Lộ trình học Python cho người mới bắt đầu cực hữu ích

Python Developer là gì? Lộ trình học Python cho người mới bắt đầu nào là hiệu quả nhất? Cùng tìm hiểu về nhé.

Python Developer là gì? Lộ trình học Python cho người mới bắt đầu nào là hiệu quả nhất? Cùng tìm hiểu về Python cũng như kinh nghiệm học tập hiệu quả nhất nhé.

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới; thế cho nên cũng chẳng có gì bất ngờ khi rất nhiều bạn trẻ theo đuổi ước mơ trở thành một lập trình viên Python (Python Developer) chuyên nghiệp. Nếu chỉ mới bước chân vào lĩnh vực lập trình thì bài viết này sẽ là kim chỉ nam hữu ích dành cho bạn. Còn trong bài viết này, 200Lab Blog sẽ đưa ra những định hướng nghề nghiệp dành cho những bạn mới chưa biết nên chọn công việc nào trong Python.

Xem Thêm Khóa Học Lập Trình

Bạn có thể đọc qua bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về Python là gì cũng như lý do tại sao nên chọn Python là ngôn ngữ lập trình nên học.

Python là gì? Tại sao nên sử dụng ngôn ngữ lập trình Python

Python Developer là gì?

lộ trình học python cho người mới bắt đầu — Photo by Nubelson Fernandes / Unsplash

Python Developer được biết đến là lập trình web trong Python đảm nhận việc phân tích, thu thập dữ liệu và thiết kế các khuôn khổ cho các dự án khác nhau. Họ sẽ tạo một web app hay là ứng dụng web có thể chạy được trên Client Browser (trình duyệt web của người dùng).

Mà để có thể tạo được web app thì các developer phải biết cách lập trình server, trong Python có 2 framework nổi tiếng là Django (web framework bậc cao) và Flask.

Web Scraping - Khai thác dữ liệu Wen trong Python

Web Scraping hay còn biết đến là khai thác dữ liệu web, là một chương trình viết ra để tải xuống, sắp xếp và cấu trúc dữ liệu đó một cách hợp lý.

Ví dụ: Bạn muốn so sánh các mặt hàng trên sàn thương mại điện tử như Tiki thì bạn sẽ tạo ra một con bot web scraping để lấy dữ liệu và so sánh chúng với nhau.

Web Crawling trong Python

Bên cạnh Web Scraping, Python còn có Web Crawling hay còn gọi là cào dữ liệu web trên mạng internet. Web Crawling là quá trình thu thập thông tin từ các website trên Internet theo các đường links cho trước.

Ví dụ: Khi bạn nhập từ khoá “Web Crawling là gì” trên Google, Google sẽ cào toàn bộ các web trên Internet xuống, sau đó họ sẽ tìm kiếm keywork mà bạn tìm kiếm qua các web mà họ đã cào.

Python Software Engineer là gì?

Python Software Engineer Test Automation là kỹ sư phần mềm mảng kiểm tra tự động, họ kiểm tra code một cách tự động. Khi công ty ra feature (tính năng) mới cho ứng dụng, họ sẽ cần có người kiểm tra xem tính năng mới có ảnh hưởng đến soft code của ứng dụng hay không.

Vì ứng dụng rất lớn mà tính năng gây ra lỗi thì sẽ rất nguy hiểm đến app. Vì thế cần test trước khi tích hợp mainline (tích hợp code) vào trong toàn bộ app.

Ví dụ: Khi facebook ra icon mới thì họ sẽ test thử xem có ảnh hưởng đến nút like, haha hay nút thả tim hay không. Vì thế, Python cung cấp Pytest, Selenium, Robot Framework, Unittest dùng để test code một cách tự động.

Scripting trong Python

Scripting là công việc viết những chương trình nhỏ bằng Python để tự động hoá những công việc, nhiệm vụ hàng ngày mà bạn muốn hệ thống máy tính công ty tự động thực hiện task đó.

Scripting trong Python có nhiều nhánh nhỏ như:

1. System Admin

System Admin là quản lý hệ thống, chăm sóc hệ thống máy tính trong công ty để đảm bảo hệ thống máy tính hoạt động một cách trơn tru.

