Apr 25, 2022

Top 10 thư viện Python dành cho Data Science năm 2022 (Phần 1)

Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Khi nhắc đến việc giải quyết các nhiệm vụ và thách thức về khoa học dữ liệu (Data Science), Python không bao giờ ngưng làm người dùng ngạc nhiên. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đã tận dụng sức mạnh của Python.

Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong nhiều lĩnh vực

Python là một ngôn ngữ dễ học, dễ gỡ lỗi, được sử dụng rộng rãi, hướng đối tượng, mã nguồn mở, hiệu suất cao và có nhiều lợi ích hơn nữa. Python đã được xây dựng với các thư viện Python đặc biệt dành cho khoa học dữ liệu được các lập trình viên sử dụng hàng ngày để giải quyết các vấn đề. Dưới đây là 10 thư viện Python hàng đầu cho năm 2022:

1. TensorFlow

Đầu tiên là TensorFlow, một thư viện dành cho các phép tính toán số hiệu suất cao với khoảng 35.000 bình luận và một cộng đồng sôi động với khoảng 1.500 người đóng góp. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau. Về cơ bản, TensorFlow là một khuôn khổ để xác định và chạy các phép tính liên quan đến các tensor, là các đối tượng tính toán được xác định một phần cuối cùng tạo ra một giá trị.

Tính năng:

Hình ảnh hóa đồ thị tính toán tốt hơn
Giảm lỗi từ 50 đến 60 phần trăm trong học máy thần kinh
Tính toán song song để thực thi các mô hình phức tạp
Quản lý thư viện liền mạch do Google hỗ trợ
Cập nhật nhanh hơn và các bản phát hành mới thường xuyên để cung cấp cho bạn các tính năng mới nhất

TensorFlow đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng sau:

Nhận dạng giọng nói và hình ảnh
Các ứng dụng dựa trên văn bản
Phân tích chuỗi thời gian
Phát hiện video

2. SciPy

SciPy (Scientific Python) là một thư viện Python mã nguồn mở và miễn phí khác dành cho khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi cho các tính toán cấp cao. SciPy có khoảng 19.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng đông đảo gồm khoảng 600 cộng tác viên. Nó được sử dụng rộng rãi cho các tính toán khoa học và kỹ thuật, vì nó mở rộng NumPy và cung cấp nhiều quy trình thân thiện và hiệu quả cho các tính toán khoa học.

Tính năng:

Bộ sưu tập các thuật toán và chức năng được xây dựng trên phần mở rộng NumPy của Python
Các lệnh cấp cao để thao tác và hiển thị dữ liệu
Xử lý hình ảnh đa chiều với mô-đun con SciPy ndimage
Bao gồm các hàm tích hợp để giải phương trình vi phân

Các ứng dụng:

Hoạt động hình ảnh đa chiều
Giải phương trình vi phân và biến đổi Fourier
Các thuật toán tối ưu hóa
Đại số tuyến tính

3. NumPy

NumPy (Numerical Python) là gói cơ bản để tính toán số trong Python. Nó chứa một đối tượng mảng N-chiều mạnh mẽ, có khoảng 18.000 bình luận trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 700 người đóng góp. Đây là gói xử lý mảng có mục đích chung cung cấp các đối tượng đa chiều hiệu suất cao được gọi là mảng và công cụ để làm việc với chúng. NumPy cũng giải quyết vấn đề chậm một phần bằng cách cung cấp các mảng đa chiều này cũng như cung cấp các hàm và toán tử hoạt động hiệu quả trên các mảng này.

Tính năng:

Cung cấp các hàm nhanh, được biên dịch trước cho các quy trình số
Tính toán hướng mảng để có hiệu quả tốt hơn
Hỗ trợ cách tiếp cận hướng đối tượng
Tính toán nhỏ gọn và nhanh hơn với vectơ hóa

Các ứng dụng:

Được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu
Tạo mảng N-chiều mạnh mẽ
Hình thành nền tảng của các thư viện khác, chẳng hạn như SciPy và scikit-learning
Thay thế MATLAB khi được sử dụng với SciPy và matplotlib

4. Pandas

Pandas (phân tích dữ liệu Python) là điều bắt buộc trong vòng đời khoa học dữ liệu. Đây là thư viện Python phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu, cùng với NumPy trong matplotlib. Với khoảng 17.00 nhận xét trên GitHub và một cộng đồng tích cực gồm 1.200 cộng tác viên, nó được sử dụng nhiều để phân tích và làm sạch dữ liệu. Pandas cung cấp cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt, chẳng hạn như đĩa CD khung dữ liệu, được thiết kế để làm việc với dữ liệu có cấu trúc rất dễ dàng và trực quan.

Tính năng:

Cú pháp hùng hồn và các chức năng phong phú cho phép bạn tự do xử lý dữ liệu bị thiếu
Cho phép bạn tạo chức năng của riêng mình và chạy nó trên một loạt dữ liệu
Tính trừu tượng cấp cao
Chứa cấu trúc dữ liệu cấp cao và các công cụ thao tác

Các ứng dụng:

Xử lý dữ liệu chung và làm sạch dữ liệu
Các công việc ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) để chuyển đổi dữ liệu và lưu trữ dữ liệu, vì nó hỗ trợ tuyệt vời cho việc tải các tệp CSV sang định dạng khung dữ liệu của nó
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, chẳng hạn như tạo phạm vi ngày, cửa sổ di chuyển, hồi quy tuyến tính và dịch chuyển ngày.

5. Matplotlib

Matplotlib có những hình ảnh trực quan mạnh mẽ nhưng đẹp mắt. Đó là một thư viện vẽ đồ thị cho Python với khoảng 26.000 nhận xét trên GitHub và một cộng đồng rất sôi động với khoảng 700 người đóng góp. Do các biểu đồ và biểu đồ mà nó tạo ra, nó được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu. Nó cũng cung cấp một API hướng đối tượng, có thể được sử dụng để nhúng các lô đó vào các ứng dụng.

Tính năng:

Có thể sử dụng như một sự thay thế MATLAB, với ưu điểm là nguồn mở và miễn phí
Hỗ trợ hàng tá phụ trợ và kiểu đầu ra, có nghĩa là bạn có thể sử dụng nó bất kể bạn đang sử dụng hệ điều hành nào hoặc định dạng đầu ra bạn muốn sử dụng
Bản thân gấu trúc có thể được sử dụng làm trình bao bọc xung quanh API MATLAB để thúc đẩy MATLAB giống như một trình dọn dẹp
Tiêu thụ bộ nhớ thấp và hành vi thời gian chạy tốt hơn

Các ứng dụng:

Phân tích tương quan của các biến
Hình dung khoảng tin cậy 95 phần trăm của các mô hình
Phát hiện ngoại lệ bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán, v.v.
Trực quan hóa việc phân phối dữ liệu để có được thông tin chi tiết tức thì

Chúng ta đã tìm hiểu về tính năng và các ứng dụng của 5 thư viện Python phổ biến trong năm 2022. Phần tiếp theo sẽ gửi đến bạn đọc với 5 thư viện còn lại, đừng quên đón đọc.

Tham khảo: Top 10 thư viện Python dành cho Data Science năm 2022

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

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

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 +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +