Giới thiệu về Data Science

Khoa học Dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực liên ngành kết hợp các kỹ năng trong toán học, thống kê, lập trình và kiến thức chuyên ngành để trích xuất thông tin và hiểu biết từ dữ liệu.

Quy trình Data Science

1. Thu thập dữ liệu: Lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
2. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
3. Phân tích dữ liệu: Tìm kiếm mẫu và xu hướng
4. Xây dựng mô hình: Phát triển các mô hình dự đoán
5. Trực quan hóa dữ liệu: Biểu diễn kết quả bằng hình ảnh
6. Triển khai: Đưa mô hình vào ứng dụng thực tế

Ví dụ về Trực quan hóa Dữ liệu

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Tạo dữ liệu mẫu
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Vẽ biểu đồ
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y, 'bo-')
plt.title('Biểu đồ mẫu')
plt.xlabel('Trục X')
plt.ylabel('Trục Y')
plt.grid(True)
plt.show()

Công cụ phổ biến trong Data Science

• Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
• R (ggplot2, dplyr)
• SQL
• Tableau
• Power BI