Chuyện nghề nghiệp: Data Scientist là nghề gì?
Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu được bầu chọn là một trong những công việc hot nhất thế kỷ 21 bởi Harvard Business Review. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hiểu lầm và sự nhầm lẫn về công việc này. Nếu bạn đang tìm hiểu về nghề Data Scientist và muốn dấn thân vào con đường này, hãy cùng lùi lại một bước để có cái nhìn chi tiết hơn về nghề này và cách để trở thành một Data Scientist thành công.
Công việc của một Data Scientist
Data Scientist (kỹ sư khoa học dữ liệu) là những người phân tích, sắp xếp và thay đổi dữ liệu để kể chuyện, bất kể nó có cấu trúc hay không. Công việc của họ yêu cầu phối hợp giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học. Họ sẽ phân tích, xử lý và mô hình hóa các dữ liệu, sau đó diễn giải các kết quả để tạo ra các kế hoạch hoạt động cho team và doanh nghiệp.
Một Data Scientist cần có khả năng sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm ra những thông tin quan trọng và đưa ra các giải pháp cho doanh nghiệp. Họ cũng phải có khả năng trình bày và truyền đạt các phát hiện và insight này với các bên liên quan – từ lãnh đạo cấp cao, quản lý đến khách hàng.
Data Science là gì?
Data Science là một ngành học mới phát triển trong thế giới công nghệ hiện đại. Nó kết hợp giữa khoa học máy tính, toán học và thống kê để phân tích và xử lý dữ liệu lớn. Mục đích của Data Science là tìm ra các thông tin quan trọng và đưa ra các giải pháp cho các doanh nghiệp hoặc tổ chức.
Các công việc trong lĩnh vực Data Science bao gồm: thu thập dữ liệu, xử lý và lưu trữ dữ liệu, phân tích và khai thác dữ liệu, và cuối cùng là diễn giải và trình bày các kết quả. Công việc của một Data Scientist là tạo ra các mô hình và thuật toán để giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ và đưa ra các quyết định dựa trên các phân tích và insight.
Phân biệt Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst
Một trong những hiểu lầm phổ biến về nghề Data Scientist là sự nhầm lẫn giữa Data Scientist, Data Engineer và Data Analyst. Dưới đây là sự khác biệt giữa ba nghề này:
Data Scientist
Data Scientist là người có kiến thức rộng về khoa học máy tính, toán học và thống kê. Họ có khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin quan trọng và đưa ra các giải pháp cho doanh nghiệp. Công việc của Data Scientist cũng bao gồm viết code và tạo ra các mô hình và thuật toán để giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ.
Data Engineer
Data Engineer là người chịu trách nhiệm về việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu. Họ có kiến thức về các công nghệ lưu trữ dữ liệu và các công cụ để xử lý dữ liệu lớn. Nhiệm vụ chính của Data Engineer là tạo ra các hệ thống để thu thập và lưu trữ dữ liệu, đảm bảo tính bảo mật và khả năng truy cập dữ liệu nhanh chóng.
Data Analyst
Data Analyst là người có khả năng phân tích và diễn giải các dữ liệu để đưa ra các insight và kết luận. Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật thống kê để tìm ra các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Công việc của Data Analyst là trình bày các kết quả cho các bên liên quan và đưa ra các đề xuất cho doanh nghiệp.
Workload của một Data Scientist
Công việc của một Data Scientist có thể được chia thành các giai đoạn sau:
Thu thập và lưu trữ dữ liệu
Đây là giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình xử lý dữ liệu. Một Data Scientist phải có khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và lưu trữ chúng vào một kho dữ liệu. Điều này đòi hỏi họ phải hiểu về các công nghệ lưu trữ dữ liệu và có kỹ năng lập trình để tạo ra các hệ thống lưu trữ dữ liệu hiệu quả.
Tiền xử lý dữ liệu
Sau khi đã thu thập được dữ liệu, Data Scientist cần phải tiền xử lý dữ liệu để chuẩn bị cho các bước tiếp theo. Điều này bao gồm việc làm sạch dữ liệu, loại bỏ các giá trị thiếu hoặc sai và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp cho việc phân tích.
Phân tích và khai thác dữ liệu
Ở giai đoạn này, Data Scientist sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để tìm ra các thông tin quan trọng và đưa ra các insight. Họ có thể áp dụng các thuật toán máy học và học sâu để tìm ra các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
Diễn giải và trình bày kết quả
Cuối cùng, Data Scientist phải diễn giải các kết quả và trình bày chúng với các bên liên quan. Họ cần có khả năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để hiển thị các kết quả một cách rõ ràng và dễ hiểu.
Lộ trình trở thành Data Scientist trong năm 2024
Nếu bạn muốn trở thành một Data Scientist trong tương lai, hãy lên kế hoạch cho mình một lộ trình rõ ràng. Dưới đây là một số bước cơ bản để bạn có thể trở thành một Data Scientist trong năm 2024:
Bước 1: Học các ngôn ngữ lập trình cơ bản
Một Data Scientist cần có kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL và Java. Bạn nên bắt đầu học các ngôn ngữ này từ bây giờ để có thể làm quen và hiểu sâu hơn về chúng.
Bước 2: Tìm kiếm các nguồn học tập dành cho Data Scientist
Có rất nhiều nguồn học tập trực tuyến và offline dành cho Data Scientist. Bạn có thể tham gia các khóa học, trại hè hoặc các lớp học để học các kỹ năng cần thiết cho công việc này.
Bước 3: Thực hành và xây dựng các project
Thực hành và xây dựng các project là cách tốt nhất để bạn có thể áp dụng những gì đã học vào thực tế. Bạn có thể tham gia các cuộc thi khoa học dữ liệu hoặc tự mình tạo ra các project để rèn luyện kỹ năng của mình.
Bước 4: Tìm kiếm kinh nghiệm làm việc
Kinh nghiệm làm việc là yếu tố quan trọng để trở thành một Data Scientist thành công. Bạn có thể tìm kiếm các cơ hội thực tập hoặc làm việc tại các công ty có liên quan đến lĩnh vực Data Science để tích lũy kinh nghiệm.
Bước 5: Tiếp tục học tập và phát triển bản thân
Lĩnh vực Data Science luôn thay đổi và phát triển liên tục, vì vậy bạn cần tiếp tục học tập và cập nhật kiến thức của mình để không bị lạc hậu. Hãy theo dõi các xu hướng mới và tham gia các sự kiện, hội thảo để trau dồi kiến thức và kết nối với cộng đồng Data Scientist.
Các ngôn ngữ lập trình cơ bản
Như đã đề cập ở trên, một Data Scientist cần có kiến thức về các ngôn ngữ lập trình cơ bản như Python, R, SQL và Java. Dưới đây là một số thông tin cơ bản về các ngôn ngữ này:
Python
Python là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Data Science. Nó có cú pháp đơn giản và dễ hiểu, phù hợp cho người mới bắt đầu học lập trình. Python cũng có nhiều thư viện hỗ trợ cho Data Science như NumPy, Pandas và Scikit-learn.
R
R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán thống kê. Nó được sử dụng để phân tích và xử lý dữ liệu trong các dự án Data Science. R cũng có nhiều gói và thư viện hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu như ggplot2 và dplyr.
SQL
SQL (Structured Query Language) là một ngôn ngữ dùng để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu và là công cụ không thể thiếu cho Data Scientist khi làm việc với dữ liệu lớn.
Java
Java là một ngôn ngữ lập trình đa nền tảng và được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Trong lĩnh vực Data Science, Java được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn và triển khai các ứng dụng phân tích dữ liệu.
Tìm kiếm các nguồn học tập dành cho Data Scientist
Nếu bạn muốn học về Data Science, có rất nhiều nguồn học tập dành cho bạn. Dưới đây là một số nguồn học tập phổ biến và chất lượng dành cho Data Scientist:
Các trang web học tập trực tuyến
Các trang web như Coursera, Udemy và edX cung cấp các khóa học về Data Science từ các trường đại học hàng đầu trên thế giới. Bạn có thể tự chọn các khóa học phù hợp với mình và học theo tốc độ của mình.
Vietdemy cung cấp các khoá học data dành riêng cho người Việt, với các nội dung hoàn toàn bằng tiếng Việt, giúp bạn hiểu rõ, hiểu sâu hơn về các chủ đề khoá học.
Trại hè và lớp học offline
Nếu bạn muốn học tập trực tiếp và giao tiếp trực tiếp với giảng viên, bạn có thể tham gia các trại hè hoặc lớp học offline về Data Science. Điều này sẽ giúp bạn có môi trường học tập chuyên nghiệp và kết nối với các chuyên gia trong ngành.
Self-learning và xây dựng project
Bạn có thể tự học và rèn luyện kỹ năng bằng cách tìm hiểu các tài liệu và xây dựng các project thực tế. Các trang web như Kaggle và GitHub cung cấp rất nhiều dữ liệu và project để bạn có thể tham khảo và học tập.
Các Data Science course phổ biến nhất hiện nay
Hiện nay, có rất nhiều khóa học về Data Science được cung cấp trên thị trường. Dưới đây là một số khóa học phổ biến và được đánh giá cao bởi cộng đồng Data Scientist:
Data Science Specialization (Coursera)
Khóa học này do trường Đại học Johns Hopkins cung cấp trên Coursera. Nó bao gồm 10 khóa học về các chủ đề như R programming, data visualization, machine learning và big data.
Applied Data Science with Python Specialization (Coursera)
Đây là một khóa học của Đại học Michigan trên Coursera, tập trung vào việc áp dụng Python trong các dự án Data Science thực tế. Khóa học này cũng bao gồm các chủ đề như data cleaning, data analysis và machine learning.
Machine Learning (Stanford University)
Khóa học này được giảng dạy bởi giáo sư người nổi tiếng Andrew Ng từ Đại học Stanford. Nó cung cấp kiến thức cơ bản và nâng cao về machine learning và deep learning.
Các đầu sách về Data Scientist cần đọc
Ngoài việc học từ các khóa học và project, bạn cũng nên đọc các đầu sách về Data Scientist để hiểu sâu hơn về lĩnh vực này. Dưới đây là một số đầu sách nổi tiếng và được đánh giá cao bởi cộng đồng Data Scientist:
"Data Science for Business" của Foster Provost và Tom Fawcett
Cuốn sách này giúp bạn hiểu về vai trò của Data Scientist trong doanh nghiệp và cách áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu vào thực tế.
"Python for Data Analysis" của Wes McKinney
Đây là một cuốn sách hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng Python để xử lý và phân tích dữ liệu. Nó cũng cung cấp các ví dụ và bài tập để bạn có thể tự rèn luyện kỹ năng.
"The Data Science Handbook" của Field Cady và Carl Shan
Cuốn sách này chứa những câu chuyện và kinh nghiệm của các Data Scientist thành công từ các công ty như Google, LinkedIn và Facebook. Nó cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về lĩnh vực Data Science và những gì bạn cần để trở thành một Data Scientist thành công.
Github cần follow
Github là một nơi tuyệt vời để bạn có thể tìm kiếm và theo dõi các project và nguồn tài liệu về Data Science. Dưới đây là một số Github bạn nên theo dõi:
Awesome Data Science
Đây là một danh sách các nguồn tài liệu, khóa học và project liên quan đến Data Science được tổng hợp và chia sẻ bởi cộng đồng.
Data Science Python
Đây là một repository chứa các tài liệu và project về Data Science sử dụng ngôn ngữ lập trình Python.
Machine Learning Mastery
Đây là một Github của tác giả Jason Brownlee, chuyên về machine learning và deep learning. Bạn có thể tìm thấy nhiều tài liệu và project hữu ích cho việc học tập và nghiên cứu.
Kết luận
Trở thành một Data Scientist không phải là điều dễ dàng, nhưng nếu bạn có đam mê và kiên trì, bạn hoàn toàn có thể đạt được mục tiêu này trong năm 2024. Hãy bắt đầu từ việc học các ngôn ngữ lập trình cơ bản, tìm kiếm các nguồn học tập và rèn luyện kỹ năng của mình thông qua việc thực hành và xây dựng các project. Đừng quên tiếp tục học tập và phát triển bản thân để không bị lạc hậu trong lĩnh vực này đang phát triển rất nhanh. Chúc bạn thành công trên con đường trở thành một Data Scientist!