Giới Thiệu Python cho Data Science

1. Python là gì?

Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao, được tạo bởi Guido van Rossum và phát hành lần đầu năm 1991. Python nổi tiếng với cú pháp đơn giản, dễ đọc và dễ học.

Đặc điểm nổi bật của Python:

Đặc điểm	Mô tả
Cú pháp rõ ràng	Code Python đọc gần như tiếng Anh
Đa mục đích	Web, Data Science, AI, Automation
Thông dịch	Không cần compile, chạy trực tiếp
Động (Dynamic)	Không cần khai báo kiểu dữ liệu
Cộng đồng lớn	Hàng triệu developers, tài liệu phong phú

Python

1# Python Hello World - Đơn giản nhất!
2print("Hello, Data Science!")
3
4# So sánh với Java
5# public class HelloWorld {
6#     public static void main(String[] args) {
7#         System.out.println("Hello, Data Science!");
8#     }
9# }

2. Tại sao Python cho Data Science?

Python đã trở thành ngôn ngữ #1 cho Data Science vì những lý do sau:

2.1 Hệ sinh thái thư viện phong phú

Hệ sinh thái Python Data Science

Python

Data Manipulation

Pandas

Polars

NumPy

Visualization

Matplotlib

Seaborn

Plotly

Machine Learning

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Web Apps

Streamlit

Dash

Flask

2.2 Các thư viện quan trọng

Thư viện	Mục đích	Ví dụ sử dụng
Pandas	Xử lý dữ liệu bảng	Đọc CSV, filter, groupby
NumPy	Tính toán số học	Arrays, matrix operations
Matplotlib	Vẽ biểu đồ cơ bản	Line, bar, scatter plots
Seaborn	Statistical visualization	Heatmap, distribution plots
Plotly	Interactive charts	Dashboard, web charts
Scikit-learn	Machine Learning	Classification, regression

2.3 Dễ học, dễ sử dụng

Python

1# Đọc dữ liệu chỉ với 1 dòng code
2import pandas as pd
3df = pd.read_csv('sales_data.csv')
4
5# Phân tích nhanh
6print(df.describe())  # Thống kê mô tả
7print(df.info())      # Thông tin dữ liệu
8
9# Vẽ biểu đồ
10df['revenue'].plot(kind='bar')

3. Python trong thực tế

3.1 Các công ty sử dụng Python

Google: YouTube, Search algorithms
Netflix: Recommendation system
Spotify: Music recommendations
Instagram: Backend services
Uber: Data analytics
NASA: Scientific computing

3.2 Các vai trò sử dụng Python

Career Path với Python

Data Analyst

Data Scientist

ML Engineer

AI Researcher

4. Ví dụ thực tế: Phân tích dữ liệu bán hàng

Python

1import pandas as pd
2import matplotlib.pyplot as plt
3
4# 1. Đọc dữ liệu
5df = pd.read_csv('sales.csv')
6
7# 2. Xem tổng quan
8print(f"Số dòng: {len(df)}")
9print(f"Tổng doanh thu: ${df['revenue'].sum():,.2f}")
10
11# 3. Phân tích theo tháng
12monthly_sales = df.groupby('month')['revenue'].sum()
13
14# 4. Vẽ biểu đồ
15plt.figure(figsize=(10, 6))
16monthly_sales.plot(kind='bar', color='steelblue')
17plt.title('Doanh thu theo tháng')
18plt.xlabel('Tháng')
19plt.ylabel('Doanh thu ($)')
20plt.tight_layout()
21plt.show()

5. So sánh Python với các ngôn ngữ khác

Tiêu chí	Python	R	SQL	Excel
Học dễ	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
Data manipulation	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
Visualization	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐
Machine Learning	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐	⭐
Đa mục đích	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐
Cộng đồng	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐

Tổng Kết

Trong bài này, bạn đã học:

✅ Python là gì và lịch sử phát triển
✅ Tại sao Python là lựa chọn hàng đầu cho Data Science
✅ Hệ sinh thái thư viện Python
✅ Các công ty và vai trò sử dụng Python
✅ Ví dụ thực tế phân tích dữ liệu

Bài tiếp theo: Chúng ta sẽ cài đặt môi trường Python và thiết lập công cụ làm việc!