Big Data, hai từ có lẽ đã quá quen thuộc với chúng ta trong thời đại 4.0 hiện nay, và tầm quan trọng của Big Data là điều không thể bàn cãi. Song câu chuyện từ khi có được Big Data đến lúc nó trở thành thông tin mang lại lợi ích cho các tổ chức và doanh nghiệp thì lại ít khi được nhắc đến. Khi tìm hiểu về Big Data, có thể bạn đã biết, để có được nó các nhà khoa học và phân tích dữ liệu đã phải sử dụng kết hợp nhiều công cụ nhằm xử lý phân tích và trình bày các dữ liệu thu thập được một cách trực quan nhất để các nhà hoạt động kinh doanh có thể dễ dàng đưa ra các quyết định mang lại lợi ích cho tổ chức hay doanh nghiệp.
Để tìm hiểu rõ hơn về quá trình này, INDA muốn giới thiệu cho những người bạn có chung sự thích thú về khoa học dữ liệu “Những công cụ Data Analyst sử dụng” để tìm hiểu cách mà các Data được xử lý và phân tích.
Mục lục
Nhóm công cụ xử lý, phân tích số liệu
1. Microsoft Excel – Google Sheet
Microsoft Excel và Google Sheet đối với sinh viên chúng ta chắc không còn quá xa lạ. Tuy nhiên sẽ ít ai biết được tác dụng của chúng trong Data Analysis, đặc biệt là với những bạn chưa từng tìm hiểu về phạm trù này. Microsoft Excel và Google Sheet hiện là hai ứng dụng hàng đầu cung cấp cho bạn các bảng tính cũng như các công cụ phân tích dữ liệu ở mức cơ bản. Với giao diện thân thiện với người dùng, đây là hai công cụ khá phù hợp đối với những người bước đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu.
- Microsoft Excel
Cung cấp cho người dùng các công cụ từ đơn giản đến phức tạp để phân tích xử lý số liệu, với khả năng phân tích xử lý số liệu tối đa lên đến hơn một triệu hàng và tích hợp vô số tính năng mạnh mẽ như tạo biểu mẫu, PivotTable, VBA,… Hệ thống của Excel thực sự quá tối ưu mà khó có công cụ nào có thể vượt qua được trong việc xử lý các tập dữ liệu cơ bản, đảm bảo cho tất cả người dùng có thể phân tích dữ liệu theo nhu cầu của họ.
- Google Sheet
Là đối thủ sinh sau đẻ muộn của Microsoft Excel, Google Sheet đã và đang đe dọa vị trí độc tôn của đàn anh trong việc xử lý các dữ liệu căn bản. Dù bộ công cụ và tính năng không thể so sánh với đàn anh nhưng Google Sheet lại có ưu điểm cho phép người dùng cùng tương tác làm việc trực tuyến. Đồng thời khả năng kết nối tuyệt vời trong hệ sinh thái của Google như Google Data Studio, Google Drive,… cũng là điểm cộng của ứng dụng này so với đàn anh.
Tuy nhiên, hai phầm mềm trên lại trở nên yếu thế so với những ngôn ngữ lập trình như SQL, Python,… trong việc phân tích xử lý các tệp dữ liệu lớn với các tác vụ phức tạp. Dù vậy, đó là câu chuyện chuyên môn về sau, còn đối với dữ liệu hằng ngày Microsoft Excel và Google Sheet hoàn toàn đáp ứng một cách dễ dàng.
2. SQL
Hầu như công ty nào lớn cũng cần xây dựng một hệ thống để lưu trữ cơ sở dữ liệu, mọi thứ trong cơ sở dữ liệu này sẽ được diễn tả ra thành nhiều bảng và có mối quan hệ với nhau. Cơ sở dữ liệu nhìn có vẻ giống với Excel hay Google Sheet, khi dữ liệu được chia thành các bảng, trong mỗi bảng lại có nhiều hàng và nhiều cột. Tuy nhiên, với Excel hay Google Sheet, bạn có thể thao tác trực tiếp với dữ liệu, còn đối với Database, người ta cần dùng đến SQL thông qua các câu lệnh query.
SQL là một trong những công cụ được thiết kế để truy vấn và trích xuất dữ liệu từ các bảng trong cơ sở dữ liệu. SQL tỏ ra hiệu quả trong việc cho phép nhà phát triển hợp nhất một số dữ liệu với nhau. Kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng là một thế mạnh quan trọng của ngôn ngữ này.
Song việc xử lý các tác vụ chỉ bằng cách kết hợp các câu lệnh đơn giản cũng chính là nhược điểm của phần mềm này. Nó làm cho việc xử lý công việc trở nên dài dòng tốn nhiều thời gian. Đồng thời giao diện của SQL được xem là khá không thân thiện với người dùng. Ngoài ra, SQL không được thiết kế để thao tác hoặc chuyển đổi dữ liệu sang các định dạng khác gây khó khăn trong việc thực hiện các bước tiếp theo của quá trình phân tích dữ liệu nếu chỉ sử dụng riêng lẻ.
3. Python
Mình sẽ không đề cấp đến R nhiều ở đây, mặc dù R rất phù hợp trong ngành Data. Bởi Python quá mạnh và đa năng nên mình sẽ giới thiệu về Python thôi nhé.
Python là ngôn ngữ lập trình được tạo ra bởi Guido van Rossum. Đây là một ngôn ngữ lập trình bậc cao mạnh mẽ, đơn giản, dễ hiểu, dễ tiếp cận cho người mới lập trình (chắc chắn là dễ hơn cả Pascal). Với những ưu điểm trên, hiện tại Python đã được đưa vào giảng dạy trong chương trình Tin Học 11, và mình rất mừng khi nó đã thay thế được Pascal cổ lỗ sĩ mà chẳng ai dùng.
Bên cạnh đó, Python là trợ thủ đắc lực trong ngành Data Science. Python được thiết kế cho khoa học dữ liệu trở nên thuận tiện và dễ dàng hơn trong việc khai thác, xử lý và mô hình hóa – trực quan hóa dữ liệu. Với cơ sở thư viện miễn phí khổng lồ, Python đã và đang tạo ra một môi trường làm việc linh hoạt cho phép người dùng thỏa sức làm việc với số liệu.
Cũng được đánh giá là một ngôn ngữ lập trình dễ học cho người mới bắt đầu tuy nhiên do Python là một ngôn ngữ thông dịch (giống với Javascript), vì thế có thể sẽ chậm hơn so với các ngôn ngữ biên dịch như C, C++,… Đồng thời bạn nên lưu ý rằng mức tiêu thụ bộ nhớ của Python rất cao. Vì lý do đó, nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các tác vụ đòi hỏi nhiều bộ nhớ.
Trên đây là những công cụ thường dùng để làm việc và xử lý số liệu. INDA hy vọng đã cung cấp được một số thông tin bổ ích cho bạn trong việc tìm hiểu về ngành Data Analysis.
>>>> Đọc thêm:
Những công cụ Data Analyst sử dụng (Phần 2)
KHOÁ HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU POWER BI TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
LỘ TRÌNH THĂNG TIẾN CỦA MỘT CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYST)