Tại sao Python lại phổ biến cho Khoa học Dữ liệu?

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao phổ biến được sử dụng chủ yếu cho khoa học dữ liệu, tự động hóa, phát triển web và Trí tuệ nhân tạo. Nó là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung hỗ trợ lập trình chức năng, lập trình hướng đối tượng và lập trình thủ tục. Trong những năm qua, Python được biết đến là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu và nó thường được các công ty công nghệ lớn sử dụng cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao Python lại rất phổ biến đối với khoa học dữ liệu và tại sao nó sẽ tiếp tục phổ biến trong tương lai.

Python có thể được sử dụng để làm gì?

Như đã nói trước đó, Python là một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, có nghĩa là nó có thể được sử dụng cho hầu hết mọi thứ.

Một ứng dụng phổ biến của Python trong phát triển web là Django hoặc Flask được sử dụng làm phụ trợ cho một trang web. Ví dụ: chương trình phụ trợ của Instagram chạy trên Django và đó là một trong những triển khai lớn nhất của Django.

Bạn cũng có thể sử dụng Python để phát triển trò chơi với Pygame, Kivy, Arcade, etcetera; mặc dù nó hiếm khi được sử dụng. Phát triển ứng dụng di động không bị bỏ sót, Python cung cấp nhiều thư viện phát triển ứng dụng như Kivy và KivyMD mà bạn có thể sử dụng để phát triển các ứng dụng đa nền; và nhiều thư viện khác như Tkinter, PyQt, v.v.

Nội dung chính của hướng dẫn này là ứng dụng của Python trong Khoa học Dữ liệu. Python đã được chứng minh là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho Khoa học dữ liệu và bạn sẽ biết lý do tại sao trong hướng dẫn này.

Khoa học dữ liệu là gì?

Theo Oracle, khoa học dữ liệu kết hợp nhiều lĩnh vực, bao gồm thống kê, phương pháp khoa học, trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu, để chiết xuất giá trị từ dữ liệu. Nó bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu để phân tích, bao gồm làm sạch, tổng hợp và xử lý dữ liệu để thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao.

Khoa học dữ liệu có thể áp dụng trong các ngành khác nhau và nó giúp giải quyết các vấn đề và khám phá thêm về vũ trụ. Trong ngành y tế, khoa học dữ liệu giúp các bác sĩ sử dụng dữ liệu trong quá khứ để đưa ra quyết định, chẳng hạn như chẩn đoán hoặc điều trị đúng bệnh. Ngành giáo dục không bị bỏ rơi, bây giờ bạn có thể dự đoán học sinh bỏ học, tất cả đều nhờ vào khoa học dữ liệu.

Python có cú pháp đơn giản

Điều gì khác có thể làm cho việc lập trình dễ dàng hơn rất nhiều so với việc có một cú pháp trực quan? Trong Python, bạn chỉ cần một dòng để chạy chương trình đầu tiên của mình: chỉ cần nhập print (“Xin chào Thế giới!”) và chạy – thật dễ dàng.

Python có một cú pháp rất đơn giản và nó giúp cho việc lập trình trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn rất nhiều. Không cần dấu ngoặc nhọn khi viết hàm, không có dấu chấm phẩy là kẻ thù của bạn, và bạn thậm chí không cần nhập thư viện trước khi viết mã cơ bản.

Đây là một lợi thế của Python so với các ngôn ngữ lập trình khác. Bạn có ít xu hướng mắc lỗi hơn và bạn có thể dễ dàng nhận thấy lỗi.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phức tạp mà bạn không thể làm mà không cần bất kỳ sự trợ giúp nào. Python cung cấp tất cả sự trợ giúp bạn cần thông qua cộng đồng rộng lớn của nó. Bất cứ khi nào bạn gặp khó khăn, chỉ cần duyệt qua nó và câu trả lời đang chờ bạn. Stack Overflow là một trang web rất phổ biến, nơi đăng các câu hỏi và câu trả lời về các vấn đề lập trình.

Nếu vấn đề của bạn là mới, hiếm gặp, bạn có thể đặt câu hỏi và mọi người sẽ sẵn lòng cung cấp câu trả lời.

Python cung cấp tất cả các thư viện

Bạn rất cần nước, và bạn chỉ có hai cốc trên bàn. Một là một phần tư chứa đầy nước trong khi cái kia gần như đầy. Bạn sẽ mang theo cốc đựng nhiều nước hay cốc kia, mặc dù cả hai đều có nước? Bạn muốn mang theo cốc chứa nhiều nước vì bạn thực sự cần nước. Điều này có liên quan đến Python, nó cung cấp tất cả các thư viện bạn cần cho khoa học dữ liệu, bạn chắc chắn sẽ không muốn sử dụng một ngôn ngữ lập trình khác chỉ có một vài thư viện.

Bạn sẽ có trải nghiệm tuyệt vời khi làm việc với các thư viện này vì chúng thực sự dễ sử dụng. Nếu bạn cần cài đặt bất kỳ thư viện nào, hãy tìm kiếm tên thư viện tại PyPI.org và làm theo hướng dẫn ở cuối bài viết này để cài đặt thư viện.

Liên quan: Thư viện khoa học dữ liệu cho Python mà mọi nhà khoa học dữ liệu nên sử dụng

Numerical Python – NumPy

NumPy là một trong những thư viện khoa học dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất. Nó cho phép bạn làm việc với các tác vụ số và khoa học bằng Python. Dữ liệu được biểu diễn bằng cách sử dụng mảng hoặc những gì bạn có thể gọi là danh sách, có thể ở bất kỳ thứ nguyên nào: mảng 1 chiều (1D), mảng 2 chiều (2D), mảng 3 chiều (3D), v.v.

Gấu trúc

Pandas cũng là một thư viện khoa học dữ liệu phổ biến được sử dụng trong việc chuẩn bị dữ liệu, xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu. Với Pandas, bạn có thể nhập dữ liệu ở các định dạng khác nhau như CSV (giá trị được phân tách bằng dấu phẩy) hoặc TSV (giá trị được phân tách bằng tab). Pandas hoạt động giống như Matplotlib vì nó cho phép bạn thực hiện các loại âm mưu khác nhau. Một tính năng thú vị khác mà Pandas cung cấp là nó cho phép bạn đọc các truy vấn SQL. Vì vậy, nếu bạn đã kết nối với cơ sở dữ liệu của mình và bạn muốn viết và chạy các truy vấn SQL bằng Python, thì Pandas là một lựa chọn tuyệt vời.

Matplotlib và Seaborn

Matplotlib là một thư viện tuyệt vời khác mà Python cung cấp. Nó đã được phát triển trên nền tảng của MatLab – một ngôn ngữ lập trình được sử dụng chủ yếu cho các mục đích khoa học và trực quan. Matplotlib cho phép bạn vẽ các loại đồ thị khác nhau chỉ với một vài dòng mã.

Bạn có thể vẽ biểu đồ để trực quan hóa bất kỳ dữ liệu nào, giúp bạn có được thông tin chi tiết từ dữ liệu của mình hoặc cung cấp cho bạn cách trình bày dữ liệu tốt hơn. Các thư viện khác như Pandas, Seaborn và OpenCV cũng sử dụng Matplotlib để vẽ các đồ thị phức tạp.

Seaborn (không phải Seaborne) cũng giống như Matplotlib, chỉ là bạn có nhiều lựa chọn hơn – để cung cấp cho các phần khác nhau của đồ thị các màu sắc hoặc màu sắc khác nhau. Bạn có thể vẽ các biểu đồ đẹp và tùy chỉnh giao diện để làm cho việc biểu diễn dữ liệu tốt hơn.

Open Computer Vision – OpenCV

Có lẽ bạn muốn xây dựng hệ thống Nhận dạng ký tự quang học (OCR), máy quét tài liệu, bộ lọc hình ảnh, cảm biến chuyển động, hệ thống bảo mật hoặc bất kỳ thứ gì khác liên quan đến thị giác máy tính, bạn nên thử OpenCV. Thư viện tuyệt vời và miễn phí do Python cung cấp này cho phép bạn xây dựng hệ thống thị giác máy tính chỉ qua một vài dòng mã. Bạn có thể làm việc với hình ảnh, video hoặc thậm chí nguồn cấp dữ liệu webcam của mình và triển khai.

Scikit-learning – Sklearn

Scikit-learning là thư viện phổ biến nhất được sử dụng đặc biệt cho các tác vụ học máy trong khoa học dữ liệu. Sklearn cung cấp tất cả các tiện ích bạn cần để sử dụng dữ liệu của mình và xây dựng các mô hình học máy chỉ trong một vài dòng mã.

Có nhiều tác vụ học máy khác nhau như hồi quy tuyến tính (đơn giản và nhiều lần), hồi quy logistic, k-láng giềng gần nhất, bayes ngây thơ, hồi quy vectơ hỗ trợ, hồi quy rừng ngẫu nhiên, hồi quy đa thức, bao gồm các nhiệm vụ phân loại và phân cụm.

Mặc dù Python đơn giản vì cú pháp của nó; có những công cụ được thiết kế đặc biệt với mục đích khoa học dữ liệu. Máy tính xách tay Jupyter là công cụ đầu tiên, nó là một môi trường phát triển được xây dựng bởi Anaconda, để viết mã Python cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Bạn có thể viết và chạy mã ngay lập tức trong các ô, nhóm chúng hoặc thậm chí bao gồm tài liệu, như được cung cấp bởi khả năng đánh dấu của nó.

Một giải pháp thay thế phổ biến là Google Colaboratory, còn được gọi là Google Colab. Chúng tương tự nhau và được sử dụng cho cùng một mục đích nhưng Google Colab có nhiều lợi thế hơn vì hỗ trợ đám mây. Bạn có quyền truy cập vào nhiều dung lượng hơn, không phải lo lắng về việc bộ nhớ máy tính của bạn bị đầy. Bạn cũng có thể chia sẻ sổ ghi chép của mình, đăng nhập trên bất kỳ thiết bị nào và truy cập nó, hoặc thậm chí lưu sổ ghi chép của bạn vào GitHub.

Cách cài đặt bất kỳ thư viện khoa học dữ liệu nào bằng Python

Giả sử bạn đã cài đặt Python trên máy tính của mình, phần từng bước này sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt bất kỳ thư viện khoa học dữ liệu nào trên máy tính Windows của bạn. NumPy sẽ được cài đặt trong trường hợp này, hãy làm theo các bước bên dưới:

1. nhấn Khởi đầu và gõ cmd. Nhấp chuột phải vào kết quả và chọn Chạy như quản trị viên.

1. Bạn cần PIP để cài đặt các thư viện Python từ PyPi. Nếu bạn đã có, vui lòng bỏ qua bước này; nếu không, vui lòng đọc cách cài đặt PIP trên máy tính của bạn.

2. Loại pip cài đặt numpy và hãy nhấn đi vào chạy. Quá trình này sẽ cài đặt NumPy trên máy tính của bạn và bây giờ bạn có thể nhập và sử dụng NumPy trên máy tính của mình. Quá trình này sẽ tương tự như ảnh chụp màn hình được hiển thị bên dưới, bỏ qua cảnh báo và khoảng trống. (Nếu bạn sử dụng Linux hoặc macOS, chỉ cần mở một thiết bị đầu cuối và nhập cài đặt pip yêu cầu).

Đã đến lúc sử dụng Python cho Khoa học dữ liệu

Trong số các ngôn ngữ lập trình khác như R, C ++ và Java; Python được coi là tốt nhất cho khoa học dữ liệu. Hướng dẫn này đã hướng dẫn bạn lý do tại sao Python lại rất phổ biến đối với khoa học dữ liệu. Bây giờ bạn đã biết Python cung cấp những gì và tại sao các công ty lớn như Google, Meta, NASA, Tesla, v.v. sử dụng Python.

Hướng dẫn này có thành công trong việc thuyết phục bạn rằng Python sẽ vẫn là ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho khoa học dữ liệu không? Nếu có, hãy tiếp tục và xây dựng các dự án khoa học dữ liệu tốt đẹp; giúp cuộc sống dễ dàng hơn.

Đọc tiếp

Giới thiệu về tác giả