Xu Hướng 9/2023 # Data Analysis Là Gì? Học Data Analysis Ở Đâu? # Top 11 Xem Nhiều

Bạn đang xem bài viết Data Analysis Là Gì? Học Data Analysis Ở Đâu? được cập nhật mới nhất tháng 9 năm 2023 trên website Nhatngukohi.edu.vn. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất.

Phân tích dữ liệu là một ngành nghề theo nhu cầu và có sinh lợi. Để làm công việc này bạn không cần phải là một bậc thầy toán học.

Nhưng mà làm thế nào để biết, phân tích dữ liệu (data analysis) có phải là thứ bạn yêu thích hay không? Và làm thế nào để bắt tay vào một công việc trong lĩnh vực này nếu bạn không có chút nền tảng nào?

Trong bài viết này, dưới sự hỗ trợ quảng bá của Học viên Udemy, chúng tôi sẽ đưa ra cho bạn mọi thông tin cần thiết để bắt đầu với lĩnh vực phân tích dữ liệu. Phân tích dữ liệu là gì? Có những vị trí nào trong ngành? Làm sao để bắt đầu học các công cụ và kỹ năng cần thiết và có được một công việc trong lĩnh vực này?

Trước tiên ta cần làm rõ khái niệm về data analysis – phân tích dữ liệu là gì.

Những dữ liệu chắt lọc hay còn được gọi là key insight này có giá trị rất lớn với các công ty ở mọi quy mô trong việc đưa ra các quyết định có tầm ảnh hưởng.

Một lưu ý nhỏ: data analysis hay phân tích dữ liệu và data science hay còn gọi là khoa học dữ liệu không phải là một và không giống nhau. Mặc dù chúng là anh em, nhưng data science ở cấp độ cao hơn (thiên về lập trình, xây dựng các thuật toán hay tạo ra các mô hình dự báo.)

Trả lời câu hỏi “Bạn đang cố gắng khám phá điều gì?” và làm rõ mục tiêu phía sau công việc phân tích dữ liệu: Đồng thời, thu thập những dữ liệu chuẩn nhằm hỗ trợ giải đáp câu hỏi này.

Tiến hành dọn dẹp và sắp xếp để chắt lọc các dữ liệu có chất lượng, sau đó phân tích, lý giải, đưa dữ liệu vào đúng định dạng chuẩn, loại bỏ dữ liệu thừa, chỉnh sửa các lỗi chính tả…

Xử lý dữ liệu với Excel hay Google Sheets, bao gồm cả việc vẽ sơ đồ, lập bảng biểu …

Phân tích và lý giải dữ liệu thông qua các công cụ thống kê. (Tìm ra mối tương quan, các xu hướng hay các trường hợp ngoại lệ…)

Trình bày dữ liệu bằng nhiều cách khác nhau: biểu đồ, các công cụ trực quan hóa…Các nhà phân tích dữ liệu sẽ báo cáo những phát hiện của họ với người quản lý dự án, các trưởng bộ phận hay những người phụ trách kinh doanh ở cấp bậc lãnh đạo. Việc này sẽ giúp họ đưa ra những quyết định quan trọng và chỉ ra được những mô hình, xu hướng hiện có.

Cái hay của phân tích dữ liệu là chỉ cần bạn rèn rũa một vài kỹ năng quan trọng, bạn có thể đào sâu vào công việc ngay cả khi bạn chỉ mới bước chân vào nghề và chỉ có kiến thức căn bản về lĩnh vực này. (Dĩ nhiên, chẳng thiệt hại gì nếu bạn có thêm kinh nghiệm ở lĩnh vực lập trình, toán học hay thống kê.)

Khởi đầu nghề này với vai trò một người phân tích dữ liệu rồi thu thập thêm nhiều kinh nghiệm làm việc sẽ mở ra cánh cửa cho bạn bước vào những ngành nghề hấp dẫn như khoa học dữ liệu (data science) hay kỹ sư công nghệ.. (đây mới chỉ là điểm danh một vài nghề điển hình).

Vì sao bạn nên học những kỹ năng về data analysis?

Mức tăng trưởng của công việc: Mức tăng trưởng công việc dự kiến của ngành phân tích dữ liệu nghiên cứu thị trường (một thuật ngữ khác của data analysis) trong khoảng 2014 – 2024 là 19%. Số liệu này thu được từ dữ liệu của Cục Thống kê Lao động. Con số này thể hiện một số lượng lớn các vị trí mới được hình thành trong thị trường lao động.

Nhu cầu: Theo Học viện Kỹ thuật số (Digital Learning Academy), đơn vị chủ quản của khóa học Introduction to Data Analysis and Statistics Using SQL (Nhập môn Phân tích dữ liệu & Thống kê với SQL): “Rất nhiều người có nhu cầu sử dụng dữ liệu để làm và phân tích báo cáo, rồi từ đó hỗ trợ doanh nghiệp và các tổ chức đưa ra những quyết định quan trọng, đúng thời điểm.”

Lương bổng: Những người đảm nhiệm vị trí phân tích dữ liệu được trả lương khá cao ngay cả khi họ không có ý định tiến vào những lĩnh vực cao cấp hơn như: khoa học dữ liệu (data science) hay trở thành kỹ sư công nghệ. Vậy, mức lương của những người làm công tác phân tích dữ liệu là bao nhiêu?

Lợi thế cạnh tranh: Theo Ian LittleJohn, giảng viên của khóa học Complete Introduction to Business Data Analysis, (Căn bản toàn diện về phân tích dữ liệu kinh doanh): “Khả năng đặt câu hỏi với dữ liệu chính là lợi thế cạnh tranh tốt nhất, mang tới những dòng thu nhập mới, giúp bạn đưa ra những quyết định tốt hơn, đồng thời cải thiện năng suất lao động cho tổ chức.

Nhu cầu chung: Theo Symon He và Travis Chow, hai giảng viên của khóa học Intro to Data Analysis using EXCEL for Beginners (Hướng dẫn Phân tích Dữ liệu với EXCEL cho người mới bắt đầu) thi: “Doanh nghiệp nào cũng sẽ sản sinh ra dữ liệu. Tuy nhiên giá trị của dữ liệu lại phụ thuộc vào khả năng bạn xử lý, sắp xếp và chuyển nó thành các thông tin hay chỉ số hữu ích.”

Theo sô liệu từ Payscale, các nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề sẽ nhận được mức lương từ 40,000 – 77,000 USD/năm (trung bình là khoảng 56.000 USD/năm). Những người giữ vị trí trưởng nhóm có mức lương cao hơn nhiều, khoảng 109,000 USD/năm.

Những nghề phổ biến trong lĩnh vực Data Analysis

Một điều thực sự hay ho khi tìm hiểu và học hỏi những kỹ năng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu là bạn không bị bó buộc trong một loại nghề nghiệp nhất định nào. Chắc chắn luôn! Bạn có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu và làm mãi công việc đó hàng thập kỷ nếu bạn thích. Đồng thời, cũng luôn có một lối sẵn sàng cho bạn chuyển hướng, nếu bạn muốn.

1. Phân tích dữ liệu – Data Analyst

Phân tích dữ liệu là công việc gì? Những người đảm nhiệm công việc này sẽ thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những thông tin có ích, giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đưa ra các quyết định hay rút ra được những kết luận tốt hơn.Cụ thể là, họ sẽ tạo bảng, vẽ biểu đồ, sử dụng công cụ trực quan hóa dữ liệu để từ những dữ liệu vô giá trị, tạo ra các kết quả có ý nghĩa và hữu dụng.

Mức lương trung bình: 65.470 USD/năm

Nhu cầu tuyển dụng vị trí này ngày càng tăng, nguyên nhân là do chúng ta đang sản sinh ra ngày càng nhiều dữ liệu. Điển hình là trung bình, mỗi giây, Google lại có hơn 40,000 lượt tìm kiếm (3.5 triệu lượt tìm kiếm mỗi ngày và khoảng hơn một ngàn tỷ lượt tìm kiếm mỗi năm). Con số này sẽ còn gia tăng nữa.

Nghề phân tích dữ liệu đứng thứ 38 trong bảng xếp hạng 50 Nghề Nghiệp Tốt Nhất Hoa Kỳ, do trang web Glassdoor bình chọn năm 2023.

Chẳng hạn như, data analyst sẽ tổng hợp một lượng thông tin lớn thông qua việc làm khảo sát với hàng ngàn khách hàng (hoặc xem lại lịch sử mua bán của khách hàng trong quá khứ…) sau đó, chắt lọc, làm báo cáo hoặc xây dựng những bản trình bày trực quan bằng nhiều cách. Doanh nghiệp sẽ căn cứ vào những thông tin này, cải thiện sản xuất, tăng doanh thu cho sản phẩm, dù sản phẩm này chỉ là một ứng dụng di động hay là một nhà máy sản xuất xe hơi cao cấp hoặc một siêu thị…

2. Phân tích kinh doanh – Business Analyst

Nếu bạn quan tâm mà lại có nền tảng kiến thức về kinh doanh hay tài chính thì sẽ rất tuyệt vời khi làm vị trí này.

Bạn không cần nhiều kiến thức chuyên môn về khoa học hay toán học như khi ở vai trò của một nhà phân tích dữ liệu truyền thống.

Lương trung bình: 70.170 USD/năm

Sẽ còn tuyệt vời hơn nếu bạn có hiểu biết căn bản về chăm sóc khách hàng vì khi đó, bạn sẽ hiểu hơn về người dùng của mình.

Mức lương trung bình: 108.978 USD/năm

Những người giữ vị trí PM thì làm gì? Các nhà quản lý sản phẩm điều hành và hướng dẫn để các sản phẩm thành công từ bước lên ý tưởng tới khi ra mắt. Mỗi bước trong quá trình kể trên đều cần tới những dữ liệu được phân tích. Bạn phải phân tích thị trường để tìm kiếm xu hướng và phát hiện ra những vấn đề cần giải quyết, tận dụng thông tin sẵn có để cải thiện các tính năng, tìm ra cách thức giúp sản phẩm ngày càng hoàn thiện hơn.

4. Digital Marketer – Tiếp thị số

Mức lương trung bình: 67.230 USD/năm

5. Phân tích định lượng (chuyên gia phân tích dữ liệu)

Điểm nhanh về nghề phân tích định lượng hay chuyên gia phân tích dữ liệu:

Thích toán học sẽ là một lợi thế lớn của bạn trong ngành này

Rất thích hợp với những người đang băn khoăn lựa chọn giữa công nghệ và tài chính

Lương trung bình: 94.051 USD/năm

Những kỹ năng then chốt cần học trong lĩnh vực data analysis (Và học ở đâu?)

Ngoài các kỹ năng như xử lý và giải quyết vấn đề, giao tiếp – truyền thông hay óc sáng tạo, bạn cũng cần phải có những kỹ năng chuyên môn để có thể thành công trong lĩnh vực này.

Mỗi một kỹ năng chuyên môn được liệt kê bên dưới sẽ là căn bản để xây dựng nền tảng cho những giai đoạn tiếp theo. Vì vậy, bạn không cần phải vội vàng học hết mọi thứ một lúc. Có một số kỹ năng bạn có thể học luôn thông qua những khóa học của Udemy, một số khác thì bạn có thể học và nâng cao trong quá trình làm việc.

Học nó ở đâu: Microsoft Excel – Phân tích dữ liệu với bảng Excel.

Kỹ năng EXCEL

Thông tin khóa học:

Tên khóa học: Microsoft Excel – Phân tích dữ liệu với Bảng Excel.

Các học viên cũ nói gì: “Một khóa học tuyệt vời! Bạn sẽ tự tin đưa kỹ năng này vào hồ sơ xin việc của mình sau khi học xong. Các bài giảng có chiều sâu mà lại dễ hiểu. Nếu bạn không chỉ đơn thuần muốn học về bảng biểu Pivot mà còn muốn trở thành một chuyên gia thực sự thì tôi khuyên bạn nên tham dự khóa học này.”

Giáo viên hướng dẫn: Chris Dutton

Trình độ kỹ năng: Căn bản cho người mới bắt đầu

Bạn sẽ học những gì: Excel, bao gồm Pivot Table và Pivot Chart

Khóa học bao gồm:

6 giờ video theo yêu cầu

6 nguồn bổ sung

Quyền truy cập trọn đời

Excel là gì? Microsoft Excel với những bảng tính được xây dựng trên Excel là chương trình tính toán phổ biến, cho phép bạn trình bày những dữ liệu phân tích phức tạp.

Thông tin khóa học:

Tên khóa học: SQL cho người mới bắt đầu nghề Data Analysis

Học viên cũ nói gì về khóa học này: “Rất dễ hiểu và thực tế! Hoàn toàn có thể áp dụng vào các trường hợp trong công việc của tôi ngay sau vài buổi học. Một cách tiếp cận tuyệt với SQL nhờ cách hướng dẫn đầy lôi cuốn của các giáo viên. Tuyệt vời!”

Giáo viên hướng dẫn: David Kim và Peter Sefton

Thông tin thú vị: Các nhân viên marketing của Google, Facebook, Amazon, Lyft và Udemy đều đã tham dự khóa học này.

Trình độ kỹ năng: Người mới bắt đầu

Bạn sẽ học những gì: SQL, bao gồm cả MySQL

3.5 giờ video theo yêu cầu

Thông tin khóa học:

Tên khóa học: Mô hình thống kê ứng dụng bằng ngôn ngữ R trong Phân tích Dữ liệu

Các học viên cũ nói gì về khóa học này: “Mọi thứ bạn cần đều hiển hiện ở đây với những nội dung có giá trị, hết sức rõ ràng, ngắn gọn, súc tích” – Vladimir Vitch

Giáo viên hướng dẫn: Minerva Singh

Trình độ kỹ năng: Tất cả các trình độ

Học ở đâu? Giới thiệu về Data Visualization – Trực quan hóa dữ liệu

Bạn sẽ học gì: Ngôn ngữ R trong phân tích số liệu thống kê và trực quan hóa dữ liệu thống kê cho các mô hình dữ liệu.

Khóa học bao gồm:

9.5 giờ giảng

40 Nguồn bổ sung

Quyền truy cập trọn đời

Thông tin khóa học:

Tên khóa học: Giới thiệu về Data Visualization.

Google Sheets (Một kiểu phiên bản trực tuyến của Excel)

Tableau (bạn có thể tải bản miễn phí để bắt bắt đầu)

Data studio (Công cụ trực quan hóa dữ liệu được cung cấp miễn phí bởi Google)

Google Analytics/Google Adwords

Theo đuổi một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngay hôm nay để có được vị trí tuyệt vời vào ngày mai.

