Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, có tính ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực. Với đặc điểm và cách tiếp cận đơn giản, Python được ứng dụng trong nhiều mục đích. Hiện nay, nhiều doanh nghiệp cũng đã xem Python là yêu cầu bắt buộc trong các vị trí Data Analyst, Data Engineer. Vậy việc phân tích dữ liệu bằng Python có những ưu/nhược điểm gì? Có nên hay không? Cùng CodeGym Online đi tìm hiểu nhé! 

1. Vai trò của Python trong việc Phân tích dữ liệu 

Ngôn ngữ Python đảm nhận chức năng rất tốt trên mọi giai đoạn của phân tích dữ liệu. Đó là nhờ vào các thư viện Python được thiết cho khoa học dữ liệu mà việc phân tích dữ liệu bằng Python trở nên dễ dàng hơn.

Trong phân tích dữ liệu, Python có một số vai trò như: Khai thác dữ liệu, Xử lý dữ liệu và Trực quan hoá dữ liệu.

phan-tich-du-lieu-bang-python-1

2. Ưu/nhược điểm của việc dùng Python để phân tích dữ liệu 

a. Ưu điểm

  • Python dễ học: Python là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất. Do cú pháp rõ ràng, dễ đọc phù hợp với người mới bắt đầu. Python cũng là ngôn ngữ yêu cầu ít dòng mã. Chính vì thế mà người học có thể nhanh chóng nắm vững, ứng dụng vào các dự án thực tế của phân tích dữ liệu với Python. Tốc độ phát triển nhanh, mạnh cũng là một lợi thế của Python khi ứng dụng vào việc phân tích dữ liệu. Nhờ vậy mà chuyên gia Data Analyts không cần suy nghĩ quá nhiều trong khi viết và dễ dàng gỡ lỗi mã hơn.
  • Linh hoạt và có thể mở rộng: Python có thể được sủ dụng trong nhiều lĩnh vực và dự án. Nó hoạt động nhanh hơn dó tính linh hoạt cao và có thể sử dụng với bất cứ công cụ phát triển ứng dụng nào.
  • Nhiều loại thư viện: Các thư viện này được sử dụng miễn phí, điều này giúp giảm được ngân sách của việc phân tích dữ liệu. Thư viện này cũng đang được phát triển và liên tục bổ sung thêm các tính năng cần tiết để giúp các nhà Phân tích dữ liệu làm việc thoải mái hơn với nguồn dữ liệu khổng lồ.
  • Python có cộng đồng lập trình viên cực lớn: Học lập trình đòi hỏi quá trình tự học, tự mày mò rất nhiều. Nhưng không hoàn toàn có nghĩa là bạn chỉ cần tự học một mình là đã giỏi đâu nhé. Trong quá trình tự học, lúc nào bạn bí ý tưởng, muốn học hỏi thêm kinh nghiệm hoặc muốn tìm tài liệu thì cũng có thể hỏi tring các group, forum về ngôn ngữ Python.

phan-tich-du-lieu-bang-python-2

Nhược điểm

  • Giới hạn tốc độ: Python là một ngôn ngữ thông dịch, vì thế tốc độc ủa nó sẽ chậm hơn so với một số ngôn ngữ khác. Tuy nhiên, điều này không phải là nỗi lo ngại quá lớn.
  • Tiêu thụ bộ nhớ: Bạn nên lưu ý rằng mức tiêu thụ bộ nhớ của Python rất cao. Vì lý do đó, nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các tác vụ đòi hỏi nhiều bộ nhớ. Nó có thể có vấn đề khi một số lượng lớn các đối tượng đang hoạt động trong RAM.
  • Không có nguồn gốc từ môi trường di động: Python không có nguồn gốc từ môi trường di động và nó được một số lập trình viên coi là ngôn ngữ yếu cho điện toán di động. Android và iOS không hỗ trợ Python như một ngôn ngữ lập trình chính thức. Tuy nhiên, Python có thể dễ dàng được sử dụng cho các mục đích di động, nhưng nó đòi hỏi một số nỗ lực bổ sung.

Khoá học: Python cơ bản 

3. Có nên Phân tích dữ liệu bằng Python?

Nếu bạn đang thắc mắc có nên Phân tích dữ liệu bằng Py thon không thì CodeGym Online xin trả lời là CÓ.

Với tất cả những lý do trên: Python được đông đảo các nhà khoa học, các nhà phân tích dữ liệu sử dụng. Bởi nó cũng là một trong những ngôn ngữ dễ học, dễ đọc nhất.

4. Khoá học Phân tích dữ liệu bằng Python tại CodeGym Online 

Tham khảo khoá học tại: https://online.codegym.vn/chuyen-vien-phan-tich-du-lieu/

Khóa học cung cấp cho học viện những kiến thức nền tảng và kỹ năng cần thiết đối với một nhà phân tích dữ liệu, ứng dụng các phép thống kê, kiểm định giả thiết, biểu đồ để người phân tích dữ liệu cung cấp những báo cáo sinh động và những nhận định được kiểm chứng dựa trên cơ sở khoa học, hỗ trợ các nhà quản lý đánh giá quá trình hoạt động của tổ chức và ra quyết định tốt hơn. Ngoài ra, người học còn được cung cấp những kỹ thuật tính toán, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng các mô hình dự báo cơ bản. Sau khoá học, học viên có cơ sở vững chắc khi chuyển sang các khóa học khác trong data science như học máy, phân tích dữ liệu với công cụ.

Liên hệ với CodeGym Online qua Fanpage: CodeGym Online – Học lập trình từ xa hoặc Hotline: để được tư vấn miễn phí 1:1 nhé!

Đừng quên join group của CodeGym Online: Chuyện nghề gõ Code để được khám phá thêm nhiều điều thú vị trong ngành lập trình.