Bài giảng Phân tích dữ liệu: Chương 2 - Trường ĐH Mở

Ngôn ngữ lập trình Python đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực công nghệ hiện đại, từ phát triển web đến trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu. Sự phổ biến này đến từ các đặc tính nổi bật như cú pháp dễ đọc, tính linh hoạt cao và cộng đồng hỗ trợ lớn mạnh. Chương này được thiết kế để cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về Python, bắt đầu từ giới thiệu ngôn ngữ, các mục đích sử dụng chính, đến việc trang bị kiến thức cơ bản để người học có thể bắt đầu sử dụng Python một cách hiệu quả. Mục tiêu là giúp người đọc nắm vững nền tảng, nhận diện các ứng dụng tiềm năng và sẵn sàng cho các khám phá sâu hơn trong thế giới lập trình Python.

Sinh viên, người mới bắt đầu học lập trình Python, nhà phát triển phần mềm, và những người quan tâm đến ứng dụng của Python trong phân tích dữ liệu.

Tài liệu này giới thiệu chi tiết về ngôn ngữ lập trình Python, một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực công nghệ cao. Nội dung bắt đầu bằng việc trình bày lịch sử phát triển, các đặc điểm nổi bật như tính dễ đọc, dễ học, và khả năng hoạt động trên đa nền tảng, nhấn mạnh vai trò của Python như một ngôn ngữ lập trình bậc cao và thông dịch. Bài viết đi sâu vào các ứng dụng đa dạng của Python, bao gồm phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, phát triển ứng dụng và game, đồng thời cung cấp các thống kê về mức độ phổ biến và nhu cầu thị trường. Phần tiếp theo tập trung vào kiến thức cơ bản về ngôn ngữ Python, bao gồm hướng dẫn cài đặt, giới thiệu các môi trường phát triển tích hợp (IDE) phổ biến như IDLE, PyCharm, Spyder và Jupyter Notebook, cùng với cách quản lý package và khai báo biến. Ngoài ra, tài liệu còn đề cập đến các khái niệm cốt lõi như kiểu dữ liệu, toán tử, biểu thức, cấu trúc điều khiển, định nghĩa hàm và xử lý file, đặt nền tảng vững chắc cho người học. Cuối cùng, nó giới thiệu các thư viện quan trọng như NumPy và Pandas, vốn là xương sống cho các tác vụ phân tích dữ liệu và tính toán khoa học, giúp người đọc thấy được giá trị ứng dụng thực tiễn của Python trong bối cảnh phân tích dữ liệu hiện đại.