Hôm nay, dữ liệu đã trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Theo nghiên cứu của Statista, lượng dữ liệu toàn cầu được tạo ra, thu thập, sao chép và tiêu thụ dự kiến sẽ đạt đến 181 zetabyte vào năm 2025 [1]. Đó là rất nhiều dữ liệu cần được sắp xếp, làm sạch, phân tích và hình dung.
Có nhiều ứng dụng và công cụ phần mềm có sẵn. Những kho dữ liệu dựa trên đám mây lưu trữ lượng dữ liệu kinh doanh lớn. Một số chương trình được thiết kế đặc biệt cho mô hình dữ liệu và phần mềm hình dung dữ liệu bằng màu sắc tươi sáng và biểu đồ.
Chúng tôi đã tổng hợp bảy ứng dụng phần mềm phân tích dữ liệu cần thiết mà bạn nên biết khi bắt đầu hành trình dữ liệu của mình. Ở đây, bạn sẽ tìm hiểu về một số phần mềm phân tích dữ liệu phổ biến nhất, hiểu được mỗi ứng dụng làm gì và tìm hiểu tại sao nó quan trọng. Cuối cùng, bạn sẽ tìm thấy một khóa học đề xuất giúp bạn có được những kỹ năng cần thiết để đạt được vị trí phân tích dữ liệu cơ bản.
1. Excel
Microsoft Excel là một trong những phần mềm thông dụng nhất được sử dụng cho phân tích dữ liệu. Ngoài việc cung cấp các chức năng bảng tính có khả năng quản lý và tổ chức các tập dữ liệu lớn, Excel cũng bao gồm các công cụ đồ thị hóa và khả năng tính toán như tổng hợp tự động hoặc “AutoSum”. Excel cũng bao gồm Analysis ToolPak, với các công cụ phân tích dữ liệu có khả năng thực hiện phân biệt, hồi quy và phân tích thống kê.
Sự đơn giản và tính linh hoạt của Excel làm nó trở thành một công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, phù hợp để quản lý, sắp xếp, lọc, làm sạch, phân tích và hình dung dữ liệu. Nếu bạn mới bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, bạn nên xem xét việc tìm hiểu thêm về Excel để chuẩn bị cho sự nghiệp tương lai của bạn.
2. Python
Python thường xếp hạng hàng đầu trong danh sách các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay [2].
Khác với các ngôn ngữ lập trình khác, Python tương đối dễ học và có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm phát triển phần mềm và web, và phân tích dữ liệu. Trong lĩnh vực dữ liệu, Python được sử dụng để tối ưu, mô hình, hình dung và phân tích dữ liệu bằng các công cụ phân tích dữ liệu tích hợp sẵn của nó. Một trong những tính năng quan trọng của Python hấp dẫn các chuyên gia phân tích dữ liệu là các thư viện của nó, như Pandas và Numpy, cung cấp nhiều công cụ mạnh mẽ cho nhiều nhu cầu phân tích dữ liệu.
Người mới bắt đầu nên học Python để đảm bảo họ hiểu rõ một trong những ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất được sử dụng trong lĩnh vực dữ liệu hiện nay.
3. R
R là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được sử dụng cho tính toán thống kê và đồ họa.
Giống như Python, R được coi là một ngôn ngữ lập trình tương đối dễ học. Thông thường, nó được sử dụng cho phân tích thống kê, hình dung dữ liệu và xử lý dữ liệu. Sự tập trung vào thống kê của R có nghĩa là nó rất phù hợp cho các phép tính thống kê, trong khi các công cụ hình dung được bao gồm trong R làm cho nó trở thành một ngôn ngữ tuyệt vời để tạo ra các đồ thị và biểu đồ hấp dẫn.
Bên cạnh Python, R là một trong những ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất được sử dụng trong phân tích dữ liệu. Nếu bạn đang xem xét một sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, bạn có thể muốn dành thời gian để học về R.
4. Tableau
Tableau là một phần mềm hình dung dữ liệu được sử dụng chủ yếu cho phân tích kinh doanh và thông tin thương mại.
Tableau không thể không được nhắc đến trong danh sách những nền tảng hình dung dữ liệu phổ biến nhất trên thế giới kinh doanh, đặc biệt vì nó có giao diện người dùng dễ hiểu và dễ sử dụng, chuyển đổi dữ liệu thành đồ hoạ dễ hiểu. Trong khi người dùng kinh doanh yêu thích nó vì sự dễ sử dụng, các nhà phân tích dữ liệu cũng thích nó vì nó có các công cụ mạnh mẽ có thể thực hiện các chức năng phân tích tiên tiến như phân đoạn, phân tích nhóm và phân tích dự đoán.
Hình dung dữ liệu là quan trọng vì nó cho phép các nhà phân tích dữ liệu truyền đạt những phát hiện của mình cho đồng nghiệp và các bên liên quan khác mà không thể hiểu được. Nếu bạn đang xem xét tương lai trong phân tích kinh doanh hoặc thông tin thương mại, bạn nên xem xét việc học Tableau để chuẩn bị cho công việc chuyên nghiệp.
5. MySQL
MySQL là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ mã nguồn mở được sử dụng để lưu trữ dữ liệu ứng dụng, đặc biệt là các ứng dụng dựa trên web. MySQL đã được sử dụng bởi nhiều trang web phổ biến như Facebook, Twitter và YouTube.
Trong lĩnh vực dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn cấu trúc (SQL) được sử dụng để quản lý hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ, thường được tổ chức thành các bảng. Do đó, các chuyên gia dữ liệu sử dụng MySQL để lưu trữ dữ liệu an toàn và thực hiện phân tích dữ liệu thường xuyên. Mặc dù chương trình có một số hạn chế, MySQL thường phù hợp với các hệ thống dữ liệu hiện có của nhiều doanh nghiệp.
Đặc biệt, nếu bạn muốn làm việc trong lĩnh vực công nghệ trên các ứng dụng web, bạn nên xem xét việc học MySQL.
6. SAS
SAS là một bộ phần mềm phân tích thống kê được phát triển bởi Viện SAS cho các mục đích phân tích khác nhau, bao gồm thông tin thương mại, phân tích tiên tiến và phân tích dự đoán.
Các nhà phân tích sử dụng SAS để truy xuất, báo cáo, phân tích và hình dung dữ liệu. Các nhà phân tích thông tin thương mại và các nhà phân tích dữ liệu rộng hơn thích SAS vì nó tập hợp nhiều công cụ phân tích mạnh mẽ trong một nơi và có giao diện người dùng đồ họa (GUI) trực quan làm cho nó dễ sử dụng. Hơn nữa, SAS là một bộ phần mềm đáng tin cậy cho phép các nhà phân tích dữ liệu thực hiện một phần lớn công việc của họ – từ quản lý dữ liệu đến làm sạch và mô hình hóa dữ liệu.
Học SAS để chuẩn bị cho vị trí tập trung đặc biệt vào thông tin thương mại và phân tích hoặc nếu bạn muốn làm quen với một bộ phần mềm có thể xử lý hầu hết những gì mà một nhà phân tích dữ liệu có thể cần làm.
7. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook là một môi trường tương tác dựa trên web được sử dụng để chia sẻ các tài liệu tính toán hoặc “notebook”. Các nhà phân tích dữ liệu sử dụng Jupyter Notebooks để viết và chạy mã, làm sạch dữ liệu, hình dung dữ liệu, học máy, phân tích thống kê và nhiều hình thức phân tích dữ liệu khác. Hơn nữa, Jupyter Notebook cho phép người dùng kết hợp hình ảnh dữ liệu, mã, nhận xét và nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau trong một nơi, tạo ra một không gian cải thiện để tài liệu quy trình phân tích dữ liệu và chia sẻ chúng với người khác.
Bất kể mục tiêu dữ liệu chuyên nghiệp của bạn là gì, bạn sẽ có lợi từ việc sử dụng một công cụ như Jupyter Notebook để giải quyết các vấn đề dữ liệu và chia sẻ công việc của bạn với người khác.
Để tìm hiểu thêm về phần mềm phân tích dữ liệu, xem video này từ Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu với Excel và R của IBM:
Sự nghiệp trong phân tích dữ liệu bắt đầu bằng việc có những kỹ năng bạn cần để hoàn thành công việc. Bắt đầu hành trình dữ liệu của bạn ngay hôm nay với một trong những chứng chỉ chuyên nghiệp hoặc các chuyên ngành về phân tích dữ liệu trên Coursera, được đứng đầu bởi các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp như Google.
Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của Google được thiết kế dành cho người mới bắt đầu để xây dựng những kỹ năng liên quan đến công việc, như cách làm sạch và tổ chức dữ liệu cho phân tích, hoàn thành phân tích và tính toán bằng cách sử dụng bảng tính và sử dụng SQL, lập trình R, Tableau và nhiều hơn nữa. Nếu bạn muốn phát triển những kỹ năng phân tích dữ liệu hiện có của bạn, hãy xem xét Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu Nâng cao của Google.
Conclusion: So above is the The 7 Data Analysis Software Applications You Need to Know article. Hopefully with this article you can help you in life, always follow and read our good articles on the website: W Tài Liệu
