Lĩnh vực khoa học dữ liệu thường được liên kết với một số ngôn ngữ lập trình nổi tiếng với khả năng phân tích dữ liệu. Từ Python đến R, mỗi ngôn ngữ cung cấp ngữ pháp và cú pháp riêng, hữu ích cho phân tích thống kê và hợp lý hóa quy trình tạo thông tin từ dữ liệu. Mặc dù thông thường học một ngôn ngữ cụ thể cho một dự án khoa học dữ liệu, nhưng có nhiều lợi ích khi học nhiều ngôn ngữ chuyên về một nhiệm vụ cụ thể hoặc phương pháp giao tiếp nhưng tương thích với nhau
Khi thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn, các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu cho phép sinh viên khoa học dữ liệu và các chuyên gia trải nghiệm tốt nhất một số ngôn ngữ lập trình. Mỗi ngôn ngữ lập trình này mang đến các tính năng độc đáo của riêng nó cho quá trình truy vấn cơ sở dữ liệu và phân tích tập hợp dữ liệu. Ghép nối các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu SQL với Python cho phép các chuyên gia khoa học dữ liệu quản lý và thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, đồng thời tận dụng phân tích dữ liệu
Lập trình với Python và SQL
Đối với hầu hết các chuyên gia khoa học dữ liệu đang làm việc với tập dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu đó được lưu trữ trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. Các hệ thống này thường yêu cầu sử dụng ngôn ngữ lập trình SQL để quản lý và thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, vì SQL được sử dụng phổ biến nhất để truy vấn và viết lệnh trong hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu. Mặc dù SQL rất giỏi trong việc viết các truy vấn có thể được sử dụng để điều hướng và quản lý cơ sở dữ liệu, nhưng có nhiều lợi ích khi sử dụng các ngôn ngữ lập trình bổ sung để phân tích dữ liệu. Các ngôn ngữ lập trình như Python cung cấp cho người dùng SQL tùy chọn để làm việc với các công cụ và thư viện khoa học dữ liệu có thể thực hiện các phân tích nâng cao hơn
Cách sử dụng Python so với. SQL cho phân tích dữ liệu
Python và SQL đều có các tính năng và phương pháp phân tích dữ liệu riêng. Khi sử dụng Python để phân tích dữ liệu, có một số ứng dụng của ngôn ngữ lập trình phổ biến này chuyên phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Ví dụ: thư viện Pandas Python cho phép các nhà khoa học dữ liệu làm việc với các khung dữ liệu và trong nhiều định dạng dữ liệu và cơ sở dữ liệu. Tính linh hoạt của các thư viện Python như Pandas cũng có nghĩa là Python cung cấp tính linh hoạt cho các nhà phân tích cần làm việc trong các dự án khoa học dữ liệu có thể bao gồm nhiều bộ dữ liệu hoặc hệ thống cơ sở dữ liệu trong khi cung cấp quyền truy cập vào các biểu đồ và hình ảnh độc đáo
Ngôn ngữ lập trình SQL có mục đích tập trung hơn, vì nó chủ yếu được sử dụng để truy vấn cơ sở dữ liệu. Phân tích dữ liệu trong SQL ưu tiên tìm kiếm tập dữ liệu và trả về thông tin, chẳng hạn như bảng và thống kê mô tả. Nhiều nhà khoa học dữ liệu sử dụng SQL để phân tích dữ liệu yêu cầu tổ chức hoặc trực quan hóa dữ liệu. Bằng cách trả về dữ liệu dưới dạng bảng hoặc câu lệnh, SQL giúp phân tích các mẫu trong tập dữ liệu dễ dàng hơn, cũng như so sánh và hiểu mối quan hệ giữa các khía cạnh khác nhau của tập dữ liệu
