Tại sao Python là ngôn ngữ lập trình “phải học” đối với các data scientist trong thời đại 4.0?

0
2086

Python và Khoa học dữ liệu

Các lĩnh vực công nghệ 4.0 như như học máy, trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán, khoa học dữ liệu đang ngày càng đạt được nhiều tiến bộ hơn mỗi ngày, và trở thành động lực phát triển của nhân loại. Tất cả những công nghệ trên đều được phát triển dựa trên 1 thứ “nguyên liệu” không thể thiếu: Dữ liệu. Dữ liệu có thể lộn xộn, thiếu giá trị, định dạng không nhất quán, không đúng định dạng và đầy rẫy các ngoại lệ vô nghĩa trong thực tế. Để thu thập và “làm sạch” dữ liệu, các data scientist cần phải nắm và hiểu rõ được ít nhất 1 – 2 ngôn ngữ lập trình. Mặc dù có thể có nhiều công cụ hỗ trợ trong công việc này, nhưng Python là được đánh giá là sự lựa chọn hợp lý nhất.

Có thể nói ngôn ngữ Python đang ở đỉnh cao của sự phổ biến. Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang sử dụng ngôn ngữ này trong rất nhiều nhiệm vụ khác nhau. Có thể là thiết kế một ứng dụng doanh nghiệp, đào tạo dữ liệu bằng các mô hình ML (học máy), thiết kế phần mềm tiên tiến hoặc chọn lọc và sắp xếp dữ liệu. Hiện tại không có ngôn ngữ nào khác tốt hơn Python.

Thống kê cho thấy Python chính thức là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới hiện nay. Nó đã đánh bại JAVA, ngôn ngữ được nhà phát triển yêu thích trên toàn thế giới trong thời gian lâu nhất. Bản chất “năng động” và một thư viện tuyệt vời với các tính năng sẵn có cho hầu hết mọi thứ của Python khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến của các nhà phát triển và tổ chức.

Tại sao Python phù hợp với Khoa học dữ liệu

Nguồn mở

Một trong những ưu điểm lớn nhất của Python là nguồn mở. Điều này có nghĩa là bất cứ ai cũng có đóng góp vào các chức năng hiện có của Python. Trên thực tế, các tổ chức sẽ đưa ra một bộ khung và chức năng riêng giúp họ hoàn thành mục tiêu nhanh hơn, đồng thời cũng hỗ trợ các nhà phát triển khác chia sẻ nền tảng. Các nhà khoa học dữ liệu thường cần kết hợp mã thống kê vào cơ sở dữ liệu sản xuất hoặc tích hợp dữ liệu hiện có với các ứng dụng dựa trên web. Ngoài ra, họ cũng cần phải thực hiện các thuật toán hàng ngày. Python giúp cho tất cả những tác vụ trên trở nên bớt rắc rối hơi đối với các nhà khoa học dữ liệu.

Dễ nắm bắt

Một trong những đặc điểm khiến Python trở nên hấp dẫn nữa là dễ học, để làm quen và dễ thực hành. Dù là những người mới bước chân vào lĩnh vực khoa học dữ liệu hay các chuyên gia giỏi, bất kỳ ai cũng có thể học Python và các thư viện mới của nó mà không phải đầu tư quá nhiều thời gian và tài nguyên như đa số các ngôn ngữ lập trình khác. Các chuyên gia bận rộn thường không có nhiều có thời gian để bắt đầu học 1 ngôn ngữ lập trình mới, điều này khiến khả năng dễ học và dễ hiểu của Python càng trở nên có ích. Ngay cả khi được so sánh với các ngôn ngữ khoa học dữ liệu khác như R và MATLAB, Python vẫn được đánh giá là dễ học hơn.

Khả năng mở rộng phi thường

Python tỏ ra thực sự vượt trội khi nói đến khả năng mở rộng. Nó nhanh hơn nhiều so với các ngôn ngữ như MATLAB, R và Stata, cho phép các nhà khoa học và nhà nghiên cứu dữ liệu tiếp cận một vấn đề theo nhiều cách, thay vì chỉ bám vào một cách tiếp cận cụ thể. Cho dù bạn có tin hay không, khả năng mở rộng là lý do tại sao Youtube chọn di chuyển các quy trình của họ sang Python.

Các thư viện khoa học dữ liệu

Các thư viện khoa học dữ liệu của Python giúp cho ngôn ngữ này cho nó trở thành một “cú hích” đối với các nhà khoa học dữ liệu. Từ Numpy, Scipy, StatsModels và sci-kit-learn, Python đã, đang và sẽ tiếp tục thêm các thư viện khoa học dữ liệu vào bộ sưu tập của mình. Nhờ đó, trong con mắt của các nhà khoa học dữ liệu, Python một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ, có thể đáp ứng phần lớn nhu cầu của họ và giúp giải quyết những vấn đề dường như không thể giải quyết được trước tiên.

Trên đây là tất cả những lý do khiến Python trở thành người bạn đồng hành hoàn hảo cho các nhà khoa học dữ liệu. Bạn nghĩ sao về nhận định này?