Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá 7 bước trở thành cao thủ Python trong lĩnh vực Data Science. Bên cạnh đó, bài viết này cũng cung cấp tài nguyên học tập miễn phí để bạn dễ dàng luyện tập sử dụng ngôn ngữ lập trình Python.  

Lộ trình trở thành Master Python trong lĩnh vực Data Science

Bước 1: Tìm hiểu các khái niệm cơ bản

 Nếu bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu kiến thức về Python, hãy bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất: 

• Variables 
• Operators
• Conditional Statements
• Control Flow
• Data Structures
• Methods
• Functions

Những khái niệm cơ bản này có thể được gọi là “xương sống” của mọi ngôn ngữ lập trình và bạn phải học chúng để xây dựng nền tảng vững chắc trong lập trình.

Để tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về lập trình Python, bạn có thể tham khảo khóa học 2022 Complete Python Bootcamp của Jose Portilla trên Udemy. Jose Portilla là một nhà đào tạo lập trình và Data Scientist chuyên nghiệp. Các khóa học của anh ấy bắt đầu với các bài giảng và bài tập đơn giản, sau đó dần dần tăng độ phức tạp với tốc độ dễ theo kịp. 

Ngoài ra, nếu bạn đang tìm kiếm khóa học miễn phí, bạn có thể tham khảo khóa học Nếu bạn muốn một giải pháp thay thế miễn phí cho khóa học ở trên, hãy tham khảo khóa học viết code Python theo hướng dẫn của FreeCodeCamp trên YouTube để tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ này.  

Bước 2: Thực hành các thử thách viết mã

Khá nhiều học viên từng phản hồi rằng, khi tham gia hết khóa học trực tuyến này đến khóa học trực tuyến khác, họ không thể áp dụng các khái niệm đã học vào thực tế. Do đó, họ không thể giải quyết các bài tập hay project thực tế của doanh nghiệp hoặc họ không thể viết một đoạn mã nếu không có sự trợ giúp của người hướng dẫn. Chính vì vậy, bạn chỉ nên tham gia một hoặc hai khóa học lập trình trực tuyến. Bạn không tham gia quá nhiều khóa học để học những kiến ​​thức cơ bản về viết mã. Sau khi bạn nắm bắt được các nguyên tắc cơ bản về lập trình, hãy bắt đầu áp dụng kiến ​​thức của bạn vào thực tế.

HackerRank là một nền tảng thách thức mã hóa đưa ra nhiều vấn đề lập trình bằng các ngôn ngữ khác nhau. Bạn có thể giải quyết các bài tập của trang web bằng Python. Bắt đầu với những câu hỏi dễ nhất và tiếp tục với những câu hỏi nâng cao hơn.

Bên cạnh đó, HackerRank thường được các công ty sử dụng để đánh giá ứng viên trong quá trình phỏng vấn xin việc, vì vậy, việc thực hành các thử thách mã hóa trên nền tảng sẽ giúp bạn vượt qua các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu kỹ thuật dễ dàng hơn.

Bước 3: Python để phân tích dữ liệu

Một khi bạn giải quyết được các vấn đề mã hóa trên các trang web như HackerRank, bạn sẽ nắm bắt khá vững về lập trình Python. Sau đó, bạn cần học cách sử dụng các kỹ năng viết mã này để phân tích dữ liệu. Python có rất nhiều thư viện có thể được sử dụng để thao tác và phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Pandas, Matplotlib và Seaborn. 

Để học Python để phân tích dữ liệu, bạn có thể tham gia khóa học Python for Data Analysis and Visualization của Jose Portilla. Ngoài ra, nếu bạn muốn một khóa học hoàn toàn miễn phí, hãy tìm hiểu khóa học  Data Analysis with Python , khóa học này kéo dài 4 tiếng trên YouTube của FreeCodeCamp.

Bước 4: Python cho Machine Learning

 Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải biết cách xây dựng và diễn giải hiệu suất của các thuật toán dự đoán bằng cách sử dụng các gói Python như Scikit-Learn. Machine Learning Fundamentals with Python là một khóa học tuyệt vời của Datacamp mà bạn có thể tham gia để tìm hiểu cách triển khai các mô hình ML trong Python. Chương trình này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng, đào tạo và đánh giá các thuật toán ML được giám sát và không được giám sát bằng thư viện Scikit-Learn. Ngoài ra, bạn cũng sẽ tìm hiểu về các bộ phân loại tuyến tính như máy vectơ hỗ trợ và hoạt động bên trong của chúng. Cuối cùng, khóa học này sẽ dạy bạn triển khai các thuật toán học sâu trong Python bằng khung Keras.

Nếu bạn đang tìm kiếm các khóa học miễn phí, hãy thử tham khảo Machine Learning with Python của Krish Naik . Danh sách phát này chứa tất cả các khái niệm được đề cập trong khóa học Datacamp ở trên, mặc dù thứ tự và phong cách giảng dạy có thể hơi khác một chút.

Bước 5: Python để thu thập dữ liệu

 Nhiều công ty dựa vào dữ liệu bên ngoài có sẵn để xây dựng các dự án Machine Learning.  Là một nhà khoa học dữ liệu, có khả năng bạn sẽ được yêu cầu thu thập dữ liệu như báo cáo của chính phủ, tâm lý xã hội và đánh giá từ các nguồn trực tuyến.

Để đạt được điều này, bạn cần có khả năng lấy một lượng lớn dữ liệu tự động từ các trang web thông qua API hoặc quét web. Python có các thư viện tích hợp sẵn như BeautifulSoup có thể giúp bạn thu thập dữ liệu bên ngoài và phân tích dữ liệu dễ dàng.

Nếu bạn muốn học cách xây dựng trình quét web tự động, khóa học Web Scraping with Python của Datacamp là một nơi tuyệt vời để bắt đầu. Một giải pháp miễn phí cho khóa học này chính là khóa học Web Scraping with BeautifulSoup của FreeCodeCamp .

Bước 6: Thực hành Dự án

 Sau khi hoàn thành tất cả các bước được đề cập ở trên, bạn sẽ có đủ kiến ​​thức về lập trình Python để bắt đầu tạo các dự án của riêng mình.

Xây dựng một dự án từ đầu đến cuối là một trong những cách tốt nhất để nâng cao kỹ năng viết mã của bạn. Nếu bạn không có bằng Đại học liên quan đến Khoa học dữ liệu, các dự án đã thực hiện sẽ giúp nhà tuyển dụng đánh giá rõ ràng năng lực của bạn. 

Và quan trọng là bạn phải xây dựng các dự án thể hiện nhiều kỹ năng khác nhau. Vai trò của nhà khoa học dữ liệu thường liên quan đến việc sử dụng các công cụ lập trình để thu thập dữ liệu, thực hiện phân tích thăm dò và trực quan hóa cũng như xây dựng các mô hình dự đoán.

Bước 7: Xây dựng portfolio nổi bật

Hãy tạo một portfolio hoàn chỉnh để nhà tuyển dụng dễ dàng xem xét và đánh giá năng lực của bạn. Đa số các Data Scientist thường xây dựng một trang web portfolio và lưu trữ nó trực tuyến. Bằng cách này, mọi người có thể xem tất cả công việc của bạn trong một liên kết duy nhất.

Bạn có thể sử dụng GitHub cho portfolio của mình. Nếu muốn đơn giản hơn, bạn có thể sử dụng trình tạo trang web như Wix hoặc WordPress để tạo trang web portfolio của mình.

Kết luận  

Học cách viết mã có thể khiến bạn choáng ngợp và là rào cản mà nhiều người đam mê khoa học dữ liệu phải vật lộn khi tìm hiểu lĩnh vực này. Tuy nhiên, chỉ có một điểm khác biệt duy nhất giữa một Data Scientist có kinh nghiệm và một Data Scientist mới vào nghề, đó là thực hành. Vì vậy, hãy kiên trì cải thiện kỹ năng thông qua việc xây dựng các dự án và thử sức với các thử thách lập trình. Chúc bạn thành công.