Hướng dẫn should i learn data science first or python? - tôi nên học khoa học dữ liệu trước hay trăn?

Suy nghĩ về việc trở thành một nhà phân tích dữ liệu? Nó là một con đường sự nghiệp rất hứa hẹn, nhưng các nhà phân tích dữ liệu thường được yêu cầu để thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Hãy cùng khám phá xem đây là Python hay R.

Nếu bạn cuộn qua một vài mô tả công việc của nhà phân tích dữ liệu, bạn sẽ nhận thấy rằng hầu hết chúng có yêu cầu về ít nhất một ngôn ngữ lập trình - Python, R hoặc SQL. SQL có phần độc đáo như ngôn ngữ chính để giao tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Nhưng Python và R dường như được sử dụng cho các nhiệm vụ tương tự - phân tích dữ liệu và trực quan hóa.

Có những lợi ích để làm chủ cả Python và R, nhưng các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu thường tự hỏi trong số hai ngôn ngữ lập trình này mà họ nên học trước. Rốt cuộc, họ muốn có thể thực hiện các phân tích phức tạp về một lượng lớn dữ liệu và có giá trị cao hơn cho bất kỳ tổ chức dựa trên dữ liệu nào. Có thể là một thách thức để đưa ra lựa chọn này mà không có bất kỳ kinh nghiệm nào trước đây với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, nhưng nhiều nhà tuyển dụng tiềm năng mong đợi các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu có một số kiến ​​thức về ít nhất một trong số các ngôn ngữ này. Hơn nữa, bạn sẽ cần phải chứng minh những kỹ năng này với danh mục đầu tư mạnh mẽ của các dự án phân tích dữ liệu liên quan. Vì vậy, bạn cần phải bắt đầu ở đâu đó.

Cả Python và R đều được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu và trực quan hóa. Để giúp bạn đưa ra lựa chọn tốt nhất, hãy để thảo luận về các yếu tố chính mà một nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu cần xem xét khi chọn ngôn ngữ lập trình đầu tiên của họ. Tôi hy vọng rằng sau khi đọc bài viết này, bạn sẽ có thể đưa ra lựa chọn của mình và bắt đầu học ngay.

Nếu bạn tình cờ chọn Python, tôi khuyên bạn nên dùng Python cho theo dõi học tập khoa học dữ liệu. Với năm khóa học tương tác và hàng trăm thử thách mã hóa, bạn sẽ thành thạo tất cả những điều cơ bản bạn cần để bắt đầu sự nghiệp phân tích dữ liệu.

Và bây giờ, hãy để Lừa đào sâu vào cuộc tranh luận về Python so với R. Chúng tôi sẽ bắt đầu với một đánh giá ngắn gọn về lịch sử của các ngôn ngữ lập trình này.

Một cái nhìn ngắn gọn về lịch sử

Cả Python và R đều có một lịch sử khá lâu dài, với các triển khai đầu tiên của họ có từ những năm 1990.

Python được tạo ra bởi lập trình viên Hà Lan Guido Van Rossum và lần đầu tiên được phát hành vào năm 1991. Vào những năm 1990 và đầu những năm 2000, Python nổi tiếng nhất như một ngôn ngữ kịch bản. Nhưng sau đó, khi khoa học dữ liệu và học máy đã đứng đầu các yêu cầu tìm kiếm của Google, Python cũng trở thành ngôn ngữ lập trình quan trọng cho các lĩnh vực này. Nó tiếp tục được sử dụng rộng rãi để tự động hóa nhiệm vụ và phát triển các ứng dụng và phần mềm web, nhưng sự nổi tiếng liên tục của Python, có nhiều vai trò chính trong phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và học máy. was created by Dutch programmer Guido van Rossum and first released in 1991. In the 1990s and early 2000s, Python was most popular as a scripting language. But later, as data science and machine learning got to the top of the Google search requests, Python also became a key programming language for these areas. It continues to be widely used for task automation and the development of web applications and software, but Python’s ongoing surge in popularity owes much to its key role in data analysis, data visualization, and machine learning.

R được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1993 bởi Robert Gentleman và Ross Ihaka, các nhà thống kê tại Đại học Auckland ở New Zealand. Ngôn ngữ lập trình này nổi lên như một triển khai nguồn mở của S, một ngôn ngữ để phân tích thống kê. Tên này là một vở kịch trên tên của ngôn ngữ S cũng như bản đầu tiên của hai người sáng tạo Riên. Năm 1995, R chính thức được phát hành dưới dạng một dự án có nguồn mở; Nó đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất để phân tích thống kê. was first introduced in 1993 by Robert Gentleman and Ross Ihaka, statisticians at the University of Auckland in New Zealand. This programming language emerged as an open-source implementation of S, a language for statistical analysis. The name is a play on the name of the S language as well as the first initial of R’s two creators. In 1995, R was officially released as an open-sourced project; it has since become one of the most important programming languages for statistical analysis.

Mặc dù cả Python và R đều được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu, các khu vực ứng dụng của chúng khá khác nhau. Chúng ta hãy có một cái nhìn.

Python so với R: Sử dụng phổ biến

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng. Điều này có nghĩa là nó có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm tự động hóa nhiệm vụ và phát triển phần mềm, ứng dụng web và trò chơi. Với sự xuất hiện của khoa học dữ liệu và học máy, Python cũng được công nhận là một công cụ tuyệt vời để phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Nó đã được sử dụng rộng rãi trong các tổ chức và cú pháp đơn giản của nó cho phép nó dễ dàng được làm chủ bởi các nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu và các nhà phân tích khác mà không có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Do đó, Python trở thành ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu trong môi trường kinh doanh và sản xuất. is a general-purpose programming language. This means it can be used in a variety of different applications, including task automation and the development of software, web applications, and games. With the emergence of data science and machine learning, Python was also recognized as a great tool for data analysis and data visualization. It was already widely used in organizations, and its simple syntax allowed it to be easily mastered by business analysts, data analysts, and others without any programming experience. As a result, Python became the most popular language for data analysis in business and production environments.

Nhưng khi nói đến học viện và nghiên cứu, một ngôn ngữ lập trình khác là người lãnh đạo.

R được xây dựng để làm việc với dữ liệu, đặc biệt để phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Do đó, nó đã tối ưu hóa cao cho các nhiệm vụ cụ thể này. Được tạo ra bởi hai giáo sư thống kê, R trở thành ngôn ngữ lập trình quan trọng để phân tích dữ liệu giữa các nhà khoa học. Nó có tất cả các công cụ cần thiết mà các học giả và nhà nghiên cứu cần phân tích kết quả thí nghiệm của họ, kiểm tra các giả thuyết khoa học của họ và tìm các mẫu trong số lượng lớn dữ liệu thu thập được. was built for working with data, specifically for statistical analysis and data visualization. Thus, it’s highly optimized for these particular tasks. Created by two statistical professors, R became the key programming language for data analysis among scientists. It has all the necessary tools that academics and researchers need to analyze the results of their experiments, test their scientific hypotheses, and find patterns in the large amounts of collected data.

Do đó, chúng tôi có hai ngôn ngữ tuyệt vời để phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong các môi trường khác nhau. Trong khi Python thống trị môi trường kinh doanh, R chiếm ưu thế trong nghiên cứu. Đây là một yếu tố quan trọng để xem xét khi chọn ngôn ngữ lập trình đầu tiên của bạn để phân tích dữ liệu - bạn đang tìm kiếm một nghề nghiệp trong kinh doanh hoặc học viện?

Hãy cùng xem xét các yếu tố quan trọng khác cần tính đến.

Khi chọn ngôn ngữ lập trình để bắt đầu, bạn cần xem xét nhiều hơn là các khu vực ứng dụng. Các khía cạnh sau đây có thể ảnh hưởng đến sự lựa chọn của bạn:

Beginner-Friendly

Python và R đều phù hợp cho người mới bắt đầu mà không có kinh nghiệm mã hóa trước đó:

• Python có cú pháp dễ đọc, dẫn đến một đường cong học tập thấp hơn cho người mới bắt đầu. Nó cũng có một hệ sinh thái rất phong phú các thư viện và các gói làm cho phân tích dữ liệu phức tạp và xây dựng các mô hình học máy nâng cao dễ tiếp cận hơn. Và với máy tính xách tay Jupyter hoặc môi trường phát triển tương tác (IDE) khác cho khoa học dữ liệu, trải nghiệm phân tích dữ liệu của bạn với Python sẽ suôn sẻ và thú vị. has easy-to-read syntax, which results in a lower learning curve for beginners. It also has a very rich ecosystem of libraries and packages that makes complex data analysis and building advanced machine learning models more approachable. And with Jupyter Notebooks or other interactive development environments (IDEs) for data science, your data analysis experience with Python will be smooth and fun.
• R cũng được coi là một ngôn ngữ thân thiện với người mới bắt đầu. Nó có thể có một đường cong học tập dốc hơn ngay từ đầu, nhưng một khi bạn hiểu các tính năng cơ bản, nó sẽ dễ dàng hơn đáng kể. Có một nền tảng về thống kê có thể sẽ làm cho việc học R dễ dàng hơn một chút. Giống như Python, R có một danh sách dài các gói hỗ trợ tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hóa, phân tích và mô hình hóa. Để phân tích dữ liệu với R, bạn có thể sử dụng máy tính xách tay rstudio hoặc jupyter (sau khi cài đặt hạt r r r). is also considered a beginner-friendly language. It might have a steeper learning curve at the beginning, but once you understand the basic features, it gets significantly easier. Having a background in statistics would probably make learning R a bit easier. Like Python, R has a long list of packages that assist with data loading, cleaning, visualization, analysis, and modeling. To analyze data with R, you may use RStudio or Jupyter Notebook (after having an R kernel installed).

Trường hợp sử dụng

Mặc dù R chỉ được sử dụng để làm việc với dữ liệu, Python có một loạt các ứng dụng:

• Python là một công cụ tuyệt vời để phân tích dữ liệu, nhưng nó cũng được sử dụng để viết kịch bản, ngôn ngữ thử nghiệm, để phát triển phần mềm và web, v.v. với Python, bạn có thể xây dựng mô hình học máy vừa triển khai nó trong môi trường sản xuất. Chọn Python làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên cung cấp cho bạn một loạt các con đường sự nghiệp tiềm năng. Nếu bạn quyết định sau này rằng bạn muốn chuyển từ phân tích dữ liệu sang phát triển phần mềm, việc biết Python sẽ cung cấp cho bạn một cơ sở vững chắc trong lĩnh vực mới này. is a great tool for data analysis, but it is also used for scripting, testing language, for software and web development, etc. With Python, you can both build a machine learning model and deploy it in a production environment. Choosing Python as a first programming language provides you with a wider range of potential career paths. If you decide later that you want to move from data analysis to software development, knowing Python would give you a solid basis in this new area.
• R là ngôn ngữ lập trình tập trung hoàn toàn vào phân tích dữ liệu. Với R, bạn chỉ có thể xây dựng các dự án liên quan đến phân tích và trực quan hóa thống kê. Nếu bạn quyết tâm xây dựng một nghề nghiệp xung quanh phân tích dữ liệu, đặc biệt là trong môi trường nghiên cứu, R là lựa chọn đúng đắn cho bạn. is a programming language that focuses exclusively on data analysis. With R, you can only build projects related to statistical analysis and visualization. If you are determined to build a career around data analysis, especially in the research environment, R is the right choice for you.

Tóm lại, nếu bạn có kế hoạch triển khai công việc của mình trong môi trường sản xuất và muốn bắt đầu với một loạt các con đường sự nghiệp tiềm năng hơn, Python sẽ là lựa chọn tốt hơn cho bạn. Nếu bạn có kế hoạch làm việc trong học viện và sử dụng ngôn ngữ lập trình để phân tích thống kê và kiểm tra giả thuyết, có lẽ bạn nên đi với R.

Tài nguyên học tập

Có rất nhiều hướng dẫn và các khóa học trực tuyến có sẵn cho cả Python và R. Tuy nhiên, với một loạt các tài nguyên là một thách thức khác - lựa chọn những tài nguyên tốt nhất.

Khi nói đến Python, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với phần giới thiệu của chúng tôi về khóa học khoa học dữ liệu. Khóa học này bao gồm 141 bài tập tương tác và bao gồm các tính toán và trực quan hóa cơ bản, làm việc với các biến và khung dữ liệu trong Python, v.v.

Khi bạn đã sẵn sàng để vượt ra ngoài những điều cơ bản, hãy thử bài hát Python cho khoa học dữ liệu của chúng tôi. Nó bao gồm năm khóa học tương tác sẽ dạy bạn cách làm việc với các chuỗi và xử lý các tệp JSON, CSV và Excel trong Python.

Nếu bạn chọn học R làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên để phân tích dữ liệu, hãy thử tìm các khóa học tương tác cho phép bạn thực hành mã hóa ngay từ đầu. Bạn có thể muốn kiểm tra Coursera, Udemy và DataCamp cho các khóa học và hướng dẫn trực tuyến chất lượng cao.

Triển vọng lương

Mức lương cũng nên là một yếu tố khi chọn ngôn ngữ lập trình đầu tiên của bạn. Thật không may, nó khó có thể tìm thấy số liệu thống kê đáng tin cậy cho mức lương của các nhà phân tích dữ liệu Python so với R. Nhưng có một số tài nguyên báo cáo mức lương trung bình của các lập trình viên Python và R.

Ví dụ, khảo sát của nhà phát triển Stack Overflow 2022 đã thu thập các phản hồi từ 70.000 nhà phát triển từ khắp nơi trên thế giới và tiết lộ rằng các lập trình viên Python thường được trả tiền tốt hơn một chút so với các lập trình viên R. Cụ thể, các lập trình viên R có kinh nghiệm kiếm được trung bình 70.328 đô la mỗi năm, trong khi các lập trình viên Python có kinh nghiệm được trả 74.127 đô la mỗi năm.

Theo dữ liệu của Glassdoor, cả nhà phát triển Python và R đều kiếm được 100 nghìn đô la+ ở Mỹ. Nếu chúng tôi so sánh các lập trình viên làm việc bằng hai ngôn ngữ này, thu nhập hàng năm sẽ giống nhau - $ 115,708 cho các lập trình viên R và $ 113,916 cho các nhà phát triển Python.

Thưởng. Nếu bạn đang tìm kiếm một công việc trong khoa học dữ liệu, đây là hai tài nguyên hữu ích: 15 câu hỏi phỏng vấn Python cho khoa học dữ liệu và ý tưởng dự án khoa học dữ liệu Python.. If you are looking for a job in data science, here are two useful resources: 15 Python Interview Questions for Data Science and Python Data Science Project Ideas.

Cảm ơn bạn đã đọc, và học hỏi hạnh phúc!

Tôi có nên học khoa học dữ liệu trước Python không?

Tôi có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu chỉ có Python không?

Tôi nên học ngôn ngữ nào đầu tiên cho khoa học dữ liệu?

Tại sao Python là lựa chọn đầu tiên cho nhà khoa học dữ liệu?