Ngôn ngữ lập trình – Kiến thức cơ bản để trở thành một data analyst

Khác với một kỹ sư phần mềm hay kỹ thuật viên máy tính, Data analyst là người trực tiếp phân tích, thống kê dữ liệu. Nguồn dữ liệu có thể nói là vô tận nên đòi hỏi người khai thác phải biết cách biến ho  á và kiểm soát một cách chuyên nghiệp. Để trở thành một data analyst trong tương lai bước đầu tiên các bạn cần nắm được là ngôn ngữ lập trình.

Ngôn ngữ lập trình là gì?

Ngôn ngữ lập trình được định nghĩa là loại ngôn ngữ viết nên các chương trình để máy tính có thể đọc hiểu và thực hiện những lệnh được yêu cầu. Có thể coi ngôn ngữ lập trình là phương thức mà máy tính và con người có thể “giao tiếp” được với nhau. Mỗi loại ngôn ngữ lập trình được xem như là một tập hợp hoàn chỉnh của các chi tiết kỹ thuật từ cú pháp câu cho tới từ vựng nhằm diễn tả chi tiết câu lệnh.

Các loại ngôn ngữ lập trình

• Ngôn ngữ máy: Hay còn được gọi là ngôn ngữ lập trình thế hệ thứ nhất. Đây là hình thức ngôn ngữ lập trình sơ khai nhất, trong đó lập trình việc sẽ viết từng câu lệnh dưới dạng số. Với ngôn ngữ lập trình thế hệ 1, phần cứng có thể thực thi ngay mà không cần tới các tình biên dịch.
• Hợp ngữ: Hợp ngữ là ngôn ngữ lập trình thế hệ thứ hai, tuy vẫn còn gắn chặt với kiến trúc tập lệnh của máy tính song hợp ngữ đã giảm thiểu các tính toán và lỗi khi viết câu lệnh, giúp chương trình dễ đọc hơn rất nhiều.
• Ngôn ngữ lập trình bậc cao:  ra đời vào khoảng những năm 50 của thế kỉ 20 và cho tới nay đã có hàng nghìn ngôn ngữ lập trình bậc cao khác nhau được phát triển. Ngôn ngữ lập trình bậc cao

Tại sao data analyst nên biết ngôn ngữ lập trình

Data Analyst hay nhà phân tích dữ liệu có vai trò thao tác và nghiên cứu dữ liệu để tìm cơ hội và cải tiến các vấn đề nghiên cứu ban đầu. Một nhà phân tích dữ liệu nắm giữ chìa khóa cho các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Điều này khiến họ trở thành một nhà phân tích có vai trò cực kỳ cốt lõi trong mọi tổ chức.

Công việc của một Data Analyst bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu có sẵn cho tổ chức mà họ làm việc. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm trang web của công ty, các nền tảng truyền thông xã hội, các ứng dụng tiêu dùng của công ty, v.v. 

Để phân tích thống kê xảy ra, bạn cần một người thông thạo ngôn ngữ lập trình (như Java, SQL và Python) để chia nhỏ tập dữ liệu ở các định dạng dễ đọc hơn. Cuối cùng, kiến ​​thức kinh doanh cũng cần thiết để đảm bảo rằng bạn đang giải quyết các vấn đề phù hợp với mục tiêu của tổ chức.

Một số ngôn ngữ lập trình nên học

Một số ngôn ngữ lập trình thông dụng cũng như công cụ liên quan mà bạn nên biết khi muốn trở thành Data Analyst là:

• Python: Ngôn ngữ lập trình rất thông dụng, có thể dùng cho tất cả chức năng của lĩnh vực Data Science
• R: là một công cụ lập trình thống kê được sử dụng để giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu cốt lõi. Là một kỹ năng bắt buộc đối với các ứng cử viên khoa học dữ liệu trong tương lai, R đã nổi lên như một công cụ thuận lợi nhất để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp trong các lĩnh vực khác nhau.
• Tableau: là phần mềm trực quan cho phép bạn phát triển và chia sẻ trực quan hóa tương tác. Sử dụng Tableau Public, bạn có thể chia sẻ hình ảnh của mình trên nền tảng công cộng. Các loại hình ảnh trực quan khác nhau như là Biểu đồ thanh, Biểu đồ đường, Biểu đồ hình tròn, sơ đồ bản đồ, sơ đồ phân tán, Biểu đồ Gantt, Bản đồ nhiệt, v.v..
• Database Query: Có hai loại Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu Data Scientist phải biết: SQL và noQuery. Một số ngôn ngữ SQL là MySQL, PL / SQL, v.v. trong khi ngôn ngữ NoQuery là MongoDB, Cassandra, Redis, v.v. Cần lưu ý rằng kỹ năng của NoQuery là quan trọng nhất vì các công ty thường xử lý dữ liệu phi cấu trúc dưới dạng đánh giá của khách hàng, email, v.v.
• Big Data: là kiến thức cần có của mỗi Data Scientist. Một số công cụ liên quan Big Data là Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink.

Hành trình trở thành một data analyst không đơn giản chỉ dừng lại ở việc học và tiếp thu kiến thức mà còn đòi hỏi người theo đuổi phải dành thời gian trải nghiệm và nghiên cứu rất nhiều. Ngôn ngữ lập trình là một bước cơ bản giúp các bạn có thể trở thành một data analyst giỏi trong tương lai. Hi vọng bài viết này có thể hỗ trợ có thêm kiến thức và một cái nhìn bao quát hơn về ngôn ngữ lập trình và data analyst.