Khoa học Dữ liệu (Data Science) là một ngành đang phổ biến. Đồng thời, nó trở thành một trong những lựa chọn nghề nghiệp tuyệt vời của nhiều người. Bạn có biết không, việc trở thành nhà khoa học dữ liệu có thể sẽ giúp bạn tạo ra nhiều giá trị thực tiễn hơn. Tuy nhiên, điều đó không hề dễ dàng. Liệu bạn đã từng đặt câu hỏi, những kỹ năng của ngành Data Science có nhiều hay không; có khó để rèn luyện hay không? Cùng freeC tìm hiểu những kỹ năng cần thiết của ngành Data Science; và những phân tích thú vị xoay quanh nhé!
Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ được định nghĩa khá mơ hồ và các yêu cầu đối với nhà khoa học dữ liệu; hay nhà phân tích dữ liệu có thể khác nhau giữa các công việc. Các công ty khác nhau theo từng mô hình thì cách tiếp cận; chọn lọc các nhà khoa học/phân tích dữ liệu cũng sẽ khác nhau. Do vậy, hãy đảm bảo rằng bạn có một mạng lưới rộng lớn khi tìm kiếm việc làm; đọc kỹ từng mô tả công việc. Nó có thể hữu ích khi tìm kiếm các tin tuyển dụng có đề cập đến các kỹ năng cần thiết về Data Science.
Mục Lục
Kỹ năng của ngành Data Science – Lập trình
Kỹ năng này rất quan trọng và rất cơ bản đối với ngành Khoa học Dữ liệu. Bạn cần học cách viết mã sao cho chuẩn. Cụ thể, bạn cần học viết mã bằng Python hoặc R. Đây là hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng thường xuyên trong thế giới khoa học dữ liệu.
Bạn không cần phải học cả hai. Mọi ngôn ngữ mà bạn chọn đều xuất phát từ định hướng phát triển nghề nghiệp; hay mục tiêu sử dụng của bạn. Python là lựa chọn phổ biến hơn trong thế giới kinh doanh; trong khi đó R được sử dụng rộng rãi hơn trong học thuật nghiên cứu.
Bạn thực sự phải hiểu rõ về ngôn ngữ lập trình để không ứng dụng chúng sai mục đích. Nếu bạn chọn Python, hãy cân nhắc khi chọn tài nguyên học tập. Trong khi R tập trung vào làm việc với dữ liệu; thực hiện phân tích thống kê, thì Python lại linh hoạt hơn nhiều. Đó có thể là một điều tốt. Nhưng nếu bạn tham gia một khóa học Python chung chung, bạn có thể sẽ lãng phí thời gian để học những thứ bạn không thực sự cần cho công việc khoa học dữ liệu.
Ngoài ra, sẽ rất hữu ích nếu chọn một số kỹ năng quy trình làm việc liên quan đến mã; sẽ giúp bạn hoạt động hiệu quả hơn trong thế giới thực. Kỹ năng về dòng lệnh đôi khi cũng cần thiết để làm việc với dữ liệu đám mây. Chúng có thể giúp dễ dàng tự động hóa các quy trình tốn thời gian như: thiết lập hệ thống của đồng đội mới với tất cả các công cụ và quyền truy cập mà họ cần.
Làm thế nào để phát triển kỹ năng này
Có rất nhiều nguồn tài liệu đắt giá mà bạn có thể tham khảo: nhiều sách giáo khoa về khoa học dữ liệu, các khóa học trực tuyến,…
Nhưng theo nhiều chuyên gia chia sẻ, họ khuyến khích các bạn lựa chọn một nền tảng trực tuyến tương tác cho phép bạn viết; chạy mã khi bạn đang học. Dataquest và Codecademy là những ví dụ về loại nền tảng này. Và lợi thế chính mà họ cung cấp là giúp bạn thực hành ngay lập tức; viết mã để áp dụng mọi thứ bạn học được.
Bạn có thể học lập trình khoa học dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Chỉ cần nhớ rằng việc xem người khác viết mã không giống như việc bạn biết cách viết mã cho chính mình.
2. SQL
>>> Xem thêm Data Analyst là ai? Vai trò của những Data Analyst là gì?
Bất kể ngôn ngữ lập trình nào bạn chọn, bạn cũng cần phải học SQL; hay còn được gọi là ngôn ngữ truy vấn. Về cơ bản, đó là một loại ngôn ngữ lập trình chuyên biệt mà bạn sử dụng để yêu cầu và lọc thông tin từ cơ sở dữ liệu.
SQL thường bị các nhà khoa học dữ liệu tham vọng bỏ qua. Đó là một ngôn ngữ rất cũ và nó khá nhàm chán khi so sánh với một thứ gì đó như học sâu. Nhưng đừng nhầm, SQL là một kỹ năng cần thiết cho công việc khoa học dữ liệu. Vì hầu hết các công ty đều lưu trữ dữ liệu của họ dưới một số dạng cơ sở dữ liệu dựa trên SQL.
Làm thế nào để phát triển kỹ năng của ngành Data Science
Cũng giống như lập trình, có rất nhiều lựa chọn trực tuyến để học SQL, bao gồm các khóa học video, văn bản và nền tảng tương tác. Mode Analytics có một hướng dẫn SQL miễn phí được nhiều người yêu thích. Nó không yêu cầu bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó. Hầu hết các nền tảng trực tuyến dạy lập trình khoa học dữ liệu và các kỹ năng khoa học dữ liệu khác cũng có các khóa học bao gồm SQL.