Cả phần mềm và sản phẩm Python và SQL đều sử dụng giấy phép nguồn mở. Làm việc với các ngôn ngữ này cũng như các thư viện và nền tảng tương ứng của chúng cho phép các chuyên gia khoa học dữ liệu sửa đổi và cập nhật chúng khi cần thiết. Điều này có nghĩa là Python và SQL cũng cho phép cộng tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, thông qua việc dễ dàng chia sẻ bộ dữ liệu và sử dụng các công cụ nguồn mở. Python và SQL cũng thường được sử dụng cùng nhau trong việc tạo cơ sở dữ liệu duy nhất, chẳng hạn như hệ thống lưu trữ cần thiết cho các ứng dụng di động. Do khung nguồn mở, Python và SQL có tính tương thích cao khi làm việc trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu cụ thể
Kết hợp Python và SQL để thiết kế và phân tích cơ sở dữ liệu
Khi kết hợp Python và SQL, hầu hết các chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ sử dụng cả hai với cơ sở dữ liệu SQL tương thích với cả hai. SQLite và MySQL thường được sử dụng để hoạt động với cả Python và SQL. Hoạt động như một công cụ cơ sở dữ liệu, SQLite thường được xem như một thư viện giúp truyền dữ liệu giữa các hệ thống và phát triển ứng dụng di động dễ dàng hơn. Sau khi tải xuống SQLite, các nhà khoa học dữ liệu có tùy chọn sử dụng thiết kế cơ sở dữ liệu nền tảng, phát triển phần mềm hoặc phân tích dữ liệu. Các tính năng phân tích dữ liệu của công cụ này được sử dụng thông qua trình bao dòng lệnh cho SQLite, trong đó các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng Python để phân tích dữ liệu thô được lưu dưới dạng. tệp CSV
Tương tự, MySQL có thể được sử dụng với Python để truy cập cơ sở dữ liệu SQL thông qua Trình kết nối MySQL. Trình kết nối cho phép các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python để giao tiếp với hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu MySQL Server của Microsoft. Khi SQL Server và Trình kết nối được tải xuống, bạn có thể tạo cơ sở dữ liệu mới hoặc làm việc với dữ liệu hiện có bằng cách sử dụng lệnh và cú pháp Python. Điều này đặc biệt hữu ích để thao tác với tập dữ liệu và chuẩn bị tập dữ liệu để phân tích. Kết hợp Python và SQL giúp quản lý cơ sở dữ liệu và thực hiện phân tích dữ liệu dễ dàng hơn
Bạn muốn tìm hiểu thêm về Python và SQL?
Là hai trong số các ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trong ngành khoa học dữ liệu, kiến thức về cả Python và SQL đảm bảo rằng bạn không chỉ có thể thu thập và lưu trữ dữ liệu mà còn phân tích và trực quan hóa bộ sưu tập của mình. Thông qua việc kết hợp phân tích dữ liệu với hướng dẫn truy vấn cơ sở dữ liệu, Noble Desktop cung cấp nhiều lớp Khoa học dữ liệu và chương trình chứng chỉ tập trung vào việc dạy cho người mới bắt đầu và các chuyên gia trong ngành cách họ có thể phát triển kỹ năng của mình trong lĩnh vực này. Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu bao gồm đào tạo về lập trình Python và cơ sở dữ liệu SQL để dạy sinh viên cách phân tích và trực quan hóa một tập hợp dữ liệu
Ngoài ra, Chứng chỉ phân tích dữ liệu tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để ra quyết định, thông qua việc tìm hiểu thêm về lập trình và lập mô hình dự đoán. Cho dù bạn là nhà phân tích kinh doanh hay nhà khoa học dữ liệu trong tương lai, khóa học thực hành này sẽ giúp bạn xây dựng danh mục các dự án cần thiết để phát triển chuyên môn và xây dựng sự nghiệp trong ngành. Thông qua việc kết hợp nhiều ngôn ngữ lập trình trong bộ công cụ của bạn, sinh viên khoa học dữ liệu và các chuyên gia có thể tiếp cận toàn diện hơn để phân tích thông tin và dữ liệu