2. DevOps

DevOps là kết hợp giữa Develop và Operate là trung gian giữa System Admin và Developer.

Tiếp đến, chúng ta sẽ đến với 3 định hướng nghề nghiệp phổ biến và trending nhất mà bất kỳ một Python Developer nào cũng muốn học.

Tìm hiểu về Data Science

Data Science hay còn gọi là khoa học dữ liệu, là một lĩnh vực liên quan đến việc sử dụng các công cụ máy tính kết hợp với kiến thức toán học, thống kê để chuyển hoá dữ liệu thành những thông tin quan trọng và có ích cho công ty.

Dưới đây là những thư viện được sử dụng nhiều nhất, mà một data science cần biết NumPy, Pandas, SciPy, Bokeh, Matplotlib, Seaborn.

Machine Learning Engineer là gì?

Machine Learning Engineer sẽ làm nhiệm vụ lấy dữ liệu có sẵn để xây dựng nên một mô hình machine learning nhằm tạo ra một giá trị mới cho doanh nghiệp như phân tích, dự đoán, phân loại.

Các machine model này sẽ được xây dựng dựa trên python packages, chẳng hạn như: TensorFlow, Scikit-Learn, Keras, PyTorch. Những packages này sẽ giúp bạn xây dựng mô hình machine learning một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Big Data Engineer là gì?

Big Data Engineer là một kỹ sư dữ liệu. Nhiệm vụ của họ là xây dựng các cơ sở hạ tầng có sẵn hoặc khuôn khổ phù hợp cần thiết để sẵn sàng cho việc tạo ra các dữ liệu. Họ thường làm việc thiên về kiến trúc của dữ liệu như thu thập, lưu trữ , và quản lý dữ liệu trong nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Trong đó, trọng tâm chính của họ là quản lý các cơ sở dữ liệu và công nghệ khai thác dữ liệu lớn hay Big Data. Đáng chú ý nhất có lẽ là việc quản lý và lưu trữ Big Data do đây là dữ liệu có khối lương khổng lồ và tốc độ tăng lên tính tối thiểu theo giây.

Hay nói một cách dễ hiểu, bạn hãy tưởng tượng những công ty như Amazon hay Netflix họ có rất nhiều dữ liệu về sản phẩm, đánh giá review sản phẩm hay review series film.

Họ không thể nào chứa hết được các dữ liệu đó trên cùng một máy tính được, họ phải chứa ở nhiều server khác nhau trên khắp thế giới. Vậy làm thế nào có thể lưu trữ kho dữ liệu lớn như thế. Đó chính là công việc của một Big Data Engineer.

Để trở thành một kỹ sư dữ liệu lớn bạn phải nắm được thế nào là Hadoop và MapReduce.

1. Hadoop

Hadoop là một Apache framework mã nguồn mở cho phép phát triển các ứng dụng phân tán (distributed processing) để lưu trữ và quản lý các tập dữ liệu lớn.

Hadoop hiện thực mô hình MapReduce, mô hình mà ứng dụng sẽ được chia nhỏ ra thành nhiều phân đoạn khác nhau được chạy song song trên nhiều node khác nhau. Hadoop được viết bằng Java tuy nhiên vẫn hỗ trợ C++, Python, Perl bằng cơ chế streaming.

2. MapReduce

MapReduce là mô hình được thiết kế độc quyền bởi Google, nó có khả năng lập trình xử lý các tập dữ liệu lớn song song và phân tán thuật toán trên 1 cụm máy tính. MapReduce trở thành một trong những thành ngữ tổng quát hóa trong thời gian gần đây.

Tiếp đến, chúng ta sẽ đến với phần kiến thức căn bản mà bất kỳ một lập trình viên Python nào cũng cần biết.

Các Thư Viện Python (Python Libraries) phổ biến

1. TensorFlow trong Python

TensorFlow là thư viện mã nguồn mở cho machine learning nổi tiếng nhất thế giới, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ Google. Việc hỗ trợ mạnh mẽ các phép toán học để tính toán trong machine learning và deep learning đã giúp việc tiếp cận các bài toán trở nên đơn giản, nhanh chóng và tiện lợi hơn nhiều.

2. Scikit-Learn trong Python

Scikit-Learn là thư viện mạnh mẽ nhất dành cho các thuật toán học máy được viết trên ngôn ngữ Python. Thư viện cung cấp một tập các công cụ xử lý các bài toán machine learning và statistical modeling gồm: classification, regression, clustering và dimensionality reduction.

3. Thư viện NumPy trong Python

Numpy là một fundamental packages cơ bản, cũng là một công cụ giúp bạn làm việc với các mảng dữ liệu (Array) hay mảng dữ liệu đa chiều (Multi-Demensional Array). ‌‌

4. Thư viện Keras trong Python

Keras là một API bậc cao được xây dựng trên nền tảng của TensorFlow giúp bạn có thể dễ dàng xây dựng mô hình máy học, máy học . Nó là một library được phát triển vào năm 2005 bởi Francois Chollet, là một kỹ sư nghiên cứu Deep Learning.

5. Thư viện PyTorch trong Python

PyTorch chính là một framework hỗ trợ Deep Learning được phát triển bởi Facebook. (Bên cạnh Amazon, Google hay Apple, Facebook được biết đến là đơn vị công nghệ đầu tư rất nhiều nguồn lực cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo). Pytorch được xem là đối thủ cạnh tranh trực tiếp của TensorFlow.

6. Thư viện SciPy trong Python

SciPy là 1 thư viện phần mềm cho engineering và khoa học. SciPy gồm các modules cho đại số tuyến tính, optimization, tích hợp và thống kế. Chức năng chính của thư viện SciPy được xây dựng trên NumPy, và arrays của nó sẽ tận dụng tối đa NumPy.

7. Thư viện Pandas trong Python

Pandas là một công cụ phân tích dữ liệu mở được xây dựng trên ngôn ngữ lập trình Python được thiết kế để làm việc với dữ liệu đơn giản, trực quan, được “gắn nhãn” và có liên hệ với nhau.

Pandas là công cụ hoàn hảo để tinh chỉnh và làm sạch dữ liệu. Pandas được thiết kế hỗ trợ cho các thao tác, tập hợp và visualize dữ liệu.

8. Thư viện Matplotlib trong Python

Matplotlib là 1 phần của phần mềm giúp cho Python (cùng với sự hỗ trợ của NumPy, SciPy và Pandas) trở thành đối thủ nổi bật với các công cụ khoa học như MatLab hoặc Mathematica.

9. Thư viện Seaborn trong Python

Seaborn hầu như tập trung vào việc visualization của các models thống kê, các visualizations như thế gồm heat maps tổng hợp dữ liệu nhưng vẫn mô tả được toàn bộ mức độ phân tán. Seaborn được phát triển dựa trên Matplotlib.

10. Thư viện Bokeh

Bokeh tập trung chính vào tính tương tác và nó tạo các presentations qua các hệ điều hành hiện đại theo style của Data-Driven Documents. Bokeh hoàn toàn độc lập so với Matplotlib, nó hướng đến các visualization tương tác.

11. Thư viện Pillow

Pillow là một fork từ thư viện PIL của Python được sử dụng để xử lý hình ảnh. So với PIL thì Pillow được cập nhật thường xuyên và đánh giá cao hơn. (PIL đã không được cập nhật từ năm 2009).

Lời kết về lộ trình học Python cho người mới bắt đầu

Mong là những chia sẻ trên của 200Lab có thể giúp bạn, những người vẫn chưa có định hướng sự nghiệp sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về hướng đi trên con đường tìm hiểu về Python.

Bên cạnh lập trình thì Python cũng được ứng dụng khá nhiều trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Sở hữu các kiến thức cần thiết và thông thạo công cụ Python sẽ mang đến cho bạn cơ hội tìm kiếm việc làm và phát triển chuyên môn quan trọng.

Hãy đọc thêm các bài viết hữu ích về Python trên trang Blog Lập Trình & Dữ Liệu của 200Lab nhé. Cũng đừng quên đăng ký các lớp học hay ho trên 200Lab nhé.