Thư viện data science

Dưới đây là một số thư viện cơ bản được sử dụng nhiều trong lĩnh vực data science. Và chắc chắn trong tương lai sẽ còn nhiều thư viện khác nữa giúp cho việc xây dựng ứng dụng trở nên ngày càng thuận tiện hơn. Hầu hết các thư viện có thể được cài đặt một cách dễ dàng bằng pip.

Nhắc lại: Pip là một công cụ được cài mặc định cùng python. Để cài thư viện bằng pip chỉ cần mở cmd đánh lệnh

pip install <tên thư viện>

1. Thư viện hỗ trợ xử lý dữ liệu (data processing)
   a) numpy
   Thư viện giúp tạo đối tượng và các lệnh làm việc với mảng nhiều chiều
   Tham khảo: https://numpy.org/, https://docs.scipy.org/doc/numpy/, https://pypi.org/project/numpy/
   Cài đặt bằng pip: pip install numpy
   
   b) scipy
   Thư viện giúp thực hiện các phép toán đại số tuyến tính, ma trận, xử lý ảnh, chuyển đổi Fourier, tối ưu hóa…
   Tham khảo: https://www.scipy.org/, https://pypi.org/project/scipy/, https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/
   Cài đặt bằng pip: pip install scipy
   
   c) pandas
   Thư viện giúp làm việc với nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, dữ liệu theo thời gian và cho phép thực nhiều phép toán phức tạp.
   Tham khảo: https://pandas.pydata.org/, https://pypi.org/project/pandas/
   Cài đặt bằng pip: pip install pandas
   
   d) beautifulsoup
   Thư viện giúp thu thập dữ liệu từ các website trên internet
   Tham khảo: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/, https://pypi.org/project/beautifulsoup4/
   Cài đặt bằng pip: pip install beautifulsoup4
   
   
2. Thư viện trực quan hóa (data visualization)
   a) matplotlib
   Thư viện giúp trình bày dữ liệu dạng đồ thị, biểu đồ,…
   Tham khảo: https://matplotlib.org/, https://pypi.org/project/matplotlib/
   Cài đặt bằng pip: pip install matplotlib
   
   b) seaborn
   Được xây dựng dựa trên matplotlib và tích hợp pandas
   Tham khảo: https://seaborn.pydata.org/, https://pypi.org/project/seaborn/
   Cài đặt bằng pip: pip install seaborn
   
   
3. Thư viện hỗ trợ phân tích dữ liệu (data analysis)
   a) Statsmodels
   Thư viện thực hiện các phép toán thống kê
   Tham khảo: http://www.statsmodels.org/stable/index.html, https://pypi.org/project/statsmodels/
   Cài đặt bằng pip: pip install statsmodels