Công cụ kỹ thuật dữ liệu là gì? Những công cụ kỹ thuật dữ liệu hàng đầu

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Kỹ sư dữ liệu là những anh hùng thầm lặng của ngành phân tích dữ liệu. Công việc của họ là cần thiết cho sự thành công của nỗ lực phân tích dữ liệu của công ty. Các kỹ sư dữ liệu xây dựng các quy trình giúp các công ty thu thập, hợp nhất và chuyển đổi dữ liệu để tạo điều kiện cho các phân tích liền mạch.

Nhu cầu của kỹ sư dữ liệu được chia thành nhiều nhóm yêu cầu khác nhau mà họ phải đáp ứng để xây dựng một đường ống dẫn. Các yêu cầu này bao gồm thu thập và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi dữ liệu thành định dạng mà các ứng dụng khác có thể sử dụng và lưu trữ dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau để người dùng thích hợp có thể dễ dàng truy cập. Dưới đây là top những Công cụ kỹ thuật dữ liệu hàng đầu dành cho bạn.

1. Kỹ thuật dữ liệu là gì?

Kỹ thuật dữ liệu là quá trình trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu vào kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu. Kỹ thuật dữ liệu thường được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư là chuyên gia sử dụng các công cụ phân tích để giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng dữ liệu lớn. 

Một kỹ sư dữ liệu có thể sử dụng nhiều công cụ và công nghệ khác nhau để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu NoSQL, tệp nhật ký và các nguồn khác. Sau đó, dữ liệu được trích xuất có thể được chuyển đổi thành một định dạng khác để tải vào cơ sở dữ liệu.

>>> Đọc thêm: Sự khác biệt chính giữa Khai thác dữ liệu và học máy là gì?

2. Công cụ kỹ thuật dữ liệu hàng đầu

2.1 Python

Python đã trở nên phổ biến như một ngôn ngữ dành cho các kỹ sư dữ liệu vì tính linh hoạt, dễ sử dụng và khả năng thích ứng với mọi tình huống.

Python cũng có các thư viện tích hợp giúp dễ dàng viết mã với ít dòng hơn so với các ngôn ngữ khác. Điều đó có nghĩa là ít thời gian hơn để viết mã và có nhiều thời gian hơn để tập trung vào công việc thực tế của một kỹ sư dữ liệu.

2.2 SQL

SQL là viết tắt của Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Nó là một ngôn ngữ được sử dụng để truy cập cơ sở dữ liệu quan hệ. Đây là ngôn ngữ phổ biến nhất, phổ biến và được sử dụng rộng rãi để quản lý dữ liệu.

2.3 PostgreSQL

PostgreSQL là cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở đáng tin cậy, an toàn và hiệu suất cao nhất. Nó có tất cả các tính năng bạn cần để thực hiện công việc của mình, tập trung vào tính toàn vẹn, bảo mật và hiệu suất của dữ liệu.

Đây là một trong những cơ sở dữ liệu nguồn mở cung cấp đầy đủ các khả năng của doanh nghiệp, bao gồm xác thực tinh vi, sao chép, sao lưu/khôi phục, thư viện máy khách web và API ngôn ngữ.

2.4 MongoDB

MongoDB là một cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, miễn phí giúp dễ dàng xây dựng và mở rộng các ứng dụng trên đám mây.

MongoDB tự động lập chỉ mục và ánh xạ dữ liệu, vì vậy bạn không bao giờ phải chỉ cho nó biết cách thực hiện điều đó. Nó được xây dựng xung quanh các tài liệu JSON, vì vậy bạn có thể sử dụng nó để lưu trữ và truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình yêu thích của mình. Nó cũng cực kỳ nhanh. Bạn có thể xây dựng ứng dụng mà không phải lo lắng về tắc nghẽn hiệu suất.

2.5 Apache Spark

Apache Spark là một khung điện toán cụm nguồn mở được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn. Nó được sử dụng bởi các công ty và tổ chức lớn trên toàn thế giới, bao gồm Netflix, Spotify và Yahoo!

Spark được thiết kế để xử lý các phương pháp xử lý hàng loạt và luồng cũng như các thuật toán học máy. Nó có thể chạy trong các cụm Hadoop hoặc của chính nó.

Công cụ kỹ thuật dữ liệu này có một cộng đồng mạnh mẽ đằng sau nó và được hỗ trợ bởi các công ty lớn như Intel, IBM và Microsoft, đầu tư rất nhiều vào sự phát triển của nó

2.6 Apache Kafka

Apache Kafka là một công nghệ có thể giúp bạn xây dựng một đường dẫn dữ liệu có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Nhiều công ty tài chính và tập đoàn lớn sử dụng nó, nhưng nó cũng rất phù hợp với các doanh nghiệp nhỏ hơn.

Kafka cho phép bạn nhập và xử lý bất kỳ loại tin nhắn nào trong thời gian thực. Nó lưu trữ các tin nhắn trong các chủ đề để có thể truy xuất chúng sau này và nó cung cấp các tính năng có sẵn cao được tích hợp sẵn để dữ liệu của bạn luôn sẵn sàng khi cần.

>>> Đọc thêm: Sức mạnh của Nền tảng phân tích dữ liệu hợp nhất UDAP

2.7 Amazon Redshift

Amazon Redshift là giải pháp kho dữ liệu mạnh mẽ, có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí nhất hiện nay. Thật dễ dàng để sử dụng, nhanh chóng và đáng tin cậy.

Với Amazon Redshift, bạn có thể phân tích tất cả dữ liệu của mình từ nhiều nguồn tại một nơi duy nhất. Bạn có thể truy vấn hàng trăm tỷ hàng trong vài giây bằng các truy vấn SQL song song xử lý đồng thời dữ liệu trên tất cả các nút. Và bạn không phải lo lắng về việc sao lưu và phục hồi vì Redshift tự động quản lý các cụm cho bạn.

2.8 Snowflake 

Snowflake là kho dữ liệu đám mây cho phép bạn lưu trữ, quản lý và phân tích tất cả dữ liệu của mình. Bạn có thể tự động thiết lập các cụm và mở rộng hoặc thu nhỏ bất kỳ lúc nào. Snowflake hoạt động với các ngôn ngữ lập trình nổi tiếng như Javascript và Python, khiến nó trở thành một sản phẩm rất linh hoạt cho các kỹ sư.

2.9 Amazon Athena

Amazon Athena là một dịch vụ dữ liệu được quản lý hoàn toàn cho phép người dùng truy vấn dữ liệu trong Amazon S3 bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn. Công cụ kỹ thuật dữ liệu này dễ sử dụng và cung cấp một tập hợp các tính năng mạnh mẽ khiến nó trở nên lý tưởng cho việc phân tích đặc biệt, truy vấn tương tác và trực quan hóa đơn giản.

Athena là lựa chọn tốt nhất cho bất kỳ ai muốn chạy truy vấn SQL trên dữ liệu của họ được lưu trữ trong Amazon S3 mà không phải quản lý cơ sở hạ tầng hoặc lo lắng về việc mở rộng quy mô khi yêu cầu thay đổi.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn