Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Bởi nó có nhiều thư viện mạnh mẽ như NumPy, Pandas và Matplotlib, giúp bạn xử lý dữ liệu, thực hiện phân tích số liệu và tạo các biểu đồ trực quan. Vậy giữa vô vàn ngôn ngữ để bắt đầu với ngành Data, có nên chọn học Python cho Data Analyst? Cùng CodeGym Online đi tìm câu trả lời nhé!
Nội dung
1. Vai trò của Python cho Data Analyst
Python là ngôn ngữ mạnh mẽ cho ngành phân tích dữ liệu
1.1 Sử dụng Python để xử lý và làm sạch dữ liệu
Python cung cấp các thư viện mạnh mẽ như Pandas, NumPy và Dask, giúp bạn đọc, xử lý và làm sạch dữ liệu. Các thư viện này cho phép bạn thực hiện các thao tác như lọc, sắp xếp, ghép nối, biến đổi và tạo mẫu dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả.
1.2 Sử dụng Python để mô hình hoá và dự đoán
Python cung cấp các thư viện mạnh mẽ như Scikit-learn, Statsmodels và TensorFlow, giúp bạn xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán. Bạn có thể áp dụng các thuật toán học máy, học sâu và thống kê để tạo ra các mô hình dự đoán cho các vấn đề phân loại, dự báo và gom cụm.
1.3 Sử dụng Python để phân tích số liệu và trực quan hoá
Python có các thư viện như Matplotlib, Seaborn và Plotly. Sử dụng Python cho Data Analysis để tạo các biểu đồ và đồ thị trực quan. Bằng cách sử dụng các thư viện này, bạn có thể tạo biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ phân phối, biểu đồ tương quan và nhiều loại biểu đồ khác để khám phá và trình bày dữ liệu một cách hấp dẫn.
Xem thêm: TOP 5 website tự học Data Analyst miễn phí tốt nhất hiện nay
1.4 Sử dụng Python để phát triển tương tác
Python hỗ trợ các môi trường phát triển tương tác như Jupyter Notebook và JupyterLab. Điều này giúp bạn tạo ra các tệp notebook tương tác để thực hiện phân tích dữ liệu, viết mã và chia sẻ kết quả một cách trực quan. Môi trường notebook cũng hỗ trợ việc tài liệu hóa quy trình phân tích dữ liệu và giúp tăng tính tái sử dụng và khả năng chia sẻ.
2. Tại sao nên lựa chọn học Python để theo ngành Data Analyst?
Python là ngôn ngữ đáng để lựa chọn nếu muốn theo ngành Data Analyst với nhiều sức mạnh nổi bật
2.1 Dễ học và sử dụng
Python có cú pháp đơn giản và dễ hiểu, giúp việc học và sử dụng làm cho việc học và sử dụng nó dễ dàng đối với người mới bắt đầu. Nó cũng có một cộng đồng rộng lớn và nhiều tài liệu học tập trực tuyến, giúp bạn nhanh chóng tiếp cận và nắm bắt được kiến thức cần thiết.
2.2 Thư viện phong phú
Python có nhiều thư viện mạnh mẽ cho việc phân tích dữ liệu như NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, scikit-learn và nhiều thư viện khác. Các thư viện này cung cấp các công cụ và chức năng quan trọng để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
2.3 Hỗ trợ cho Machine Learning và AI
Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho Machine Learning và Artificial Intelligence. Có các thư viện như scikit-learn, TensorFlow và PyTorch, Python hỗ trợ việc xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning và Deep Learning.
2.4 Tích hợp và mở rộng
Python có khả năng tích hợp tốt với các công cụ và hệ thống khác. Bạn có thể kết hợp Python với các công cụ như SQL cho việc truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hoặc tích hợp nó vào các hệ thống tự động hoá để xử lý dữ liệu tự động.
2.5 Cộng đồng và tài nguyên phong phú
Python có một cộng đồng lớn và năng động. Bạn có thể tìm kiếm hỗ trợ, tư vấn và chia sẻ kiến thức với cộng đồng Python thông qua các diễn đàn, nhóm người dùng và trang web chuyên ngành. Qua đó có thể học hỏi thêm về Phân tích dữ liệu với ngôn ngữ Python.
Như vậy, Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và linh hoạt cho việc phân tích dữ liệu. Sự phổ biến và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng đã làm cho Python trở thành một lựa chọn hàng đầu cho những người muốn theo ngành Data Analysis.
3. Bắt đầu với việc học Python cho Data Analyst thế nào?
Bạn sẽ bắt đầu và tìm hiểu về cách nhập làm sạch, thao tác và trực quan hóa dữ liệu với Python
Để bắt đầu hành trình trở thành nhà phân tích dữ liệu bằng Python, bạn không cần phải biết về lập trình trước đó. Bạn sẽ bắt đầu và tìm hiểu về cách nhập làm sạch, thao tác và trực quan hóa dữ liệu. Tất cả các kỹ năng không thể thiếu đối với một nhà phân tích dữ liệu giỏi.
Bạn sẽ bắt đầu được đào tạo bằng các bài tập tương tác và thực hành với một số thư viện Python phổ biến nhất. Bao gồm: Pandas, NumPy, Seaborn, v.v. Sau đó sẽ làm việc với các bộ dữ liệu trong thế giới thực để phát triển kỹ năng xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Học các nội dung về thao tác và kết nối dữ liệu, các kỹ năng thống kê quan trọng, như kiểm tra giả thuyết.
4. Khoá học Python for Data Analyst – Học Python cho Data Analyst tại CodeGym Online
Khoá học Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Python được thiết kế giúp người học có những kiến tổng quan về phân tích dữ liệu, tạo nền tảng vững
chắc để tiếp cận với lĩnh vực khoa học dữ liệu nói chung và phân tích dữ liệu nói riêng.
Chương trình 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, học viên còn được cung cấp những kỹ thuật tính toán, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng các mô hình dự báo cơ bản. Học viên cũng có cơ sở vững chắc khi chuyển sang các khóa học khác trong Data Science như Machine Learning, AI, v.v. Tốt nghiệp khoá học, học viên có thể:
- Nắm vững được quy trình phân tích dữ liệu
- Làm việc với dữ liệu đang được lưu trữ ở dạng có cấu trúc ở các loại tệp khác nhau
- Thành thạo các thao tác biến đổi dữ liệu, thực hiện thống kê với các DataFrame
- Sử dụng các biểu đồ sinh động để trực quan hóa dữ liệu bằng hình ảnh
- Kiểm định được các giả thiết, đưa ra được đề xuất chấp nhận hay bác bỏ giả thiết
- Xây dựng các mô hình dự báo bằng kỹ thuật hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic
- Sử dụng được các câu lệnh SQL
- Sử dụng được công cụ trực quan (PowerBI)
Hãy bắt đầu ngay với ngôn ngữ Python nếu bạn muốn chọn học Python cho Data Analyst nhé!
____________
Xây dựng sự nghiệp với ngành Data Analyst từ con số 0 ngay tại đây!
0 Lời bình