Top 26 Free Python Tools for Developer

Python là một ngôn ngữ lập trình xuất hiện từ lâu với nhiều ứng dụng và được rất nhiều lập trình viên ưa thích. Nhưng gần đây nó trở nên nổi tiếng và phổ biến bởi sử phát triển mạnh mẽ của Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo. Sau đây là top 26 Free Python Tools hàng đầu được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực Data Science, Machine Learning, Trí tuệ nhân tạo, Thống kê số liệu, Tính toán hiệu năng cao…

1. Pandas: Used for data analysis

Từ lâu Python là ngôn ngữ tuyệt vời cho việc trộn và chuẩn bị dữ liệu nhưng không mạnh về việc phân tích và mô hình hóa dữ liệu. Pandas giúp lấp đầy khoảng trống này cho phép ta có thể thực hiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu trong Python mà không phải sử dụng đến ngôn ngữ chuyên về phân tích dữ liệu như R.

2. SciPy: Algorithms to use with numpy

Thư viện SciPy chứa một tập hợp các thuật toán và các công cụ để xử lý dữ liệu như số như xử lý tín hiệu, tối ưu hóa, thống kê và nhiều tính năng khác.

3. HDF5: Used to store and manipulate data

Thư viện HDF5 kết hợp với Numpy có thể lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu số. Giúp ta có thể xử lý hàng Terabyte dữ liệu cũng nhưng hàng ngàn bộ dữ liệu (dataset) trong một tập dữ liệu.

4. Jupyter: Research collaboration tool

Jupyter là môi trường phát triển tương tác trực quan trên web giúp ta có thể code, xử lý dữ liệu, xem dữ liệu như bảng, biểu đồ và đặc biệt có thể chia sẻ cho tất cả mọi người. Jupyter khá linh hoạt, có thể cấu hình và sắp xếp giao diện để hỗ trợ tốt hơn các công việc hoặc nghiên cứu trong ngành data science, scientific computing và machine learning.

5. HDFS: C/C++ wrapper for Hadoop

Đây là một thư viện giúp Python có thể tương tác với hệ thống tệp của Hadoop để xử lý BigData

6. SQLAlchemy: Python SQL Toolkit

SQLAlchemy là một thư viện cơ bản giúp Python có thể giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Thư viện này chủ yếu được sử dụng như một công cụ lập bản đồ quan hệ để dịch các lớp của Python thành các bảng trên cơ sở dữ liệu quan hệ và tự động chuyển đổi các lệnh gọi hàm thành các câu lệnh SQL.

7. pyMySQL: MySQL connector

pyMySQL là thư viện giúp Python kết nối tới hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL.

8. Theano: Deep learning with neural network

Theano làm tăng sức mạnh tính toán của Python, cho phép developer có thể định nghĩa, tối ưu hóa và đánh giá các biểu thức toán hoạc liên quan đến mảng đa chiều một cách hiệu quả. Nó có thể chạy hiệu quả cả trên GPU và CPU, hỗ trợ đắc lực cho các tính toán neural network phục vụ các thuật toán Deep Learning.

9. Lasagne: Build and train neural network in Theano

Lasagne là một thư viện khá gọn nhẹ để xây dựng và huấn luyện neural network dựa trên Theano.

10. Seaborn: Data visualization tool

Seaborn là một thư viện mới dựa trên Matplotlib giúp ta có thể visualization dữ liệu một cách trực quan. Khi làm về data science thì việc hiển thị dữ liệu là một việc quan trọng và thường xuyên giúp ta có thể hiểu được dữ liệu. Seaborn đơn giản, dễ học và dễ sử dụng hơn Matplotlib vì nó trực quan và ít tham số hơn.

11. Airflow: Data enginnering tool

Airflow là một nền tảng giúp ta có thể lập trình, lên lịch và theo dõi các tiến trình công việc. Airflow có giao diện phong phú giúp ta có thể dễ dàng hình dung các quy trình, bước chạy trên hệ thống, có thể theo dõi trạng thái các tiến trình và khắc phục sự cố khi cần.

12. Elasticsearch: Data search engine

Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm và phân tích dữ liệu, nó có khả năng tìm kiếm theo thời gian thực và phân tán. Nó cho phép bạn khám phá dữ liệu với tốc độ và ở quy mô chưa từng có trước đây. Nó có thể tìm kiếm toàn văn bản, tìm kiếm có cấu trúc, phân tích và kết hợp cả 3. Elasticsearch là ứng dụng mạnh mẽ nhất trong top free python tools bởi tính ứng dụng rất lớn trong việc tìm kiếm và phân tích dữ liệu.

13. PyBrain: Algorithms for ML

PyBrain là một module Machine Learning của Python. Mục tiêu của nó là sự linh hoạt, dễ sử dụng những vẫn chứa đầy đủ sức mạnh của các thuật toán Machine Learning.

14. NumPy: Multidimensional arrays

NumPy là một thư viện tính toán cơ bản rất hữu ích dành cho việc phân tích dữ liệu, thống kê và data science.

15. Matplotlib: Data visualization tool

Matplotlib là một thư viện hàng đầu giúp ta có thể dễ dàng mô hình hóa dữ liệu. Nói đơn giản hơn nó giúp ta có thể nghiên cứu dữ liệu thông qua các biểu đồ, hình vẽ… một cách trực quan.

16. PyTables: Used for managing HDF5 datasets

PyTables là một package của Python để quản lý các bộ dữ liệu phân cấp và được thiết kế để làm việc với lượng dữ liệu lớn và cực lớn.

17. IPython: Powerful shell

IPython là một ứng dụng giúp sử dụng code python shell một cách mạnh mẽ

18. PyMongo: MongoDB driver

PyMongo là thư viện giúp Python kết nối tới hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB.

19. Redis: Redis access libraries

Package này giúp Python làm việc dễ dàng với Redis.

20. Scikit-lear: Used for machine leaning algorithms

Đây là một trong những thư viện về Machine Learning nổi tiếng nhất giúp Python nằm trong top các ngôn ngữ lập trình phổ biến về Machine Learning. Scikit-lear chứa hầu hết các thuật toán Machine Learning từ đơn giản đến phức tạp, từ cổ điển đến hiện tại, xứng đáng nằm trong top free python tools cho lập trình viên.

21. Keras: High-level neural network API

Scikit-lear chuyên về Machine Learning còn Keras thì lại chuyên về Deep Learning giúp Python được sử dụng hiệu quả để phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

22. Bokeh: Data visualization tool

Bokeh kém nổi tiếng hơn Matplotlib nhưng cũng là một ứng dụng tốt để có thể visualization dữ liệu.

23. Dask: Data enginnering tool

Dask là giúp Python có thể xử lý các tác vụ liên quan đến tính toán song song.

24. Luigi: Data enginnering tool

Luigi giúp developer xây dựng các tác vụ, job phức tạp khi cần xử lý các công việc hàng loạt.

25. SymPy: Symbolic math

SymPy giúp Python tính toán các biểu thức toán học, các công thức toán học phức tạp.

26. Pattern: Natural language processing

Pattern là một module nổi tiếng giúp xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu quả.

Trên đây là 26 free python tools phổ biến và hữu ích cho lập trình viên. Nếu bạn thấy có những tools, thư viện nào hữu ích và phổ biến hơn nữa thì chia sẻ cho mọi người thêm nhé.

Có thể bạn quan tâm:

KHAI PHÁ và MÔ HÌNH DỮ LIỆU VỚI R

Ý chính của một lớp học về khoa học dữ liệu -> thành chuyên gia được ư?

Giảng viên: TS. Nguyễn Quang và Ths Nguyễn Thế Anh

KẾT QUẢ NHẬN ĐƯỢC

  • Thành thạo lập trình ngôn ngữ R
  • Khai phá dữ liệu: tổng hợp, làm sạch, chuẩn hóa, biến đổi dữ liệu kinh doanh
  • Biểu diễn hình ảnh và tạo lập các báo cáo Business Intelligence hiệu quả
  • Sử dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu kinh doanh
  • Xây dựng các mô hình dự báo xu hướng và rủi ro
  • Làm chủ quá trình triển khai dự án khoa học dữ liệu trong Doanh nghiệp

CÔNG VIỆC PHÙ HỢP

  • Data analyst
  • Business analyst
  • Business Intelligence
  • Machine Learning specialist
  • Data Manager

CHƯƠNG TRÌNH HỌC (10 buổi * 3h hoặc 4 ngày * 7.5h)

Phần 1:

  • Giá trị của Dữ liệu và vai trò của Khoa học dữ liệu
  • Quy trình một dự án Khoa học dữ liệu
  • Cách nhận diện bài toán Dữ liệu trong DN và giá trị mang lại
  • Giới thiệu công cụ: R, Rstudio, Markdown

Phần 2:

– Ngôn ngữ lập trình R: từ cơ bản đến nâng cao

– Thao tác với dữ liệu:

  • Tải dữ liệu, ghép nối, tổng hợp, làm sạch, xây dựng từ điển dữ liệu
  • Xây dựng báo cáo kinh doanh cơ bản

Phần 3:

– Khai phá dữ liệu kinh doanh (EDA):

  • Thống kê và Biểu diễn đồ thị đơn biến phân loại và liên tục
  • Thống kê và Biểu diễn đồ thị đa biến với ggplot2
  • Phân nhóm dữ liệu

Phần 4:

    – Giới thiệu về Business Intelligence

    – Thực hành xây dựng báo cáo Business Intelligence

Phần 5:

– Biến đổi dữ liệu:

o Tìm kiếm điểm bất thường

o Chuẩn hóa dữ liệu, xử lý phân bố

o Giảm chiều dữ liệu

o Tạo biến mới từ dữ liệu

– Các mô hình thống kê:

  • Khoảng tin cậy
  • Kiểm định giả thiết
  • Kiểm định Bootstrap
  • Phân tích phương sai (ANOVA)

Phần 6:

– Mô hình Hồi quy:

  • Hồi quy đơn biến
  • Phân tích sai số
  • Hồi quy đa biến

Phần 7:

    – Các mô hình phân loại

    o Giới thiệu Các mô hình phân loại

    o Mô hình Hồi quy Logistics

o Mô hình cây quyết định và Random Forest

Phần 8:

    – Đánh giá và hiệu chỉnh mô hình

    o Đánh giá mô hình liên tục

o Đánh giá mô hình phân loại

o Xây dựng biến mới

o Lựa chọn biến

Phần 9:

    – Các mô hình không giám sát

    o Mô hình phân cụm

o Mô hình Khuyến nghị

Phần 10:

    – Giới thiệu về mạng Neuron và Deep Learning

– Cách trình bày kết quả dự án ML

– Dự án cuối khóa học

Ứng dụng Machine Learning: phân loại khách hàng thân thiết

Từ dữ liệu về lịch sử sử dụng dịch vụ của khách hàng (giá trị gói dịch vụ, thời gian sử dụng, hình thức gia hạn, thời gian gia hạn dịch vụ(trước khi hết hạn hay sau khi hết hạn mấy ngày)…) ta có thể phân chia khách hàng thành từng nhóm khách hàng khác nhau để có thể chăm sóc khách hàng được tốt hơn.
Một số ví dụ để phân loại khách hàng:

  • Tổng thời gian sử dụng dịch vụ của khách hàng
  • Nhóm khách hàng sử dụng các phương pháp gia hạn
  • Khách hàng gia hạn dựa trên các nhóm truyền thông nào (qua tin nhắn, qua báo chí, qua mạng xã hội, qua ứng dụng…)
  • Nhóm khách hàng theo độ tuổi
  • Nhóm khách hàng theo chương trình hay muốn tham gia
  • Nhóm khách hàng lâu dài…

Ta có thể sử dụng một số phương pháp cơ bản để phân loại khách hàng như thuật toán phân cụm K-MEAN, sử dụng SVM để phân lớp… hoặc các thuật toán nâng cao.

Ứng dụng Machine Learning: phân loại tin nhắn spam (thư spam)

Hàng ngày mình nhận được rất nhiều tin nhắn spam thông qua tin nhắn SMS. Những tin nhắn này bao hàm cả của nhà mạng hoặc các đội spam khác như các cá nhân, công ty, lừa đảo…
Thử làm ứng dụng để phân loại tin nhắn spam để biết đâu là spam, đâu là tin nhắn thường hoặc tin nhắn báo khuyến mại để nhận.

Cách làm phân loại tin nhắn spam đã được nhiều người làm, để đơn giản chắc mình làm trước với nội dung tiếng anh:

  • Loại bỏ các ký tự đặc biệt và các ký tự hay được sử dụng (stop words)
  • Chuyển nội dung SMS dạng text về dạng vector (do các bộ máy đều làm việc dưới dạng số)
  • Tách 80% để train và 20% để test
  • Sử dụng một số thuật toán phổ biến để phân loại: SVM, Naive Bayes.