Jupyter Notebook là gì? 6 Lợi ích của Jupyter Notebook nên biết

Jupyter là một công cụ mạnh mẽ và phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, giúp các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu dễ dàng xây dựng, thử nghiệm và chia sẻ mã nguồn. Trong bài viết này, cùng tìm hiểu về Jupyter và Jupyter Notebook là gì, tìm hiểu các thành phần trong Jupyter Notebook cũng như tìm hiểu những lý do Jupyter Notebook lại trở thành công cụ phổ biến trong cộng đồng khoa học dữ liệu và học máy. Đọc ngay!

Jupyter là gì?

Jupyter là một nền tảng mã nguồn mở dành cho tính toán khoa học. Điểm đặc biệt của nó là khả năng tương tác trực tiếp với từng dòng lệnh (interactive). Nền tảng này hỗ trợ trên 40 ngôn ngữ lập trình, tuy nhiên chủ yếu tập trung vào ba ngôn ngữ chính: Julia, Python và R. Tên gọi “Jupyter” cũng xuất phát từ sự kết hợp tên ba ngôn ngữ này (Julia + Python + R).

Ngoài ra, Jupyter là một công cụ hoàn toàn miễn phí. Nó được xây dựng hướng tới lĩnh vực khoa học dữ liệu và giáo dục, với mục tiêu làm cho việc học lập trình (đặc biệt là Python) trở nên dễ tiếp cận hơn cho mọi người. Nhờ đặc tính tương tác cao, Jupyter rất phù hợp để dùng làm môi trường thử nghiệm code và giảng dạy.

Jupyter Notebook là gì?

Về cơ bản, Jupyter Notebook là một ứng dụng web cho phép thực thi mã Python tương tác (Interactive Python, hay IPython). Bạn có thể kết hợp cả mã Python lẫn các yếu tố văn bản đa dạng như hình ảnh, công thức toán học, video, biểu thức… vào chung một tệp tin.

Điều này giúp việc trình bày nội dung trở nên trực quan, dễ hiểu, tương tự một bài thuyết trình nhưng lại có khả năng chạy code tương tác ngay trên đó, nhờ vào việc sử dụng Markdown. Những tệp “notebook” này có thể được chia sẻ cho người khác, cho phép họ tái hiện lại các bước thực thi một cách nhanh chóng và chính xác như bạn đã làm.

Công cụ này ban đầu mang tên là IPython Notebook, sau đó được đổi thành Jupyter Notebook vào năm 2014. Jupyter tương thích với nhiều kernel (nhân xử lý) cho các ngôn ngữ lập trình khác nhau, hỗ trợ khoảng hơn 40 ngôn ngữ, bao gồm cả Python. Lý do đổi tên từ IPython sang Jupyter chính là để nhấn mạnh khả năng hỗ trợ đa ngôn ngữ này.

Lý do nên chọn Jupyter Notebook

Jupyter Notebook đã được công nhận là công cụ chuẩn trong việc quản lý dữ liệu tại nhiều tổ chức hàng đầu thế giới như Google, Microsoft, IBM và NASA. Sự tin dùng này đến từ những lý do sau:

• Việc chia sẻ các notebook rất thuận tiện qua email hoặc các nền tảng phổ biến khác.
• Nó cho phép người dùng tạo ra các kết quả đầu ra đa dạng định dạng như HTML, LaTeX, hình ảnh, video.
• Người dùng có khả năng xây dựng và điều chỉnh các thành phần của JupyterLab để tương thích với quy trình làm việc riêng của họ.
• Thông qua JupyterHub, notebooks có thể được chia sẻ với nhiều nhóm người dùng. Binder còn cho phép sử dụng Jupyter trực tiếp trên GitHub ngay trong trình duyệt.
• Jupyter Notebook cung cấp nhiều lựa chọn định dạng phong phú ngay trong môi trường phát triển, điều này làm nó nổi bật so với các Môi trường Phát triển Tích hợp (IDE) khác.
• Người dùng có thể sửa đổi và thực thi mã nguồn trong thời gian thực, nhận phản hồi trực tiếp ngay trên trình duyệt web.

Đối với những người mới bắt đầu trong lĩnh vực liên quan đến dữ liệu, Jupyter Notebook là một công cụ rất hữu ích, có thể hỗ trợ công việc đạt được những thành tựu nhất định. Tuy nhiên, hiệu quả chỉ đến khi bạn sử dụng công cụ này đúng phương pháp.

Bạn có thể tìm đến các chuyên gia giàu kinh nghiệm và khóa học Data Analyst tại Askany để nhận tư vấn chi tiết từ a đến z về Jupyter Notebook, nhằm phục vụ công việc một cách tốt nhất.

Các thành phần chính của Jupyter Notebook là gì?

Một hệ thống Jupyter Notebook hoạt động dựa trên sự phối hợp của ba thành phần cốt lõi, mỗi phần đảm nhiệm một vai trò riêng biệt nhưng liên kết chặt chẽ với nhau. Ba thành phần chính đó bao gồm Ứng dụng Web, các Ô (Cells), và Kernel.

Ứng dụng Web (Web Application)

Đây chính là giao diện người dùng mà bạn tương tác trực tiếp trên trình duyệt web. Nó cung cấp môi trường để bạn tạo, chỉnh sửa, và chạy các notebook. Giao diện này cũng bao gồm một “Dashboard” giúp quản lý các tệp notebook và các phiên làm việc (kernels) đang chạy.

Ô (Cells)

Ô là đơn vị cấu tạo cơ bản nhất của một tài liệu notebook. Chúng giống như các khối xây dựng chứa nội dung. Có hai loại ô chính bạn cần biết:

• Ô Mã (Code Cells): Chứa mã lệnh (ví dụ: Python, R, Julia) mà bạn có thể thực thi. Kết quả thực thi sẽ được hiển thị ngay bên dưới ô này.
• Ô Markdown (Markdown Cells): Chứa văn bản được định dạng bằng cú pháp Markdown, cho phép bạn viết giải thích, chèn hình ảnh, công thức toán học, và tạo cấu trúc cho tài liệu.

Kernel

Kernel hoạt động như “bộ não” xử lý ở phía sau (backend). Nó là một tiến trình riêng biệt chịu trách nhiệm thực thi mã lệnh được gửi từ các Ô Mã trong notebook. Mỗi ngôn ngữ lập trình (Python, R, …) sẽ có kernel tương ứng. Kernel duy trì trạng thái của phiên làm việc (các biến, hàm đã định nghĩa).

Lợi ích kỹ thuật của Jupyter Notebook

Những lợi ích của Jupyter Notebook là gì? Được phát triển bằng các ngôn ngữ như Python, R và Julia, Jupyter Notebook hiện là một nền tảng được sử dụng rất phổ biến. Bên cạnh đó, Jupyter cũng làm cho việc tạo tài liệu, trực quan hóa và lưu trữ dữ liệu trở nên đơn giản hơn đáng kể.

Sau đây là một vài lợi ích cụ thể mà Jupyter Notebook đem lại:

Hỗ trợ phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis – EDA)

Jupyter cho phép người dùng quan sát kết quả của mã nguồn ngay tại chỗ (in-line) mà không bị lệ thuộc vào các phần mã khác. Trong Notebook, mọi ô mã (cell) đều có thể được kiểm tra vào bất kỳ thời điểm nào.

Đặc điểm trên tạo nên sự khác biệt của Jupyter so với các IDE như Pycharm hay VSCode. Khả năng xuất kết quả mã in-line của Jupyter cực kỳ hữu ích trong quá trình Phân tích Khám phá Dữ liệu (EDA).

Tự động lưu trữ kết quả thực thi ô

Việc duy trì trạng thái hoạt động cho từng ô riêng lẻ thường khá khó khăn, nhưng Jupyter thực hiện điều này một cách tự động. Nền tảng này lưu trữ kết quả hoạt động của mọi ô đang chạy, bất kể đó là mã đang huấn luyện mô hình học máy hay mã đang tải về hàng gigabyte dữ liệu từ máy chủ từ xa.

Độc lập ngôn ngữ

Các tệp Jupyter Notebook có định dạng là JSON. Nhờ vậy, nó được công nhận là một nền tảng không phụ thuộc vào hệ điều hành (platform independent) cũng như không phụ thuộc vào ngôn ngữ lập trình (language independent).

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualisation)

Jupyter Notebook hỗ trợ mạnh mẽ việc trực quan hóa dữ liệu, cho phép hiển thị nhiều loại đồ họa và biểu đồ khác nhau. Những hình ảnh này được tạo ra từ mã nguồn với sự hỗ trợ của các mô-đun như Matplotlib, Plotly hay Bokeh. Hơn nữa, Jupyter còn cho phép người dùng chia sẻ mã nguồn và bộ dữ liệu, hoặc tương tác thay đổi lẫn nhau.

Tương tác trực tiếp với Code

Jupyter Notebook sử dụng gói “ipywidgets”, cung cấp một giao diện chuẩn hóa cho người dùng để khám phá sự tương tác trực tiếp với mã nguồn và dữ liệu. Người dùng có thể chỉnh sửa và chạy mã, khiến mã nguồn trong Jupyter không còn tĩnh. Nó cũng cho phép kiểm soát nguồn dữ liệu đầu vào và nhận phản hồi ngay lập tức trên trình duyệt.

Tích hợp giải thích và tài liệu hóa Code

Jupyter giúp người dùng dễ dàng giải thích từng dòng mã của mình kèm theo các phản hồi đi liền. Ngay cả khi mã nguồn đã có đầy đủ chức năng, người dùng vẫn có thể bổ sung các lời giải thích để tăng cường tính tương tác và dễ hiểu cho tài liệu.

Các trường hợp Jupyter Notebook phổ biến

Hiện nay (năm 2025), Jupyter Notebook vẫn là một công cụ cực kỳ linh hoạt và được ưa chuộng trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Khả năng kết hợp mã lệnh, văn bản tường thuật và kết quả trực quan trong một môi trường tương tác làm cho nó trở nên lý tưởng cho các công việc sau:

• Khoa học dữ liệu (Data Science): Đây là lĩnh vực ứng dụng phổ biến nhất. Jupyter Notebook là công cụ tiêu chuẩn để làm sạch dữ liệu (data cleaning), biến đổi dữ liệu (data transformation) và đặc biệt là Phân tích Khám phá Dữ liệu (Exploratory Data Analysis – EDA) nhờ khả năng chạy và xem kết quả từng bước.
• Học máy (Machine Learning): Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy thường xuyên sử dụng Jupyter Notebook để xây dựng, huấn luyện và đánh giá các mô hình. Môi trường tương tác giúp dễ dàng thử nghiệm các thuật toán, điều chỉnh tham số và xem xét kết quả mô hình một cách nhanh chóng.
• Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Notebook là lựa chọn tuyệt vời để tạo ra các biểu đồ và đồ thị tĩnh hoặc tương tác. Việc tích hợp chặt chẽ với các thư viện như Matplotlib, Seaborn, Plotly cho phép hiển thị trực quan kết quả phân tích ngay bên cạnh đoạn mã tạo ra chúng.
• Giáo dục và giảng dạy: Jupyter Notebook được sử dụng rộng rãi trong môi trường học thuật để tạo tài liệu khóa học, bài giảng tương tác, bài tập về nhà và demo code trực tiếp. Nó giúp sinh viên học lập trình (đặc biệt là Python) và các khái niệm khoa học dữ liệu một cách trực quan.
• Tính toán khoa học và kỹ thuật: Trong nghiên cứu khoa học và kỹ thuật, Notebook được dùng để thực hiện các mô phỏng số phức tạp, phân tích thống kê, và mô hình hóa. Khả năng ghi lại từng bước tính toán cùng giải thích giúp tăng cường tính tái lập của nghiên cứu.
• Viết Báo cáo và tài liệu kỹ thuật: Khả năng kết hợp mã lệnh, kết quả đầu ra (bảng biểu, đồ thị) và văn bản tường thuật làm cho Jupyter Notebook trở thành công cụ hiệu quả để tạo các báo cáo phân tích dữ liệu hoặc tài liệu kỹ thuật dễ hiểu và có tính minh bạch cao.

Jupyter Notebook là một công cụ không thể thiếu trong khoa học dữ liệu, học máy và trực quan hóa dữ liệu. Với các tính năng mạnh mẽ như hỗ trợ phân tích khám phá dữ liệu (EDA), tự động lưu trữ kết quả, và khả năng tương tác trực tiếp với mã nguồn, Jupyter giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của người dùng.

Được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực từ giáo dục đến nghiên cứu khoa học, Jupyter Notebook không chỉ là công cụ hữu ích mà còn là nền tảng lý tưởng để học lập trình và phát triển các mô hình dữ liệu.