TOP 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 (Updating) Specialized
- Combo Data Engineering Professional (Updating) 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