Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực tuyệt vời với tốc độ phát triển nhanh chóng. Hầu hết các Data Scientist đều có hiểu biết về biết nhiều ngôn ngữ lập trình và các thư viện hỗ trợ học máy (Machine Learning).

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu một số công cụ cần thiết của các Data Scientist.

Google Data Studio

Google Data Studio là một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí của Google. 

Ưu điểm của Google Data Studio là toàn bộ nền tảng được lưu trữ trực tuyến. Vì nó là một phần của hệ sinh thái của Google nên việc chia sẻ hình ảnh trực quan trở nên vô cùng dễ dàng. Bạn có thể thử tìm hiểu về Google Data Studio thông qua link dưới này nhé!

AWS (Amazon Web Services)

Một công cụ khác dành cho Data Scientist là AWS (Amazon Web Services), đây là dịch vụ nền tảng đám mây của Amazon. AWS cung cấp rất nhiều công cụ, trong đó có các công cụ cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể tham khảo trong đường link sau đây:

Hadoop

Một công cụ cực kỳ quan trọng khác là Hadoo, đây là tập hợp các phần mềm tiện ích khác nhau dành cho điện toán phân tán. Trên thực tế, các vị trí Data Scientist thường đặt ra yêu cầu kinh nghiệm với Hadoop.

Spark

Cuối cùng là Spark, đây là một công cụ tuyệt vời để xử lý dữ liệu với quy mô lớn. Tương tự như Hadoop, yêu cầu có kinh nghiệp về Spark cũng là phổ biến cho các vị trí Data Scientist.

Trong bài viết này là một số công cụ quan trọng và phổ biến nhất cho mọi Data Scientist, ngoài ra vẫn còn một số công cụ hữu ichs khác nữa để bạn khám phá. Happy Coding!

Tác giả: Mapreet Singh

Dịch bởi Devera Academy