Facebook
GoogleTOP 10 CÔNG CỤ PHỔ BIẾN VỚI DATA SCIENTIST PHẦN 01
Tất cả các công cụ phân tích dữ liệu này sẽ giúp bạn thực hiện công việc của mình tốt hơn và có khả năng tiến xa hơn trên hành trình trở thành Data Scientist.
Nội dung bài viết
Theo Wikipedia định nghĩa phân tích dữ liệu quá trình kiểm tra, làm sạch, biến đổi và lập mô hình dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, đưa ra kết luận. Rất nhiều công cụ phân tích dữ liệu dưới đây sẽ giúp bạn phát triển các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu . Vì vậy, nếu bạn muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu, bài viết này sẽ hữu ích với bạn.
10 công cụ phân tích hàng đầu cho Data Scientist
1. SQL
SQL là viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc, là công cụ được sử dụng phổ biến nhất (49,4%) theo khảo sát hàng năm của StackOverflow. Ngay cả khi là một người hoàn toàn mới bạn vẫn hoàn toàn có thể đọc và thậm chí viết các truy vấn cơ bản trong vòng vài phút.
Thông qua truy vấn, bạn có thể đọc, thao tác và thay đổi dữ liệu. SQL được sử dụng để truy cập trực tiếp lượng dữ liệu khổng lồ ở kho lưu trữ dữ liệu. Vì vậy bạn không cần phải sao chép dữ liệu vào các ứng dụng khác. SQL phù hợp với loại công việc phân tích dữ liệu cơ bản mà bạn làm hàng ngày – dọn dẹp, tìm kiếm và truy cập.
2. Python và R
Python và R là ngôn ngữ lập trình nguồn mở, cả hai đều khá dễ dàng cho người mới bắt đầu sử dụng và chúng thường được sử dụng cùng nhau.
Cả hai đều linh hoạt, mạnh mẽ và hữu ích khi sử dụng. Python có một số thư viện tốt nhất cho lĩnh vực Data Science, bao gồm deep learning và neural networks. Và dĩ nhiên R cũng vậy. Đây là công cụ tuyệt vời cho số liệu thống kê và dữ liệu viz.
3.Microsoft Excel
Đây là công cụ hoàn hảo cho những người mới bắt đầu. Các công thức rất dễ tra cứu và áp dụng. Bạn không cần phải biết bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào để có thể áp dụng. Bên cạnh đó, hiện nay vẫn rất nhiều công ty vẫn sử dụng Excel. Nếu bạn đang muốn tìm hiểu về phân tích dữ liệu, thì Excel là một công cụ tốt để tìm hiểu – nhưng hãy sẵn sàng tìm hiểu những công cụ phân tích dữ liệu hữu ích khác.
4. Tableau
Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu hữu ích. Công cụ này cũng dễ sử dụng với những thao tác kéo và thả. Giao diện người dùng rất trực quan giúp người dùng dễ sử dụng. Tableau thường được sử dụng để chuẩn bị và làm sạch dữ liệu, kết nối và khám phá dữ liệu, cho phép những người dùng tạo các hình ảnh về dữ liệu như biểu đồ.
5. Power BI
Bên cạnh Tableau, Power BI cũng là công cụ phân tích dữ liệu kéo và thả phổ biến. Power BI thuộc sở hữu của Microsoft và giống như Tableau, thường được sử dụng để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết cho hoạt động kinh doanh.
So với Tableau, Power BI thao tác nhanh hơn đối với các tập dữ liệu nhỏ nhưng hạn chế đối với các tập dữ liệu lớn. Nhiều Data Scientist cho rằng Power BI dễ sử dụng hơn Tableau vì đây là sản phẩm của Microsoft như Word hoặc Excel.
Các khóa học
- Mastering AWS : From Basics to Applications Specialized
- Data Engineer Track Specialized
- Combo Data Engineering Professional Hot
- AI & DASHBOARD – CHỈ 990K Hot
- Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
- Business Intelligence Track Hot
- Data Science Track Bestseller
- Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track) Bestseller
- RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
- RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
- Business Analyst Fast Track Bestseller
- Business Analyst Bestseller
Đăng ký tư vấn khóa học
*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn
*Vui lòng nhập họ tên của bạn
*Vui lòng chọn giới tính
*Vui lòng chọn 1 trường
Các bài viết liên quan
Khả năng mở rộng & Tính linh hoạt của Data Lake
Một trong những đặc điểm nổi bật khiến Data Lake trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều tổ chức và doanh nghiệp hiện nay chính là khả năng mở rộng (scalability) và tính linh hoạt (flexibility). Khi dữ liệu ngày càng phát sinh với tốc độ chóng mặt từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống giao dịch, mạng xã hội, cảm biến IoT cho đến các ứng dụng di động, việc xây dựng một hạ tầng có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ trở thành yếu tố sống còn. Data Lake không chỉ cho phép lưu trữ gần như vô hạn, mà còn tích hợp dễ dàng với các pipeline dữ liệu hiện đại (ETL/ELT), giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu thô và biến chúng thành tri thức hữu ích.
Data Lake: Lợi ích, Thách thức và Hành Trình Triển Khai Hiệu Quả
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành nguồn tài sản chiến lược của mọi doanh nghiệp. Chúng ta có thể thấy rõ: một nền tảng thương mại điện tử dựa vào hành vi khách hàng để cá nhân hóa sản phẩm, một ngân hàng dùng dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận, hay một công ty logistics phân tích dữ liệu GPS để tối ưu tuyến đường. Tuy nhiên, dữ liệu không còn đến từ một nguồn duy nhất. Nó đa dạng về cả định dạng lẫn tốc độ phát sinh: Structured data: bảng quan hệ trong ERP, CRM, hệ thống tài chính. Semi-structured data: JSON từ API, XML từ hệ thống tích hợp, log file từ ứng dụng. Unstructured data: video từ camera giám sát, hình ảnh sản phẩm, file PDF, thậm chí cả dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội. Chính sự đa dạng này khiến Data Warehouse truyền thống trở nên hạn chế. Chúng yêu cầu dữ liệu phải được chuẩn hóa, ETL chặt chẽ, và lưu trữ trên hạ tầng gắn liền giữa compute & storage — điều này vừa tốn kém, vừa khó mở rộng. Đây là lúc Data Lake nổi lên như một giải pháp thế hệ mới: một kho lưu trữ tập trung, có khả năng chứa bất kỳ loại dữ liệu nào, với chi phí tối ưu và tính linh hoạt cao, phù hợp cho cả Business Intelligence (BI) lẫn AI/ML.
Data Lakes: Lợi Ích và Thách Thức Khi Xây Dựng Dữ Liệu Lớn
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các doanh nghiệp ngày càng phải xử lý nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: từ dữ liệu quan hệ (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) đến dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Data Lake xuất hiện như một giải pháp trung tâm, giúp lưu trữ mọi loại dữ liệu thô trong một kho duy nhất. Tuy nhiên, việc triển khai Data Lake cũng đi kèm những thách thức cần được quản lý cẩn thận. Data Lake là công cụ mạnh mẽ, nhưng chỉ phát huy hiệu quả nếu được quản lý đúng cách, kết hợp pipeline, governance và các công cụ phân tích. Khi triển khai tốt, Data Lake sẽ trở thành “trái tim dữ liệu” giúp doanh nghiệp khai thác thông tin nhanh, chính xác và sáng tạo hơn.
Các bài viết liên quan
Khả năng mở rộng & Tính linh hoạt của Data Lake
Một trong những đặc điểm nổi bật khiến Data Lake trở thành lựa chọn hàng đầu cho nhiều tổ chức và doanh nghiệp hiện nay chính là khả năng mở rộng (scalability) và tính linh hoạt (flexibility). Khi dữ liệu ngày càng phát sinh với tốc độ chóng mặt từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống giao dịch, mạng xã hội, cảm biến IoT cho đến các ứng dụng di động, việc xây dựng một hạ tầng có thể lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ trở thành yếu tố sống còn. Data Lake không chỉ cho phép lưu trữ gần như vô hạn, mà còn tích hợp dễ dàng với các pipeline dữ liệu hiện đại (ETL/ELT), giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu thô và biến chúng thành tri thức hữu ích.
Data Lake: Lợi ích, Thách thức và Hành Trình Triển Khai Hiệu Quả
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành nguồn tài sản chiến lược của mọi doanh nghiệp. Chúng ta có thể thấy rõ: một nền tảng thương mại điện tử dựa vào hành vi khách hàng để cá nhân hóa sản phẩm, một ngân hàng dùng dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận, hay một công ty logistics phân tích dữ liệu GPS để tối ưu tuyến đường. Tuy nhiên, dữ liệu không còn đến từ một nguồn duy nhất. Nó đa dạng về cả định dạng lẫn tốc độ phát sinh: Structured data: bảng quan hệ trong ERP, CRM, hệ thống tài chính. Semi-structured data: JSON từ API, XML từ hệ thống tích hợp, log file từ ứng dụng. Unstructured data: video từ camera giám sát, hình ảnh sản phẩm, file PDF, thậm chí cả dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội. Chính sự đa dạng này khiến Data Warehouse truyền thống trở nên hạn chế. Chúng yêu cầu dữ liệu phải được chuẩn hóa, ETL chặt chẽ, và lưu trữ trên hạ tầng gắn liền giữa compute & storage — điều này vừa tốn kém, vừa khó mở rộng. Đây là lúc Data Lake nổi lên như một giải pháp thế hệ mới: một kho lưu trữ tập trung, có khả năng chứa bất kỳ loại dữ liệu nào, với chi phí tối ưu và tính linh hoạt cao, phù hợp cho cả Business Intelligence (BI) lẫn AI/ML.
Data Lakes: Lợi Ích và Thách Thức Khi Xây Dựng Dữ Liệu Lớn
Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, các doanh nghiệp ngày càng phải xử lý nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: từ dữ liệu quan hệ (structured), dữ liệu bán cấu trúc (semi-structured) đến dữ liệu phi cấu trúc (unstructured). Data Lake xuất hiện như một giải pháp trung tâm, giúp lưu trữ mọi loại dữ liệu thô trong một kho duy nhất. Tuy nhiên, việc triển khai Data Lake cũng đi kèm những thách thức cần được quản lý cẩn thận. Data Lake là công cụ mạnh mẽ, nhưng chỉ phát huy hiệu quả nếu được quản lý đúng cách, kết hợp pipeline, governance và các công cụ phân tích. Khi triển khai tốt, Data Lake sẽ trở thành “trái tim dữ liệu” giúp doanh nghiệp khai thác thông tin nhanh, chính xác và sáng tạo hơn.