Số học viên đăng ký: 11,989

Trình độ kỹ năng: Mới bắt đầu

Bạn sẽ học gì: Tổng quan căn bản về data visualization – trực quan hóa dữ liệu

1.5 giờ video theo yêu cầu

Quyền truy cập vĩnh viễn.

Quyền truy cập trọn đời

5 bài giảng thêm.

Khóa học này có những gì: Bạn sẽ học những kỹ năng Excel từ căn bản đến chuyên nghiệp với các công cụ phân tích dữ liệu mạnh nhất của Excel.

SQL (Ngôn ngữ cơ sở dữ liệu)

SQL là gì? SQL (Structured Query Language – ngôn ngữ có tính chất truy vấn) là loại ngôn ngữ được dùng để tương tác với các cơ sở lưu trữ dữ liệu, cho phép chúng ta lấy dữ liệu ra một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Sao ta cần học nó? SQL cho phép bạn thực hiện các thao tác trên hàng triệu dòng dữ liệu. Nó là loại kỹ năng quan trọng, cần thiết thứ hai trong nghề phân tích dữ liệu (chỉ đứng sau chính kỹ năng phân tích số liệu)

Học Data Analysis ở đâu? Khóa học SQL cho người mới bắt đầu nghề Phân tích Dữ liệu.

Khóa học có gì? Bạn sẽ học SQL trong ứng dụng thực tế (không chỉ là những kiến thức trên lý thuyết mà là những kỹ năng bạn có thể áp dụng luôn) cũng như những cách thức tìm ra thông tin khách hàng hay phân tích kinh doanh hữu ích, đóng vai trò quan trọng định hướng các quyết định.

R (NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH)

R là gì? Là một loại ngôn ngữ lập trình dùng cho tin học thống kê và đồ họa. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà thống kê, những người làm dữ liệu, các nhà phân tích kinh doanh, các nhà khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực phát triển phần mềm thống kê, phân tích số liệu, machine learning (học máy)…

Vì sao phải học nó? Theo Arpan Gupta, giáo viên hướng dẫn của khóa học Lập trình với R trong Phân tích Dữ liệu & Trực quan hóa Dữ liệu : “R mang tới cho những người làm phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu khả năng trình bày các bộ dữ liệu phức tạp bằng một cách thức ấn tượng.” R được sử dụng trong nhiều công ty nổi tiếng, Google và Facebook như một loại ngôn ngữ để phân tích các dữ liệu.

Học nó ở đâu? Khóa học Mô hình thống kê ứng dụng bằng ngôn ngữ R trong Phân tích Dữ liệu

Khóa học gồm những gì? Cung cấp nền tảng căn bản tốt nhất, giúp học viên có thể áp dụng vào thực tế các nhiệm vụ phân tích dữ liệu thống kê bằng ngôn ngữ R, một trong những framework phân tích dữ liệu miễn phí và phổ biến nhất.

Data Visualization – trực quan hóa dữ liệu

Data Visualization là gì? Data visualization – Trực quan hóa Dữ liệu giúp những người (thường là những nhà lãnh đạo cao cấp không mấy am hiểu về công nghệ) đang cần đưa ra quyết định trong kinh doanh hiểu được các dữ liệu phân tích một cách trực quan thông qua các loại biểu đồ. Từ đó, họ có thể nhận diện xu hướng, xác định các loại hình và hiểu được những thông tin phức tạp.

Vì sao nên học? Nếu bạn là người sáng tạo, đây sẽ là một kỹ năng tuyệt vời cho bạn. Học data visualization sẽ giúp bạn có ưu thế hơn những ứng viên khác khi tìm việc vì những nhà tuyển dụng luôn tìm kiếm những người có hiểu biết về cả lĩnh vực khoa học lẫn nghệ thuật đằng sau chuyên môn phân tích dữ liệu.

Khóa học có gì? Mọi thứ bạn cần để bắt đầu dự án trực quan hóa dữ liệu của riêng mình, bao gồm cả những loại biểu đồ, bảng mẫu từ căn bản đến nâng cao và tâm lý trực quan hóa với các nguyên tắc Gestalt.

Những kỹ năng khác nên học:

Những kỹ năng này sẽ giúp bạn có lợi thế hơn khi đảm nhiệm các vai trò trong lĩnh vực phân tích dữ liệu

Nếu bạn muốn theo đuổi việc học thì các trường đại học, cao đẳng thường có những chuyên ngành thuộc lĩnh vực phân tích dữ liệu như: kinh doanh, kinh tế, thống kê và tin học (khoa học máy tính).

Kết luận

Các công ty thời đại này thường ngập chìm trong dữ liệu và họ thực sự cần những người có thể khiến chúng trở nên có nghĩa. Khi Internet Vạn Vật xuất hiện thì những nhu cầu này còn tăng lên gấp bội.

Nếu bạn không biết mình nên chọn hướng đi nào trong lĩnh vực công nghệ thì data là một điểm tốt cho bạn khởi đầu. Một số công ty toàn cầu có danh tiếng đã sẵn sàng cho việc bổ nhiệm một chức vụ mới trong hệ thống của họ – Chief Data Officer (CDO) – Giám đốc Dữ liệu. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý dữ liệu trong các công ty. Một số người bắt đầu với theo đuổi một công việc trong lĩnh vực dữ liệu ngày hôm nay có thể sẽ có được một vị trí đắt giá trong thời gian ngắn sau này.

Theo IBM, vào năm 2023 số lượng công việc cho các chuyên gia dữ liệu tại Mỹ sẽ tăng lên tới 2,720,000 – thêm hơn 350,000 vị trí trong vòng 3 năm (kể từ 2023)

Bạn đã sẵn sàng để ngồi vào một trong những vị trí đó chưa? Hãy đăng ký các khoá học Data Analysis tại Nordic Coder – Trung tâm dạy lập trình uy tín và chuyên nghiệp. Ngoài ra, Nordic Coder còn là cầu nối nghề nghiệp IT giữa học viên và với các công ty công nghệ hàng đầu Việt Nam sau các khoá học lập trình.

Javascript Data Types And Data Structures

JavaScript data types and data structures

Programming languages all have built-in data structures, but these often differ from one language to another. This article attempts to list the built-in data structures available in JavaScript and what properties they have. These can be used to build other data structures. Wherever possible, comparisons with other languages are drawn.

JavaScript is a loosely typed and dynamic language. Variables in JavaScript are not directly associated with any particular value type, and any variable can be assigned (and re-assigned) values of all types:

let

foo

;

foo

'bar'

;

foo

true

;

All types except objects define immutable values (that is, values which can’t be changed). For example (and unlike in C), Strings are immutable. We refer to values of these types as “primitive values”.

Boolean represents a logical entity and can have two values: true and false. See Boolean and Boolean for more details.

The Null type has exactly one value: null. See null and Null for more details.

A variable that has not been assigned a value has the value undefined. See undefined and Undefined for more details.

ECMAScript has two built-in numeric types: Number and BigInt (see below).

The Number type is a double-precision 64-bit binary format IEEE 754 value (numbers between -(2^53 − 1) and 2^53 − 1). In addition to representing floating-point numbers, the number type has three symbolic values: +Infinity, -Infinity, and NaN (“Not a Number”).

To check for the largest available value or smallest available value within ±Infinity, you can use the constants Number.MAX_VALUE or Number.MIN_VALUE.

Note: Starting with ECMAScript 2023, you are also able to check if a number is in the double-precision floating-point number range using Number.isSafeInteger() as well as Number.MAX_SAFE_INTEGER and Number.MIN_SAFE_INTEGER.

Beyond this range, integers in JavaScript are not safe anymore and will be a double-precision floating point approximation of the value.

The number type has only one integer with two representations: 0 is represented as both -0 and +0. (0 is an alias for +0.)

In practice, this has almost no impact. For example, +0 === -0 is true. However, you are able to notice this when you divide by zero:

Infinity

–

Infinity

Although a number often represents only its value, JavaScript provides binary (bitwise) operators.

Note: Although bitwise operators can be used to represent several Boolean values within a single number using bit masking, this is usually considered a bad practice. JavaScript offers other means to represent a set of Booleans (like an array of Booleans, or an object with Boolean values assigned to named properties). Bit masking also tends to make the code more difficult to read, understand, and maintain.

It may be necessary to use such techniques in very constrained environments, like when trying to cope with the limitations of local storage, or in extreme cases (such as when each bit over the network counts). This technique should only be considered when it is the last measure that can be taken to optimize size.

The BigInt type is a numeric primitive in JavaScript that can represent integers with arbitrary precision. With BigInts, you can safely store and operate on large integers even beyond the safe integer limit for Numbers.

A BigInt is created by appending n to the end of an integer or by calling the constructor.

You can obtain the largest safe value that can be incremented with Numbers by using the constant Number.MAX_SAFE_INTEGER. With the introduction of BigInts, you can operate with numbers beyond the Number.MAX_SAFE_INTEGER.

This example demonstrates, where incrementing the Number.MAX_SAFE_INTEGER returns the expected result:

9007199254740992n

9007199254740993n

You can use the operators +, *, -, **, and % with BigInts—just like with Numbers. A BigInt is not strictly equal to a Number, but it is loosely so.

BigInts cannot be operated on interchangeably with Numbers. Instead a TypeError will be thrown.

JavaScript’s String type is used to represent textual data. It is a set of “elements” of 16-bit unsigned integer values. Each element in the String occupies a position in the String. The first element is at index 0, the next at index 1, and so on. The length of a String is the number of elements in it.

Unlike some programming languages (such as C), JavaScript strings are immutable. This means that once a string is created, it is not possible to modify it.

However, it is still possible to create another string based on an operation on the original string. For example:

A substring of the original by picking individual letters or using String.substr().

A concatenation of two strings using the concatenation operator (+) or String.concat().

Beware of “stringly-typing” your code!

It can be tempting to use strings to represent complex data. Doing this comes with short-term benefits:

It is easy to build complex strings with concatenation.

Strings are easy to debug (what you see printed is always what is in the string).

Strings are the common denominator of a lot of APIs (input fields, local storage values, XMLHttpRequest responses when using responseText, etc.) and it can be tempting to only work with strings.

With conventions, it is possible to represent any data structure in a string. This does not make it a good idea. For instance, with a separator, one could emulate a list (while a JavaScript array would be more suitable). Unfortunately, when the separator is used in one of the “list” elements, then, the list is broken. An escape character can be chosen, etc. All of this requires conventions and creates an unnecessary maintenance burden.

Use strings for textual data. When representing complex data, parse strings, and use the appropriate abstraction.

A Symbol is a unique and immutable primitive value and may be used as the key of an Object property (see below). In some programming languages, Symbols are called “atoms”.

For more details see Symbol and the Symbol object wrapper in JavaScript.

In computer science, an object is a value in memory which is possibly referenced by an identifier.

In JavaScript, objects can be seen as a collection of properties. With the object literal syntax, a limited set of properties are initialized; then properties can be added and removed. Property values can be values of any type, including other objects, which enables building complex data structures. Properties are identified using key values. A key value is either a String value or a Symbol value.

There are two types of object properties: The data property and the accessor property.

Note: Each property has corresponding attributes. Attributes are used internally by the JavaScript engine, so you cannot directly access them. That’s why attributes are listed in double square brackets, rather than single.

See Object.defineProperty() to learn more.

Data property

Associates a key with a value, and has the following attributes:

Attributes of a data property

Attribute Type Description Default value

[[Value]] Any JavaScript type The value retrieved by a get access of the property. undefined

[[Writable]] Boolean If false, the property’s [[Value]] cannot be changed. false

[[Enumerable]] Boolean

If true, the property will be enumerated in for...in loops.See also Enumerability and ownership of properties.

false

[[Configurable]] Boolean

If false, the property cannot be deleted, cannot be changed to an accessor property, and attributes other than [[Value]] and [[Writable]] cannot be changed.

false

Attribute Type Description

Read-only Boolean Reversed state of the ES5 [[Writable]] attribute.

DontEnum Boolean Reversed state of the ES5 [[Enumerable]] attribute.

DontDelete Boolean Reversed state of the ES5 [[Configurable]] attribute.

Accessor property

Associates a key with one of two accessor functions (get and set) to retrieve or store a value.

Note: It’s important to recognize it’s accessor property — not accessor method. We can give a JavaScipt object class-like accessors by using a function as a value — but that doesn’t make the object a class.

An accessor property has the following attributes:

Attribute Type Description Default value

[[Get]] Function object or undefined The function is called with an empty argument list and retrieves the property value whenever a get access to the value is performed. See also get. undefined

[[Set]] Function object or undefined The function is called with an argument that contains the assigned value and is executed whenever a specified property is attempted to be changed. See also set. undefined

[[Enumerable]] Boolean If true, the property will be enumerated in for...in loops. false

[[Configurable]] Boolean If false, the property can’t be deleted and can’t be changed to a data property. false

A JavaScript object is a mapping between keys and values. Keys are strings (or Symbols), and values can be anything. This makes objects a natural fit for hashmaps.

Functions are regular objects with the additional capability of being callable.

When representing dates, the best choice is to use the built-in Date utility in JavaScript.

Arrays are regular objects for which there is a particular relationship between integer-keyed properties and the length property.

Additionally, arrays inherit from Array.prototype, which provides to them a handful of convenient methods to manipulate arrays. For example, indexOf() (searching a value in the array) or push() (adding an element to the array), and so on. This makes Arrays a perfect candidate to represent lists or sets.

Typed Arrays are new to JavaScript with ECMAScript 2023, and present an array-like view of an underlying binary data buffer. The following table helps determine the equivalent C data types:

Type Value Range Size in bytes Description Web IDL type Equivalent C type

Int8Array -128 to 127 1 8-bit two’s complement signed integer byte int8_t

Uint8Array 0 to 255 1 8-bit unsigned integer octet uint8_t

Uint8ClampedArray 0 to 255 1 8-bit unsigned integer (clamped) octet uint8_t

Int16Array -32768 to 32767 2 16-bit two’s complement signed integer short int16_t

Uint16Array 0 to 65535 2 16-bit unsigned integer unsigned short uint16_t

Int32Array -2147483648 to 2147483647 4 32-bit two’s complement signed integer long int32_t

Uint32Array 0 to 4294967295 4 32-bit unsigned integer unsigned long uint32_t

Float32Array 1.2E-38 to 3.4E38 4 32-bit IEEE floating point number (7 significant digits e.g., 1.1234567) unrestricted float float

Float64Array 5E-324 to 1.8E308 8 64-bit IEEE floating point number (16 significant digits e.g., 1.123...15) unrestricted double double

BigInt64Array -2^63 to 2^63 - 1 8 64-bit two’s complement signed integer bigint int64_t (signed long long)

BigUint64Array 0 to 2^64 - 1 8 64-bit unsigned integer bigint uint64_t (unsigned long long)

These data structures, introduced in ECMAScript Edition 6, take object references as keys. Set and WeakSet represent a set of objects, while Map and WeakMap associate a value to an object.

The difference between Maps and WeakMaps is that in the former, object keys can be enumerated over. This allows garbage collection optimizations in the latter case.

One could implement Maps and Sets in pure ECMAScript 5. However, since objects cannot be compared (in the sense of < ”less than”, for instance), look-up performance would necessarily be linear. Native implementations of them (including WeakMaps) can have look-up performance that is approximately logarithmic to constant time.

Usually, to bind data to a DOM node, one could set properties directly on the object, or use data-* attributes. This has the downside that the data is available to any script running in the same context. Maps and WeakMaps make it easy to privately bind data to an object.

JSON (JavaScript Object Notation) is a lightweight data-interchange format, derived from JavaScript, but used by many programming languages. JSON builds universal data structures.

See JSON and JSON for more details.

JavaScript has a standard library of built-in objects.

Please have a look at the reference to find out about more objects.

The typeof operator can help you to find the type of your variable.

Please read the reference page for more details and edge cases.

Cấu Trúc Dữ Liệu (Data Structure) Là Gì?

Cấu trúc dữ liệu là cách lưu trữ, tổ chức dữ liệu có thứ tự, có hệ thống để dữ liệu có thể được sử dụng một cách hiệu quả.

Interface: Mỗi cấu trúc dữ liệu có một Interface. Interface biểu diễn một tập hợp các phép tính mà một cấu trúc dữ liệu hỗ trợ. Một Interface chỉ cung cấp danh sách các phép tính được hỗ trợ, các loại tham số mà chúng có thể chấp nhận và kiểu trả về của các phép tính này.

Implementation (có thể hiểu là sự triển khai): Cung cấp sự biểu diễn nội bộ của một cấu trúc dữ liệu. Implementation cũng cung cấp phần định nghĩa của giải thuật được sử dụng trong các phép tính của cấu trúc dữ liệu.

Đặc điểm của một Cấu trúc dữ liệu

Chính xác: Sự triển khai của Cấu trúc dữ liệu nên triển khai Interface của nó một cách chính xác.

Độ phức tạp về thời gian (Time Complexity): Thời gian chạy hoặc thời gian thực thi của các phép tính của cấu trúc dữ liệu phải là nhỏ nhất có thể.

Độ phức tạp về bộ nhớ (Space Complexity): Sự sử dụng bộ nhớ của mỗi phép tính của cấu trúc dữ liệu nên là nhỏ nhất có thể.

Tại sao Cấu trúc dữ liệu là cần thiết?

Ngày nay, các ứng dụng ngày càng phức tạp và lượng dữ liệu ngày càng lớn với nhiều kiểu đa dạng. Việc này làm xuất hiện 3 vấn đề lớn mà mỗi lập trình viên phải đối mặt:

Tìm kiếm dữ liệu: Giả sử có 1 triệu hàng hóa được lưu giữ vào trong kho hàng hóa. Và giả sử có một ứng dụng cần để tìm kiếm một hàng hóa. Thì mỗi khi thực hiện tìm kiếm, ứng dụng này sẽ phải tìm kiếm 1 hàng hóa trong 1 triệu hàng hóa. Khi dữ liệu tăng lên thì việc tìm kiếm sẽ càng trở lên chậm và tốn kém hơn.

Tốc độ bộ vi xử lý: Mặc dù bộ vi xử lý có tốc độ rất cao, tuy nhiên nó cũng có giới hạn và khi lượng dữ liệu lên tới hàng tỉ bản ghi thì tốc độ xử lý cũng sẽ không còn được nhanh nữa.

Đa yêu cầu: Khi hàng nghìn người dùng cùng thực hiện một phép tính tìm kiếm trên một Web Server thì cho dù Web Server đó có nhanh đến mấy thì việc phải xử lý hàng nghìn phép tính cùng một lúc là thực sự rất khó.

Để xử lý các vấn đề trên, các cấu trúc dữ liệu là một giải pháp tuyệt vời. Dữ liệu có thể được tổ chức trong cấu trúc dữ liệu theo một cách để khi thực hiện tìm kiếm một phần tử nào đó thì dữ liệu yêu cầu sẽ được tìm thấy ngay lập tức.

Độ phức tạp thời gian thực thi trong cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Có 3 trường hợp thường được sử dụng để so sánh thời gian thực thi của các cấu trúc dữ liệu khác nhau:

Trường hợp xấu nhất (Worst Case): là tình huống mà một phép tính của cấu trúc dữ liệu nào đó tốn thời gian tối đa (thời gian dài nhất). Ví dụ với ba số 1, 2, 3 thì nếu sắp xếp theo thứ tự giảm dần thì thời gian thực thi sẽ là dài nhất (và đây là trường hợp xấu nhất); còn nếu sắp xếp theo thứ tự tăng dần thì thời gian thực thi sẽ là ngắn nhất (và đây là trường hợp tốt nhất).

Trường hợp trung bình (Average Case): miêu tả thời gian thực thi trung bình một phép tính của một cấu trúc dữ liệu.

Trường hợp tốt nhất (Best Case): là tình huống mà thời gian thực thi một phép tính của một cấu trúc dữ liệu là ít nhất. Ví dụ như trên.

Thuật ngữ cơ bản trong Cấu trúc dữ liệu

Dữ liệu: Dữ liệu là các giá trị hoặc là tập hợp các giá trị.

Phần tử dữ liệu: Phần tử dữ liệu là một đơn vị đơn lẻ của giá trị.

Các phần tử nhóm: Phần tử dữ liệu mà được chia thành các phần tử con thì được gọi là các phần tử nhóm.

Các phần tử cơ bản: Phần tử dữ liệu mà không thể bị chia nhỏ thành các phần tử con thì gọi là các phần tử cơ bản.

Thuộc tính và Thực thể: Một thực thể là cái mà chứa một vài thuộc tính nào đó, và các thuộc tính này có thể được gán các giá trị.

Tập hợp thực thể: Các thực thể mà có các thuộc tính tương tự nhau thì cấu thành một tập hợp thực thể.

Trường: Trường là một đơn vị thông tin cơ bản biểu diễn một thuộc tính của một thực thể.

Bản ghi: Bản ghi là một tập hợp các giá trị trường của một thực thể đã cho.

File: Là một tập hợp các bản ghi của các thực thể trong một tập hợp thực thể đã cho.

Theo Tutorialspoint

Bài trước: Lập trình Web trong C++

Bài tiếp: Cài đặt môi trường trong Cấu trúc dữ liệu

Big Data Là Gì? Và Vai Trò Của Big Data Với Đời Sống Con Người

Data dịch ra tiếng Việt có nghĩa là dữ liệu lớn, cụ thể hơn đây là thuật ngữ dùng để chỉ tập dữ liệu có khối lượng lớn và đa dạng.

Không chỉ thế khối lượng và mức độ phức tập của Big Data không thể được quản lý và xử lý bằng các phần mềm truyền thống trước đây. Do đó mà tập dữ liệu “khủng” này đòi hỏi phải được xử lý bằng các công nghệ hiện đại hơn nữa.

Có nhiều nguồn tạo ra Big Data như dữ liệu từ các hộp đen máy bay, dữ liệu từ các kênh, web truyền thông, giao dịch chứng khoán. Bên cạnh đó còn phải kể đến các dữ liệu từ phương tiện giao thông hàng ngày, điện lực và các công cụ, thiết bị thể nói chỉ khi các tổ chức, doanh nghiệp làm chủ được tập dữ liệu lớn này thì mới thật sự thành công trong môi trường làm ăn nhiều cạnh tranh.

Trong kinh doanh, các doanh nhân có thể sử dụng Big Data cho nhiều công việc. Bao gồm:

Kiểm tra và quản lý tất cả dữ liệu khách hàng để nâng cao trải nghiệm của họ và đưa ra phương hướng giữ khách hàng cho mình

Phân tích các hoạt động của doanh nghiệp, công ty giúp cải thiện hiệu suất làm việ và vận hành có tổ chức hơn, hiệu quả hơn

Giảm thiểu rủi ro trong làm ăn nhờ phân tích, kiểm soát và phát hiện các hoạt động gian lận

Tối ưu hóa giá cả, tăng doanh thu

Như vậy, có thể khẳng định rằng công nghệ Big Data chính là chìa khóa thành công giành cho các doanh nghiệp lớn trong thời đại công nghiệp hóa, hiện đại hóa.

Bạn đang tìm kiếm cho mình các công nghệ, phần mềm hiện đại để quản lý tốt hơn doanh nghiệp, công ty của mình? Bạn có sự quan tâm lớn với các công nghệ hiện đại như Big Data? Còn chần chờ gì mà không liên hệ ngay với GSOT Group chuyên tư vấn và xây dựng các phần mềm chất lượng nhất.

Chúc bạn luôn thành công trong kinh doanh khi đồng hành cùng GSOT Group!

Cấu Trúc Dữ Liệu (Data Structure) Là Gì ?

Cấu trúc dữ liệu (Data Structure) là gì ?

Cấu trúc dữ liệu là cách lưu trữ, tổ chức dữ liệu có thứ tự, có hệ thống để dữ liệu có thể được sử dụng một cách hiệu quả.

Đặc điểm của một Cấu trúc dữ liệu

Chính xác: Sự triển khai của Cấu trúc dữ liệu nên triển khai Interface của nó một cách chính xác.

Độ phức tạp về thời gian (Time Complexity): Thời gian chạy hoặc thời gian thực thi của các phép tính của cấu trúc dữ liệu phải là nhỏ nhất có thể.

Độ phức tạp về bộ nhớ (Space Complexity): Sự sử dụng bộ nhớ của mỗi phép tính của cấu trúc dữ liệu nên là nhỏ nhất có thể.

Tại sao Cấu trúc dữ liệu là cần thiết ?