15 công cụ cần biết trong Khoa học dữ liệu dành cho người mới tìm hiểu

Data Science là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Để bắt đầu học về Data Science, người mới bắt đầu cần phải nắm vững một số công cụ cơ bản. Dưới đây là 15 công cụ quan trọng mà người mới bắt đầu trong lĩnh vực Data Science cần phải biết

‍

1. Python

‍

‍

Ngành Khoa học dữ liệu là một ngành liên quan đến lập trình, vậy nên điều tất yếu mà bạn cần biết đó là ngôn ngữ lập trình. Một trong những lựa chọn được yêu thích nhất chính là Python.Python được ưa chuộng bởi tính linh hoạt, được thể hiện qua hàng loạt thư viện mã nguồn mở, giúp bạn có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau. Bạn có thể sử dụng các thư viện sau đây, chẳng hạn:

• Sử dụng pandas để thao tác dữ liệu
• Sử dụng matplotlib để tạo ra các biểu đồ tuyệt đẹp.
• Sử dụng scikit-learn cho công việc liên quan đến học máy

Hơn nữa, bạn còn có thể:

• Xây dựng API để triển khai mô hình học máy trực tuyến với FastAPI, một framework web.
• Tạo một ứng dụng front-end đơn giản chỉ với mã Python thông qua streamlit.

Ngoài ra, nhờ cú pháp rõ ràng và mạch lạc, Python cũng được đánh giá là tương đối dễ học với người mới.

‍

2. R

‍

Giống như Python, R cũng là một ngôn ngữ lập trình được ưa chuộng trong việc xử lý dữ liệu - thường dùng trong các ứng dụng về khoa học và thống kê.Khi sử dụng R, bạn có thể tận dụng nhiều package khác nhau, linh hoạt cho từng tác vụ liên quan đến Khoa học dữ liệu. Dưới đây là một số package bạn có thể sử dụng:

• Sử dụng dplyr để thực hiện các tác vụ data wrangling và ggplot2 để tạo bất kỳ loại biểu đồ nào bạn mong muốn.
• Dễ dàng tạo, huấn luyện và kiểm tra các thuật toán học máy, thậm chí triển khai chúng trên một ứng dụng web với Shiny.

‍

3. Jupyter Notebook

‍

Jupyter Notebooks là một ứng dụng web cho phép thực thi mọi thứ từ thao tác dữ liệu đơn giản đến các dự án Khoa học dữ liệu phức tạp, bao gồm việc trực quan hóa dữ liệu và tạo tài liệu. Được duy trì bởi tổ chức Project Jupyter, Jupyter Notebooks tập trung hỗ trợ 3 ngôn ngữ lập trình chính là Python, R và Julia.Ưu điểm:

• Bạn có thể chạy code ngay trong trình duyệt
• Bạn có thể chạy các đoạn code khác nhau một cách riêng biệt
• Bạn có thể nhận kết quả của từng phần trước khi chuyển sang phần tiếp theo, làm cho quy trình làm việc với dữ liệu trở nên đơn giản hơn.

Notebooks cũng hỗ trợ hiển thị kết quả dưới dạng HTML, LaTeX, và SVG, cũng như tạo văn bản sử dụng Markdown và LaTeX để tài liệu hóa toàn bộ quy trình làm việc với dữ liệu của bạn.

‍

4. SQL

‍

‍

Khi bắt đầu làm quen với quy trình phân tích dữ liệu, bạn sẽ nhận ra rằng đôi khi cần phải tương tác với cơ sở dữ liệu, nơi chứa phần lớn dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng, đặc biệt là trong công việc.Hầu hết các cơ sở dữ liệu bao gồm nhiều bảng chứa dữ liệu về nhiều khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp mà bạn đang xử lý, kết nối với nhau, tạo thành một hệ sinh thái dữ liệu khổng lồ.Cách phổ biến nhất để tương tác với các cơ sở dữ liệu này - được gọi là cơ sở dữ liệu quan hệ - là thông qua Ngôn ngữ Truy vấn Cấu trúc SQL.SQL cho phép người dùng chèn, cập nhật, xóa và chọn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và tạo bảng mới. Đặc biệt với những bạn Data Analyst hay Business Analyst thì việc trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu là điều rất quan trọng

‍

5. NoSQL

‍

Bên cạnh cơ sở dữ liệu quan hệ còn một loại cơ sở dữ liệu khác cũng phổ biến không kém đó là cơ sở dữ liệu không quan hệ, hay NoSQLNoSQL thực chất là một thuật ngữ chung được sử dụng để chỉ tất cả các cơ sở dữ liệu không lưu trữ dữ liệu theo bảng. Khác với SQL, cơ sở dữ liệu NoSQL xử lý dữ liệu bán cấu trúc hoặc không cấu trúc được lưu trữ dưới dạng cặp khóa-giá trị, tài liệu như JSON, hoặc thậm chí là đồ thị.Điều này giúp NoSQL có thể làm việc với lượng lớn dữ liệu mà không cần phải có một lược đồ (schema) cố định (như trong SQL), cho phép người dùng thay đổi định dạng và trường trong dữ liệu mà không gặp vấn đề gì.Cơ sở dữ liệu NoSQL thường có các đặc điểm sau:

• Nhanh hơn.
• Dễ dàng mở rộng hơn.
• Tính sẵn có, phù hợp cho các ứng dụng di động và IoT, cũng như các phân tích thời gian thực.

‍

6. Command Line

‍

Command Line (còn được biết đến là terminal hoặc shell) cho phép bạn thao tác với tệp và thư mục hiệu quả hơn so với việc sử dụng giao diện người dùng đồ họa (GUI). Đây không phải là kỹ năng ưu tiên khi bắt đầu tìm hiểu về lĩnh vực dữ liệu, tuy nhiên rất có thể nó sẽ giúp ích cho bạn trong công việc về sau này.

‍

7. Cloud

‍

Khi bắt đầu làm việc với dữ liệu, rất có khả năng bạn sẽ phải thao tác với Cloud ở một mức độ nào đó. Hiện tại có 3 nền tảng đám mây lớn nhất sau:Hiện tại, ba nền tảng đám mây lớn nhất là AWS, Azure và Google Cloud Platform - GCPTất cả đều có các ứng dụng trực tuyến để tạo máy học, ETL (Trích xuất, Biến đổi và Tải dữ liệu) và bảng điều khiển (dashboard).

‍

8. Git

‍

Git là hệ thống kiểm soát phiên bản phân tán mà nguồn mở (Open Source Distributed Version Control System), là một trong các phần mềm quản lý mã nguồn phổ biến nhất. Git cho phép các lập trình viên làm việc song song, để mỗi người có thể thực hiện phần việc của riêng mình, sau đó có thể hợp nhất một cách an toàn mà không xảy ra xung đột.Với những Data Analyst hay Data Scientist làm việc với các ngôn ngữ lập trình, hiểu biết về Git giúp bạn có khả năng chia sẻ code của mình với nhiều người, đồng thời truy cập vào code của người khác.

‍

9. GitHub Actions

‍

GitHub Actions là một tính năng của GitHub, cho phép tự động hóa các quy trình phát triển phần mềm ngay trong kho lưu trữ GitHub của bạn. Điều này bao gồm việc tự động hóa các quy trình tích hợp và phân phối liên tục (CI/CD), tự động kiểm tra và triển khai ứng dụng, chạy các quy trình tự động, tạo cảnh báo, và nhiều hơn nữa.GitHub Actions hoạt động dựa trên các sự kiện (event) trong kho lưu trữ (repository) của bạn, ví dụ như khi có một commit mới, một pull request được tạo, hoặc thậm chí là lịch biểu được định sẵn. Khi một sự kiện như vậy xảy ra, nó có thể kích hoạt một hoặc nhiều công việc được định nghĩa trong một workflow. Mỗi công việc này có thể chạy trên máy ảo Linux, Windows, hoặc macOS và thực hiện các bước khác nhau, từ việc xây dựng và kiểm tra mã đến việc triển khai ứng dụng.Bạn có thể cấu hình GitHub Actions thông qua các tệp YAML trong thư mục .github/workflows của kho lưu trữ. Điều này cho phép tùy chỉnh cao độ về cách thức và thời điểm thực hiện các quy trình tự động, giúp phát triển phần mềm trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn.Đây không phải là công cụ để phân tích dữ liệu hay huấn luyện mô hình máy học. Ưu điểm lớn nhất của nó là giúp Data Scientist triển khai mô hình máy học của họ theo các phương pháp tốt nhất của DevOps mà không cần thiết lập toàn bộ cơ sở hạ tầng đám mây, vốn tiêu tốn nhiều công sức và tiền bạc hơn.

