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. 

6. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook là một nhánh của Python. Tuy nhiên, nó không phải là một ngôn ngữ lập trình – nó giống một không gian làm việc hơn. Bạn có thể viết mã bằng Python bằng sổ Jupyter notebook, cho phép bạn nhúng mã và output (như biểu đồ, bảng và các kết quả khác) vào cùng một tài liệu.

Ngoài Python, nó còn hỗ trợ 40 ngôn ngữ lập trình khác. Ngày nay, hầu hết các Data Scientist đều sử dụng JupyterLab, ứng dụng hỗ trợ nhiều chức năng nâng cao hơn như machine learning and scientific computing, thay vì Jupyter Classic Notebook. Đây là một công cụ mã nguồn mở tuyệt vời dành cho bất kỳ ai quen thuộc với Python (hoặc một trong các ngôn ngữ lập trình được hỗ trợ khác) và những người muốn tương tác với trực quan hóa, phương trình, mô hình thống kê, văn bản hoặc bất kỳ phương tiện đa phương tiện nào khác.

7. Qlik

Qlik là một công cụ phân tích dữ liệu nâng cao, thường được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn. Qlik được xây dựng trên “associative engine” độc quyền của sản phẩm, cho phép bạn kết hợp một số nguồn dữ liệu khác nhau để tạo thành các liên kết và kết nối trên dữ liệu.

Các công ty thường chọn sản phẩm dựa trên cloud, Qlik Sense hoặc triển khai tại chỗ với QlikView. QlikSense dùng để phân tích dữ liệu tĩnh nhiều hơn, trong khi Qlik Sense được sử dụng để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu. Qlik bao gồm một bộ công cụ phân tích dữ liệu, như Qlik GeoAnalytics, Qlik DataMarket, Qlik Catalog và Qlik Compose ( hồ dữ liệu và kho). 

8. SAS

SAS là viết tắt của statistical analysis system. Đây là một trong những loại phần mềm phổ biến nhất để phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nó để quản lý dữ liệu, khai thác dữ liệu, viết báo cáo, chạy phân tích thống kê tinh vi, lập mô hình kinh doanh, phát triển ứng dụng và lưu trữ dữ liệu. SAS đi kèm với nhiều modules khiến nó trở nên phổ biến để phân tích dữ liệu. Các modules này bao gồm Base SAS, giúp bạn thực hiện thao tác dữ liệu cơ bản như lọc và định hình lại dữ liệu. Sau đó, bạn đã có SAS/STAT, là module thống kê. SAS/ACCESS kết nối với các cơ sở dữ liệu khác để cho phép bạn đọc dữ liệu từ Teradata, SQL Server và các cơ sở dữ liệu khác. SAS/GRAPH giúp bạn tạo (những gì khác) đồ thị. Và SAS/ETS là module chuỗi thời gian để thực hiện dự báo chuỗi thời gian.

9. Apache Spark

Apache Spark là một chương trình điện toán cụm, có nghĩa là một tập hợp các máy tính hoạt động cùng nhau như một thực thể duy nhất. Điều này giúp bạn thực hiện các thao tác nhanh hơnvà ở quy mô lớn hơn.

Bản thân Apache Spark được sử dụng để lên lịch, phân phối và giám sát các ứng dụng trên cụm máy tính đó. Đây là một công cụ siêu đa năng, có nghĩa là hầu hết mọi loại nhà phân tích dữ liệu đều có thể sử dụng nó. Tốc độ và API của Apache Spark thường cho phép Data Scientist sử dụng nó để phân tích đặc biệt, sắp xếp dữ liệu và phân tích dữ liệu tương tác.

10. RStudio

Giống như Python có Jupyter Notebooks thì R sẽ có RStudio. RStudio là một IDE (integrated development environment) cho phép bạn viết mã, xem các tệp, xem đầu ra của mã và mọi hình ảnh trực quan hóa mà bạn có thể tạo ở cùng một nơi.

Ngôn ngữ R có một bộ gói mã nguồn mở phức tạp giúp ngôn ngữ cơ sở trở nên mạnh mẽ hơn để phân tích dữ liệu và RStudio giúp triển khai công dụng đó

RStudio không chỉ cho phép bạn viết mã bằng R mà còn có thể tích hợp với Python. Phiên bản Pro tích hợp với Apache Spark và RStudio Connect giúp dễ dàng chia sẻ các phân tích với các bên liên quan.

Kết luận

Trong 10 công cụ trên đây, có công cụ là là ngôn ngữ, có công cụ sử dụng chức năng kéo và thả. Nhưng tất cả chúng đều hữu ích cho lĩnh vực data bạn đang lựa chọn. Hầu hết các công cụ đều miễn phí nên bạn có thể học bất kì khi nào. Và hãy nhớ rằng, trước khi bắt đầu học, hãy tìm hiểu kỹ công việc tương lai cần sử dụng những công cụ để có sự lựa chọn sáng suốt.