Học Python, SQL hay Toán trước khi vào AI & Data Science?
Tác giả: AI VIET NAM (Khóa học AI)
Keywords: Khóa học AI
Một trong những câu hỏi kinh điển của người mới:
“Học AI & Data Science thì nên học Python trước, SQL trước hay Toán trước?”
“Nhầm thứ tự thì có bị phí thời gian không?”
Câu trả lời ngắn:
👉 Học Python trước, vì đó là công cụ bạn đụng vào hàng ngày.
👉 Toán học song song, nhưng đúng phần – đúng mức.
👉 SQL vào sau, khi bạn đã quen dữ liệu bảng.
Một lộ trình hợp lý cho Newbie & Non-Tech là:
Python + tư duy dữ liệu → SQL → Toán cho AI (song song) → ML/DL → GenAI/LLM
Bài này sẽ giúp bạn hiểu tại sao và học theo thứ tự nào là tối ưu nhất.
Python trong AI & Data Science: nên học sớm hay để sau?
Python “là đôi tay” của người làm AI/DS
Bạn dùng Python mỗi ngày để:
Đọc file CSV/Excel/JSON/API
Làm sạch & phân tích dữ liệu
Train model ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
Viết notebook phân tích
Prototype nhanh một ý tưởng AI
Làm demo, app nhỏ, API
Không có Python, bạn chỉ dừng ở mức học lý thuyết.
Người mới cần học Python đến mức nào?
Mức đủ làm việc, không phải đủ để làm backend:
Biến, kiểu dữ liệu
List/dict/tuple/set
If – else, loop
Function
pandas, numpy
matplotlib/seaborn
Mục tiêu:
👉 Đọc hiểu, sửa code, debug được — không hoảng sợ trước Python.
SQL: cực quan trọng nhưng không phải thứ đầu tiên
SQL dùng để làm gì?
SQL là công cụ:
Lấy dữ liệu từ database
JOIN bảng
Lọc – nhóm – tổng hợp
Chuẩn hoá dữ liệu trước khi đưa vào ML
Trong doanh nghiệp, 99% dữ liệu thực nằm trong database, không phải file CSV.
Nhưng học SQL trước có hợp lý không?
Nếu bạn chưa quen dữ liệu bảng:
Rows/columns
Null, duplicate
Outlier
A/B/C join
…thì học SQL sẽ khá “khó vào”.
👉 Vì vậy, thứ tự tối ưu:
pandas trước → SQL sau
Khi đã quen EDA bằng pandas, SQL trở nên tự nhiên như:
“Pandas làm thế này → SQL làm tương đương như thế kia.”
Toán: học bao nhiêu là đủ cho AI/DS?
Bạn không cần học lại toàn bộ Toán đại học
AI/DS chỉ cần 3 mảng:
Đại số tuyến tính
Vector, ma trận, nhân ma trận
Trực giác: dữ liệu được “biến đổi” thế nào
Giải tích cơ bản
Hàm số, đạo hàm, gradient
Gradient Descent
Xác suất & thống kê
Phân phối
Kỳ vọng, phương sai
Sai số, nhiễu
Bạn không phải giải tích phân nâng cao hay chứng minh dài dòng.
Nếu học Toán quá sớm → dễ bỏ cuộc
Nếu bỏ Toán quá lâu → không hiểu ML/DL
Cách hiệu quả nhất:
👉 Học Toán song song với code, có ví dụ trực quan.
Ví dụ:
Giải thích gradient → vẽ loss curve
Giải thích vector → minh hoạ embedding
Vậy chính xác nên học cái gì trước?
Thứ tự “xịn” nhất cho người mới học AI/DS
1) Python + tư duy dữ liệu (ưu tiên số 1)
Python cơ bản
pandas xử lý bảng
matplotlib/seaborn
Hiểu dữ liệu là gì, missing/outlier ra sao
2) Toán cho AI — học sớm nhưng không quá nặng
Vector/ma trận
Đạo hàm – gradient
Xác suất – thống kê
👉 Học kiểu trực quan, gắn với code.
3) SQL (sau khi quen Pandas)
SELECT – WHERE
JOIN (inner/left/right)
GROUP BY – HAVING
Window function (lúc sau)
4) ML & Data Science
Regression, classification
Tree, ensemble
Train/test, metric
5) Deep Learning → GenAI → LLM
CNN, RNN, Transformer
BERT → GPT
Prompt Engineering
RAG & Fine-tuning
AIO sắp xếp ba mảng này trong lộ trình như thế nào?
AIO – chương trình AI & Data Science 1 năm dành cho Newbie & Non-Tech, được thiết kế có chủ đích:
