Lộ trình phát triển Data Science trong năm 2024

Data Science hay Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực vững chắc, đang phát triển nhanh chóng với nhiều tiềm năng chưa được khai thác. Tuy nhiên, việc học một môn học mới có thể là thử thách không hề nhỏ nếu bạn không có được lộ trình rõ ràng. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn những thông tin cơ bản nhất để phát triển sự nghiệp Data Science trong năm 2024.

Data Science được gọi là công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21

1. Data Science Roadmap là gì?

Roadmap hay lộ trình là các kế hoạch chiến lược xác định mục tiêu hoặc kết quả mong muốn và nêu rõ các bước hoặc cột mốc quan trọng cần thiết để đạt được mục tiêu đó.

Khoa học dữ liệu, theo bài viết này, là: “…một lĩnh vực xử lý dữ liệu phi cấu trúc, có cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc. Nó liên quan đến các hoạt động như làm sạch dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, phân tích dữ liệu,...

Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của thống kê, toán học, lập trình và giải quyết vấn đề, thu thập dữ liệu theo những cách khéo léo, cung cấp khả năng nhìn mọi thứ một cách khác biệt, hoạt động làm sạch, chuẩn bị và sắp xếp dữ liệu.”

Do đó, Data Science Roadmap hay lộ trình khoa học dữ liệu là sự trình bày trực quan về một kế hoạch chiến lược được thiết kế để giúp chuyên gia CNTT đầy tham vọng tìm hiểu và thành công trong lĩnh vực này.

2. Những công cụ chính cho nhà khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành dựa trên nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau để rút ra những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu, bao gồm:

• Ngôn ngữ lập trình: Python, R và SQL
• Thư viện học máy (machine learning): TensorFlow, Keras và Scikit-learn
• Công cụ trực quan hóa dữ liệu: Các công cụ trực quan hóa như Tableau, Power BI và Matplotlib
• Hệ thống quản lý và lưu trữ dữ liệu: Cơ sở dữ liệu như MySQL, MongoDB và PostgreSQL
• Nền tảng điện toán đám mây: AWS, Azure và Google Cloud Platform

3. Tìm hiểu về lập trình và kỹ thuật phần mềm

Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất của các nhà khoa học dữ liệu

Khi bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu, bạn phải có nền tảng vững chắc. Lĩnh vực khoa học dữ liệu đòi hỏi kỹ năng và kinh nghiệm về công nghệ phần mềm hoặc lập trình. Bạn nên học ít nhất một ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python, SQL, Scala, Java hoặc R.

• Các chủ đề về lập trình

Các nhà khoa học dữ liệu nên tìm hiểu về các cấu trúc dữ liệu phổ biến (ví dụ: từ điển, kiểu dữ liệu, danh sách, bộ, bộ dữ liệu), thuật toán tìm kiếm và sắp xếp, logic, luồng điều khiển, chức năng viết, lập trình hướng đối tượng và cách làm việc với các thư viện bên ngoài.

• Git và GitHub

Ngoài ra, bạn cũng nên làm quen với việc sử dụng các yếu tố liên quan đến Git và GitHub như thiết bị đầu cuối và kiểm soát phiên bản. Cuối cùng, các nhà khoa học dữ liệu nên làm quen với tập lệnh SQL.

• Giải quyết vấn đề và xây dựng dự án

Khi bạn đã quen thuộc về mặt chức năng với các khái niệm trên, hãy áp dụng kiến thức mới của mình bằng cách giải quyết các dự án xây dựng như viết tập lệnh Python thực hiện trích xuất dữ liệu hoặc tạo một ứng dụng web đơn giản chặn các trang web không mong muốn.

4. Tìm hiểu về dữ liệu

Dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn

Các nhà khoa học dữ liệu thường được yêu cầu tìm dữ liệu có giá trị phù hợp để giải quyết vấn đề. Họ thu thập dữ liệu này từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm API, cơ sở dữ liệu, kho lưu trữ dữ liệu có sẵn công khai và thậm chí thu thập dữ liệu nếu trang web cho phép.

Tham khảo: Khóa học phân tích dữ liệu cơ bản

Tuy nhiên, dữ liệu được thu thập từ các nguồn này hiếm khi sẵn sàng để sử dụng. Thay vào đó, nó cần được làm sạch và định dạng trước khi sử dụng bằng cách dùng các công cụ như mảng đa chiều, thao tác khung dữ liệu hoặc sử dụng các phép tính khoa học và mô tả. Các nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng các thư viện như Pandas và NumPy để giúp chuyển thông tin từ dữ liệu thô, chưa được định dạng thành dữ liệu sẵn sàng phân tích.

Để trở nên hoàn hảo, bạn cần phải thực hành thật nhiều. Vì vậy, hãy thử chọn một tập dữ liệu có thể truy cập công khai, phát triển một bộ câu hỏi liên quan đến miền của tập dữ liệu, sau đó thực hành xử lý dữ liệu bằng Pandas hoặc NumPy để có câu trả lời.

Ngoài ra, hãy thu thập dữ liệu từ một trang web hoặc API (chẳng hạn như quandl, TMDB, Twitter API) cho phép công chúng sử dụng và chuyển đổi thông tin được lưu trữ từ các nguồn khác nhau thành một bảng hoặc tệp cơ sở dữ liệu tổng hợp.

5. Sự nhạy bén trong kinh doanh, phân tích dữ liệu và kể chuyện bằng dữ liệu

Đã đến lúc chuyển sang giai đoạn tiếp theo trong lộ trình khoa học dữ liệu của bạn: phân tích dữ liệu (data analysis) và kể chuyện (data storytelling). Các nhà phân tích dữ liệu, những người có mối quan hệ chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu, rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu, sau đó chuyển những phát hiện của họ tới ban quản lý bằng các thuật ngữ và hình ảnh trực quan dễ hiểu.

Vì liên quan đến việc kể chuyện, các trách nhiệm trên đòi hỏi khả năng trực quan hóa dữ liệu thành thạo (lập biểu đồ dữ liệu bằng các thư viện như Plotly hoặc Seaborn) và kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ. Ngoài ra, bạn nên học thêm về:

• Sự nhạy bén trong kinh doanh: Thực hành đặt câu hỏi nhắm vào các số liệu kinh doanh. Ngoài ra, hãy thực hành viết báo cáo ngắn gọn và rõ ràng, blog và bài thuyết trình liên quan đến kinh doanh.
• Phát triển dashboard: Chủ đề này yêu cầu sử dụng Excel hoặc các công cụ chuyên dụng như Power BI và Tableau để xây dựng bảng thông tin tóm tắt hoặc tổng hợp dữ liệu giúp ban quản lý đưa ra các quyết định hành động sáng suốt.
• Phân tích dữ liệu thăm dò: Kiến thức này bao gồm việc xác định câu hỏi, định dạng, lọc, xử lý các giá trị bị thiếu, giá trị ngoại lệ và phân tích đơn biến và đa biến.

6. Thống kê và ứng dụng toán học

Phương pháp thống kê là một phần không thể thiếu của khoa học dữ liệu, trong đó hầu hết các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu đều tập trung vào thống kê mô tả và suy luận. Toán học và thống kê giúp con đường hiểu biết tốt hơn về cách thức hoạt động của các thuật toán trở nên dễ dàng hơn.

Do đó, ở giai đoạn này trong lộ trình khoa học dữ liệu, bạn nên tập trung vào việc nắm vững những điều sau:

• Thống kê mô tả: Tìm hiểu về ước tính vị trí (giá trị trung bình, trung vị, chế độ, thống kê được cắt bớt và thống kê có trọng số) cũng như tính biến thiên được sử dụng để mô tả dữ liệu.
• Thống kê suy luận: Dạng thống kê này bao gồm việc xác định số liệu kinh doanh, thử nghiệm A/B, thiết kế thử nghiệm giả thuyết và phân tích dữ liệu được thu thập cũng như kết quả thử nghiệm bằng cách sử dụng khoảng tin cậy, giá trị p và giá trị alpha.
• Đại số tuyến tính và phép tính đơn biến và đa biến: Những môn học này giúp bạn hiểu rõ hơn về độ dốc, hàm mất và các trình tối ưu hóa được sử dụng trong học máy.

Phân tích các số liệu như giá cổ phiếu hoặc giá trị tiền điện tử, sau đó thiết kế giả thuyết về lợi nhuận trung bình hoặc số liệu khác mà bạn chọn. Cuối cùng, sử dụng các giá trị tới hạn để xác định xem bạn có thể bác bỏ giả thuyết không hay không.

Thiết kế và tiến hành các thử nghiệm nhỏ với các cộng sự của bạn bằng cách yêu cầu họ trả lời một câu hỏi hoặc tương tác với một ứng dụng hoặc câu trả lời. Sau đó, chạy các phương pháp thống kê trên dữ liệu khi bạn đã thu thập được số lượng lớn trong một khoảng thời gian được chỉ định.

7. Tìm hiểu về Machine Learning và AI

Khi bạn sắp kết thúc lộ trình khoa học dữ liệu của mình, đã đến lúc kết thúc chuyến đi của bạn bằng cách tìm hiểu về hai lĩnh vực phụ thuộc nhiều vào khoa học dữ liệu: Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Những chủ đề này rơi vào ba loại:

• Học tăng cường: Kỷ luật này  giúp bạn xây dựng hệ thống tự khen thưởng. Nếu bạn muốn hiểu về học tăng cường, hãy tìm hiểu cách tối ưu hóa phần thưởng, tạo mạng Q sâu và sử dụng thư viện TF-Agents, cùng một số tên khác.
• Học tập có giám sát: Kỷ luật này bao gồm các vấn đề hồi quy và phân loại. Sẽ rất hữu ích nếu bạn nghiên cứu hồi quy tuyến tính đơn giản, hồi quy logistic, hồi quy bội, KNN, hồi quy đa thức, Bayes ngây thơ, mô hình cây và mô hình tập hợp. Hoàn thiện nghiên cứu của bạn bằng cách tìm hiểu về các số liệu đánh giá.
• Học không giám sát: Học không giám sát có các ứng dụng như phân cụm và giảm kích thước. Đi sâu vào phân cụm theo cấp bậc, phân cụm K-mean, PCA và hỗn hợp gaussian.

Có rất nhiều tài nguyên lý tưởng có thể dạy bạn về học máy, một cuốn sách hay để tham khảo: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition.

Có thể thấy rằng chặng đường Data Science không hề đơn giản nhưng phần thưởng chờ đợi bạn phía trước cũng trở nên đáng quý hơn. Hy vọng những thông tin được tổng hợp trên đây sẽ hữu ích với các bạn. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp