Này, làm khoa học dữ liệu đúng là thú vị thật đấy. Nhưng bạn biết điều gì thì không? Đó là phải chờ cả đời để đoạn mã chạy xong. Dù là tải dữ liệu chậm, vòng lặp không tối ưu, hay điều chỉnh siêu tham số kéo dài cả đêm, những nút thắt này đang “giết chết” năng suất của bạn. Tin vui là: bạn hoàn toàn có thể khắc phục điều đó. Cùng điểm qua 5 kỹ thuật hiệu quả để giúp quy trình làm việc của bạn nhanh hơn, mượt hơn và ít gây ức chế hơn nhé.

Điều kiện cần trước khi bắt đầu

Trước khi đi sâu, bạn nên đã quen với các khái niệm sau:

• Python (nếu bạn còn vật lộn với vòng lặp for, ta cần nói chuyện thêm rồi đó)
• Jupyter Notebook hoặc IDE (trừ khi bạn thích viết Python bằng Notepad – nhưng… tại sao chứ?)
• Pipeline trong Machine Learning (bạn nên biết về tiền xử lý, trích xuất đặc trưng và đánh giá mô hình)
• Tính toán song song & đa luồng (chỉ cần hiểu cơ bản về tính toán song song (multiprocessing), và tính toán bất đồng bộ (threading, asyncio) là đủ)
• Git & kiểm soát phiên bản (vì mất hết tiến trình là một kiểu đau khổ rất riêng)
• GPU Acceleration (đã nghe về CuPy chưa? Giống như NumPy nhưng mạnh hơn nhờ GPU)
• Apache Arrow (không bắt buộc, nhưng nếu làm việc với dữ liệu lớn thì rất nên biết)

Làm khoa học dữ liệu như một hành trình khám phá đầy ý tưởng mới, thí nghiệm thú vị và những khoảnh khắc "khai sáng" bất ngờ - cho đến khi có chuyện xảy ra khiến bạn khựng lại. Nếu bạn từng ngồi nhìn một dataset tải chậm như rùa hoặc chờ mãi mô hình mới huấn luyện xong, bạn hiểu tôi đang nói gì.

Tăng tốc quy trình không có nghĩa là "ăn gian". Nó là làm việc thông minh hơn. Những nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất không chỉ xây dựng mô hình tốt - họ đảm bảo mọi bước trong quy trình đều hiệu quả để tập trung vào giải quyết vấn đề, chứ không phải ngồi nhìn thanh loading.

Tối ưu hoá việc tải và tiền xử lý dữ liệu:

Vấn đề: Dataset càng lớn thì càng đau đầu. Việc tải dữ liệu chậm, kiểu dữ liệu không hiệu quả, và bộ nhớ bị phình to có thể khiến những tác vụ đơn giản cũng trở nên nặng nề.

Cách khắc phục: Sử dụng pandas.read_csv() một cách thông minh. Chỉ định kiểu dữ liệu, chia nhỏ file thành từng phần (chunk), và chỉ tải các cột cần thiết.

✅ Gán dtype để tiết kiệm bộ nhớ.

❌ Đừng dùng read_csv() 1 cách mất kiểm soát - trừ khi bạn muốn chương trình trở nên dễ dàng bị crash.

Tận dụng các thao tác vector và thư viện tối ưu:

Vấn đề: Các vòng lặp trong Python cực kỳ chậm.

Cách khắc phục: Sử dụng NumPy thay vì for loop.

✅ Dùng NumPy và Pandas để tăng tốc.

❌ Đừng lặp qua từng dòng bằng .iterrows() trong Pandas.

Áp dụng tính toán song song và phân tán:

Vấn đề: Máy bạn đang hoạt động hết công suất… nhưng chỉ trên 1 lõi CPU.

Cách khắc phục: Dùng joblib để chạy song song các tác vụ.

✅ Dùng Dask nếu dữ liệu quá lớn để tải vào bộ nhớ.

❌ Đừng tạo quá nhiều process — nếu không bạn sẽ tạo ra hỗn loạn thay vì tốc độ.

Tối ưu lựa chọn mô hình và điều chỉnh siêu tham số:

Vấn đề: Dò lưới (Grid Search) tốn thời gian vô cùng.

Cách khắc phục: Sử dụng RandomizedSearchCV thay vì GridSearchCV.

✅ Thử dùng Bayesian Optimization (như Optuna).

❌ Tránh dùng GridSearchCV cho không gian siêu tham số quá lớn – bạn sẽ tốn rất nhiều thời gian.

Tự động hoá các tác vụ lặp lại với Pipeline:

Vấn đề: Làm lại các bước tiền xử lý bằng tay dễ sai sót và nhàm chán.

Cách khắc phục: Dùng Pipeline của scikit-learn.

✅ Tách riêng từng bước trong quy trình.

❌ Đừng làm Pipeline quá phức tạp — giữ cho dễ đọc .

Bonus: Tăng tốc bằng GPU:

Vấn đề: Ngay cả khi dùng thư viện tốt, CPU cũng có thể chậm khi xử lý dữ liệu lớn.

Cách khắc phục: Dùng CuPy – gần như giống hệt NumPy nhưng chỉ chạy được trên máy có hỗ trợ CUDA (NVIDIA).

✅ Dùng CuPy cho các phép toán ma trận lớn.

❌ Đừng dùng CuPy cho dataset nhỏ - thời gian truyền dữ liệu lên GPU sẽ "ăn" hết lợi thế.

Bạn có biết?:

💡 Kết hợp Pandas + Modin để dùng nhiều lõi CPU. Giống như chuyển từ đi xe đạp sang lái xe thể thao vậy.

Một vài sai lầm thường gặp:

❌ Dùng vòng lặp thay vì thao tác vector.

❌ Bỏ qua kiểu dữ liệu tiết kiệm bộ nhớ.

Kết luận

Tối ưu hoá quy trình không phải là làm việc nhiều hơn - mà là thông minh hơn. Hãy loại bỏ những bước chậm chạp, sử dụng đúng công cụ, và tự động hoá các tác vụ lặp lại để tiết kiệm thời gian. Một vài chỉnh sửa nhỏ cũng có thể giúp bạn tiết kiệm hàng giờ đồng hồ. Hãy bắt đầu áp dụng những điều trên ngay hôm nay và cảm nhận sự thay đổi trong năng suất của bạn.

📌 Nguồn: Shittu Olumide – Kỹ sư phần mềm và tác giả kỹ thuật, KDNuggets.