Data Scientist hay còn gọi là khoa học dữ liệu là một trong những ngành hot nhất hiện nay tuy nhiên đây vẫn còn là một nghề khá mới mẻ ở Việt Nam. Vậy Data Scientist là gì? Cách trở thành Data Scientist cần những gì? Cùng đọc bài viết dưới đây để giải đáp các thắc mắc trên nhé.

1. Data Scientist là gì?

khoa học dữ liệu
Data Scientist (hay còn gọi là khoa học dữ liệu)

Data Scientist (hay còn gọi là khoa học dữ liệu) là việc thu thập, xử lý dữ liệu để có được insights và thông tin có giá trị. Các insights và thông tin có giá trị này sẽ được trình bày cho các bên liên quan để chuyển hoá insights này thành hành động.

Ví dụ: Với các bài post trên Facebook, dựa trên các thông tin thu thập được từ tương tác người dùng như like, share, comment, ta sẽ biết được bài nào hay, bài nào không hay hoặc bài post nào đang phù hợp với xu hướng tại thời điểm đó. Từ đó có thể đưa ra định hướng, kế hoạch cụ thể hơn trong tương lai

2. Cách trở thành Data Scientis

2.1 Hội đủ các kỹ năng cần thiết trở thành nhà Data Scientis

kỹ năng cần thiết trở thành data scientist
6 kỹ năng cần thiết trở thành data scientist

Để trở thành một data scientis thì bạn phải hội đủ các kỹ năng của một nhà data scientis. Một data scientis cần hội đủ các kỹ năng sau đây:

2.1.1 Kiến thức toán học

Nếu muốn theo ngành này bạn cần phải nắm chắc về toán bởi trong quá trình làm việc với dữ liệu bạn sẽ cần sử dụng rất nhiều kiến thức về toán học, thống kê và xác suất. Ngoài ra tư duy về toán học tốt sẽ giúp cho bạn dễ dàng tiếp thu kiến thức và học hỏi các kỹ năng cần thiết khác.

2.1.2 Khả năng lập trình phần mềm

Data scientist phải thành thạo kỹ năng về việc sử dụng các công cụ lập trình như Python, R và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL, trên cả hai khía cạnh tính toán và thống kê. Nhiều khi một data scientist rất giống với một software engineer vì vậy việc bạn cần phải là một nhà lập trình phần mềm là một trong những yêu cầu không thể thiếu.

2.1.3 Kỹ năng phân tích

Data scientist phải thường xuyên làm việc với các công cụ như ước tính khả năng tối đa, thống kê và phân phối. Chính với các số liệu mà đã thống kê sẽ giúp cho các bên liên quan đưa ra các quyết định, đánh giá các thử nghiệm.

2.1.4 Kỹ năng thống kê

Một nhà data scientist phải hiểu rõ các công cụ hỗ trợ trong thống kê như các hàm phân bố,  kiểm định thống kê, để từ đó lựa chọn được kỹ thuật tốt nhất có thể áp dụng cho vấn đề của họ. Việc thống kê sẽ giúp các nhà data scientist cso các nhìn tổng quan về dữ liệu trong bước tiền xử lý dữ liệu

2.1.5 Kỹ năng tiền xử lý dữ liệu

Rất nhiều dữ liệu khi thu thập được bị lộn xộn. Các giá trị có thể có định dạng không nhất quán, có thể bị thiếu. Do đó một nhà khoa học dữ liệu cần phải biết sắp xếp và dọn dẹp lại dữ liệu

2.1.6 Trực quan hoá dữ liệu

Trực quan hoá dữ liệu giúp các nhà khoa học dữ liệu mô tả và truyền đạt kết quả tới các bên liên quan thông qua biểu diễn đồ hoạ các dữ liệu. Một nhà data scientis nên thành thạo các công cụ như: Tableau, d3.js, Matplotlib, ggplot

2.2 Phải có các tố chất trở thành Data Scientist

tố chất cần có của một data scientist
Giao tiếp tốt là một trong những tố chất cần có của một data scientist

Để trở thành một data scientist thì cần phải có đủ 3 tố chất bao gồm:

2.2.1 Kiên nhẫn

Tại sao lại cần kiên nhẫn bởi phần lớn thời gian của một nhà khoa học dữ liệu là thu thập dữ liệu và làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các dữ liệu không phù hợp.