3. Xử lý dữ liệu
Đây thực sự là kỹ năng của ngành Data Science mà bạn cần phải rèn luyện. Nó có thể là một kỹ năng riêng lẻ hoặc bao gồm một nhóm các kỹ năng nhỏ hơn, có tính tương tác với nhau khi khai thác các vấn đề chuyên môn.
Đầu tiên là làm sạch dữ liệu – một kỹ năng quan trọng đối với bất kỳ ai muốn làm việc với dữ liệu. Làm sạch dữ liệu là mọi thứ bạn phải làm đối với tập dữ liệu hiện có để sẵn sàng phân tích. Nó bao gồm các tác vụ như sửa định dạng, xóa lỗi chính tả; loại bỏ các mục nhập trùng lặp.
Kỹ năng thứ hai là làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc thực sự đề cập đến bất kỳ dữ liệu nào không đến với bạn dưới dạng tập dữ liệu tồn tại từ trước. Do đó, không có cấu trúc rõ ràng. Ví dụ: truyền trực tuyến dữ liệu từ mạng xã hội — nguồn cấp dữ liệu thô. Theo thời gian thực của mọi thứ được đăng lên nền tảng — là dữ liệu phi cấu trúc. Bạn phải viết mã lọc, sắp xếp; phân loại nó để tạo ra tập dữ liệu bạn muốn phân tích. Đó là một kỹ năng mà nhà tuyển dụng đánh giá cao.
4. Kỹ năng Học Máy
Học máy cực kỳ thú vị! Và nó là kỹ năng thu hút nhiều ứng viên khi có nguyện vọng đồng hành; phát triển ngành Data Science.
Tin tốt là bạn không cần phải biết tất cả mọi thứ! Để có được chỗ đứng trong ngành, bạn chỉ cần nắm chắc các thuật toán phổ biến nhất. Ví dụ: bạn sẽ muốn chắc chắn rằng bạn có thể triển khai; giải thích các loại mô hình phổ biến bao gồm: hồi quy tuyến tính và Logistic, Naive Bayes; cây phân loại và hồi quy (CART); nguyên tắc phân tích thành phần (PCA),…
Nếu bạn muốn làm việc trong một lĩnh vực cụ thể trong khoa học dữ liệu hoặc tại một công ty cụ thể, bạn có thể cần phải phát triển thêm kinh nghiệm trong một lĩnh vực cụ thể của máy học. Ví dụ: hiểu sâu sắc về các thuật toán và kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là không cần thiết đối với vai trò khoa học dữ liệu tổng quát. Nhưng sẽ rất cần thiết để có được một công việc trong nhóm đang làm việc liên quan đến NLP; chẳng hạn như bài phát biểu sự công nhận.
5. Giao tiếp
Khi mọi người nói về các kỹ năng khoa học dữ liệu, các kỹ năng mềm như giao tiếp thường bị bỏ qua. Nhưng đây thực sự có thể là kỹ năng quan trọng nhất đối với công việc dữ liệu. Rốt cuộc, phân tích tốt nhất trên thế giới vẫn chỉ hữu ích nếu bạn có thể khiến mọi người hiểu nó; và thuyết phục họ hành động theo nó.
Kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và nói cũng rất quan trọng. Các nhà khoa học dữ liệu thường được yêu cầu chia sẻ báo cáo về; hoặc trình bày công việc của họ. Họ cũng thường phải cộng tác với các đồng nghiệp làm việc ở cả hai vai trò kỹ thuật và phi kỹ thuật. Vì vậy, bạn sẽ cần có khả năng trình bày kết luận của mình theo cách có ý nghĩa với mọi người. Và bạn cũng sẽ cần phải có khả năng hiểu các đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật cần gì ở bạn.
Làm thế nào để phát triển kỹ năng của ngành Data Science
Hãy thử mô tả một trong những dự án của bạn cho một người bạn; hoặc người thân không chuyên về kỹ thuật. Bạn có thể giải thích nó được không? Họ có đưa ra kết luận mà bạn muốn không? Bạn có thể trả lời bất kỳ câu hỏi nào của họ về ý nghĩa của mọi thứ; hoặc cách bạn đạt được những thông tin chi tiết nhất định không?
Tất nhiên, cũng có các khóa học và hướng dẫn có sẵn, đặc biệt là trong lĩnh vực thiết kế và trực quan hóa dữ liệu.
Lời kết
Bài viết chỉ đề cập đến những kỹ năng cần thiết của ngành Data Science mang tính phổ biến và cấp thiết nhất. Thực tế, còn rất nhiều kỹ năng của ngành Data Science mà các ứng viên cần phải khai thác; rèn luyện khi quyết định theo đuổi lĩnh vực này. Hy vọng với những chia sẻ vừa rồi, bạn đọc sẽ phần nào hiểu rõ hơn về các kỹ năng cần có của ngành Data Science. Từ đó, thiết lập mục tiêu hoàn thiện và phát triển các kỹ năng của mình một cách tốt nhất.
Có thể bạn quan tâm:
