Làm thế nào để kỹ năng SQL của bạn nổi bật trước nhà tuyển dụng?

Data Analyst là một vị trí khá đặc biệt. Với những người mới bắt đầu ở các vị trí intern/ fresher, kiến thức về ngành có thể là lợi thế so với những ứng viên khác. Tuy nhiên, càng đi lên level cao hơn chỉ có kiến thức ngành là không đủ, bạn cần dùng thành thạo các phần mềm, công cụ để hỗ trợ tăng tốc và tối ưu hóa công việc. Bên cạnh các tools bắt buộc như SQL hay BI Tools (Tableau, Power BI, Google Data Studio…) thì để gia tăng lợi thế cạnh tranh của bản thân, bạn nên biết sử dụng ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Và Python chính là một sự lựa chọn tốt để làm điều đó.

Vậy tại sao lại là Python?

Không phải ngẫu nhiên mà hầu hết các platform học online nổi tiếng như datacamp hay simplilearn đều đặt Python ở vị trí số 1 trong danh sách những ngôn ngữ lập trình tốt nhất dành cho khoa học dữ liệu. Vậy ta cùng tìm hiểu lý do tại sao Python được ưa chuộng như vậy nhé!

1. Python dễ học và dễ đọc

Với những người chưa từng tiếp xúc, việc học bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào ở khoảng thời gian đầu tiên luôn rất khó khăn. Python được xem là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất, với cú pháp tương đối đơn giản. Chính vì dễ học như vậy nên Python có cộng đồng người sử dụng cực lớn, rất dễ dàng để bạn có thể tìm lời giải cho những vấn đề mình đang gặp phải trong quá trình học. Người dùng Python cần trợ giúp thì có thể tìm đến Stack Overflow hay những tài liệu do người dùng đóng góp.

Top những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới năm 2021 (theo TIOBE index)

2. Nhiều thư viện hỗ trợ đắc lực cho quá trình phân tích

Với các bạn đã đi làm trong ngành dữ liệu và có sử dụng Python, các thư viện như Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib, statsmodels, … đã trở nên quá quen thuộc. Ngoài ra, Python còn chứa vô số các thư viện khác có thể phục vụ để giải quyết những bài toán với độ phức tạp cao hơn liên quan đến học máy hay trí tuệ nhân tạo. Là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, Python cho phép người dùng tự tạo ra những package/function mới để tối ưu các quá trình phân tích và giải quyết vấn đề. Chính vì vậy, các thư viện của Python đang ngày càng trở nên phổ biến và hoàn thiện hơn theo thời gian.

Một số thư viện phổ biến để xử lý và phân tích dữ liệu trong Python

3. Có thể thực hiện được công việc của cả SQL lẫn BI tools, và nhiều hơn thế

Không hề nói quá khi cho rằng Python là một công cụ all-in-one. Chỉ riêng về lĩnh vực phân tích và khoa học dữ liệu, Python có thể làm được hầu hết các tác vụ chính của SQL với thư viện pandas, thực hiện trực quan hóa dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác không hề thua kém Power BI hay Tableau. Ngoài ra, khả năng kết nối tuyệt vời giữa Python với các công cụ khác giúp nó còn trở nên mạnh hơn rất nhiều. Chỉ cần có thiết lập phù hợp, việc soạn và chạy một câu lệnh truy vấn SQL ngay trong môi trường Python không còn là điều xa lạ nữa.

SQL query hoàn toàn có thể được viết và chạy trong môi trường Python

Hy vọng bài viết trên đã giúp bạn hiểu phần nào sức mạnh cũng như tầm quan trọng của việc biết sử dụng Python nếu muốn tiến xa trong ngành data analytics/ data science.

Xem Infographic Sử dụng tốt Python có là lợi thế cạnh tranh của Data Analyst?

Các kênh thông tin của Vinh:

Share để lưu bài viết

One Comment

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *