Aug 30, 2024

20 thư viện Python các Data Scientist cần trong năm 2024 (Phần 1)

Python đã trở thành ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất khi nhắc đến lĩnh vực khoa học dữ liệu. Python xây dựng những thư viện mạnh mẽ giúp các lập trình viên giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng và chính xác. Với một cộng đồng rộng lớn, khả năng mở rộng và tương thích với nhiều nền tảng mang lại cho Python một tương lai tươi sáng. Nếu bạn có ý định tìm hiểu về khoa học dữ liệu và Python trong năm 2024 thì đây là 20 thư viện mà bạn cần biết.

1. TensorFlow

TensorFlow là thư viện hỗ trợ việc thực hiện các phép tính số hiệu suất cao. Thư viện này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. TensorFlow về cơ bản là một framework giúp xác định và chạy các phép tính liên quan đến tenxơ, là các đối tượng tính toán được xác định một phần và cuối cùng tạo ra một giá trị.

TensorFlow có tính ứng dụng cao và được sử dụng khá phổ biến

Tính năng:
- Đồ thị trực quan tính toán tốt hơn
- Giảm lỗi từ 50 đến 60 phần trăm trong học máy thần kinh
- Tính toán song song để thực hiện các mô hình phức tạp
- Quản lý thư viện liền mạch được Google hỗ trợ
- Cập nhật nhanh hơn và phát hành thường xuyên các tính năng mới nhất
Ứng dụng:
- Nhận dạng giọng nói và hình ảnh
- Ứng dụng dựa trên văn bản
- Phân tích chuỗi thời gian
- Phát hiện video

2. SciPy

SciPy hay Scientific Python là một thư viện Python miễn phí và mã nguồn mở dành cho lĩnh vực khoa học dữ liệu. SciPy được dùng phổ biến để thực hiện các phép tính cấp cao. Thư viện này có khoảng 19.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm khoảng 600 người đóng góp. Nhờ khả năng mở rộng NumPy và cung cấp nhiều thói quen thân thiện với người dùng và hiệu quả cho các phép tính khoa học, SciPy rất được ưa chuộng.

Tính năng:
- Bộ sưu tập các thuật toán và hàm được xây dựng trên phần mở rộng NumPy của Python
- Các lệnh cấp cao để thao tác và trực quan hóa dữ liệu
- Xử lý hình ảnh đa chiều với mô-đun con SciPy ndimage
- Cung cấp nhiều hàm tích hợp để giải phương trình vi phân
Ứng dụng:
- Các phép toán hình ảnh đa chiều
- Giải phương trình vi phân và phép biến đổi Fourier
- Thuật toán tối ưu hóa
- Đại số tuyến tính

3. NumPy

NumPy hay Numerical Python là gói cơ bản cho tính toán số trong Python. Thư viện NumPy chứa một đối tượng mảng N chiều mạnh mẽ. Có khoảng 18.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng gồm 700 người đóng góp cho thư viện này. NumPy giải quyết vấn đề chậm một phần bằng cách cung cấp các mảng đa chiều cũng như cung cấp các hàm và toán tử hoạt động hiệu quả trên các mảng này.

Tính năng:
- Cung cấp các hàm được biên dịch trước nhanh cho các quy trình số
- Tính toán theo hướng mảng để có hiệu quả tốt hơn
- Hỗ trợ phương pháp tiếp cận hướng đối tượng
- Tính toán nhỏ gọn và nhanh hơn với vector hóa
Ứng dụng:
- Được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu
- Tạo mảng N chiều mạnh mẽ
- Hình thành cơ sở cho các thư viện khác, chẳng hạn như SciPy và scikit-learn
- Thay thế MATLAB khi sử dụng với SciPy và matplotlib

4. Pandas

Pandas là thư viện phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu. Đã có khoảng 17.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng gồm 1.200 người đóng góp, thư viện này dùng để phân tích và dọn dẹp dữ liệu. Pandas cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt, chẳng hạn như CD khung dữ liệu, được thiết kế để làm việc với dữ liệu có cấu trúc rất dễ dàng và trực quan.

Pandas hỗ trợ việc phân tích và dọn dẹp dữ liệu

Tính năng:
- Cú pháp và các chức năng phong phú để xử lý dữ liệu bị thiếu
- Cho phép tạo hàm riêng và chạy trên một loạt dữ liệu
- Trừu tượng hóa cấp cao
- Chứa các công cụ thao tác và cấu trúc dữ liệu cấp cao
Ứng dụng:
- Sắp xếp dữ liệu chung và dọn dẹp dữ liệu
- Các công việc ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) để chuyển đổi và lưu trữ dữ liệu.
- Được sử dụng trong nhiều lĩnh vực học thuật và thương mại, bao gồm thống kê, tài chính và khoa học thần kinh
- Chức năng dành riêng cho chuỗi thời gian, như tạo phạm vi ngày, di chuyển cửa sổ, hồi quy tuyến tính và dịch chuyển ngày.

5. Matplotlib

Matplotlib là thư viện vẽ đồ thị cho Python với khoảng 26.000 bình luận trên GitHub và cộng đồng khoảng 700 người đóng góp. Matplotlib có các biểu đồ và đồ thị đẹp mắt để trực quan hóa dữ liệu. Nó còn cung cấp API hướng đối tượng, để nhúng các đồ thị đó vào các ứng dụng.

Tính năng:
- Có thể sử dụng như một sự thay thế cho MATLAB, miễn phí và mã nguồn mở
- Sử dụng trên nhiều hệ điều hành
- Pandas có thể được làm trình bao bọc xung quanh API MATLAB để điều khiển MATLAB như một trình dọn dẹp
- Tiêu thụ bộ nhớ thấp và hành vi thời gian chạy tốt hơn
Ứng dụng:
- Phân tích tương quan của các biến
- Trực quan hóa khoảng tin cậy 95 phần trăm của các mô hình
- Phát hiện giá trị ngoại lai bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán,....
- Trực quan hóa phân phối dữ liệu để có được thông tin chi tiết ngay lập tức

6. Keras

Keras là một thư viện Python phổ biến sử dụng cho các mô-đun học sâu và mạng nơ-ron. Keras hỗ trợ cả TensorFlow và Theano và là lựa chọn tốt để không đi sâu vào chi tiết của TensorFlow.

Tính năng:
- Keras cung cấp một bộ dữ liệu được gắn nhãn trước rộng lớn có thể được sử dụng để nhập và tải trực tiếp.
- Nó chứa nhiều lớp và tham số được triển khai có thể được sử dụng để xây dựng, cấu hình, đào tạo và đánh giá mạng nơ-ron
Ứng dụng:
- Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Keras là các mô hình học sâu có sẵn với trọng số được đào tạo trước của chúng. Bạn có thể sử dụng trực tiếp các mô hình này để đưa ra dự đoán hoặc trích xuất các tính năng của nó mà không cần tạo hoặc đào tạo mô hình mới của riêng bạn.

7. SciKit-Learn

Scikit-learn là một trong những thư viện python hàng đầu cho lĩnh vực khoa học dữ liệu. Scikit-learn là một thư viện học máy cung cấp hầu như tất cả các thuật toán học máy mà bạn cần. Thư viện này được thiết kế để nội suy vào NumPy và SciPy.

Ứng dụng:
- phân cụm
- phân loại
- hồi quy
- lựa chọn mô hình
- giảm chiều

8. PyTorch

PyTorch là một gói tính toán khoa học dựa trên Python sử dụng sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa. PyTorch là một trong những nền tảng nghiên cứu học sâu được sử dụng phổ biến để cung cấp tính linh hoạt và tốc độ tối đa.

Ứng dụng:
- PyTorch nổi tiếng vì cung cấp hai tính năng cấp cao nhất
- Tính toán tensor với hỗ trợ tăng tốc GPU mạnh mẽ
- Xây dựng mạng nơ-ron sâu trên hệ thống autograd dựa trên băng

9. Scrapy

Scrapy là một trong những framework thu thập dữ liệu web mã nguồn mở, nhanh và phổ biến nhất được viết bằng Python. Nó thường được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ trang web với sự trợ giúp của các bộ chọn dựa trên XPath.

Scrapy thường dùng để thu thập dữ liệu trang web

Ứng dụng:
- Scrapy giúp xây dựng các chương trình thu thập dữ liệu (bot nhện) có thể truy xuất dữ liệu có cấu trúc từ web
- Scrappy cũng được sử dụng để thu thập dữ liệu từ API và tuân theo nguyên tắc “Đừng lặp lại chính mình” trong thiết kế giao diện của nó, ảnh hưởng đến người dùng để viết các mã chung có thể được sử dụng lại để xây dựng và mở rộng các trình thu thập dữ liệu lớn.

10. BeautifulSoup

BeautifulSoup là thư viện python dành cho khoa học dữ liệu. Đây là một thư viện python phổ biến được biết đến nhiều nhất cho việc thu thập dữ liệu web và thu thập dữ liệu. Người dùng có thể thu thập dữ liệu có sẵn trên một số trang web mà không cần CSV hoặc API phù hợp. BeautifulSoup có thể giúp họ thu thập và sắp xếp dữ liệu đó theo định dạng bắt buộc.

Trên đây là 10 thư viện Python hàng đầu mà bạn sẽ cần trong lĩnh vực khoa học dữ liệu vào năm 2024. Để biết những thư viện còn lại, hãy đọc phần tiếp theo của bài viết sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Tham khảo: 20 thư viện Python các Data Scientist cần trong năm 2024 (Phần 2)

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì và làm thế nào để ứng dụng trong công việc là những câu hỏi thường gặp. BAC sẽ giúp bạn tổng hợp những kiến thức nền tảng thông qua các ví dụ thực tế, gần gũi.
Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Bạn muốn tìm bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án? Bạn là người mới và chưa biết phải bắt đầu từ đâu? Hãy để BAC giúp bạn thông qua hướng dẫn chi tiết ở đây.
Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Nếu bạn đang tìm hiểu về phân tích dữ liệu và gặp khái niệm dữ liệu thứ cấp thì đây là bài viết dành cho bạn. BAC sẽ giúp bạn tìm hiểu tất cả thông tin như định nghĩa, đặc điểm, ưu và nhược điểm cũng như những phương pháp phân tích.
Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi ngành phát triển phần mềm, ảnh hưởng đến vai trò của Business Analyst (BA). Hãy phân tích BA cần làm gì để thích nghi ở thời đại mới

Bình luận

Lê Anh Tuấn

Chuyên viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi là nhân sự thuộc Trung tâm Phát triển CNTT – Khối Ngân hàng số, hiện đang đảm nhiệm vai trò kiểm thử phần mềm (tester). Việc tham gia khóa học Business Analyst đã mang lại cho tôi góc nhìn toàn diện và rõ ràng hơn về vai trò của BA trong lĩnh vực ngân hàng.

Khóa học Fundamental Business Analysis tại BAC không chỉ giúp tôi hiểu đúng bản chất công việc BA mà còn hỗ trợ phát triển tư duy nghiệp vụ – từ tiếp cận giải pháp kỹ thuật sang tập trung vào nhu cầu người dùng. Phương pháp giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành thực tiễn, cùng các hoạt động mô phỏng, thảo luận nhóm đã giúp tôi nâng cao kỹ năng giao tiếp, phân tích và trình bày yêu cầu – những năng lực thiết yếu để phối hợp hiệu quả giữa các bên trong dự án công nghệ.

Xem chi tiết +
Huỳnh Cao Cường

Nhân viên HO - Kỹ thuật Ngân hàng số Eximbank

Tôi hiện đang công tác tại Trung tâm Phát triển CNTT – Khối CNTT, với vai trò là nhân sự chức năng phụ trách mảng Ngân hàng số, chuyên sâu về kiểm thử phần mềm (Tester). Trước khi tham gia khóa học Fundamental Business Analysis do BAC tổ chức, tôi từng hình dung BA chỉ đơn thuần là cầu nối giữa bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ.

Tuy nhiên, quá trình học đã giúp tôi nhận thức rõ hơn về bản chất và tầm quan trọng của vị trí này. BA không chỉ kết nối các bên liên quan, mà còn giữ vai trò định hình yêu cầu, đảm bảo giải pháp được thiết kế đúng mục tiêu và sát với nhu cầu thực tế. Khóa học đã trang bị cho tôi tư duy phân tích bài bản, khả năng diễn đạt yêu cầu rõ ràng, và kỹ năng phối hợp hiệu quả trong môi trường dự án đa chiều.

Với nền tảng công nghệ thông tin sẵn có, khóa học là bước chuyển hướng quan trọng giúp tôi phát triển tư duy nghiệp vụ vững chắc và sẵn sàng theo đuổi lộ trình nghề nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực Business Analysis tại Eximbank.

Xem chi tiết +
Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Professional Transfer Services in Batumi

Luxury Georgian Transfer Services – Tbilisi & Batumi

Airport Transfers in Georgia

Mục đích chính của phân tích dữ liệu là gì? Ứng dụng thực tế trong công việc

Bài tập phân tích dữ liệu trong kinh doanh cho người mới bắt đầu có đáp án

Dữ liệu thứ cấp là gì? phương pháp phân tích dữ liệu thứ cấp là gì?

Business Analyst thời đại AI: Cơ hội, thách thức và kỹ năng cần có để không bị thay thế

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC