8 kỹ năng để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Một nhà khoa học dữ liệu cần có kiến thức và kỹ năng tư duy phản biện, thống kê, lập trình, kiến thức về Học máy, Học sâu và AI. ..Nhà khoa học dữ liệu là người thực thi tích lũy, nghiên cứu và phân tích dữ liệu và đưa ra tác dụng nghiên cứu và phân tích kèm theo những lý giải về tính ứng dụng cho tác dụng trong thực tiễn. Kết quả nghiên cứu và phân tích được sử dụng để đưa ra quyết định hành động quan trọng cho doanh nghiệp, hoàn toàn có thể ảnh hưởng tác động đến sự tăng trưởng và giúp giành lợi thế cạnh tranh đối đầu trên thị trường .Trước khi xem xét những kiến thức và kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu, tất cả chúng ta cần biết đúng chuẩn một nhà khoa học dữ liệu làm gì, vai trò và nghĩa vụ và trách nhiệm của họ như thế nào .

Nhà khoa học dữ liệu sẽ thực hiện:

1. Xác định đúng mực bộ dữ liệu và những biến tương quan2. Xác định những yếu tố nghiên cứu và phân tích dữ liệu thử thách nhất3. Thu thập và tập hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc từ những nguồn khác nhau .4. Làm sạch và xác nhận dữ liệu bảo vệ tính đúng chuẩn, không thiếu và thống nhất5. Xây dựng và vận dụng những quy mô và thuật toán để khai thác dữ liệu6. Phân tích dữ liệu để tìm ra những mẫu hình ( pattern ) và xu thế7. Giải thích dữ liệu để tìm giải pháp8. Truyền đạt tác dụng cho những bên tương quan bằng cách sử dụng những công cụ trực quan hóa

Được Harvard Business Review đánh giá là nghề hấp dẫn nhất trong thế kỷ 21, Nhà khoa học dữ liệu (Data scientist) là nghề nghiệp mà nhiều bạn trẻ đang quan tâm và muốn theo học.
Được Harvard Business Review nhìn nhận là nghề mê hoặc nhất trong thế kỷ 21, Nhà khoa học dữ liệu ( Data scientist ) là nghề nghiệp mà nhiều bạn trẻ đang chăm sóc và muốn theo học .

Các nhóm kiến thức và kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu gồm có Phân tích ( Analytics ), Lập trình ( Programming ), và Kiến thức chuyên ngành ( Domain Knowledge ) .Nhóm kỹ năng và kiến thức Phân tích gồm những kỹ năng và kiến thức về thống kê, đo lường và thống kê, tư duy phản biện, kỹ năng và kiến thức trực quan hóa dữ liệu, sắp xếp dữ liệu và thao tác với dữ liệu phi cấu trúc .Nhóm kiến thức và kỹ năng lập trình gồm có những kiến thức và kỹ năng về lập trình ( sử dụng một hoặc nhiều ngôn từ như Python, R, SAS và Scala ), kiến thức về trí tuệ tự tạo, học máy, học sâu, và kinh nghiệm tay nghề về SQL .Nhóm kiến thức và kỹ năng mà hầu hết nhà khoa học dữ liệu trẻ gặp khó khăn vất vả chính là nhóm kiến thức chuyên ngành. Tất cả hiệu quả nghiên cứu và phân tích phải được vận dụng trong thực tiễn. Việc hiểu càng sâu những kiến thức chuyên ngành sẽ giúp nhà khoa học dữ liệu có tư duy sâu, rộng hơn về những quy mô, những nghiên cứu và phân tích mà họ sẽ nghĩ ra để giải những bài toán của doanh nghiệp, giúp cho quy mô và nghiên cứu và phân tích của họ tổng quát nhất và đúng mực .Ba nhóm kiến thức và kỹ năng nêu trên là ở mức tổng quát. Dưới đây là những kiến thức và kỹ năng cụ thể mà một nhà khoa học dữ liệu cần có :

Tư duy phản biện

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, nhà khoa học dữ liệu cần giữ thái độ “không bao giờ chấp nhận câu trả lời ban đầu là câu trả lời cuối cùng” – luôn 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.

Thống kê

Thống kê sẽ giúp những nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu trong bước tiền giải quyết và xử lý dữ liệu, cũng như giúp họ bộc lộ tốt những hiệu quả nghiên cứu và điều tra cho đồng nghiệp và người mua. Các công cụ tương hỗ trong thống kê thường là kiểm định thống kê, những hàm phân bổ và ước đạt hài hòa và hợp lý cực lớn. Khi hiểu rõ những công cụ, khái niệm này, nhà khoa học dữ liệu sẽ lựa chọn được kỹ thuật tốt nhất hoàn toàn có thể vận dụng cho yếu tố của họ. Với số liệu thống kê, bạn hoàn toàn có thể giúp những bên tương quan đưa ra quyết định hành động, phong cách thiết kế và nhìn nhận những thử nghiệm .

Thống kê sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu trong bước tiền xử lý dữ liệu, cũng như giúp họ thể hiện tốt các kết quả nghiên cứu cho đồng nghiệp và khách hàng.
Thống kê sẽ giúp những nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu trong bước tiền giải quyết và xử lý dữ liệu, cũng như giúp họ bộc lộ tốt những hiệu quả nghiên cứu và điều tra cho đồng nghiệp và người mua .

Kỹ năng lập trình

Nhà khoa học dữ liệu phải thành thạo kỹ năng và kiến thức về việc sử dụng những công cụ lập trình như Python, R và ngôn từ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL, trên cả hai góc nhìn đo lường và thống kê và thống kê .

Kiến thức về Học máy, Học sâu và AI

Học máy ( Machine learning ) là một nghành của Trí tuệ tự tạo, sử dụng những chiêu thức thống kê để giúp máy tính có khả năng học từ dữ liệu. Với Học máy, công nghệ tiên tiến xe tự lái, nhận dạng giọng nói, tìm kiếm hiệu suất cao trên web đều hoàn toàn có thể thực thi được. Học sâu là một ngành của học máy trong đó dữ liệu được biến hóa qua nhiều phép đổi khác phi tuyến trước khi thu được tác dụng đầu ra. AI dựa trên ý tưởng sáng tạo về năng lực của máy tính hoặc chương trình máy tính để tâm lý, hiểu và học hỏi như con người. Khoa học dữ liệu có sự giao thoa với AI nhưng không phải là một nghành của AI .

Kỹ năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không có quy mô dữ liệu được xác lập trước hoặc không được tổ chức triển khai theo cách được xác lập trước. Thông tin phi cấu trúc thường nặng về văn bản, nhưng cũng hoàn toàn có thể chứa dữ liệu như ngày, số và sự kiện. Kỹ năng thao tác với dữ liệu phi cấu trúc là một điểm cộng so với những nhà khoa học dữ liệu .

Kỹ năng tiền xử lý dữ liệu

Rất nhiều dữ liệu bị lộn xộn. Các giá trị hoàn toàn có thể bị thiếu, hoàn toàn có thể có định dạng không đồng nhất. Nhà khoa học dữ liệu sẽ cần phải quét dọn và sắp xếp lại dữ liệu .

Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là trình diễn đồ họa của dữ liệu để truyền đạt mối quan hệ giữa đặc trưng của dữ liệu. Đây là một phần thiết yếu của khoa học dữ liệu, vì nó cho phép nhà khoa học dữ liệu miêu tả và truyền đạt hiệu quả của họ tới đồng nghiệp và người mua. Nhà khoa học dữ liệu nên thành thạo một trong những thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js, hoặc Tableau .

Kỹ năng thuyết trình

Nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng sử dụng dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu. Các phẩm chất như tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành thứ đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.

Để trở thành nhà khoa học dữ liệu cần nhiều thời hạn để học tập và rèn luyện. Bạn hoàn toàn có thể dành 6 – 8 tuần học tập và rèn luyện liên tục để nắm được những kiến thức cơ bản về ngành khoa học dữ liệu và ứng dụng. Để đạt quá trình này, người học cần lựa chọn khóa học với nội dung giảng dạy tương thích, có giảng viên, mentor nhiều kinh nghiệm tay nghề trong thực tiễn về khoa học dữ liệu .Khóa đào tạo và giảng dạy Data Science của FUNiX là một ví dụ. Mentor của khóa học là những nhà khoa học dữ liệu số 1 của tập đoàn lớn FPT, Đại học Quốc gia TP. Hà Nội và những doanh nghiệp đang khai thác những công nghệ tiên tiến mới của khoa học dữ liệu trong kinh doanh thương mại. Sau thời hạn học, học viên đủ năng lực và có thời cơ tham gia những dự án Bất Động Sản khoa học dữ liệu tại những công ty và tập đoàn lớn lớn .

Tiến sĩ Nguyễn Văn Tuyên
(Viện Nghiên cứu Công nghệ FPT)