Khóa học này hướng dẫn bạn cách sử dụng Python để thực hiện các hoạt động khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu, đồng thời giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi lấy chứng chỉ PCAD – Certified Associate in Data Analytics with Python
Mục tiêu chính của khóa học là giới thiệu cho bạn các khái niệm chính, các phương pháp hay nhất và các công cụ thiết yếu được sử dụng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, cũng như giúp bạn làm quen với vai trò của một nhà khoa học dữ liệu trong toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu
Khóa học sẽ chuẩn bị cho bạn các công việc và sự nghiệp liên quan đến phát triển phần mềm và khoa học dữ liệu, bao gồm các vai trò công việc như nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích tiếp thị và kỹ sư phần mềm
Suy nghĩ về việc trở thành một nhà phân tích dữ liệu? . Hãy khám phá xem đây nên 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 đều yêu cầu ít nhất một ngôn ngữ lập trình – Python, R hoặc SQL. SQL có phần độc đáo là ngôn ngữ chính để giao tiếp với cơ sở dữ liệu quan hệ. Nhưng Python và R dường như được sử dụng cho cùng một nhiệm vụ – phân tích và trực quan hóa dữ liệu
Có những lợi ích khi thành thạo cả Python và R, nhưng các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu thường tự hỏi họ nên học ngôn ngữ lập trình nào trong hai ngôn ngữ lập trình này trước. Rốt cuộc, họ muốn có thể thực hiện các phân tích phức tạp về lượng lớn dữ liệu và có giá trị cao hơn đối với bất kỳ tổ chức nào dựa trên dữ liệu. Có thể khó đưa ra lựa chọn này nếu không có bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, nhưng nhiều nhà tuyển dụng tiềm năng mong đợi ngay cả những nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu cũng phải có kiến thức về ít nhất một trong những ngôn ngữ này. Hơn nữa, bạn sẽ cần thể hiện những kỹ năng này với danh mục đầu tư mạnh mẽ gồm các dự án phân tích dữ liệu có liên quan. Vì vậy, bạn cần bắt đầu từ đâu đó
Cả Python và R đều được sử dụng rộng rãi để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Để giúp bạn đưa ra lựa chọn tốt nhất, hãy thảo luận về các yếu tố chính mà một nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu cần cân nhắc 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 lập tức
Nếu bạn tình cờ chọn Python, tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học Python cho Khoa học dữ liệu của chúng tôi. Với năm khóa học tương tác và hàng trăm thử thách viết mã, bạn sẽ nắm vững tất cả kiến thức cơ bản cần thiết để bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực phân tích dữ liệu
Và bây giờ hãy đi sâu vào Python vs. cuộc tranh luận R. Chúng ta 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 lịch sử khá lâu đời, với những lần triển khai đầu tiên của chúng từ những năm 1990
Python được tạo ra bởi lập trình viên người Hà Lan Guido van Rossum và phát hành lần đầu tiên vào năm 1991. Trong những năm 1990 và đầu những năm 2000, Python là ngôn ngữ kịch bản phổ biến nhất. Nhưng sau này, khi khoa học dữ liệu và máy học đứng đầu trong các yêu cầu tìm kiếm của Google, Python cũng trở thành ngôn ngữ lập trình chính cho các lĩnh vực này. Nó tiếp tục được sử dụng rộng rãi để tự động hóa tác vụ và phát triển các ứng dụng web và phần mềm, nhưng sự phổ biến ngày càng tăng của Python phần lớn nhờ vào vai trò chính của nó trong phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và học máy.
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 mã nguồn mở của S, một ngôn ngữ để phân tích thống kê. Tên này là một cách chơi chữ của ngôn ngữ S cũng như chữ cái đầu tiên của hai người tạo ra R. Năm 1995, R chính thức được phát hành dưới dạng một dự án mã nguồn mở;
Mặc dù cả Python và R đều được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu, nhưng lĩnh 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 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 tác 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 các nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu và những người khác dễ dàng sử dụng nó mà không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Kết quả là Python trở thành ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu trong môi trường sản xuất kinh doanh
Nhưng khi nói đến học thuật và nghiên cứu, một ngôn ngữ lập trình khác là người dẫn đầu
R được xây dựng để làm việc với dữ liệu, đặc biệt dành cho phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Do đó, nó được tối ưu hóa cao cho các tác vụ cụ thể này. Được tạo bởi hai giáo sư thống kê, R đã trở thành ngôn ngữ lập trình chính 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 để phân tích kết quả thí nghiệm của họ, kiểm tra các giả thuyết khoa học của họ và tìm ra các mẫu trong một lượng lớn dữ liệu được thu thập
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 cần xem xét khi chọn ngôn ngữ lập trình đầu tiên của bạn để phân tích dữ liệu – bạn đang tìm kiếm sự nghiệp trong lĩnh vực kinh doanh hay học viện?
Hãy xem xét các yếu tố quan trọng khác cần tính đến
Bạn Nên Chọn Python Hay R?
Khi chọn một ngôn ngữ lập trình để bắt đầu, bạn cần xem xét nhiều thứ hơn là chỉ các lĩnh vực ứng dụng. Các khía cạnh sau đây có thể ảnh hưởng đến sự lựa chọn của bạn
Thân thiện với người mới bắt đầu
Python và R đều phù hợp cho người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm viết mã trước đó
- Python có cú pháp dễ đọc, dẫn đến thời gian học thấp hơn cho người mới bắt đầu. Nó cũng có một hệ sinh thái thư viện và gói rất phong phú giúp cho việc phân tích dữ liệu phức tạp và xây dựng các mô hình học máy tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn. Và với Jupyter Notebooks hoặc các môi trường phát triển tương tác [IDE] khác dành cho khoa học dữ liệu, trải nghiệm phân tích dữ liệu của bạn với Python sẽ trở nên mượt mà và thú vị
- R cũng được coi là ngôn ngữ thân thiện với người mới bắt đầu. Nó có thể có một đường cong học tập dốc hơn khi bắt đầu, nhưng khi bạn hiểu các tính năng cơ bản, nó sẽ dễ dàng hơn đáng kể. Có nền tảng về thống kê có lẽ sẽ giúp việc học R dễ dàng hơn một chút. Giống như Python, R có một danh sách dài các gói hỗ trợ tải, làm sạch, trực quan hóa, phân tích và mô hình hóa dữ liệu. Để phân tích dữ liệu với R, bạn có thể sử dụng RStudio hoặc Jupyter Notebook [sau khi đã cài đặt kernel R]
Trường hợp sử dụng
Trong khi R chỉ được sử dụng để làm việc với dữ liệu, Python có rất nhiều ứng dụng
- Python là một công cụ tuyệt vời để phân tích dữ liệu, nhưng nó cũng được sử dụng để viết kịch bản, kiểm tra ngôn ngữ, phát triển phần mềm và web, v.v. Với Python, bạn có thể vừa xây dựng mô hình máy học vừa triển khai mô hình đó trong môi trường sản xuất. Chọn Python làm ngôn ngữ lập trình đầu tiên mang đến cho bạn nhiều con đường sự nghiệp tiềm năng hơn. Nếu sau này bạn quyết định muốn chuyển từ phân tích dữ liệu sang phát triển phần mềm, thì việc biết Python sẽ giúp bạn có cơ sở vững chắc trong lĩnh vực mới này
- 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 sự nghiệp xung quanh phân tích dữ liệu, đặc biệt là trong môi trường nghiên cứu, R là lựa chọn phù hợp cho bạn
Tóm lại, nếu bạn dự định triển khai công việc của mình trong môi trường sản xuất và muốn bắt đầu với nhiều con đường sự nghiệp tiềm năng hơn, Python sẽ là lựa chọn tốt hơn cho bạn. Nếu bạn dự định làm việc trong lĩnh vực học thuật và sử dụng ngôn ngữ lập trình để phân tích thống kê và kiểm tra giả thuyết, có lẽ bạn nên sử dụng R
Tài nguyên học tập
Có rất nhiều hướng dẫn và khóa học trực tuyến dành cho cả Python và R. Tuy nhiên, với nguồn tài nguyên đa dạng đó lại xuất hiện một thách thức khác – lựa chọn những tài nguyên tốt nhất
Khi nói đến Python, tôi khuyên bạn nên bắt đầu với khóa học Giới thiệu về Python cho Khoa học dữ liệu của chúng tôi. 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 vượt qua những kiến thức cơ bản, hãy thử lộ trình học tập Python cho Khoa học dữ liệu của chúng tôi. Nó bao gồm năm khóa học tương tác sẽ hướng dẫn bạn cách làm việc với các chuỗi và xử lý các tệp JSON, CSV và Excel bằng 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 viết mã ngay từ đầu. Bạn có thể muốn kiểm tra Coursera, Udemy và DataCamp để biết các khóa học và hướng dẫn R 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, thật khó để tìm thấy số liệu thống kê đáng tin cậy về mức lương của Python so với. Nhà phân tích dữ liệu R. Nhưng có một số tài nguyên báo cáo mức lương trung bình của các lập trình viên Python và R
Ví dụ: phản hồi được thu thập từ 70.000 nhà phát triển từ khắp nơi trên thế giới và tiết lộ rằng lập trình viên Python thường được trả lương cao hơn một chút so với 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 hơn 100 nghìn đô la tại Hoa Kỳ. Nếu chúng ta so sánh các lập trình viên làm việc với hai ngôn ngữ này, thu nhập hàng năm sẽ là như nhau - $115,708 cho lập trình viên R và $113,916 cho 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 về khoa học dữ liệu và ý tưởng dự án khoa học dữ liệu Python