‍

10. Visual Studio Code

‍

‍

Là một chuyên gia dữ liệu, bạn có thể sẽ dành nhiều thời gian để viết code trong Jupyter Notebook. Nhưng khi công việc ngày càng phức tạp hơn, bạn sẽ cần phải viết code trong một tệp .py thay vì notebook, để có thể chủ động hơn trong việc triển khai dữ liệuLúc này, một môi trường phát triển tích hợp (IDE) sẽ phù hợp hơn, và Visual Studio Code (hay VSCode) là một trong số những lựa chọn phổ biến nhấtĐược phát triển bởi Microsoft, VSCode là công cụ tuyệt vời cho việc viết, chỉnh sửa và gỡ lỗi code bởi:

• Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.
• Đi kèm với các phím tắt được tích hợp sẵn và highlight code giúp công việc bạn trở nên hiệu quả hơn.
• Sở hữu hàng trăm tiện ích mở rộng có sẵn, giúp tăng cường sức mạnh của công cụ này.
• Có một terminal được tích hợp sẵn, nơi bạn có thể áp dụng Command Line và Git của mình vào công việc.
• Tích hợp dễ dàng với toàn bộ môi trường Microsoft, vì đây là công cụ của Microsoft.

‍

11. Spark

‍

Apache Spark là một công cụ mạnh mẽ dùng để xử lý và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn trong thời gian ngắn thông qua việc xử lý song song trên các cụm máy tính.Spark hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Python, R và Java. Khi sử dụng Python, ví dụ, bạn có thể tận dụng framework PySpark để kết nối với API của Spark và viết ứng dụng Spark trực tiếp từ Python.Không chỉ hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, nó còn có thể mở rộng, cũng như cung cấp nhiều thư viện cho phép bạn chuyển từ việc thao tác dữ liệu chung sang học máy.Nếu bạn có ý định tiếp cận với big data, sớm hay muộn bạn cũng sẽ phải học Spark.

‍

12. Docker

‍

Docker là một nền tảng mã nguồn mở cho phép bạn tạo, triển khai và quản lý các ứng dụng trong các môi trường được đóng gói gọi là containers. Một container cho phép bạn đóng gói ứng dụng cùng với tất cả những gì cần thiết để chạy ứng dụng đó, bao gồm thư viện, công cụ hệ thống, mã nguồn và các tệp cấu hình, vào một đơn vị độc lập. Điều này giúp đảm bảo rằng ứng dụng sẽ chạy một cách nhất quán trên mọi môi trườngGiả sử bạn đang sử dụng một máy ảo Linux trên một nhà cung cấp đám mây, và bạn muốn sử dụng máy ảo này để triển khai mô hình máy học mới của mình. Bạn có thể sử dụng Docker để xây dựng một container chỉ với những gì cần thiết để ứng dụng đó chạy và dùng API gọi mô hình.Một ứng dụng khác là thiết lập một máy chủ Jupyter bên trong một container để phát triển ứng dụng Khoa học dữ liệu. Điều này cho phép môi trường được tách biệt khỏi hệ điều hành gốc của bạn.

‍

13. Airflow

‍

Apache Airflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để lên lịch, điều phối và quản lý quy trình làm việc của các tác vụ dữ liệu. Thường được Data Engineer sử dụng để quản lý các ETL data pipeline, Airflow cũng là công cụ hữu ích cho các Data Scientist lên lịch và giám sát thực hiện các nhiệm vụVí dụ, giả sử bạn có một ứng dụng chạy bên trong một container được truy cập qua API. Biết rằng ứng dụng này chỉ cần truy cập vào các ngày đã xác định trước, vì vậy bạn có thể sử dụng Airflow để lên lịch khi nào container nên được dừng và khi nào cần chạy lại để mở API endpoint. Bạn cũng sẽ lên lịch một script để gọi endpoint này một khi container đang chạy sử dụng Airflow.Cuối cùng, trong suốt quá trình này, Airflow tạo ra logs, cảnh báo và thông báo cho phép người dùng theo dõi nhiều nhiệm vụ đa dạng mà họ quản lý với Airflow.

‍

14. MLFlow

‍

MLFlow là một công cụ mã nguồn mở được thiết kế để quản lý toàn bộ vòng đời của mô hình học máy, từ giai đoạn thử nghiệm ban đầu đến quá trình kiểm tra và triển khai mô hình. MLFlow hỗ trợ các Data Scientist trong việc tự động hóa và theo dõi quá trình huấn luyện và kiểm tra mô hình, điều chỉnh các tham số (hyperparameter tuning), chọn biến, triển khai và quản lý phiên bản của mô hình chỉ với vài dòng codeMột trong những ưu điểm chính của MLFlow là giao diện người dùng thân thiện, giúp người dùng có thể trực quan hóa và phân tích toàn bộ quá trình, so sánh các mô hình và kết quả khác nhau một cách dễ dàng. Ngoài ra, MLFlow tích hợp mượt mà với các framework học máy phổ biến như scikit-learn, TensorFlow, Keras và XGBoost, cũng như các ngôn ngữ lập trình như Python, R và Java, và các nền tảng học máy trên đám mây như AWS Sagemaker và Azure Machine Learning.Nếu bạn muốn nâng cao kỹ năng học máy của mình, MLFlow rất có thể sẽ là công cụ không thể thiếu.

‍

15. Databricks

‍

Databricks là một nền tảng tích hợp toàn bộ quy trình làm việc với dữ liệu vào một chỗ, không chỉ dành cho Data Scientist mà còn cho Data Engineer, Data Analyst và Business AnalystĐối với các chuyên gia dữ liệu, Databricks cung cấp một môi trường tương tác giống như notebook, nơi bạn có thể thực hiện các thao tác dữ liệu với đa ngôn ngữ - điều này đồng nghĩa là bạn có thể sử dụng các ngôn ngữ khác nhau trong cùng một notebook với sự linh hoạt và khả năng mở rộng.Khi nói đến học máy, Databricks là nhà phát triển của MLFlow, điều này có nghĩa là hai công cụ này được tạo ra để làm việc cùng nhau và hỗ trợ tăng cường khả năng của nhau.Lời kết:Từ việc xử lý dữ liệu đến việc trực quan hóa và phân tích, những công cụ này sẽ là người bạn đồng hành đáng tin cậy trên con đường học tập và nghiên cứu của bạn. Đừng ngần ngại bắt đầu từ những công cụ cơ bản đến nâng cao, và thử nghiệm với từng công cụ, bởi chỉ khi thực hành, bạn mới thật sự nắm vững và hiểu rõ về chúng. Chúc bạn thành công trên hành trình khám phá khoa học dữ liệu!

‍

Lời kết:

‍

Từ việc xử lý dữ liệu đến việc trực quan hóa và phân tích, những công cụ này sẽ là người bạn đồng hành đáng tin cậy trên con đường học tập và nghiên cứu của bạn. Đừng ngần ngại bắt đầu từ những công cụ cơ bản đến nâng cao, và thử nghiệm với từng công cụ, bởi chỉ khi thực hành, bạn mới thật sự nắm vững và hiểu rõ về chúng.

‍

Các bạn mới quan tâm đến lĩnh vực Dữ liệu cũng có thể lựa chọn cho mình khóa học Data Science của CoderSchool để được đào tạo bài bản về các công cụ trong việc Phân tích dữ liệu, Machine Learning với Mentor 1-kèm-1 hàng tuần là các chuyên gia trong ngành giúp định hướng lộ trình học cá nhân phù hợp với mục tiêu của riêng bạn

‍

>> Tham khảo khoá học Data Science tại đây

‍