Sử dụng thư viện Python cho Data Science

admin01
207
01-06-2024

Thư viện Python cho Data Science sở hữu cộng đồng rộng lớn và năng động, góp phần tạo nên một hệ sinh thái tài nguyên – hướng dẫn – hỗ trợ phong phú. Khả năng tích hợp của nó với các ngôn ngữ và công cụ khác, cùng với khả năng mở rộng và khả năng tương thích với nhiều nền tảng khác nhau, khiến Python trở thành lựa chọn linh hoạt cho các dự án data science. Hãy cùng Cole tìm hiểu về sự linh hoạt của các thư viện này trong bài viết dưới đây.

Thư viện Python cho Data Science là gì?

Python được phát hành lần đầu tiên vào năm 1991 và nó đã trở thành ngôn ngữ được các lập trình viên và chuyên gia trong các ngành khác nhau sử dụng cho khoa học dữ liệu. Sự phổ biến của Python đến từ đặc tính dễ sử dụng, khả năng di động, tính cộng đồng mạnh mẽ, tính linh hoạt và các thư viện có sẵn có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp liên quan đến data science.

Thư viện Python cho phép bạn hoàn thành nhiệm vụ và thực hiện phân tích dữ liệu hiệu quả hơn bằng cách cung cấp các phần code quan trọng đã được tạo sẵn cho bạn. Các thư viện có khả năng giải quyết các nhiệm vụ phân tích dữ liệu, chẳng hạn như làm sạch, thao tác và tạo trực quan hóa dữ liệu, đều tồn tại để bạn tận dụng một cách dễ dàng. Trên thực tế, các chuyên gia biết đến Python nhờ số lượng thư viện khoa học dữ liệu ấn tượng dành cho người dùng (hơn 137.000).

Sử dụng thư viện Python cho Data Science

Sử dụng thư viện Python cho Data Science

Do có số lượng lớn thư viện cho data science, bạn có thể cần trợ giúp để biết nên chọn thư viện nào. Là bước đầu tiên trong hành trình chuyên nghiệp bằng cách sử dụng, nó có thể giúp bạn tìm hiểu về một số tùy chọn phổ biến nhất và các cách sử dụng khác nhau của chúng.

Thư viện Python cho Data Science dùng để làm gì?

Các thư viện tập trung vào khoa học dữ liệu trong Python có nhiều cách sử dụng và ứng dụng dành cho các chuyên gia ngày nay. Các topic liên quan đến khoa học dữ liệu và machine learning, chẳng hạn như data manipulation, data visualization và data analysis, là một số topic phổ biến liên quan đến các thư viện này. Dưới đây sẽ là một số mô tả ngắn gọn về cách các subtopics của khoa học dữ liệu tận dụng các thư viện Python này trong thế giới thực:

Machine learning

Nhìn chung, machine learning là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các phương pháp tiếp cận tiên tiến thông qua thuật toán, phân tích dữ liệu và mô hình thống kê để mô phỏng cách con người suy nghĩ và lưu giữ thông tin. Mục tiêu của machine learning là đào tạo một mô hình để đưa ra dự đoán chính xác trong nhiều tình huống khác nhau, sau đó có thể sử dụng mô hình này làm công cụ hỗ trợ việc ra quyết định.

Python và các thư viện data science khác nhau của nó cung cấp một framework để xây dựng các machine learning models này. Các tính năng của Python cho phép xác thực, làm sạch, xử lý và phân tích dữ liệu dễ dàng. Vì các thư viện Python cho data science đã có sẵn code quan trọng nên bạn ít phải lo lắng hơn về các khía cạnh kỹ thuật coding, nơi có thể xảy ra các lỗi tốn kém.

Sử dụng thư viện Python cho Data Science trong machine learning

Sử dụng thư viện Python cho Data Science trong machine learning

Automated machine learning (AutoML)

AutoML được xây dựng dựa trên các ý tưởng về machine learning truyền thống và nhằm mục đích “tự động hóa” các bước lặp đi lặp lại và kéo dài liên quan đến việc đào tạo và xây dựng model. Điều này cho phép bạn tạo các machine learning models hàng đầu với tốc độ hiệu quả bằng cách sử dụng các thuật toán để xử lý các phần lặp lại của quy trình xây dựng.

Auto-PyTorch và Auto-Sklearn là hai thư viện Python cho data science được thiết kế đặc biệt nhằm hỗ trợ AutoML. Auto-PyTorch phục vụ bạn bằng cách cung cấp tính năng tự động hóa hoàn toàn trong các lĩnh vực quan trọng và khả năng làm việc với neural networks chuyên sâu. Auto-Sklearn tận dụng meta-learning và một số kỹ thuật khác để xác định chính xác thuật toán mà bạn cần để huấn luyện mô hình của mình dựa trên các đặc điểm của dữ liệu đầu vào.

Deep learning

Là một chủ đề phụ của machine learning, deep learning liên quan đến việc tái tạo cách con người suy nghĩ thông qua mô phỏng và neural networks. Deep learning nhằm mục đích đào tạo các mô hình với lượng dữ liệu khổng lồ để tối ưu hóa khả năng đưa ra dự đoán.

Các thư viện Python, chẳng hạn như TensorFlow và Keras, cho phép bạn thực hiện deep learning. Đặc biệt, Keras kết hợp các thư viện Python phổ biến khác để tạo ra một môi trường thân thiện với người dùng để xử lý neural networks.

Sử dụng thư viện Python cho Data Science trong deep learning

Sử dụng thư viện Python cho Data Science trong deep learning

Natural language processing

Natural language processing nhằm mục đích giải mã chính xác ngôn ngữ của con người thông qua các thuật toán và mô hình khác nhau. Nó thực hiện điều này bằng cách tách lời nói thành các đoạn nhỏ hơn và khám phá các kết nối cũng như mối quan hệ liên quan đến từng phần để thử và khám phá thông điệp tổng thể. Một lợi ích quan trọng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên là cách nó cải thiện khả năng giao tiếp với máy tính.

Nhiều thư viện  tồn tại để khám phá natural language processing, chẳng hạn như NLTK, TextBlob và Spacy. Các thư viện này cho phép bạn tạo các ứng dụng có khả năng phân loại, sentiment analysis, tokenization,…

Ưu và nhược điểm của thư viện Python cho Data Science

Việc sử dụng Python cho khoa học dữ liệu có nhiều ưu và nhược điểm khác nhau. Hiểu được ưu và nhược điểm của Python cho phép bạn xác định trường hợp nào phù hợp nhất và liệu nó có thể giúp bạn hoàn thành được các nhiệm vụ bạn đang xử lý hay không. Một số ưu và nhược điểm liên quan đến ngôn ngữ lập trình R. R là ngôn ngữ phổ biến được sử dụng trong phân tích thống kê và khoa học dữ liệu, tương tự như Python. R chuyên về các mô hình thống kê, phân tích và xây dựng biểu đồ cũng như các hình ảnh trực quan khác.

Ưu điểm bao gồm:

  • Tính phổ biến và tính linh hoạt như một ngôn ngữ coding phổ quát
  • Dễ sử dụng
  • Không gây khó khăn khi học
  • Mã nguồn mở
  • Cho phép phát triển nhanh chóng
  • Phù hợp với nhiều công việc khác nhau
  • Cộng đồng người dùng lớn
  • Thư viện tiêu chuẩn mạnh mẽ
  • Dễ tái tạo
Sử dụng thư viện Python cho Data Science có ưu và nhược điểm riêng

Sử dụng thư viện Python cho Data Science có ưu và nhược điểm riêng

Nhược điểm của thư viện Python cho Data Science bao gồm:

  • Không có khả năng xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn
  • Tính toán chậm
  • Runtime errors khá phổ biến
  • Thiếu hiệu quả bộ nhớ
  • Khó làm việc hơn với cơ sở dữ liệu
  • Các ngôn ngữ lập trình khác, bao gồm R, có nhiều thư viện khoa học dữ liệu hơn
  • Thường được sử dụng quá mức hoặc sử dụng sai bối cảnh, tình huống
  • Trực quan hóa ít thông tin hơn so với R

Ai sẽ là người sử dụng thư viện Python cho Data Science?

Do tính linh hoạt và dễ sử dụng vốn có của Python cũng như số lượng lớn thư viện cho data science có sẵn, các chuyên gia trong nhiều ngành chẳng hạn như thống kê, toán học, khoa học dữ liệu và kinh doanh, hãy tận dụng những công cụ này. Ví dụ về ngoài những ngành và lĩnh vực đã được đề cập, liên quan đến thư viện Python cho data science bao gồm:

  • Web development
  • Computer vision
  • Game development
  • Biology
  • Psychology
  • Medicine
  • Robotics
  • Autonomous vehicles

Python có cộng đồng rộng lớn gồm các programmers, social scientists, data scientists, machine learning developers và những người khác sử dụng thư viện Python cho data science, quan tâm đến việc giúp bạn giải quyết vấn đề.

Ứng dụng đa ngành của thư viện Python cho Data Science

Ứng dụng đa ngành của thư viện Python cho Data Science

Một thư viện Python cho Data Science phổ biến nhất

Python có sẵn nhiều thư viện để hỗ trợ việc lập trình của bạn và giúp bạn hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn. Các thư viện này đi kèm với một phần code đã được viết dưới dạng modules. Dưới đây là sáu thư viện Python phổ biến dành cho data science, kèm theo mô tả về từng thư viện để giúp bạn hình dung cách sử dụng và giá trị của chúng.

TensorFlow

Thư viện Python cho data science đầu tiên là TensorFlow. TensorFlow là một thư viện dành cho các phép tính số high-performance với khoảng 35.000 nhận xét và cộng đồng sôi động gồm khoảng 1.500 người đóng góp. Nó được sử dụng trên nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. TensorFlow về cơ bản là một framework để xác định và chạy các tính toán liên quan đến tensor, là các đối tượng tính toán được xác định một phần và cuối cùng tạo ra một giá trị.

Thư viện Python cho Data Science - TensorFlow

Thư viện Python cho Data Science – TensorFlow

NumPy

NumPy library tập trung vào các khả năng toán học và đóng vai trò là cơ sở cho nhiều thư viện Python khác dành cho data science. NumPy là một thư viện phổ biến cung cấp cho bạn khả năng tính toán ấn tượng, quyền tự do chạy phân tích dữ liệu với nhiều chiều và các công cụ cần thiết để phân tích đại số tuyến tính.

Matplotlib

Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn thường xuyên tạo hình ảnh trực quan để hiển thị dữ liệu quan trọng cho stakeholders chính và góp phần đưa ra quyết định. Được thiết kế để tạo trực quan hóa dữ liệu, Matplotlib cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn về loại biểu đồ bạn có thể tạo và cách bạn có thể tùy chỉnh chúng. Thư viện này sử dụng miễn phí, mã nguồn mở và thường được xây dựng dựa trên các thư viện khác. Matplotlib hỗ trợ animated visualizations và có tính tương tác cao, dưới dạng biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, sơ đồ hộp, error charts,…

PyTorch

PyTorch đi sâu vào các chủ đề về machine learning và deep learning bằng cách cung cấp nền tảng để tạo ra các mô hình tiên tiến trong machine learning một cách hiệu quả. Nó có khả năng hướng dẫn bạn trong toàn bộ quá trình sản xuất prototypes và đưa mô hình của bạn vào sản xuất. Ngoài ra, PyTorch còn có các tính năng đào tạo, natural language processing, một cộng đồng lớn để tận dụng và các công cụ liên quan, chẳng hạn như TorchScript và TorchServe, để hỗ trợ quá trình phát triển model của bạn. 

Thư viện Python cho Data Science - PyTorch

Thư viện Python cho Data Science – PyTorch

Pandas

Không cần tự tạo số lượng lớn code, Pandas cho phép bạn tiến hành phân tích, thao tác và làm sạch dữ liệu trên tập dữ liệu của mình. Tương tự như NumPy, code trong Pandas cũng từ C, cho phép bạn tận dụng tốc độ và tính linh hoạt của nó. Một số tính năng chính của nó bao gồm khả năng tải xuống và chuyển đổi dữ liệu của bạn, ghi dữ liệu bổ sung và thực hiện phân tích một cách thuận tiện. Khả năng của Pandas áp dụng cho nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau, cho thấy sự nổi bật của nó trong việc data manipulation.

SciPy

Thư viện Python cho data science SciPy vượt trội về tối ưu hóa và tích hợp dữ liệu. Được thiết kế để xử lý các khái niệm toán học phức tạp liên quan đến data science và scientific computing, chẳng hạn như phương trình vi phân. Thư viện này cung cấp các công cụ để nhanh chóng xác định giải pháp cho tất cả các vấn đề phức tạp của bạn. SciPy cung cấp giá trị với nhiều chủ đề khác mà bạn có thể gặp, như:

  • Interpolation
  • Algebraic equations
  • Eigenvalue problems
  • High-level data structures

Bạn có thể sử dụng thư viện Python cho data science bằng cách đảm bảo bạn có các kỹ năng cần thiết cho machine  learning. Nền tảng vững chắc về toán học hoặc thống kê có thể giúp bạn xây dựng kỹ năng của mình về data science. Tiếp theo là làm quen với việc coding bằng Python bằng cách làm quen với cú pháp cơ bản và các thư viện có sẵn. Đừng quên theo dõi Cole và tham gia 2 khóa học hấp dẫn khoá học data analysiskhóa học data engineer để cập nhật các kiến thức hữu ích về lập trình và khoa học dữ liệu.

>> Xem thêm: Sự khác nhau giữa Data Mining và Data Science có thể bạn chưa biết

Nâng cấp kỹ năng ứng dụng chuyển đổi số cho người đi làm cùng chúng tôi ngay hôm nay.
Tư vấn miễn phí