Làm sao để trở thành một nhà Khoa học Dữ liệu – Data Scientist

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) được Harvard Business Review đánh giá là “công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21”. Glassdoor báo cáo rằng mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu năm 2014 là 118.709 $ so với 64,537 $ của một lập trình viên. Theo dự báo của học viện toàn cầu McKinsey: vào năm 2018, riêng nước Mỹ có thể đối mặt với tình trạng thiếu hụt từ 140 000 tới 190 000 chuyên gia phân tích dữ liệu, thiếu 1.5 triệu nhà quản lý biết sử dụng các công cụ của Dữ liệu lớn để thực hiện việc ra quyết định hiệu quả hơn. Những người có kỹ năng về khoa học dữ liệu (Data Science) đang được chào đón hơn bao giờ hết.

Nhà Khoa học dữ liệu là gì?

“Một nhà khoa học dữ liệu là người giỏi hơn về thống kê so với những kỹ sư phát triển phần mềm và giỏi hơn về lập trình so với những nhà thống kê học.”

Vậy làm sao để có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu?

  1. Có nền tảng tốt về toán học, thống kê và học máy

Đây là điều rất quan trọng. Tuy nhiên những kiến thức này sẽ sử dụng trong các ứng dụng thực tế nên chỉ cần dừng lại ở việc hiểu khái niệm, mô hình của thuật toán để có thể áp dụng được. Ngoài ra, có một lời khuyên là các bạn nên đọc và học các tài liệu tiếng Anh vì có rất nhiều các thuật ngữ chuyên ngành toán, thống kê, học máy không có từ tiếng Việt tương ứng, việc các tài liệu tiếng Việt cố gắng dịch các thuật ngữ này sẽ khiến người đọc gặp nhiều khó khăn để nắm bắt bản chất vấn đề khi tiếp xúc với tài liệu nước ngoài.

  1. Học lập trình
Học lập trình

Các ngôn ngữ lập trình là công cụ quan trọng để các nhà khoa học dữ liệu xử lý các vấn đề. Các bạn nên chọn bắt đầu với một vài ngôn ngữ như sau:

R, đây là một ngôn ngữ rất mạnh về xử lý tính toán thống kê. R cũng cấp một kho thư viện rất lớn các mô hình toán học, thống kê, học máy và được sử dụng ngày càng nhiều bởi các nhà khoa học dữ liệu.

Python là ngôn ngữ dễ học cho người bắt đầu lập trình, python cũng có rất nhiều thư viện về thống kê và học máy.

SAS và SPSS là 2 phần mềm nổi tiếng nhất về thống kê, trong đó SPSS được đưa vào giảng dạy trong trường học ở Mỹ. Tuy nhiên đây là 2 phần mềm thương mại phải trả tiền, vì vậy nếu có cơ hội được sử dụng thì các bạn nên học.

  1. Hiểu về cơ sở dữ liệu

Khi bắt đầu tìm hiểu ta thường làm việc với dữ liệu dạng text. Tuy nhiên trong thực tế thường sử dụng cơ sở dữ liệu để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Các cơ sở dữ liệu thường được sử dụng là: MySQL, MongoDB, Postgress, Cassandra, …

  1. Thành thạo về xử lý, biểu diễn trực quan và báo cáo dữ liệu

Việc thành thạo về xử lý, biểu diễn và báo cáo dữ liệu là kỹ năng vô cùng quan trọng đối với một nhà khoa học dữ liệu. Dữ liệu mà ta tiếp nhận để phân tích thường ở dạng thô, cần tiến hành chuyển đổi thì mới có thể phân tích được.

Biểu diễn dữ liệu bằng các biểu đồ giúp ta có cái nhìn trực quan hơn, dựa vào đó có thể đưa ra các đánh giá và lựa chọn mô hình phân tích phù hợp. Một số công cụ hữu ích hay được sử dụng: ggvis, vega, …

Bất kỳ việc phân tích dữ liệu nào thì kết quả cuối cùng cũng là đưa ra được các báo cáo. Kỹ năng báo cáo là rất quan trọng, các bạn có thể học và sử dụng các công cụ sau: Tableau, Spotfire, R Markdown.

  1. Làm quen với công nghệ dữ liệu lớn

Khi tiến hành phân tích dữ liệu trên quy mô lớn, quy trình phân tích phải thay đổi, không thể xử lý trên một máy được nữa mà phải xử lý phân tán trên rất nhiều máy.

  1. Tích lũy kinh nghiệm

Để có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu, các bạn cần học tập, tích lũy kiến thức liên tục. Có rất nhiều kênh thông tin bổ ích, cũng như môi trường cho các bạn thực hành:

  • Tham gia các cuộc thi do Kaggle tổ chức: có nhiều cuộc thi được tổ chức liên tục, bạn có thể tham gia và thậm trí có cơ hội giành những giải thưởng lớn.
  • Tham gia cộng động mạng, theo dõi những chuyên gia trong lĩnh vực này: Các bạn có thể theo dõi các trang r-bloggersdatascience101quorakdnuggets, …. . Hoặc theo dõi bài viết từ các nhà khoa học dữ liệu Hilary Mason, David Smith, Nate Silver, ….
  • Hãy thử nghiệm với các dự án nhỏ, ý tưởng của bản thân. Hoặc nếu có cơ hội hãy tham gia các công ty start-up ngày càng nhiều trong lĩnh vực này.

Trở thành sinh viên trường đại học công lập quốc tế để có những trải nghiệm học tập tuyệt vời!

Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh (VNUK), Đại học Đà Nẵng tự hào là cơ sở giáo dục ĐẠI HỌC CÔNG LẬP QUỐC TẾ được thành lập theo thỏa thuận hợp tác giữa hai chính phủ Việt Nam và Vương quốc Anh.

VNUK (mã trường: DDV) đang xét tuyển các ngành đào tạo như sau:

Trong đó, ngành Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực rộng mở, mang đến nhiều phát triển trong tương lai. Chương trình tập trung vào tầm nhìn và bối cảnh toàn cầu, giúp sinh viên hội nhập nhanh chóng với các môi trường đa văn hóa, nắm được các kiến thức công nghệ thông tin, dữ liệu mới nhất. Bên cạnh kiến thức nền hiện đại và thường xuyên cập nhật, sinh viên được tạo cơ hội để tham gia giải quyết những vấn đề thực tiễn trong suốt quá trình học.

Sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu không chỉ được giảng dạy bởi nhiều chuyên gia giàu kinh nghiệm đến từ các doanh nghiệp mà còn được tham gia nhiều chương trình học tập thực tế như tham quan công ty, các dự án, cuộc thi công nghệ, thực tập ngay từ năm nhất…

————————————————————————————————————————–

Mọi thắc mắc xin vui lòng liên hệ theo địa chỉ:

Viện Nghiên Cứu và Đào Tạo Việt – Anh

158A Lê Lợi, Q.Hải Châu, TP. Đà Nẵng

Hotline: 0905 55 66 54

Số điện thoại: 0236 37 38 399

Trả lời

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

Open

Close