Data Scientist là người có nhiệm vụ thu thập, phân tích và giải thích mọi thứ về một tập dữ liệu nhằm đạt được một đích nhất định. Quá trình này được nhằm đưa ra những quyết định quan trọng cho doanh nghiệp, có thể ảnh hưởng đến sự tăng trưởng và giúp cạnh tranh với các đối thủ trên thị trường.
Công việc của Data Scientist
Trước khi tìm hiểu về những kỹ năng cần có để trở thành Data Scientist, hãy hiểu về côngviệc mà họ làm.
Đây là một số công việc khi trở thành một Data Scientist:
- Thu thập các tập hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, từ các nguồn khác nhau.
- Giải thích dữ liệu để tìm giải pháp
- Xác định các vấn đề.
- Phân tích dữ liệu, các mô hình và xu hướng
- Dọn dẹp và xác nhận dữ liệu đảm bảo tính chính xác và thống nhất
- Xây dựng và áp dụng các mô hình và thuật toán machine learning/deep learning để khai thác các kho dữ liệu lớn
- Truyền đạt kết quả bằng cách sử dụng các công cụ trực quan
Những yếu tố quan trọng trong ngành Data Science
1. Học vấn
Các nhà khoa học dữ liệu có trình độ học vấn cao – có ít nhất 88% có bằng Thạc sĩ và 46% có bằng Tiến sĩ (thống kê tại Mỹ) – và trong đó có những trường hợp ngoại lệ đáng chú ý, nền tảng giáo dục rất vững chắc thường được yêu cầu để phát triển chiều sâu kiến thức cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Để trở thành data scientist, bạn có thể lấy bằng Cử nhân về Khoa học máy tính, Toán học hay CNTT. Các ngành học phổ biến nhất là Toán học và Thống kê (32%), tiếp theo là Khoa học Máy tính (19%) và Kỹ thuật (16%).
Nếu chỉ vậy thì chưa đủ đâu, bạn vẫn chưa hoàn thành. Sự thật là hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đều có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ và họ cũng thực hiện đào tạo trực tuyến để học một kỹ năng đặc biệt như cách sử dụng truy vấn Hadoop hoặc Big Data. Do đó, bạn có thể đăng ký chương trình học thạc sĩ trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, Toán học, Vật lý thiên văn hoặc bất kỳ lĩnh vực nào khác có liên quan. Các kỹ năng bạn đã học được trong chương trình cấp bằng sẽ cho phép bạn dễ dàng chuyển đổi sang khoa học dữ liệu.
Ngoài việc học trên lớp, bạn có thể thực hành những gì bạn đã học trong lớp bằng cách xây dựng một ứng dụng, bắt đầu một blog hoặc khám phá phân tích dữ liệu để giúp bạn tìm hiểu thêm.
2. Tư duy phản biện và phân tích
Tư duy phản biện là sử dụng các phân tích, khảo sát và ước lượng khách quan trước một vấn đề để đưa ra phán đoán chính đáng và có tính khả thi. Để có tư duy phản biện, một Data Scientist sẽ đặt câu hỏi về mọi điều nghe thấy và đọc được, tập trung vào khía cạnh quan trọng của vấn đề và bỏ qua các chi tiết không liên quan.’
Là Data Scientist, bạn phải có khả năng làm việc với các công cụ như kiểm tra thống kê, phân phối và ước tính khả năng tối đa. Một Data Scientist giỏi sẽ phân tích và lựa chọn kỹ thuật nào là tối ưu để tiếp cận vấn đề.
3. Lập trình Python
Python là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất mà tôi thường thấy được yêu cầu trong các vai trò khoa học dữ liệu, cùng với Java, Perl hoặc C / C ++. Python là một ngôn ngữ lập trình tuyệt vời cho các nhà khoa học dữ liệu. Đây là lý do tại sao 40% người trả lời được khảo sát bởi O’Reilly sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình chính của họ.
Do tính linh hoạt của nó, bạn có thể sử dụng Python cho hầu hết các bước liên quan đến quy trình khoa học dữ liệu. Nó có thể có nhiều định dạng dữ liệu khác nhau và bạn có thể dễ dàng nhập các bảng SQL vào mã của mình. Nó cho phép bạn tạo tập dữ liệu và bạn có thể tìm thấy bất kỳ loại tập dữ liệu nào bạn cần trên Google theo đúng nghĩa đen.
Tham khảo 2 khóa tự học python mình đã từng học:
Lập Trình Python Từ Zero – Hero
Thông thạo Python trong 4 tuần
4. Nền tảng Hadoop và Apache Spark
Mặc dù đây không phải lúc nào cũng là một yêu cầu, nhưng nó rất được ưu tiên trong nhiều trường hợp. Có kinh nghiệm với Hive hoặc Pig cũng là một điểm mạnh bán hàng. Việc làm quen với các công cụ đám mây như Amazon S3 cũng có thể có lợi. Một nghiên cứu được thực hiện bởi CrowdFlower về 3490 công việc khoa học dữ liệu LinkedIn đã xếp hạng Apache Hadoop là kỹ năng quan trọng thứ hai đối với một nhà khoa học dữ liệu với 49% đánh giá.
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể gặp phải trường hợp khối lượng dữ liệu bạn có vượt quá bộ nhớ của hệ thống hoặc bạn cần gửi dữ liệu đến các máy chủ khác nhau, đây là lúc Hadoop xuất hiện. Bạn có thể sử dụng Hadoop để nhanh chóng truyền tải dữ liệu đến các điểm trên một hệ thống. Đó không phải là tất cả. Bạn có thể sử dụng Hadoop để khám phá dữ liệu, lọc dữ liệu, lấy mẫu và tổng hợp dữ liệu.
Apache Spark đang trở thành công nghệ dữ liệu lớn phổ biến nhất trên toàn thế giới. Nó là một khung tính toán dữ liệu lớn giống như Hadoop. Sự khác biệt duy nhất là Spark nhanh hơn Hadoop. Điều này là do Hadoop đọc và ghi vào đĩa, điều này làm cho nó chậm hơn, nhưng Spark sẽ lưu trữ các tính toán của nó vào bộ nhớ.
Apache Spark được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu để giúp chạy thuật toán phức tạp nhanh hơn. Nó giúp phổ biến quá trình xử lý dữ liệu khi bạn đang xử lý một biển dữ liệu lớn, do đó, tiết kiệm thời gian. Nó cũng giúp nhà khoa học dữ liệu xử lý các tập dữ liệu phi cấu trúc phức tạp. Bạn có thể sử dụng nó trên một máy hoặc cụm máy.
Apache spark giúp các nhà khoa học dữ liệu có thể ngăn chặn mất mát dữ liệu trong khoa học dữ liệu. Điểm mạnh của Apache Spark nằm ở tốc độ và nền tảng giúp dễ dàng thực hiện các dự án khoa học dữ liệu. Với tia lửa Apache, bạn có thể thực hiện phân tích từ việc thu nhận dữ liệu đến phân phối máy tính.
5. Cơ sở dữ liệu SQL / noSQL
Mặc dù NoSQL và Hadoop đã trở thành một thành phần lớn của khoa học dữ liệu, người ta vẫn mong đợi rằng một ứng cử viên sẽ có thể viết và thực thi các truy vấn phức tạp trong SQL. SQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) là một ngôn ngữ lập trình có thể giúp bạn thực hiện các thao tác như thêm, xóa và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Nó cũng có thể giúp bạn thực hiện các chức năng phân tích và chuyển đổi cấu trúc cơ sở dữ liệu.
Bạn cần phải thành thạo SQL vì SQL được thiết kế đặc biệt để giúp bạn truy cập, giao tiếp và làm việc trên dữ liệu. Nó cung cấp cho bạn thông tin chi tiết khi bạn sử dụng nó để truy vấn cơ sở dữ liệu. Nó có các lệnh ngắn gọn có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và giảm bớt số lượng lập trình bạn cần để thực hiện các truy vấn khó. Học SQL sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cơ sở dữ liệu quan hệ và nâng cao hồ sơ của bạn với tư cách là một data scientist.
6. Học máy và AI
Hầu như tất cả các Data Scientist hiện nay đều thành thạo trong các lĩnh vực và kỹ thuật học máy (machine learning). Trong đó gồm có mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), học tăng cường (reinforcement learning), v.v. Nếu bạn muốn nổi bật so với các nhà khoa học dữ liệu khác, bạn cần biết các kỹ thuật Học máy như học máy từ cơ bản đến nâng cao như học có giám sát, cây quyết định, hồi quy logistic, CNN, v.v. Những kỹ năng này sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu khác nhau dựa trên khả năng học với tốc độ cao của máy tính hiện tại.
Tham khảo: Neural Network là gì?, Activation function là gì?
Khoa học dữ liệu cần ứng dụng các kỹ năng trong các lĩnh vực khác nhau của học máy. Kaggle, trong một cuộc khảo sát của mình, đã tiết lộ rằng các chuyên gia dữ liệu có năng lực về các kỹ năng học máy nâng cao như Học máy có giám sát, Học máy không giám sát, Chuỗi thời gian, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Phát hiện ngoại lệ, Thị giác máy tính, Công cụ khuyến nghị, Sinh tồn phân tích, học tập củng cố và học tập theo hướng đối đầu.
Khoa học dữ liệu liên quan đến việc làm việc với một lượng lớn các tập dữ liệu. Bạn có thể cần phải làm quen với Học máy.
8. Trực quan hóa dữ liệu
Thế giới kinh doanh thường xuyên tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Dữ liệu này cần được dịch sang một định dạng dễ hiểu. Mọi người hiểu tranh một cách tự nhiên dưới dạng biểu đồ và đồ thị hơn là dữ liệu thô. Một câu thành ngữ nói rằng “Một bức tranh có giá trị bằng một ngàn lời nói”.
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có khả năng trực quan hóa dữ liệu với sự hỗ trợ của các công cụ trực quan hóa dữ liệu như ggplot, d3.js, Matplottlib và Tableau. Những công cụ này sẽ giúp bạn chuyển đổi các kết quả phức tạp từ các dự án của mình sang một định dạng dễ hiểu. Vấn đề là, rất nhiều người không hiểu tương quan nối tiếp hoặc giá trị p. Bạn cần hiển thị cho họ một cách trực quan những điều khoản đó thể hiện trong kết quả của bạn.
Trực quan hóa dữ liệu mang lại cho các tổ chức cơ hội làm việc trực tiếp với dữ liệu. Họ có thể nhanh chóng nắm bắt thông tin chi tiết sẽ giúp họ hành động trên các cơ hội kinh doanh mới và luôn dẫn đầu trong các cuộc cạnh tranh.
9. Dữ liệu phi cấu trúc
Điều quan trọng là một nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu không có cấu trúc là nội dung không xác định không phù hợp với các bảng cơ sở dữ liệu. Ví dụ bao gồm video, bài đăng trên blog, đánh giá của khách hàng, bài đăng trên mạng xã hội, nguồn cấp dữ liệu video, âm thanh, v.v. Chúng là những văn bản nặng được gộp lại với nhau. Việc sắp xếp các loại dữ liệu này rất khó khăn vì chúng không được sắp xếp hợp lý.
Hầu hết mọi người gọi dữ liệu phi cấu trúc là “phân tích tối” vì tính phức tạp của nó. Làm việc với dữ liệu phi cấu trúc giúp bạn khám phá những thông tin chi tiết có thể hữu ích cho việc ra quyết định. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có khả năng hiểu và xử lý dữ liệu phi cấu trúc từ các nền tảng khác nhau.
Bổ sung: Kỹ năng phi kỹ thuật
10. Trí tò mò
“Tôi không có tài năng gì đặc biệt. Tôi chỉ tò mò một cách say mê.”
Albert Einstein
Sự tò mò có thể được định nghĩa là mong muốn có được nhiều kiến thức hơn. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần có khả năng đặt câu hỏi về dữ liệu vì các nhà khoa học dữ liệu dành khoảng 80 phần trăm thời gian của họ để khám phá và chuẩn bị dữ liệu . Điều này là do lĩnh vực khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh và bạn phải học hỏi nhiều hơn nữa để bắt kịp tốc độ.
Bạn cần thường xuyên cập nhật kiến thức của mình bằng cách đọc nội dung trực tuyến và đọc các sách có liên quan về các xu hướng trong khoa học dữ liệu. Đừng để bị choáng ngợp bởi lượng dữ liệu khổng lồ đang bay khắp nơi trên internet, bạn phải biết cách hiểu tất cả. Sự tò mò là một trong những kỹ năng bạn cần để thành công với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Ví dụ: ban đầu, bạn có thể không thấy nhiều thông tin chi tiết trong dữ liệu bạn đã thu thập. Sự tò mò sẽ cho phép bạn sàng lọc dữ liệu để tìm câu trả lời và thêm thông tin chi tiết.
11. Sự nhạy bén trong kinh doanh
Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần có hiểu biết vững chắc về ngành mà bạn đang làm việc và biết những vấn đề kinh doanh mà công ty của bạn đang cố gắng giải quyết. Về mặt khoa học dữ liệu, việc có thể phân biệt được vấn đề nào là quan trọng cần giải quyết cho doanh nghiệp là rất quan trọng, bên cạnh việc xác định những cách thức mới mà doanh nghiệp nên tận dụng dữ liệu của mình.
Để có thể làm được điều này, bạn phải hiểu vấn đề bạn giải quyết có thể tác động đến doanh nghiệp như thế nào. Đây là lý do tại sao bạn cần biết về cách thức hoạt động của doanh nghiệp để có thể hướng nỗ lực của mình đi đúng hướng.
12. Kỹ năng giao tiếp
Các công ty đang tìm kiếm một nhà khoa học dữ liệu mạnh mẽ đang tìm kiếm một người có thể dịch rõ ràng và trôi chảy các phát hiện kỹ thuật của họ cho một nhóm không chuyên về kỹ thuật, chẳng hạn như bộ phận Tiếp thị hoặc Bán hàng. Một nhà khoa học dữ liệu phải cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định bằng cách trang bị cho họ những hiểu biết đã được định lượng, ngoài việc hiểu nhu cầu của các đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật của họ để thu thập dữ liệu một cách thích hợp.
Ngoài việc nói cùng một ngôn ngữ mà công ty hiểu, bạn cũng cần phải giao tiếp bằng cách sử dụng cách kể chuyện bằng dữ liệu. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải biết cách tạo cốt truyện xung quanh dữ liệu để mọi người dễ hiểu. Ví dụ: trình bày một bảng dữ liệu không hiệu quả bằng việc chia sẻ những hiểu biết sâu sắc từ những dữ liệu đó ở định dạng kể chuyện. Sử dụng phương pháp kể chuyện sẽ giúp bạn truyền đạt những phát hiện của mình cho nhà tuyển dụng một cách hợp lý.
Khi giao tiếp, hãy chú ý đến kết quả và giá trị được nhúng trong dữ liệu bạn đã phân tích. Hầu hết các chủ doanh nghiệp không muốn biết những gì bạn đã phân tích, họ quan tâm đến việc nó có thể tác động tích cực đến hoạt động kinh doanh của họ như thế nào. Học cách tập trung vào việc cung cấp giá trị và xây dựng mối quan hệ lâu dài thông qua giao tiếp.
13. Làm việc nhóm
Một nhà khoa học dữ liệu không thể làm việc một mình. Bạn sẽ phải làm việc với giám đốc điều hành của công ty để phát triển chiến lược, làm việc với giám đốc sản phẩm và nhà thiết kế để tạo ra sản phẩm tốt hơn, làm việc với các nhà tiếp thị để khởi chạy các chiến dịch chuyển đổi tốt hơn, làm việc với các nhà phát triển phần mềm máy khách và máy chủ để tạo đường dẫn dữ liệu và cải thiện quy trình làm việc. Theo nghĩa đen, bạn sẽ phải làm việc với mọi người trong tổ chức, bao gồm cả khách hàng của bạn.
Về cơ bản, bạn sẽ cộng tác với các thành viên data scientist trong nhóm của mình để phát triển các trường hợp sử dụng nhằm biết được các mục tiêu kinh doanh và dữ liệu sẽ được yêu cầu để giải quyết vấn đề. Bạn sẽ cần biết cách tiếp cận phù hợp để giải quyết các trường hợp sử dụng, dữ liệu cần thiết để giải quyết vấn đề và cách dịch và trình bày kết quả thành những gì mọi người liên quan có thể dễ dàng hiểu được.
Trên đây là những kỹ năng cần phải có thể bạn có thể trở thành một Data Scientist xuất sắc, nếu bạn nhận thấy mình có tiềm năng với ngành khoa học dữ liệu, đừng ngần ngại bắt đầu với việc ứng tuyển internship/fresher tại các công ty lớn. Chúc các bạn thành công.
Cần tư vấn về Data Science? Hãy liên hệ 0362907394
Tham khảo 2 khóa tự học python mình đã từng học:
