâu với Lộ trình Kỹ năng SQL Cơ bản.
Lộ trình nghề nghiệp với Python
Python là kỹ năng được săn đón nhất trong khoa học dữ liệu. Do đó, gần như mọi công việc trong ngành đều yêu cầu Python.
Có rất nhiều lộ trình nghề nghiệp để theo đuổi khi bạn đã thành thạo Python. Dưới đây là một vài lựa chọn phổ biến. Để có danh sách chi tiết hơn, hãy xem bài viết về 7 nghề khoa học dữ liệu hàng đầu. Ngoài ra, nếu bạn đang tìm việc trong ngành dữ liệu, hãy xem DataCamp Jobs, nơi có thể giúp bạn tìm các vị trí phù hợp với kỹ năng của mình.
Nhà khoa học dữ liệu
Nhu cầu về nhà khoa học dữ liệu rất cao ở nhiều lĩnh vực. Dù là phát triển mô hình học máy để tối ưu tuyến đường hay xử lý dữ liệu gene để phát triển phương pháp điều trị mới cho bệnh hiếm, Python là câu trả lời để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ.
Nhà khoa học dữ liệu cần áp dụng toán học, thống kê và phương pháp khoa học; sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật để làm sạch, chuẩn bị dữ liệu; thực hiện phân tích dự đoán và trí tuệ nhân tạo; và giải thích cách dùng kết quả để đưa ra giải pháp dựa trên dữ liệu cho bài toán kinh doanh. Python là công cụ phổ biến nhất được các nhà khoa học dữ liệu dùng cho tất cả các nhiệm vụ này.
Mức lương trung bình cho nhà khoa học dữ liệu tại Hoa Kỳ, theo Glassdoor, là $113,215.
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu và chuyên viên phân tích dữ liệu có nhiều điểm tương đồng. Trong khi nhà khoa học dữ liệu tập trung vào kỹ thuật học máy để dự đoán tương lai và xử lý bất định, chuyên viên phân tích dữ liệu được đào tạo chuyên biệt để giải quyết bài toán kinh doanh, như phát triển KPI, tạo giải pháp cho các bên liên quan và giảm chi phí. Python là ngôn ngữ ưa dùng của chuyên viên phân tích để phân tích dữ liệu, dù các công cụ khác như phần mềm BI (Power BI, Tableau) và SQL cũng quan trọng không kém.
Nhu cầu về chuyên viên phân tích dữ liệu đã rất lớn và có vẻ sẽ còn tăng theo thời gian. Glassdoor ước tính mức lương trung bình $83,787 cho vị trí này.
Kỹ sư học máy
Kỹ sư học máy tập trung nghiên cứu, xây dựng và thiết kế các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tự động hóa mô hình dự đoán và làm cho chúng có khả năng mở rộng. Về bản chất, họ phát triển các thuật toán sử dụng dữ liệu đầu vào và tận dụng mô hình thống kê để dự đoán đầu ra, đồng thời liên tục cập nhật khi có dữ liệu mới.
Dù có một bộ công cụ lớn để hoàn thành công việc, Python vẫn là công cụ không thể thiếu.
Mức lương trung bình hằng năm của kỹ sư học máy là $164,820.
Lộ trình nghề nghiệp với SQL
Dù đã xuất hiện từ lâu, SQL vẫn là công cụ không thể thiếu cho lập trình viên và chuyên gia dữ liệu trên toàn thế giới. SQL ở khắp mọi nơi, là ngôn ngữ hàng đầu cho quản lý dữ liệu trong các ngành và các công ty hàng đầu như Google, Meta và Amazon.
Là một ngôn ngữ cực kỳ phổ biến, cơ hội nghề nghiệp rất rộng và đa dạng. Dưới đây là một số công việc SQL phổ biến.
Kiến trúc sư cơ sở dữ liệu
Kiến trúc sư cơ sở dữ liệu chịu trách nhiệm thiết kế cơ sở dữ liệu phù hợp và đáng tin cậy nhất cho một ứng dụng nhất định. Họ phát triển chiến lược mô hình hóa để đảm bảo cơ sở dữ liệu an toàn, có thể mở rộng và vận hành ổn định. Điều này đòi hỏi hiểu biết về các loại cơ sở dữ liệu –quan hệ, NoSQL, đồ thị, phân tán, v.v.– và có chuyên môn để xác định tình huống nào cần loại cơ sở dữ liệu nào.
Glassdoor ước tính mức lương trung bình hằng năm cho kiến trúc sư cơ sở dữ liệu là $113,427.
Lập trình viên phần mềm
Lập trình viên phần mềm tạo ra phần mềm và ứng dụng máy tính. Họ là những người viết mã cho phần mềm, bao gồm chương trình và tính năng mới.
Những ứng dụng này thường cần dữ liệu để hoạt động đúng. Bạn đoán dữ liệu được lưu ở đâu? Đúng vậy, cơ sở dữ liệu quan hệ. Điều đó khiến SQL trở thành một trong những kỹ năng cơ bản cho lập trình viên.
Mức lương trung bình hằng năm cho Lập trình viên Phần mềm là $100,828.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về mức lương, hãy xem hướng dẫn chuyên sâu về Lương của Lập trình viên SQL.
Quản trị viên cơ sở dữ liệu
Quản trị viên cơ sở dữ liệu đảm bảo cơ sở dữ liệu vận hành hiệu quả và an toàn. Họ quản lý thông tin người dùng, cấp quyền truy cập phù hợp theo nhu cầu và giám sát việc sử dụng. Quản trị viên cũng thường xuyên sao lưu dữ liệu lưu trữ.
Mức lương trung bình hằng năm cho nghề này, theo Glassdoor, là $103,837.
Python vs SQL: Nên học ngôn ngữ nào trước?
Nên học ngôn ngữ nào trước? Dù câu hỏi này đặc biệt phù hợp với người mới vào khoa học dữ liệu, cần lưu ý rằng về lâu dài, bạn sẽ cần thông thạo cả Python và SQL nếu muốn phát triển sự nghiệp.
Nói như vậy, câu trả lời sẽ phụ thuộc vào mục tiêu, ưu tiên và kiến thức lập trình trước đây bạn có.
Python vs SQL: Cái nào dễ hơn?
SQL chắc chắn dễ học hơn Python. Nó có cú pháp rất cơ bản và chỉ được thiết kế để giao tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Vì phần lớn dữ liệu được lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ, việc truy xuất dữ liệu bằng truy vấn SQL thường là bước đầu tiên trong mọi dự án phân tích dữ liệu. Học SQL cũng là lựa chọn tuyệt vời vì nó giúp bạn thấm nhuần các khái niệm lập trình cơ bản theo cách thân thiện, mở đường tới những ngôn ngữ phức tạp hơn.
Tuy nhiên, là một ngôn ngữ đa mục đích, học Python sẽ cho phép bạn làm được nhiều việc thú vị hơn. Ví dụ, với Python, bạn có thể thực hiện trọn vẹn một dự án khoa học dữ liệu, từ thu thập và làm sạch đến phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Python đa năng hơn nhiều so với SQL, nhưng để thông thạo sẽ mất nhiều thời gian hơn. Dẫu vậy, Python vẫn được xem là thân thiện với người mới nhờ cú pháp giống tiếng Anh và chú trọng tính dễ đọc.
Loại công việc bạn hướng tới cũng đáng cân nhắc. Chẳng hạn, nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực business intelligence, học SQL có lẽ là lựa chọn tốt hơn, vì hầu hết tác vụ phân tích được thực hiện với công cụ BI như Tableau hoặc PowerBI. Ngược lại, nếu bạn muốn theo đuổi con đường khoa học dữ liệu thuần túy, tốt hơn hãy học Python trước.
SQL vs Python cho Phân tích Dữ liệu
Khi nói riêng về phân tích dữ liệu, cả SQL và Python đều có điểm mạnh và ứng dụng riêng.
SQL cho phân tích dữ liệu
SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ hàng đầu để truy vấn và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó vượt trội ở:
- Truy xuất dữ liệu: Trích xuất hiệu quả dữ liệu cụ thể từ cơ sở dữ liệu lớn với các truy vấn đơn giản, dễ đọc.
- Tổng hợp dữ liệu: Thực hiện các phép cộng, trung bình, đếm để tóm tắt dữ liệu.
- Kết bảng: Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng để tạo bộ dữ liệu đầy đủ phục vụ phân tích.
- Làm sạch dữ liệu: Dùng lệnh SQL để lọc, sắp xếp và làm sạch dữ liệu trực tiếp trong cơ sở dữ liệu.
Cú pháp khai báo của SQL giúp nó dễ sử dụng, đặc biệt cho các tác vụ liên quan đến dữ liệu có cấu trúc lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Đây là công cụ thiết yếu cho các chuyên gia dữ liệu làm việc trong môi trường thường xuyên tương tác với cơ sở dữ liệu.
Python cho phân tích dữ liệu
Python là ngôn ngữ lập trình đa dụng mạnh mẽ, được dùng rộng rãi trong khoa học dữ liệu. Nó cung cấp:
- Tính đa năng: Không chỉ truy xuất dữ liệu, Python còn xử lý biến đổi dữ liệu, phân tích thống kê và trực quan hóa.
- Thư viện và công cụ: Các thư viện mạnh như pandas và NumPy cho biến đổi dữ liệu, matplotlib và seaborn cho trực quan hóa, và scikit-learn cho học máy.
- Tự động hóa: Khả năng tự động hóa quy trình dữ liệu, từ thu thập, làm sạch đến phân tích và báo cáo.
- Tích hợp: Tích hợp liền mạch với công cụ và môi trường khác, như Jupyter Notebooks, cho phân tích dữ liệu tương tác.
Tính linh hoạt và hệ thống thư viện phong phú khiến Python lý tưởng để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp, phát triển mô hình học máy và tạo trực quan hóa sâu sắc.
Khi nào dùng SQL và khi nào dùng Python?
Lựa chọn giữa SQL và Python thường phụ thuộc vào tác vụ cụ thể:
- Dùng SQL khi bạn cần truy vấn và thao tác dữ liệu lưu trong cơ sở dữ liệu quan hệ một cách hiệu quả.
- Dùng Python khi phân tích dữ liệu của bạn cần xử lý toàn diện hơn, phân tích thống kê hoặc trực quan hóa nâng cao.
SQL vs Python: So sánh chi tiết
Dưới đây là bảng so sánh sự khác nhau giữa Python và SQL:
| Tính năng | Python | SQL |
|---|---|---|
| Mục đích | Dùng cho khoa học dữ liệu, phát triển web, tự động hóa, phát triển game và các lĩnh vực phần mềm khác. | Giao tiếp và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. |
| Loại ngôn ngữ | Ngôn ngữ lập trình đa mục đích | Ngôn ngữ lập trình theo miền ứng dụng |
| Mã nguồn mở? | Có | Một số “phương ngữ” là sở hữu độc quyền (ví dụ: MS SQL Server); nhiều loại là mã nguồn mở (ví dụ: MySQL, PostgreSQL). |
| Phiên bản | Python 3 | Các “phương ngữ” khác nhau, như MySQL, SQLite và PostgreSQL. |
| Hệ sinh thái | Hơn 300.000 gói sẵn có | Không có gói; phụ thuộc vào hệ quản trị cơ sở dữ liệu. |
| Dễ học | Python thân thiện với người mới, cú pháp giống tiếng Anh. | SQL rất dễ học với cú pháp khai báo đơn giản. |
| Lộ trình nghề nghiệp | Nhà khoa học dữ liệu, chuyên viên phân tích dữ liệu, kỹ sư học máy, lập trình viên, lập trình viên web, kỹ sư tự động hóa | Kiến trúc sư cơ sở dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ liệu, chuyên viên phân tích BI, kỹ sư dữ liệu, lập trình viên |
| Ưu điểm | Dễ đọc, đa năng, cộng đồng lớn, hỗ trợ thư viện phong phú, tương thích đa nền tảng | Cực kỳ dễ học, cú pháp tương tự giữa các “phương ngữ”, tối ưu cho tương tác cơ sở dữ liệu, hiệu năng cao trong truy xuất và thao tác dữ liệu |
| Nhược điểm | Hiệu năng yếu với lượng dữ liệu khổng lồ, hiệu quả bộ nhớ kém, thời gian thực thi chậm hơn cho một số tác vụ | Ứng dụng giới hạn trong quản lý cơ sở dữ liệu, một số “phương ngữ” tốn kém, chỉ giới hạn ở cấu trúc dữ liệu quan hệ |
| Phổ biến | Hạng 1 trong TIOBE Index (Tháng 7/2024), ngôn ngữ phổ biến nhất trong PYPL Index (Tháng 7/2024) | Hạng 10 trong TIOBE Index (Tháng 7/2024), được dùng rộng rãi cho quản lý cơ sở dữ liệu nhưng kém đa năng hơn |
Kết luận: SQL và Python tốt hơn khi kết hợp
Hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích. Python và SQL đều là công cụ không thể thiếu cho chuyên gia dữ liệu; vì vậy, dù tốt hơn là chọn một ngôn ngữ để học lúc khởi đầu hành trình khoa học dữ liệu, về lâu dài, bạn sẽ cần làm chủ cả hai.
Muốn học Python và SQL? Chúng tôi có sẵn tài nguyên cho bạn. Hãy xem các nguồn sau và bắt đầu ngay hôm nay.
- Một danh mục khóa học lớn với 500+ khóa về khoa học dữ liệu bao gồm lập trình, thống kê, trực quan hóa và hơn thế.
- Đăng ký blog của chúng tôi để nhận những góc nhìn mới nhất.
- Theo dõi podcast DataFramed.
- Xem cheat sheet Python cho khoa học dữ liệu và cheat sheet SQL cơ bản.
