Chọn Ngôn Ngữ Nào Để Bắt Đầu Sự Nghiệp Khoa Học Dữ Liệu?

Chọn Ngôn Ngữ Nào Để Bắt Đầu Sự Nghiệp Khoa Học Dữ Liệu?

Khoa học dữ liệu là ngành có thu nhập đứng đầu trong những công việc thu nhập dồi dào. Ngày nay, có đến hơn 250+ ngôn ngữ lập trình trên thị trường. Chọn ngôn ngữ nào để bắt đầu sự nghiệp Khoa học dữ liệu sẽ có nhiều thử thách đối với bạn. Có một số ngôn ngữ phục vụ cho ngành này phải kể đến những ngôn ngữ lập trình này

Ngôn ngữ để bắt đầu với Data science

1. Python

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến và dễ học nhất. Nó là một ngôn ngữ lập trình dành cho những đối tượng chuyên nghiệp, được sử dụng không chỉ cho khoa học dữ liệu mà còn dành cho phát triển ứng dụng web và GUI. Python cung cấp hỗ trợ cho một số lượng lớn các thư viện học sâu như Tensorflow, Keras, scikit-learn, v.v. Để bắt đầu với ngành Data Science, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình lý tưởng.

2. Julia

Nếu đã quen với Python thì bạn sẽ rất dễ làm quen với Julia. Julia là ngôn ngữ lập trình được nghiên cứu và phát triển dựa trên nền tảng riêng của khoa học dữ liệu. Ngôn ngữ lập trình Julia được tích hợp nhiều chức năng như tính toán khoa học, khai thác dữ liệu… dành cho người học code. Trong khoa học dữ liệu, Julia có thể giải quyết các lỗi thường gặp, trong khi các ngôn ngữ khác nếu không được thiết kế đặc biệt để nhận diện các lỗi thì rất dễ mắc phải.

3. R

R là một ngôn ngữ mô hình thống kê rất phổ biến đối với các Data Scientist. R cung cấp một đường cong học tập dốc gây khó khăn cho người dùng lần đầu. Tuy nhiên, R lại là lựa chọn đầu tiên cho nhiều nhà thống kê chuyên nghiệp. Nó cũng cung cấp hỗ trợ cho các hoạt động khoa học những dữ liệu khác nhau thông qua các thư viện phong phú của nó.


4. SAS

    Giống như R, bạn có thể sử dụng SAS để phân tích thống kê. Sự khác biệt duy nhất là SAS không phải là mã nguồn mở như R. Tuy nhiên, nó là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất được thiết kế để thống kê. Các nhà phát triển ngôn ngữ SAS đã phát triển bộ phần mềm của riêng họ để phân tích nâng cao, mô hình dự đoán và thông minh kinh doanh.

    SAS có độ tin cậy cao và đã được các chuyên gia và nhà phân tích đánh giá cao. Các công ty đang tìm kiếm một nền tảng ổn định và an toàn, SAS là một ngôn ngữ lập trình hoàn toàn phù hợp với yêu cầu của họ. Mặc dù SAS có thể là một phần mềm nguồn đóng, nó cung cấp một loạt các thư viện và gói để phân tích thống kê và học máy.

    5. Java

        Trong thuật chuyên sâu hơn về điện toán, Java được biết đến như một ngôn ngữ lập trình. Hơn nữa, có các framework Java phổ biến dành riêng cho phân tích dữ liệu, máy móc và trí tuệ nhân tạo. Các framework như Apache Spark, Hadoop và Hive ngày càng phổ biến trong môi trường thương mại, làm cho Java trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu. Kiến thức về Java sẽ tạo điều kiện cho bạn điều chỉnh và duy trì các nền tảng dữ liệu lớn như Hadoop được viết bằng cùng một ngôn ngữ.

        6. Scala

        Scala là một phần mở rộng của ngôn ngữ lập trình Java hoạt động trên JVM. Nó là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung có các tính năng của công nghệ hướng đối tượng cũng như ngôn ngữ lập trình chức năng. Bạn có thể sử dụng Scala kết hợp với Spark, một nền tảng Big Data. Điều này làm cho Scala trở thành ngôn ngữ lập trình lý tưởng khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

        7. SQL 

        SQL là một yếu tố quan trọng để bắt đầu với ngành Data Science. Nó được sử dụng như bước đầu tiên trong mọi hoạt động khoa học dữ liệu. SQL được sử dụng để trích xuất và truy xuất dữ liệu. Nó được thiết kế để quản lý những dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL chủ yếu chỉ được sử dụng để xử lý dữ liệu có cấu trúc. Tuy nhiên, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn cũng phải biết cách xử lý dữ liệu phi cấu trúc và sẽ được xử lý thông qua NoQuery.

        Lựa chọn ngôn ngữ nào để học?

        Lựa chọn học ngôn ngữ nào sẽ phụ thuộc vào nhu cầu của thị trường và khả năng học tập của bạn. Để quyết định ngôn ngữ nào là cần thiết, hãy xem xét khảo sát do Analytics India Magazine thực hiện năm 2019 cho biết ngôn ngữ lập trình ưa thích của các nhà tuyển dụng:

        Như bạn đã thấy, nhu cầu về các chuyên gia Python là cao nhất khi phân tích nhu cầu của các nhà tuyển dụng. Gần 17% trong số tất cả các công việc phân tích được quảng cáo ở Ấn Độ đòi hỏi Python như một kỹ năng cốt lõi trong khi 16% yêu cầu Java. 8/10 nhà khoa học dữ liệu muốn giới thiệu Python là ngôn ngữ chính. Python rất dễ học và ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi hơn cả.

        R là một công cụ rất mạnh cho học máy, thống kê và phân tích dữ liệu. Do đó, nó rất phổ biến trong các nhà thống kê. Nếu bạn muốn đi sâu vào phân tích dữ liệu và thống kê, thì R là ngôn ngữ dành cho bạn. Hạn chế duy nhất của R là nó không phải là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, tức là nó chỉ dụng cho lập trình thống kê.

        Với những đặc điểm nổi trội, mình sẽ phân tích đặc điểm chính của hai ngôn ngữ phổ biến hơn cả đó là RPython trong bảng so sánh sau đây:

        Python rõ ràng thể hiện sự vượt trội về tính đa nhiệm và tốc độ của nó hơn R. Tính vô hạn của các thư viện Python dành riêng cho khoa học dữ liệu đã khiến cho Python trở thành một lựa chọn tiên quyết của người mới bắt đầu và các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Chung quy lại, để đưa ra lời khuyên về ngôn ngữ phù hợp nhất với phân tích dữ liệu, câu trả lời sẽ là Python.

        Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, chúng ta phải phân phối các dự án từ đầu đến cuối, bắt đầu từ việc xác định vấn đề, thu thập dữ liệu liên quan đến vấn đề, thực hiện việc làm sạch dữ liệu và phân tích dữ liệu khám phá, sau đó xây dựng mô hình và cuối cùng là xử lý. Python có thể hỗ trợ bạn làm được điều này.

        Các chủ đề cần được khai thác:

        Kết

        Vậy bạn đã có một cái nhìn rất cụ thể về việc lựa chọn ngôn ngữ nào để bắt đầu con đường Data science đầy thú vị với những con số rồi. Hãy lên một kế hoạch học tập và mục tiêu thật cụ thể nhé. Chúc các bạn thành công !