Khi chúng ta bước vào năm 2025, khoa học dữ liệu đang chuyển đổi các ngành công nghiệp, thúc đẩy đổi mới và mở ra những con đường mới cho các doanh nghiệp và chuyên gia. Trong thời đại mà dữ liệu nắm giữ sức mạnh to lớn, việc làm quen với các công cụ và công nghệ phù hợp là chìa khóa để duy trì lợi thế cạnh tranh và đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt. Với sự tiến bộ nhanh chóng của lĩnh vực này, đây là các công cụ và công nghệ khoa học dữ liệu cần thiết cho năm 2025 sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu hợp lý hóa quy trình làm việc, cải thiện độ chính xác và tiết lộ những hiểu biết sâu sắc hơn.
1. Trăn
Python vẫn là một công cụ cơ bản trong lĩnh vực khoa học dữ liệu nhờ tính linh hoạt và thư viện phong phú của nó hệ sinh thái và cộng đồng năng động. Các thư viện như Pandas, NumPy và Matplotlib tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu, trong khi các khung mạnh mẽ như TensorFlow và PyTorch đã củng cố vị thế của Python là ngôn ngữ được lựa chọn cho máy học và phát triển AI.
Các tính năng chính:
-
Cú pháp đơn giản để phát triển và tạo mẫu nhanh
-
Thư viện mở rộng để xử lý và hiển thị dữ liệu
-
Được hỗ trợ bởi một cộng đồng mạnh mẽ và sự hỗ trợ toàn ngành
##2. Lập trình R
R vẫn là lựa chọn ưu tiên cho tính toán thống kê và trực quan hóa dữ liệu, đặc biệt là trong môi trường học thuật và nghiên cứu. Với các gói thống kê mạnh mẽ và thư viện trực quan hóa dữ liệu như dplyr, ggplot2 và caret, R đặc biệt hiệu quả đối với các dự án liên quan đến phân tích và lập mô hình thống kê phức tạp.
Các tính năng chính:
-
Vượt trội về phân tích thống kê và trực quan hóa
-
Khả năng đồ họa tinh vi
-
Tích hợp liền mạch với các mô hình học máy
3. SQL
Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc hoặc SQL là không thể thiếu để quản lý và truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ, đặc biệt khi lượng dữ liệu tiếp tục tăng. Tầm quan trọng của nó trong việc quản lý và truy vấn dữ liệu có cấu trúc đảm bảo rằng SQL sẽ vẫn là thành phần chính của bộ công cụ khoa học dữ liệu vào năm 2025, vì nó hoạt động liền mạch với các nền tảng dữ liệu khác nhau và tạo điều kiện lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả.
Các tính năng chính:
-
Cơ bản về quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ
-
Tối ưu hóa truy vấn và quản lý dữ liệu
-
Hoạt động trơn tru với nhiều công cụ và nền tảng khoa học dữ liệu khác nhau
4. Apache Spark
Khi khối lượng dữ liệu tiếp tục tăng, Apache Spark đã nổi lên như một lựa chọn ưu tiên để xử lý dữ liệu lớn. Công cụ phân tích hợp nhất này tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý dữ liệu quy mô lớn và phân tích thời gian thực. Ngoài ra, với MLlib, Spark cung cấp các thuật toán học máy cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả và hiệu quả.
Các tính năng chính:
-
Xử lý dữ liệu tốc độ cao, thời gian thực
-
Tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau (Java, Scala, Python, R)
-
Hỗ trợ dữ liệu hàng loạt và truyền phát
5. Hoạt cảnh
Tableau tiếp tục là lựa chọn hàng đầu để trực quan hóa dữ liệu, cho phép các nhà khoa học dữ liệu biến các tập dữ liệu phức tạp thành bảng điều khiển hấp dẫn, có thể chia sẻ. Với giao diện dễ sử dụng và hình ảnh hấp dẫn của Tableau, doanh nghiệp có thể xác định xu hướng, mô hình và thông tin chi tiết—tất cả đều không yêu cầu kiến thức về mã hóa.
Các tính năng chính:
-
Trực quan hóa dữ liệu hấp dẫn và dễ sử dụng
-
Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu
-
Cung cấp tài liệu học tập phong phú
6. TensorFlow
Với sự phát triển của AI và học máy, TensorFlow vẫn là nhân tố chủ chốt trong việc hỗ trợ các ứng dụng đổi mới vào năm 2025. Do Google tạo ra, TensorFlow rất linh hoạt và có khả năng thích ứng với các ứng dụng đa nền tảng, biến nó thành một công cụ thiết yếu để xây dựng mạng lưới thần kinh, hệ thống nhận dạng hình ảnh và các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Các tính năng chính:
-
Hoàn hảo cho các sáng kiến Deep Learning và AI
-
Có thể mở rộng cho các thiết bị khác nhau như CPU, GPU và TPU
-
Hỗ trợ toàn diện cho việc triển khai các mô hình quy mô lớn
##7. Power BI
Microsoft Power BI đã tự khẳng định mình là lựa chọn hàng đầu về phân tích kinh doanh và trực quan hóa dữ liệu vào năm 2025. Khả năng tích hợp liền mạch của nó với các sản phẩm của Microsoft và các nguồn dữ liệu khác nhau cho phép các nhà phân tích tạo ra các bảng thông tin thời gian thực có khả năng tùy chỉnh cao.
Các tính năng chính:
-
Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái Microsoft
-
Trực quan có thể tùy chỉnh và hấp dẫn
-
Thông tin chi tiết về dữ liệu theo thời gian thực
##8. Excel
Mặc dù Excel có vẻ đơn giản và cơ bản nhưng nó vẫn rất cần thiết để phân tích và sắp xếp nhanh chóng các tập dữ liệu nhỏ hơn. Mức độ phổ biến hiện tại của nó có thể là do giao diện thân thiện với người dùng và các tính năng nâng cao như Power Query và Power Pivot, khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu.
Các tính năng chính:
-
Công cụ được sử dụng rộng rãi, thân thiện với người mới bắt đầu
-
Phân tích dữ liệu nhanh với các bảng và công thức tổng hợp
-
Tích hợp với các công cụ nâng cao như Power Query và Power Pivot
9. Hadoop
Apache Hadoop vẫn là một công nghệ có giá trị để lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu. Khung của nó cho phép lưu trữ phân tán các bộ dữ liệu lớn, khiến nó không thể thiếu đối với các doanh nghiệp xử lý hàng petabyte dữ liệu và cần các giải pháp có thể mở rộng.
Các tính năng chính:
-
Tính toán và lưu trữ phân tán
-
Mã nguồn mở và có khả năng tùy biến cao
-
Mạnh mẽ để quản lý bộ dữ liệu lớn
##10. KNIME
Công cụ khai thác thông tin Konstanz hoặc
KNIME là một nền tảng nguồn mở, dễ sử dụng được thiết kế để giúp việc xây dựng quy trình làm việc về khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng. Giao diện kéo và thả trực quan của nó đã khiến KNIME trở thành lựa chọn phổ biến cho các nhà khoa học dữ liệu thích làm việc trong môi trường không có mã.
Các tính năng chính:
-
Giao diện kéo thả dễ sử dụng
-
Tích hợp với các ngôn ngữ lập trình phổ biến
-
Lý tưởng cho việc xây dựng và triển khai các mô hình dự đoán
11. GitHub
Việc cộng tác và kiểm soát phiên bản đóng vai trò quan trọng trong các dự án khoa học dữ liệu và GitHub là lựa chọn tốt nhất để quản lý và chia sẻ mã. Nó cho phép các nhóm làm việc cùng nhau dễ dàng, theo dõi các thay đổi và kết nối với các công cụ khác để quản lý dự án hiệu quả.
Các tính năng chính:
-
Kiểm soát phiên bản tuyệt vời để cộng tác nhóm
-
Truy cập vào một cộng đồng rộng lớn và tài nguyên nguồn mở
-
Hỗ trợ tích hợp và triển khai liên tục
##12. SAS
Hệ thống phân tích thống kê hay SAS vẫn là lựa chọn phổ biến trong các ngành như tài chính và chăm sóc sức khỏe do hiệu suất đáng tin cậy của nó trong phân tích nâng cao và mô hình dự đoán. Tính ổn định, hỗ trợ mạnh mẽ và khả năng phân tích sâu rộng của nền tảng khiến nó trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ này.
Các tính năng chính:
-
Khả năng phân tích và thống kê nâng cao
-
Được các ngành công nghiệp tin cậy với các tiêu chuẩn tuân thủ nghiêm ngặt
-
Hỗ trợ tuyệt vời và tài liệu đầy đủ
Có được trải nghiệm thực tế với Bootcamp AI và Khoa học dữ liệu của Code Labs Academy
Khi các công cụ khoa học dữ liệu tiếp tục phát triển và ngày càng phức tạp, việc học có cấu trúc trở nên quan trọng để duy trì tính cạnh tranh trong lĩnh vực này. Tại Code Labs Academy(/courses/data-science-and-ai) của Code Labs Academy, chúng tôi trang bị cho bạn các công cụ tiêu chuẩn ngành như Python, SQL, Tableau, v.v. bootcamp trực tuyến của chúng tôi có các tùy chọn làm việc bán thời gian linh hoạt và huấn luyện cá nhân từ những người hướng dẫn giàu kinh nghiệm, đảm bảo bạn hiểu lý thuyết đồng thời tích lũy được kinh nghiệm thực hành. Bạn có thể là người mới bắt đầu hoặc một chuyên gia dày dạn kinh nghiệm đang tìm cách cải thiện kỹ năng của mình, chương trình giảng dạy của Code Labs Academy cung cấp cho bạn kiến thức và kinh nghiệm cần thiết để phát triển trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và AI.
Việc nắm vững các công cụ thiết yếu này sẽ cho phép bạn giải quyết các thách thức về dữ liệu, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và trở thành tài sản có giá trị trong bất kỳ ngành nào.
Bước vào tương lai của công nghệ với Code Labs Academy của Code Labs Academy Online Data Science & AI Bootcamp, nơi bạn sẽ thành thạo công nghệ học máy, phân tích dự đoán và các giải pháp dựa trên AI để giải quyết những thách thức trong thế giới thực.
