Khóa học
Nhập môn Python
4 giờ
7.1M
Nếu bạn đang cân nhắc bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu, bạn càng bắt đầu học lập trình sớm, càng tốt. Học cách viết mã là bước quan trọng đối với mọi nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng. Tuy nhiên, bắt đầu với lập trình có thể đáng ngại, đặc biệt nếu bạn chưa từng có kinh nghiệm mã hóa trước đó.
Để chọn đúng ngôn ngữ lập trình, trước hết chúng ta cần xem nhà khoa học dữ liệu làm gì trong công việc hằng ngày. Nhà khoa học dữ liệu là chuyên gia kỹ thuật sử dụng các kỹ thuật toán học và thống kê để xử lý, phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu. Có nhiều lĩnh vực trong khoa học dữ liệu, từ học máy và học sâu, đến phân tích mạng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích không gian địa lý. Để thực hiện công việc, các nhà khoa học dữ liệu dựa vào sức mạnh của máy tính. Lập trình là kỹ thuật cho phép họ tương tác và gửi chỉ dẫn cho máy tính.
Có hàng trăm ngôn ngữ lập trình được xây dựng cho nhiều mục đích khác nhau. Một số ngôn ngữ phù hợp hơn với khoa học dữ liệu, mang lại năng suất và hiệu năng cao để xử lý lượng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, nhóm này vẫn bao gồm khá nhiều ngôn ngữ lập trình.
Trong bài viết này, chúng tôi điểm qua một số ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu hàng đầu cho năm 2026, và trình bày điểm mạnh cũng như khả năng của từng ngôn ngữ.
- Python
- R
- SQL
- Java
- Julia
- Scala
- C/C++
- JavaScript
- Swift
- Go
- MATLAB
- SAS
Tất cả dữ liệu đã được cập nhật để phản ánh các xu hướng mới nhất cho năm 2026 và xa hơn.
12 Ngôn Ngữ Lập Trình Khoa Học Dữ Liệu Hàng Đầu vào năm 2026
1. Python
Xếp hạng đầu tiên trong nhiều chỉ số phổ biến ngôn ngữ lập trình, bao gồm TIOBE và PYPL, mức độ phổ biến của Python đã bùng nổ trong những năm gần đây và vẫn là ngôn ngữ lập trình được ưa chuộng nhất. Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, đa dụng, có khả năng áp dụng rộng rãi không chỉ trong ngành khoa học dữ liệu, mà còn ở các lĩnh vực khác như phát triển web và phát triển trò chơi điện tử.
Mọi nhiệm vụ khoa học dữ liệu bạn có thể nghĩ đến đều có thể thực hiện bằng Python. Điều này chủ yếu nhờ vào hệ sinh thái thư viện phong phú. Với hàng nghìn gói mạnh mẽ được hậu thuẫn bởi cộng đồng người dùng khổng lồ, Python có thể thực hiện mọi loại tác vụ, từ tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và phân tích thống kê, đến triển khai các mô hình học máy và học sâu. Dưới đây là một số thư viện được dùng nhiều nhất cho khoa học dữ liệu và học máy:
- NumPy: là gói phổ biến cung cấp bộ sưu tập phong phú các hàm toán học nâng cao. Nhiều gói dựa trên đối tượng Numpy, như mảng NumPy nổi tiếng.
- pandas: là thư viện chủ chốt trong khoa học dữ liệu, dùng để thực hiện mọi thao tác với cơ sở dữ liệu, còn gọi là DataFrame.
- Matplotlib: thư viện tiêu chuẩn của Python cho trực quan hóa dữ liệu.
- scikit-learn: xây dựng trên NumPy và SciPy, đã trở thành thư viện Python phổ biến nhất để phát triển thuật toán học máy.
- TensorFlow: do Google phát triển, là khung tính toán mạnh mẽ để phát triển các thuật toán học máy và học sâu.
- Keras: thư viện mã nguồn mở được thiết kế để huấn luyện mạng nơ-ron với hiệu năng cao.
- Polars: Thư viện DataFrame mới mang lại hiệu năng nhanh hơn pandas.
- PyCaret: Thư viện học máy mã nguồn mở, low-code, tự động hóa quy trình ML từ đầu đến cuối.
- Hugging Face: Được sử dụng rộng rãi nhờ thư viện transformers, cho phép xây dựng các ứng dụng NLP tiên tiến.
Nhờ cú pháp đơn giản và dễ đọc, Python thường được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học và dễ dùng nhất cho người mới bắt đầu. Nếu bạn mới tìm hiểu khoa học dữ liệu và chưa biết nên học ngôn ngữ nào trước, Python là một trong những lựa chọn tốt nhất.
Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia Python, DataCamp luôn sẵn sàng hỗ trợ. Hãy xem các khóa học Python trong danh mục của chúng tôi và bắt đầu đào tạo để trở thành nhà khoa học dữ liệu thành công.
2. R
Dù không còn “hot” như Python trong những năm gần đây theo các chỉ số phổ biến, R vẫn là lựa chọn hàng đầu cho những ai muốn theo đuổi khoa học dữ liệu. Thường được mô tả trên các diễn đàn khoa học dữ liệu là đối thủ chính của Python, học một trong hai ngôn ngữ này là bước quan trọng để bước chân vào lĩnh vực.
R là ngôn ngữ mã nguồn mở, chuyên biệt, được thiết kế rõ ràng cho khoa học dữ liệu. R rất phổ biến trong tài chính và học thuật, là ngôn ngữ lý tưởng cho thao tác, xử lý và trực quan hóa dữ liệu, cũng như tính toán thống kê và học máy.
Giống như Python, R có cộng đồng người dùng lớn và bộ sưu tập thư viện chuyên dụng khổng lồ cho phân tích dữ liệu. Một số thư viện đáng chú ý nhất thuộc họ Tidyverse, bộ sưu tập các gói khoa học dữ liệu. Bao gồm dplyr cho thao tác dữ liệu, và ggplot2 mạnh mẽ, thư viện tiêu chuẩn cho trực quan hóa dữ liệu trong R. Với các tác vụ học máy, các thư viện như caret sẽ giúp bạn dễ dàng hơn nhiều khi phát triển thuật toán.
Mặc dù có thể làm việc với R trực tiếp trên dòng lệnh, việc sử dụng Rstudio là phổ biến, đây là giao diện bên thứ ba mạnh mẽ tích hợp nhiều khả năng như trình chỉnh sửa dữ liệu, trình xem dữ liệu và gỡ lỗi.
Dù bạn mới bắt đầu khoa học dữ liệu hay muốn bổ sung ngôn ngữ mới vào “kho vũ khí” của mình, học R là lựa chọn hoàn hảo. Khám phá danh mục phong phú khóa học R của chúng tôi để bắt đầu trau dồi kỹ năng.
3. SQL
Phần lớn dữ liệu trên thế giới được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ chuyên biệt cho phép lập trình viên giao tiếp, chỉnh sửa và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Nắm vững kiến thức làm việc với cơ sở dữ liệu và SQL là điều bắt buộc nếu bạn muốn trở thành nhà khoa học 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 những khác biệt nhỏ giữa các hệ quản trị này, cú pháp cho các truy vấn cơ bản khá giống nhau, khiến SQL trở thành ngôn ngữ rất linh hoạt.
Bạn chọn Python hay R để khởi đầu hành trình khoa học dữ liệu, bạn cũng nên cân nhắc học SQL. Nhờ cú pháp tuyên bố, đơn giản, SQL rất dễ học so với các ngôn ngữ khác và sẽ hỗ trợ bạn rất nhiều trên đường đi.
Muốn bắt đầu với SQL? Hãy xem các khóa học SQL và lộ trình kỹ năng khác nhau do DataCamp cung cấp và sẵn sàng trở thành bậc thầy truy vấn. Bạn thậm chí có thể nhận chứng chỉ SQL associate qua DataCamp.
4. Java
Xếp hạng #2 trên chỉ số PYPL và #4 trên TIOBE, Java là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới, dù mức độ phổ biến đã giảm trong thập kỷ qua, trong khi sự quan tâm đến các ngôn ngữ như Python tăng vọt. Java là ngôn ngữ hướng đối tượng mã nguồn mở, nổi tiếng với hiệu năng và hiệu quả hạng nhất. Vô số công nghệ, ứng dụng phần mềm và website dựa vào hệ sinh thái Java.
Mặc dù Java là lựa chọn ưa thích khi phát triển website hoặc xây dựng ứng dụng từ đầu, trong những năm gần đây, Java đã có vai trò nổi bật trong ngành khoa học dữ liệu. Điều này chủ yếu nhờ Máy ảo Java (JVM), cung cấp khung vững chắc và hiệu quả cho các công cụ dữ liệu lớn phổ biến như Hadoop, Spark và Scala.
Nhờ hiệu năng cao, Java là ngôn ngữ phù hợp để phát triển công việc ETL và thực hiện các tác vụ dữ liệu đòi hỏi lưu trữ lớn và yêu cầu xử lý phức tạp, như các thuật toán học máy.
5. Julia
Julia có thể được coi là ngôi sao đang lên trong khoa học dữ liệu. Dù là một trong những ngôn ngữ trẻ nhất trong danh sách này (ra mắt năm 2011), Julia đã gây ấn tượng trong thế giới tính toán số. Đôi khi được xem là người kế nhiệm Python, Julia là công cụ cực kỳ hiệu quả so với các ngôn ngữ dùng cho phân tích dữ liệu khác. Bạn có thể bắt đầu với lộ trình kỹ năng Julia Fundamentals để tìm hiểu thêm.
