Skip to main content

Lộ trình học Python cho người học Data Science / AI

· 3 min read

Python là ngôn ngữ số 1 trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu (Data Science) và Trí tuệ nhân tạo (AI). Dưới đây là lộ trình chi tiết giúp bạn phát triển từ cơ bản đến chuyên sâu:

1. Nền tảng Python vững chắc​

  • Cú pháp cơ bản: Biến, kiểu dữ liệu, hàm, module, class, exception.
  • Xử lý file: Đọc/ghi file CSV, Excel, JSON.
  • Làm việc với list, dict, tuple, set: Thành thạo thao tác dữ liệu.

2. Toán học nền tảng cho Data Science/AI​

  • Đại số tuyến tính: Ma trận, vector, phép nhân, định thức.
  • Xác suất - Thống kê: Mean, variance, distribution, xác suất có điều kiện.
  • Giải tích: Đạo hàm, tích phân cơ bản (phục vụ tối ưu hóa).
  • Tài nguyên: Khan Academy, 3Blue1Brown, sách "Mathematics for Machine Learning".

3. Thư viện Python quan trọng​

  • numpy: Tính toán số học, thao tác mảng.
  • pandas: Xử lý, làm sạch, phân tích dữ liệu dạng bảng.
  • matplotlib, seaborn: Vẽ biểu đồ, trực quan hóa dữ liệu.
  • scikit-learn: Học máy cơ bản (classification, regression, clustering).
  • scipy: Các hàm toán học, tối ưu hóa, thống kê.
  • Jupyter Notebook: Viết notebook, trình bày kết quả, thử nghiệm code.

4. Kỹ năng xử lý dữ liệu thực tế​

  • Làm sạch dữ liệu: Xử lý missing value, outlier, duplicate, định dạng dữ liệu.
  • Tiền xử lý: Chuẩn hóa, mã hóa (encoding), scaling, feature engineering.
  • Trực quan hóa: Vẽ biểu đồ phân phối, correlation, heatmap, pairplot.

5. Machine Learning cơ bản​

  • Hiểu các thuật toán: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, KNN, SVM, Clustering (KMeans).
  • Pipeline ML: Chia tập train/test, cross-validation, đánh giá mô hình (accuracy, precision, recall, F1).
  • Thực hành với scikit-learn: Xây dựng, huấn luyện, đánh giá mô hình.
  • Tài nguyên: scikit-learn tutorials

6. Deep Learning & AI nâng cao​

7. Dự án thực tế & Portfolio​

  • Làm project: Dự báo giá, phân loại ảnh, chatbot, phân tích cảm xúc, recommendation system.
  • Tham gia Kaggle: Thi đấu, học hỏi, chia sẻ notebook.
  • Xây dựng portfolio: Đăng project lên GitHub, viết blog chia sẻ kinh nghiệm.

8. Kỹ năng mềm & phát triển nghề nghiệp​

  • Git/GitHub: Quản lý phiên bản, làm việc nhóm.
  • Docker: Đóng gói môi trường, triển khai mô hình.
  • CI/CD: Tự động hóa kiểm thử, triển khai.
  • Tham gia cộng đồng: Data Science Vietnam, AI4VN, LinkedIn, Kaggle.

9. Tài nguyên học tập gợi ý​

10. Lộ trình phát triển tiếp theo​

  • Học thêm về MLOps, triển khai mô hình thực tế.
  • Nghiên cứu AI nâng cao: NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning.
  • Đóng góp open source, tham gia hội thảo, viết blog chia sẻ kiến thức.