Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn không?

Tổng quan về phân tích dữ liệu

Dù sao thì một nhà phân tích dữ liệu làm gì? . Bạn càng hiểu rõ về công việc, bạn càng có nhiều lựa chọn tốt hơn trong các công cụ cần thiết để thực hiện công việc

Các nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm giải thích dữ liệu và phân tích kết quả sử dụng các kỹ thuật thống kê và cung cấp các báo cáo liên tục. Họ phát triển và triển khai các phân tích dữ liệu, hệ thống thu thập dữ liệu và các chiến lược khác nhằm tối ưu hóa hiệu quả và chất lượng thống kê. Họ cũng chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ các nguồn dữ liệu chính hoặc phụ và duy trì cơ sở dữ liệu

Bên cạnh đó, họ xác định, phân tích và giải thích các xu hướng hoặc mẫu trong các tập dữ liệu phức tạp. Các nhà phân tích dữ liệu xem xét các báo cáo, bản in và chỉ số hiệu suất của máy tính để xác định và khắc phục các sự cố về mã. Bằng cách này, họ có thể lọc và làm sạch dữ liệu.  

Các nhà phân tích dữ liệu tiến hành phân tích vòng đời đầy đủ để bao gồm các yêu cầu, hoạt động và thiết kế, cũng như phát triển khả năng phân tích và báo cáo. Họ cũng theo dõi hiệu suất và các kế hoạch kiểm soát chất lượng để xác định các cải tiến

Cuối cùng, họ sử dụng kết quả của các trách nhiệm và nhiệm vụ trên để làm việc tốt hơn với ban quản lý nhằm ưu tiên các nhu cầu thông tin và kinh doanh

Người ta chỉ cần lướt qua danh sách các nhiệm vụ nặng về dữ liệu này để thấy rằng việc có một công cụ có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng là điều bắt buộc. Xem xét sự phổ biến của Dữ liệu lớn [và nó vẫn đang gia tăng], điều quan trọng là có thể xử lý lượng thông tin khổng lồ, làm sạch và xử lý để sử dụng. Python phù hợp với hóa đơn vì tính đơn giản và dễ dàng thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại của nó có nghĩa là cần ít thời gian hơn để cố gắng tìm ra cách thức hoạt động của công cụ

Phân tích dữ liệu Vs. Khoa học dữ liệu

Trước khi đi sâu vào lý do tại sao Python lại cần thiết cho phân tích dữ liệu, điều quan trọng trước tiên là thiết lập mối quan hệ giữa phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, vì sau này cũng có xu hướng hưởng lợi rất nhiều từ ngôn ngữ lập trình. Nói cách khác, nhiều lý do Python hữu ích cho khoa học dữ liệu cuối cùng cũng là lý do tại sao nó phù hợp để phân tích dữ liệu.  

Hai trường có sự trùng lặp đáng kể nhưng cũng khá đặc biệt, mỗi trường ở bên phải của chúng. Sự khác biệt chính giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa của người quản lý trước từ dữ liệu đã biết, trong khi người sau xử lý nhiều hơn các giả thuyết, điều gì sẽ xảy ra nếu. Các nhà phân tích dữ liệu xử lý công việc hàng ngày, sử dụng dữ liệu để trả lời các câu hỏi được đưa ra cho họ, trong khi các nhà khoa học dữ liệu cố gắng dự đoán tương lai và đưa những dự đoán đó vào các câu hỏi mới. Hay nói cách khác, các nhà phân tích dữ liệu tập trung vào hiện tại, trong khi các nhà khoa học dữ liệu ngoại suy những gì có thể xảy ra.  

Thường có những tình huống mà ranh giới giữa hai chuyên ngành trở nên mờ nhạt và đó là lý do tại sao những lợi thế mà Python mang lại cho khoa học dữ liệu có thể giống như những lợi ích mà phân tích dữ liệu được hưởng. Chẳng hạn, cả hai nghề đều yêu cầu kiến ​​thức về công nghệ phần mềm, kỹ năng giao tiếp thành thạo, kiến ​​thức toán học cơ bản và hiểu biết về thuật toán. Hơn nữa, cả hai nghề đều yêu cầu kiến ​​thức về các ngôn ngữ lập trình như R, SQL và tất nhiên là Python.  

Mặt khác, lý tưởng nhất là một nhà khoa học dữ liệu nên sở hữu sự nhạy bén trong kinh doanh, trong khi nhà phân tích dữ liệu không cần phải lo lắng về việc thành thạo tài năng cụ thể đó. Tuy nhiên, thay vào đó, các nhà phân tích dữ liệu nên thành thạo các công cụ bảng tính như Excel.  

Về mức lương, một nhà phân tích dữ liệu cấp đầu vào có thể kiếm được trung bình 60.000 đô la hàng năm, trong khi mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu là 122.000 đô la ở Hoa Kỳ và Canada, với các nhà quản lý khoa học dữ liệu kiếm được trung bình 176.000 đô la

Tại sao Python cần thiết cho phân tích dữ liệu?

• Nó linh hoạt

  Nếu bạn muốn thử một thứ gì đó sáng tạo chưa từng được thực hiện trước đây; . Đó là lý tưởng cho các nhà phát triển muốn viết các ứng dụng và trang web

• Thật dễ dàng để học

  Nhờ Python tập trung vào sự đơn giản và dễ đọc, nó tự hào có đường cong học tập dần dần và tương đối thấp. Tính dễ học này khiến Python trở thành một công cụ lý tưởng cho những người mới bắt đầu lập trình. Python cung cấp cho các lập trình viên lợi thế của việc sử dụng ít dòng mã hơn để hoàn thành các tác vụ so với nhu cầu khi sử dụng các ngôn ngữ cũ hơn. Nói cách khác, bạn dành nhiều thời gian hơn để chơi với nó và ít thời gian hơn để xử lý mã.  

• Đó là mã nguồn mở
  

  Python là mã nguồn mở, có nghĩa là nó miễn phí và sử dụng mô hình dựa trên cộng đồng để phát triển. Python được thiết kế để chạy trên môi trường Windows và Linux. Ngoài ra, nó có thể dễ dàng được chuyển sang nhiều nền tảng. Có nhiều thư viện mã nguồn mở Python như Thao tác dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Thống kê, Toán học, Học máy và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chỉ kể tên một số [mặc dù hãy xem bên dưới để biết thêm về điều này]

• Nó được hỗ trợ tốt

  Bất cứ điều gì có thể xảy ra sai sót sẽ xảy ra sai sót và nếu bạn đang sử dụng thứ gì đó mà bạn không cần phải trả tiền, thì việc nhận trợ giúp có thể là một thách thức khá lớn. May mắn thay, Python có lượng người theo dõi lớn và được sử dụng nhiều trong giới học thuật và công nghiệp, điều đó có nghĩa là có sẵn rất nhiều thư viện phân tích hữu ích. Người dùng Python cần trợ giúp luôn có thể chuyển sang Stack Overflow, danh sách gửi thư cũng như tài liệu và mã do người dùng đóng góp. Và Python càng trở nên phổ biến thì càng có nhiều người dùng đóng góp thông tin về trải nghiệm người dùng của họ và điều đó có nghĩa là có nhiều tài liệu hỗ trợ miễn phí hơn. Điều này tạo ra một vòng xoáy chấp nhận tự duy trì bởi ngày càng nhiều nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Không có gì ngạc nhiên khi mức độ phổ biến của Python ngày càng tăng

Vì vậy, tóm lại, những điểm này, Python không quá phức tạp để sử dụng, giá cả phù hợp [miễn phí. ] và có đủ hỗ trợ để đảm bảo rằng bạn sẽ không bị dừng lại nếu có vấn đề phát sinh. Điều đó có nghĩa đây là một trong những trường hợp hiếm hoi mà “tiền nào của nấy” chắc chắn không áp dụng

Một số suy nghĩ bổ sung

Python là một phần có giá trị trong hộp công cụ của nhà phân tích dữ liệu, vì nó được thiết kế riêng để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại và thao tác dữ liệu, và bất kỳ ai đã làm việc với lượng lớn dữ liệu đều biết tần suất lặp lại trong đó. Bằng cách có một công cụ xử lý công việc nặng nhọc, các nhà phân tích dữ liệu có thể tự do xử lý các phần thú vị và bổ ích hơn của công việc

Các nhà phân tích dữ liệu cũng nên ghi nhớ rất nhiều thư viện Python khác hiện có. Các thư viện này, chẳng hạn như NumPy, Pandas và Matplotlib, giúp nhà phân tích dữ liệu thực hiện các chức năng của họ và sẽ được xem xét sau khi bạn đã nắm vững kiến ​​thức cơ bản về Python

Sự nghiệp của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu đang chờ đợi

Tìm hiểu Python cho Khoa học dữ liệu

Có thể bạn đã sẵn sàng để thay đổi nghề nghiệp và phân tích dữ liệu đang kêu gọi bạn. Hoặc có lẽ bạn đã là một nhà phân tích dữ liệu, nhưng bạn muốn nâng cao kỹ năng để tăng khả năng tiếp thị và giá trị của mình. Dù lý do là gì, Simplilearn đã bảo vệ bạn

Khóa học cấp chứng chỉ Khoa học dữ liệu với Python của chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững các kỹ thuật phân tích và khoa học dữ liệu bằng Python. Sử dụng khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản về lập trình Python và có được kiến ​​thức chuyên sâu, có giá trị về phân tích dữ liệu, học máy, trực quan hóa dữ liệu, quét web và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Như chúng ta đã thấy, Python là một kỹ năng ngày càng được yêu cầu đối với nhiều vị trí khoa học dữ liệu, vì vậy hãy nâng cao sự nghiệp của bạn với khóa học thực hành, tương tác này.  

Cho dù bạn chọn Giải pháp Flexi-Pass Trực tuyến hay Giải pháp Đào tạo Doanh nghiệp, bạn sẽ có quyền truy cập vào 44 giờ đào tạo do người hướng dẫn thực hiện thông qua hàng chục bài học, 24 giờ video học tập theo nhịp độ cá nhân và bốn dự án thực tế dựa trên ngành để . Sau khi bạn vượt qua bài kiểm tra và đáp ứng các yêu cầu khác, bạn sẽ được chứng nhận và sẵn sàng đương đầu với những thử thách mới.  

Nhu cầu về cả nhà khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu sẽ tăng hơn 1000% trong vài năm tới; . Cho dù bạn muốn trở thành một nhà phân tích dữ liệu hay có bước nhảy vọt để trở thành nhà khoa học dữ liệu, thì việc học và thành thạo Python là điều bắt buộc

Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành chuyên gia Khoa học dữ liệu thì chúng tôi có hướng dẫn phù hợp cho bạn. Hướng dẫn Nghề nghiệp Khoa học Dữ liệu sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về các công nghệ thịnh hành nhất, các công ty hàng đầu đang tuyển dụng, các kỹ năng cần thiết để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu đang phát triển mạnh và cung cấp cho bạn lộ trình được cá nhân hóa để trở thành một chuyên gia Khoa học Dữ liệu thành công