Mặc dù đã được biết đến rộng rãi nhờ được nhiều tổ chức lớn áp dụng sớm, bao gồm nhiều tổ chức trong ngành tài chính, Julia chưa được sử dụng rộng rãi như Python và R. Cộng đồng nhỏ hơn và không có nhiều thư viện bằng các đối thủ chính. Dù vậy, Julia là ngôn ngữ đầy hứa hẹn cho khoa học dữ liệu nhờ tốc độ, cú pháp rõ ràng và tính linh hoạt, và có nhiều trường hợp sử dụng nơi Julia vượt trội.
6. Scala
Mặc dù không thường xuyên thấy Scala trong các bảng xếp hạng hàng đầu về ngôn ngữ lập trình (hiện ở vị trí #21 trên PYPL và #33 trên TIOBE), việc nhắc đến ngôn ngữ này là bắt buộc trong bối cảnh khoa học dữ liệu.
Gần đây Scala đã trở thành một trong những ngôn ngữ tốt nhất cho học máy và dữ liệu lớn. Ra mắt năm 2004, Scala là ngôn ngữ đa mô hình, được thiết kế rõ ràng để là lựa chọn thay thế cho Java với cú pháp rõ ràng và ít dài dòng hơn.
Scala cũng chạy trên Máy ảo Java, nhờ đó cho phép tương tác với Java và khiến nó trở thành ngôn ngữ hoàn hảo cho các dự án dữ liệu lớn phân tán. Ví dụ, khung tính toán cụm Apache Spark được viết bằng Scala.
7. #C/C++
Được coi là hai trong số các ngôn ngữ tối ưu nhất, việc quen thuộc với C và họ hàng gần C++ có thể rất hữu ích khi giải quyết các tác vụ khoa học dữ liệu đòi hỏi nhiều tính toán.
Nguồn: Chỉ số TIOBE
C và C++ tương đối nhanh hơn so với nhiều ngôn ngữ lập trình khác, khiến chúng phù hợp để phát triển các ứng dụng dữ liệu lớn và học máy. Không phải ngẫu nhiên mà một số thành phần cốt lõi của các thư viện học máy phổ biến, bao gồm PyTorch và TensorFlow, được viết bằng C++.
Do đặc tính cấp thấp, C và C++ nằm trong số những ngôn ngữ khó học nhất. Vì vậy, dù có thể không phải lựa chọn đầu tiên khi bước vào thế giới khoa học dữ liệu, khi bạn đã nắm vững các nền tảng lập trình, việc làm chủ chúng là bước đi thông minh có thể tạo khác biệt lớn cho hồ sơ của bạn.
8. JavaScript
JavaScript xếp hạng #3 trên PYPL và #6 trên TIOBE, đưa nó trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới. JavaScript là ngôn ngữ đa mô hình, linh hoạt, nổi tiếng với khả năng tạo ra các trang web phong phú và tương tác.
Dù đa số người dùng JavaScript làm việc trong lĩnh vực phát triển web, những năm gần đây ngôn ngữ này đã trở nên nổi bật trong ngành khoa học dữ liệu. Hiện nay, JavaScript hỗ trợ các thư viện phổ biến cho học máy và học sâu, như TensorFlow và Keras, cũng như các công cụ trực quan hóa cực mạnh như D3.
Nhờ sự hỗ trợ của các thư viện học máy phổ biến và vì độ phổ biến rộng rãi trong cộng đồng lập trình web, đây là lựa chọn vào nghề mượt mà cho tất cả lập trình viên front-end và back-end muốn bước vào khoa học dữ liệu.
9. Swift
Một trong những điểm trừ của Python và R là cả hai đều không được xây dựng với thiết bị di động trong tâm trí. Trong những năm tới, chúng ta có thể kỳ vọng sự phát triển mạnh mẽ hơn nữa của di động, thiết bị đeo và IoT (Internet of Things). Swift được Apple phát triển để giúp việc tạo ứng dụng dễ dàng hơn, qua đó mở rộng hệ sinh thái ứng dụng và tăng khả năng giữ chân khách hàng. Ngay sau khi ra mắt vào năm 2014, Apple và Google bắt đầu hợp tác để biến nó thành công cụ chủ chốt trong mối liên hệ giữa di động và học máy.
Xếp hạng #9 trên PYPL và #17 trên TIOBE, Swift hiện đã tương thích với TensorFlow và có thể tương tác với Python. Một lợi thế bổ sung là Swift không còn bị giới hạn trong hệ sinh thái iOS và đã trở thành mã nguồn mở để chạy trên Linux.
Vì những lý do này, nếu bạn là lập trình viên di động và tò mò về khoa học dữ liệu, Swift là điều bạn đang tìm kiếm.
10. Go
Go (hay GoLang) là ngôn ngữ ngày càng phổ biến, đặc biệt cho các dự án học máy. Nó đã tăng hạng trong cả chỉ số PYPL (đứng #12) và TIOBE (đứng #7).
Google giới thiệu vào năm 2009 với cú pháp và cấu trúc giống C. Theo nhiều nhà phát triển, Go là phiên bản C của thế kỷ 21. Hơn một thập kỷ sau khi ra mắt, Go trở nên cực kỳ phổ biến nhờ ngôn ngữ linh hoạt và dễ hiểu. Trong bối cảnh khoa học dữ liệu, Go có thể là đồng minh tốt cho các tác vụ học máy. Dù triển vọng tốt, cộng đồng khoa học dữ liệu của Go vẫn còn tương đối nhỏ.
11. MATLAB
MATLAB là ngôn ngữ chủ yếu được thiết kế cho tính toán số. Hiện xếp hạng #14 trên PYPL và #12 trên TIOBE.
Được áp dụng rộng rãi trong học thuật và nghiên cứu khoa học kể từ khi ra mắt năm 1984, MATLAB cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thực hiện các phép toán toán học và thống kê nâng cao, khiến nó trở thành ứng viên sáng giá cho khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, MATLAB có một nhược điểm quan trọng: đây là phần mềm độc quyền. Tùy trường hợp (học thuật, cá nhân hoặc doanh nghiệp), bạn có thể phải trả khoản phí lớn để mua giấy phép, khiến nó kém hấp dẫn hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác có thể dùng miễn phí.
12. SAS
SAS (Statistical Analytical System) là môi trường phần mềm được thiết kế cho trí tuệ doanh nghiệp và tính toán số nâng cao. SAS đã tồn tại từ lâu và được áp dụng rộng rãi trong các tập đoàn lớn thuộc nhiều lĩnh vực, tạo ra thị trường lớn cho các nhà phát triển SAS.
Tuy nhiên, SAS đang dần đánh mất sự phổ biến so với các ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu khác như Python và R. Nguyên nhân chính là, giống như MATLAB, bạn cần giấy phép để sử dụng SAS. Điều này tạo ra rào cản gia nhập đối với người dùng và công ty mới, những bên có xu hướng sử dụng các ngôn ngữ miễn phí, mã nguồn mở.
Kết luận
Chúng tôi hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn điều hướng bức tranh phong phú và đa dạng của các ngôn ngữ lập trình cho khoa học dữ liệu. Không có ngôn ngữ nào là tốt nhất một cách tuyệt đối để giải quyết mọi vấn đề và tình huống có thể phát sinh trong công việc của bạn với tư cách nhà khoa học dữ liệu. Việc chọn ngôn ngữ lập trình ưa thích mang tính chủ quan và thường phụ thuộc vào lịch sử học tập của nhà khoa học dữ liệu hoặc ngăn xếp công nghệ tại nơi làm việc. Ví dụ, nhà truyền bá dữ liệu của DataCamp, Richie Cotton, cho rằng:
"Khoa học dữ liệu ngày càng xoay quanh Python và SQL cho lập trình, dù R vẫn phổ biến và Julia đang lên. Tôi kỳ vọng xu hướng này tiếp tục trong năm 2023 và xa hơn, nhưng hãy chú ý đến các công cụ business intelligence low-code như Power BI và Tableau."
Nếu bạn là người mới trong khoa học dữ liệu, Python hoặc R là nơi tốt để bắt đầu. Bạn có thể đăng ký Hướng dẫn Nhập môn Python miễn phí và Hướng dẫn Nhập môn R để xem bạn thích ngôn ngữ nào hơn. Từ đó, chìa khóa thành công là kiên nhẫn và thực hành. Để có trải nghiệm lập trình thực hành, DataLab là môi trường trực tuyến để viết mã, áp dụng kỹ năng, cộng tác với người khác và xây dựng hồ sơ khoa học dữ liệu của bạn.
Khi đã tự tin với ngôn ngữ đã chọn, bạn có thể nâng tầm với đào tạo SQL bài bản. May mắn thay, DataCamp cung cấp nhiều khóa học SQL.
Từ đó, không gì là giới hạn. Thành thạo nhiều ngôn ngữ lập trình là một lợi thế, và linh hoạt chuyển đổi giữa các ngôn ngữ theo nhu cầu của tổ chức sẽ giúp bạn trở thành nhà khoa học dữ liệu đa năng và phát triển sự nghiệp thành công hơn.
Tìm hiểu thêm:
