Kể từ năm 1950, thế giới đã chứng kiến sự xuất hiện của vô số loại ngôn ngữ lập trình khác nhau, không ít trong số đó trở thành nền tảng cho sự phát triển của thế giới phần mềm hiện nay như JAVA, C, C++, Python hay C#... mọi ngôn ngữ đều được thiết kế để phục vụ những mục đích khác nhau. Kết quả là rất nhiều ứng dụng phần mềm tuyệt vời đã ra đời và nhiều vấn đề phức tạp đã được giải quyết. Nhưng khi chúng ta bước vào tương lai, cuộc chiến ngôn ngữ lập trình cũng vì thế mà nóng lên, bắt đầu có sự phân hóa rõ rệt hơn khái niệm “hiện đại” và “lỗi thời”.

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên của dữ liệu số. Dữ liệu được sử dụng trong tất cả các lĩnh vực, chẳng hạn như thiết kế ứng dụng, mang đến dịch vụ mới và cuối cùng là giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng theo cách tốt hơn. Thực tế này sinh ra một ngành nghề mới gọi là Data Science (khoa học dữ liệu) và những người làm nghề này là các data scientist (nhà khoa học dữ liệu). Đồng thời, nó cũng đòi hỏi một ngôn ngữ lập trình phù hợp, theo kịp với tốc độ phát triển chung.

Khoa học dữ liệu

Với sự phong phú của dữ liệu, mọi tổ chức đều muốn rút ra những hiểu biết sâu sắc từ nó. Chẳng hạn, các doanh nghiệp muốn đo lường tiến độ, đưa ra quyết định sáng suốt, lập kế hoạch cho tương lai và đưa ra các sản phẩm hiệu quả với chi phí thấp. Đề làm được điều đó, giải pháp duy nhất là lao vào phân tích nguồn dữ liệu khổng lồ và cố gắng hiểu ý nghĩa của chúng - công việc của các data scientist. Họ là những người chịu trách nhiệm xử lý, phân tích và tổ chức dữ liệu bằng các phương pháp khoa học, thuật toán và các kỹ thuật liên quan. Trên cơ sở hàng ngày, công việc của một nhà khoa học dữ liệu là sàng lọc số lượng lớn các tập dữ liệu, trích xuất những gì quan trọng và cuối cùng cung cấp cho doanh nghiệp những hiểu biết để ứng dụng vào thực tế và đưa ra quyết định quan trọng trong kinh doanh.

Hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu là lý do đằng sau sự đổi mới lớn làm thay đổi các ngành công nghiệp nói chung. Tuy nhiên, dữ liệu thô đôi khi có thể là cơn ác mộng đối với các data scientist. Họ cần một bộ công cụ bằng ngôn ngữ lập trình hiệu quả và đơn giản để thực hiện công việc của mình.

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?