2.2.2 Giao tiếp tốt

Một data scientis cần phải làm việc với rất nhiều bên liên quan như: team bussiness, team engieer và với các bên liên quan khác. Cụ thể:

  • Với team bussiness: giao tiếp để hiểu về sản phẩm từ đó tìm ra insight có giá trị
  • Với team engieer: giao tiếp để cần họ hệ thống lại data cho mình sử dụng
  • Với các bên liên quan khác: trình bày về insight để từ đó đưa vào ứng dụng thực tế

2.2.3 Thích tìm tòi những cái mới

Như phần đầu bài viết đã nêu, đây là một trong những ngành khá mới mẻ ở Việt Nam thậm chỉ cả ở thế giới vì vậy bạn cần phải luôn tìm tòi và cập nhật những kiến thức mới nhất. Ngoài ra không ngại thử nghiệm những cái mới để tìm ra các giải pháp phù hợp.

2.3 Hội đủ các yếu tố xác định bản thân phù hợp với nghề data scientist

nghề data science
Bạn có thích làm việc với dữ liệu mỗi ngày không?

Nếu với 3 câu hỏi sau đây bạn trả lời là “có” thì chúc mừng bạn vì đã hội đủ các yếu tố để xác định bản thânh phù hợp với nghề data scientist;

Câu hỏi 1: Việc phải làm việc với dữ liệu suốt ngày, bạn có thích không?

Chắc chắn rồi một data scientist thì việc thống kê và xử dữ liệu chiếm phần lớn công việc của họ. Nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu thì không thể không thích việc làm việc với dữ liệu cả ngày rồi đúng không nào.

Câu 2: Việc nghiên cứu, tìm hiểu, đọc các sách báo khoa hoc nước ngoài, bạn có thấy ngại không?

Như các bạn đã biết data scientist là một ngành còn khá mới mẻ ở Việt Nam vì vậy bạn cần phải tìm hiểu, nghiên cứu các tài liệu nước ngoài để nâng cao kiến thức, cập nhật thông tin là việc không tránh khỏi

Câu 3: Bạn có thích machine learning không?

Tại sao lại data scientist phải thích machine learning? Bởi Machine learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các phương pháp thống kê để giúp máy tính có khả năng học từ dữ liệu. Trong khi đó một nhà data scientist bạn phải thường xuyên làm việc với các công cụ thông kê vì vậy một nhà khoa học dữ liệu không thể không thích machine learning

2.4 Danh sách kiến thức để trở thành data scientist

Để trở thành một data scientist bạn cần phải học các danh sách kiến thức sau:

2.4.1 Đại số tuyến tính và xác suất thống kê

Thông kê là một trong những kiến thức hàng đầu cần học hỏi đối với một data scientist vì vây dể trở thành một data scientist bạn phải học xác suất thông kê thiên về ứng dụng thực tiễn đi kèm với nó là công nghệ và thuật toán hơn.

Có hai loại thông kê đó là thống kê suy luận sẽ phải đưa ra kết quả và đánh giá còn thống kê mô tả sẽ giúp tổng hợp và minh hoạ dữ liệu qua biểu đồ đường, nhọn, tròn….

Xác suất cũng là một trong những kiến thức mà một nhà khoa học dữ liệu cần phải học bởi nó được xem là cốt lõi của data scientis. Bạn cẩn phải học xác suất có điều kiện và thuật toán phức tạp như Naive Bayes

2.4.2 Machine learning

Machine learning
Machine learning là một trong những kiến thức cần phải học

Muốn trở thành một data scientist bạn cần phải học ít nhất 10 thuật toán cơ bản của machine learning như:hồi quy logistic, SVM, hồi quy tuyến,Gradient Boosting,tính, PCA, Deep Learning….

Ngoài ra bạn cần phải hiểu cách tối ưu hoá siêu tham số, xác thực chéo, đánh giá hiệu suất mô hình, hàm tuyến tính và phi tuyến, đại số tuyến tính, giảm độ dốc, phân loại nhị phân, cây quyết định, mạng lưới thần kinh. Ngoài ra bạn cũng có thể học chủ đề nâng cao hơn như NLP và AI nếu quan tâm

2.4.3 Database

SQL và noQuery là hai loại ngôn ngữ truy vấn dữ liệu mà một nhà khoa học dữ liệu cần phải biết. Trong đó ngôn ngữ no Query bao gồm Redis, MongoDB, Cassandra… ngôn ngữ SQL gồm PL/ SQL, MySQL….

2.4.4 Ngôn ngữ lập trình

Ngôn ngữ lập trình sẽ quyết định tính ứng dụng của các dữ liệu mà data scientist đã xử lý. Để trở thành một data scientist thì bạn cần phải học một số ngôn ngữ học trình như:

  • Python: Đầu tiên bạn phải học một số lập trình python cơ bản bởi ngôn ngữ lập trình này rất thông dụng. Tìm hiểu cú pháp, kiểu dữ liệu và biến, báo cáo có điều kiện, bảng tần số, từ điển. Python có thể dùng cho tất cả các chức năng của lĩnh vực data scientist
  • Tableau: Sử dụng Tableau Public giúp chia sẻ hình ảnh trên nền tảng công cộng. Đây là một phần mềm trực quan giúp phát triển và chia sẻ trực quan hóa tương tác. Các loại hình ảnh trực quan trong Tableau bao gồm:Biểu đồ đường, Biểu đồ thanh, biểu đồ nhiệt, biểu đồ hình tròn….
  • R: Là một trong những ngôn ngữ lập trình bắt buộc đối với một data scientist tương lai bởi R là một công cụ lập trình thống kê được sử dụng để giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu cốt lõi đồng thời giúp giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp trong các lĩnh vực như tài chính, sinh học, thiên văn học …
  • Javascript: Bạn nên học Jarvascript để viết được website đơn giản, vẽ được đồ thì biểu diễn,

Ngoài ra một data scientist cũng cần phải biết về đạo hàm tích phân, data mining, system (bao gồm Linux, OS, Bash)

2.5 Nắm đọc địa chỉ học data scientist trực tuyến

Như chúng ta đã biết đây là một trong những ngành khá mới ở Việt Nam vì vậy việc tìm hiểu, tìm tòi các kiến thức mới, cập nhật kiến thức là rất cần thiết. Hiện nay internet rất phát triển các bạn có thể tham gia vào các khoá học trực tuyến học tham khảo trực tiếp từ các nguồn online uy tín từ nước ngoài dưới đây:

2.5.1 Tham gia vào các khoá học trực tuyến

Coursera.org
Coursera.org là một trong những website có khoá học trực tuyến data scientist

Các bạn có thể tham khảo các khoá học trực tuyến data scientist từ cơ bản đến nâng cao tại các website sau:

  • http://datasciencemasters.org/
  • https://www.coursera.org/learn/machine-learning
  • https://www.kaggle.com/

2.5.2 Chon đọc một số trang web, blog cập nhật kiến thức data scientist

Một số trang web và blog dưới đây giúp bạn cập nhật về kiến thức về data scientist

  • https://news.ycombinator.com/
  • https://www.datasciencecentral.com/
  • https://www.kdnuggets.com/
  • http://www.journals.elsevier.com/international-journal-of-forecasting
  • http://www.nervanasys.com/blog/

2.5.3 Webiste tiếp cận data scientist thông qua thực hành

Dưới đây là 2 website giúp bạn tiếp cận data scientist thông qua thực hành

  • datacamp.com/
  • dataquest.io/

2.5.4 Tham gia vào group trên facebook

Ngoài các trang web và blog thì các bạn cũng có thể tham gia vào các group trên facebook dưới đây:

  • https://www.facebook.com/groups/AIValley/
  • https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/

Qua bài viết Data Scientist là gì? Cách trở thành Data Scientist trên đây thì để trở thành một data Scientist không hề đơn giản phải không các bạn. Nếu bạn muốn trở thành một data scientist tương lại thì đừng bỏ qua bài viết này nhé. Chúc các bạn thành công và luôn kiên định với quyết định của mình!

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *