7 kỹ năng cần có để thành công trong ngành khoa học dữ liệu

Đầu tiên, “Data Science – khoa học dữ liệu” là một thuật ngữ được định nghĩa mơ hồ và bạn có thể lẫn lộn giữa 2 khái niệm công việc “Data Scientist – nhà khoa học dữ liệu” hoặc “Data Analyst – nhà phân tích dữ liệu“.

Thực tế thì các công ty khác nhau cũng định gnhĩa cho các công việc này ở các chức danh khác nhau; một “nhà khoa học dữ liệu” tại một công ty có thể là một “kỹ sư máy tính” tại một công ty khác, vì vậy hãy chắc chắn rằng bạn đã tìm hiểu kĩ càng khi tìm kiếm việc làm và đọc kỹ từng mô tả công việc. Nó có thể giúp tìm kiếm các tin tuyển dụng liệt kê các kỹ năng của bạn thay vì chỉ tìm kiếm các công việc “nhà khoa học dữ liệu”.

Khoa học dữ liệu - ngành hot trong 2022
Khoa học dữ liệu – ngành hot trong 2022

Thứ hai, quy tắc cơ bản cho bất kỳ cuộc săn tìm việc làm nào là các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm bằng chứng bạn có thể làm công việc họ cần hoàn thành. Quy tắc này đặc biệt quan trọng trong một cuộc săn tìm việc làm khoa học dữ liệu vì khoa học dữ liệu là một lĩnh vực tương đối mới và không có thông tin giáo dục đáng tin cậy trên toàn cầu. Nếu bạn không có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực này, bạn sẽ cần giới thiệu các dự án bạn đã xây dựng để chứng minh kỹ năng của bạn trong một danh mục đầu tư.

Đây có thể là các dự án khoa học dữ liệu bạn đã xây dựng cho trường học, các dự án độc lập mà bạn tự tạo hoặc một số kết hợp của cả hai. Những cái tốt nhất và phù hợp nhất với công việc nên được đánh dấu trong sơ yếu lý lịch của bạn và tất cả chúng đều có thể truy cập được thông qua một liên kết GitHub.

Nếu bạn muốn làm việc trong ngành Data Science – khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần đảm bảo rằng bạn đang phát triển bảy kỹ năng này mà các nhà tuyển dụng và người quản lý tuyển dụng đang tìm kiếm — và thể hiện chúng trong các ứng dụng của bạn.

  1. Lập trình

Không có cách nào để giải quyết vấn đề này — nếu bạn muốn làm việc trong lĩnh vực Data Science, bạn cần học viết code. Cụ thể, bạn cần học viết code bằng Python hoặc R, hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng thường xuyên trong thế giới khoa học dữ liệu.

Tin tốt là bạn không cần phải học cả hai. Một trong hai là đủ, mặc dù cái này hay cái kia có thể là lựa chọn tốt hơn tùy thuộc vào mục tiêu của bạn. Python được lựa chọn phổ biến hơn trong thế giới kinh doanh; R được sử dụng rộng rãi hơn trong học thuật và nghiên cứu.

Nếu bạn chọn Python, hãy cẩn thận khi bạn chọn tài nguyên học tập. Trong khi R tập trung vào làm việc với dữ liệu và thực hiện phân tích thống kê, Python 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.

Khi bạn đã chọn một ngôn ngữ, bạn cũng sẽ cần phải tìm hiểu các thư viện chính được sử dụng cho công việc khoa học dữ liệu. Thư viện giống như các công cụ bổ sung cho ngôn ngữ lập trình cơ bản và chúng ở đó để bạn xử lý việc nhanh chóng và dễ dàng hơn. Ví dụ: chúng chứa các hàm được viết sẵn, cho phép bạn thực hiện các tác vụ dữ liệu phổ biến chỉ với một hoặc hai dòng mã. Viết cùng một chức năng từ đầu bằng ngôn ngữ cơ sở sẽ khiến bạn mất nhiều thời gian hơn. Trong Python, các thư viện tập trung vào dữ liệu phổ biến bao gồm numpy, pandas, matplotlib và scikit-learn. Trong R, có thể bạn sẽ muốn tìm hiểu các thư viện phổ biến của tidyverse.

Ngoài ra, sẽ rất hữu ích khi chọn một số kỹ năng quy trình làm việc liên quan đến code sẽ giúp bạn hoạt động hiệu quả hơn. Hiểu biết về Git và GitHub là yêu cầu bắt buộc — đây là những công cụ giúp bạn lưu trữ và quản lý các phiên bản code khác nhau và cộng tác với các lập trình viên khác.

Làm thế nào để phát triển kỹ năng này

Có hàng tá khóa học video dựa trên bài giảng trên các nền tảng như Coursera và EdX và hàng nghìn video YouTube về nhiều chủ đề khoa học dữ liệu khác nhau. Bạn có thể muốn tìm kiếm “các khóa học khoa học dữ liệu” thay vì “các khóa học lập trình” để đảm bảo những gì bạn học cuối cùng thực sự có liên quan đến khoa học dữ liệu. Nhiều sách giáo khoa khoa học dữ liệu cũng đáng giá, và một số có sẵn trực tuyến miễn phí.

Xem Thêm:  Mất gốc Hóa học lại từ đâu? Phương pháp học hóa từ đầu

Làm thế nào để chứng minh điều đó trong bản CV của bạn?

Kỹ năng lập trình của bạn nên được liệt kê trong phần kỹ năng của CV, nhưng chúng cũng phải được thể hiện rõ ràng trong các dự án khoa học dữ liệu mà bạn đang làm và trang GitHub của bạn. Hãy chắc chắn rằng code trên GitHub của bạn sạch sẽ, rõ ràng— bạn muốn bất kỳ nhà tuyển dụng nào mở dự án có thể biết ngay rằng bạn đã có những chặt chẽ lập trình vững chắc.

  1. Sql

Bất kể bạn chọn ngôn ngữ lập trình nào, bạn cũng cần học SQL. SQL 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 bỏ qua bởi các nhà khoa học dữ liệu. Đó là một ngôn ngữ rất cũ và nó hơi nhàm chán khi so sánh với những ngôn ngữ mới gần đây. Nhưng đừng nhầm lẫn, SQL là một kỹ năng thiết yếu 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. Trên thực tế, ngay cả vào năm 2020, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu đã sử dụng SQL nhiều hơn Python hoặc R!

Làm thế nào để phát triển kỹ năng này

Cũng giống như lập trình, có rất nhiều tùy chọn trực tuyến để học SQL, bao gồm các khóa học video, văn bản và nền tảng tương tác. Mode Analytics có hướng dẫn SQL miễn phí được yêu thích và 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.

Làm thế nào để chứng minh điều đó trong bản CV của bạn?

Bao gồm các dự án với công việc SQL trên sơ yếu lý lịch của bạn và trong GitHub của bạn. Và nếu bạn nhận được một cuộc phỏng vấn, hãy chắc chắn rằng bạn dành một chút thời gian để tìm hiểu — nhà tuyển dụng biết SQL quan trọng như thế nào, vì vậy nó thường xuất hiện trong các cuộc phỏng vấn kỹ thuật hoặc về các dự án mang về nhà trong quá trình phỏng vấn. Bạn có thể được hỏi về những điều cơ bản về SQL như cú pháp cho nối bên trong hoặc bên ngoài hoặc bạn có thể được yêu cầu viết và chạy các truy vấn thực hoặc phác thảo chúng trên bảng trắng.

  1. Xử lý dữ liệu lộn xộn

Đây thực sự là một thuật ngữ chung bao gồm một vài kỹ năng khác nhau, nhưng có liên quan chặt chẽ.

Đầu tiên là dọn dẹp dữ liệu, một kỹ năng quan trọng đối với bất kỳ ai mong muốn làm việc với dữ liệu. Dọn dẹp dữ liệu là tất cả mọi thứ bạn phải làm với một tập dữ liệu hiện có để chuẩn bị sẵn sàng cho việc phân tích, bao gồm các tác vụ như sửa định dạng, dọn dẹp lỗi chính tả và thả các mục nhập trùng lặp. Dọn dẹp dữ liệu không phải là phần yêu thích của hầu hết mọi người trong công việc, nhưng nó là một phần thiết yếu. Và đừng lo lắng! Bạn sẽ thực hiện tất cả việc dọn dẹp này bằng cách sử dụng các kỹ năng lập trình của mình, không phải lướt qua các bảng tính bằng tay.

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 đã có từ trước và do đó không được cấu trúc rõ ràng. Ví dụ: truyền dữ liệu từ phương tiện truyền thông xã hội — một nguồn cấp dữ liệu thô, theo thời gian thực về mọi thứ được đăng lên một nền tảng — là dữ liệu phi cấu trúc. Bạn phải viết mã code lọc, sắp xếp và phân loại nó để tạo tập dữ liệu bạn muốn phân tích và đó là một kỹ năng mà nhà tuyển dụng đánh giá cao.

Làm thế nào để phát triển kỹ năng này

Thực hành làm việc với các bộ dữ liệu thô và thử một vài dự án mà bạn thu thập của riêng mình. Đối với dự án đầu tiên, hãy thử làm việc với một cái gì đó như dữ liệu phát trực tuyến trên Twitter — đây là dữ liệu phi cấu trúc, nhưng nó được phân tích thường xuyên, vì vậy bạn sẽ có thể tìm thấy rất nhiều hướng dẫn (như hướng dẫn này) và các ví dụ về mã để giúp bạn hiểu rõ về nó.

Làm thế nào để chứng minh điều đó trong bản CV của bạn?

Một lần nữa, đây là điều mà bạn thể hiện trong các dự án trên sơ yếu lý lịch và GitHub của bạn. Trong sơ yếu lý lịch của bạn, trong các gạch đầu dòng trong các dự án được đánh dấu của bạn, hãy bao gồm một hoặc hai dòng chi tiết những gì bạn phải làm để làm sạch và cấu trúc dữ liệu. Ví dụ: bạn có thể nói điều gì đó như:

Xem Thêm:  15 lợi ích tuyệt vời của việc đọc sách phần lớn mọi người chưa biết !

Đã lọc dữ liệu tweet phát trực tuyến qua API Twitter, làm sạch các tweet bằng regex và mã hóa chúng để phân tích cảm xúc VADER.

Bạn cũng nên sẵn sàng nói về cách bạn tiếp cận xử lý dữ liệu lộn xộn trong cuộc phỏng vấn của mình, cho dù bạn có được hỏi trực tiếp về nó hay không. Bạn chắc chắn sẽ được hỏi về các dự án của mình rộng hơn. Trong câu trả lời của mình, bạn có thể dệt trong bối cảnh cách bạn thu thập và làm sạch dữ liệu trước khi phân tích.

  1. AI

Đây là một phần của khoa học dữ liệu mà nhiều người học có nguyện vọng hào hứng và có lý do chính đáng! AI cực kỳ tuyệt vời, nhưng nó cũng có thể bắt đầu cảm thấy khá khó khăn khi bạn nhìn vào nó vì nó là một lĩnh vực rộng lớn và phức tạp.

Tin tốt là bạn không cần phải biết tất cả mọi thứ! Để có được chỗ đứng trong ngành, bạn sẽ chỉ cần nắm vững các thuật toán phổ biến nhất. Ví dụ: bạn sẽ muốn chắc chắn rằng bạn có thể triển khai và giải thích các loại mô hình phổ biến bao gồm hồi quy tuyến tính và hậu cần, Naive Bayes,  classification and regression trees (CART), k-nearest neighbors algorithm (KNN), k-means, principle component analysis (PCA), and random forests.

Nếu bạn mong muốn làm việc trong một lĩnh vực cụ thể trong khoa học dữ liệu hoặc tại một công ty cụ thể, thì bạn có thể cần phát triển thêm kinh nghiệm trong một lĩnh vực học AI. Ví dụ: đạt được sự hiểu biết sâu sắc về các thuật toán và kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là không cần thiết cho vai trò khoa học dữ liệu tổng quát, nhưng cần phải có một công việc trong một nhóm đang làm việc trên một cái gì đó liên quan đến NLP, như nhận dạng giọng nói.

Làm thế nào để phát triển kỹ năng này

Có rất nhiều khóa học và hướng dẫn trực tuyến dạy AI. Nhưng khi bạn đạt đến giai đoạn học này, bạn có thể thấy tốt nhất là tập trung vào việc học bằng cách thực hành, tham gia vào các dự án cá nhân buộc bạn phải làm việc với các mô hình học máy khác nhau như một cách để thử thách bản thân. Các trang web cạnh tranh như Kaggle cũng có thể là một nguồn tuyệt vời của cả việc học và động lực khi nói đến các kỹ thuật học máy.

  1. Giao tiếp

Khi mọi người nói về 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 cho 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.

“Bạn cần có khả năng tương tác và giải thích mọi thứ,” Edouard Harris, đồng sáng lập của SharpestMinds, công ty kết nối các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng với các cố vấn để giúp họ có được việc làm trong lĩnh vực này. “Công việc không phải là tất cả về làm việc với dữ liệu, nó cũng là làm việc với mọi người.”

Trực quan hóa dữ liệu là một kỹ năng quan trọng ở đây, bởi vì trong khi các đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật sẽ không thể hiểu mã của bạn, mọi người đều có thể hiểu biểu đồ cột. Nhưng nếu nó không được trình bày rõ ràng, dữ liệu được hiển thị trực quan có thể gây hiểu lầm hoặc nhầm lẫn. Khi bạn học cách tạo biểu đồ bằng mã của mình, bạn nên dành một chút thời gian để nghiên cứu thiết kế viz dữ liệu. Kỹ năng thiết kế có thể làm cho tác phẩm của bạn hấp dẫn hơn, nhưng quan trọng hơn, chúng sẽ giúp bạn làm nổi bật những phần quan trọng nhất trong kết quả của bạn và tránh gây nhầm lẫn cho khán giả của bạn với thông tin thừa.

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 hoặc trình bày công việc của họ. Họ cũng thường phải cộng tác với các đồng nghiệp làm việc trong cả 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 có khả năng hiểu những gì các đồng nghiệp phi kỹ thuật cần ở bạn.

Làm thế nào để phát triển kỹ năng này

Thực hành, thực hành, thực hành. Hình thành thói quen tốt bằng cách viết báo cáo và giải thích những gì đang xảy ra trong mã code của bạn trong sổ ghi chép khi bạn xây dựng dự án. (Trong khoa học dữ liệu, công việc lập trình của bạn thường xảy ra bên trong phần mềm “sổ ghi chép” cho phép bạn trộn văn bản giải thích, các đoạn mã trực tiếp thực sự có thể chạy, biểu đồ và hình ảnh. Điều này cho phép bạn làm việc, viết và chạy mã trong môi trường lập trình, nhưng cũng có thể thêm văn bản, tạo hình ảnh và thêm ngữ cảnh khác giúp công việc của bạn dễ hiểu hơn cho người khác trong nháy mắt).

Xem Thêm:  8 khóa học online về khoa học dữ liệu năm 2022

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? Họ có đang rút ra kết luận mà bạn muốn họ 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 hiểu biết nhất định không?

Tất nhiên, cũng có các khóa học và hướng dẫn có sẵn, đặc biệt là trong lĩnh vực trực quan hóa và thiết kế dữ liệu. Dưới đây là hướng dẫn về thiết kế trực quan hóa dữ liệu, cùng với một số mẹo.

  1. Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề

Trong khi ở vai trò phân tích dữ liệu, bạn thường sẽ được giao các vấn đề cần giải quyết; Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ thường được mong đợi để tự mình tìm thấy thông tin chi tiết. Sự tò mò, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề là chìa khóa.

Điều quan trọng cần nhớ là trong hầu hết các công việc, những câu hỏi đúng là những câu hỏi ảnh hưởng đến lợi nhuận của công ty. Không phải mọi phân tích bạn có thể làm đều đáng để bạn dành thời gian. Để có thể nhận ra sự khác biệt, bạn sẽ cần các kỹ năng tư duy phản biện và hiểu biết vững chắc về công ty, đối thủ cạnh tranh và ngành của bạn.

Làm thế nào để phát triển kỹ năng này

Đây là một kỹ năng bạn sẽ tiếp tục phát triển trong công việc, nhưng nó chắc chắn là thứ bạn có thể thực hành và làm việc ngay cả trước khi bạn được tuyển dụng. Xây dựng các dự án khoa học dữ liệu dành riêng cho một công ty có thể là một cách tuyệt vời để làm cho bản thân trở nên nổi bật khi bạn nộp đơn xin việc ở đó và chúng cũng là một cách tuyệt vời để thực hành kiểu suy nghĩ này.

Bạn thậm chí có thể thực hành điều này mà không mất thời gian để thực sự xây dựng dự án, vì điều thực sự quan trọng ở đây là các câu hỏi và quá trình suy nghĩ. Thực hiện một nghiên cứu nhỏ về một công ty và sau đó tự hỏi: Những loại điều gì có thể tác động tích cực đến lợi nhuận của họ? Bạn cần những loại dữ liệu nào để điều tra chúng? Bạn sẽ thực hiện những loại phân tích nào? Làm thế nào bạn sẽ làm cho trường hợp rằng dữ liệu này và những phân tích này là quan trọng đối với doanh nghiệp?

  1. Thống kê

Các nhà thống kê đôi khi nói đùa rằng khoa học dữ liệu chỉ là một phiên bản cường điệu của thống kê, một nghề đã tồn tại trong nhiều thập kỷ. Có một số sự thật thực sự cho điều đó. Các nhà khoa học dữ liệu có thể đang sử dụng ngôn ngữ mã hóa và mô hình học máy mà các nhà thống kê trong quá khứ.

Bạn không cần bằng tiến sĩ toán học để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, nhưng bạn cần có sự hiểu biết vững chắc về xác suất và thống kê. Điều này sẽ giúp bạn xác định loại phân tích nào là phù hợp và đánh giá kết quả của bạn để đảm bảo rằng chúng chính xác và có ý nghĩa. Nói cách khác, kiến thức thống kê là sự khác biệt giữa việc biết kết luận của bạn là hợp lệ và chỉ hy vọng nó là như vậy.

Làm thế nào để phát triển kỹ năng này

Nếu bạn vẫn đang đi học, bạn có thể tham gia một lớp học. Hầu hết các trường cao đẳng và nhiều trường trung học đều cung cấp các khóa học xác suất và thống kê. Nếu bạn không còn đi học nữa, các tùy chọn thông thường sẽ được áp dụng: Có rất nhiều khóa học trực tuyến và nhiều tài nguyên thống kê khác trên internet. Hầu hết các nền tảng học tập tập trung vào khoa học dữ liệu cũng dạy số liệu thống kê và các khóa học này có thể giúp bạn học cụ thể cách áp dụng các phương pháp thống kê trong ngôn ngữ lập trình mà bạn chọn.

Tất cả điều này nghe có vẻ như là một điều khủng khiếp, nhưng đừng lo lắng! Bạn có thể thực hiện từng bước và bạn thực sự không cần bất kỳ kinh nghiệm nào để bắt đầu. Tôi đã thấy nhiều người học đi từ những người mới bắt đầu hoàn toàn đến các nhà khoa học dữ liệu toàn thời gian. Bạn có thể là người tiếp theo. Tất cả những gì nó cần là sự can đảm để cố gắng. Chúc may mắn!

Xem thêm: Các câu hỏi nên hỏi trong một cuộc phỏng vấn 

1/5 - (1 bình chọn)

Tri Thức

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Next Post

8 khóa học online về khoa học dữ liệu năm 2022

CN Th7 31 , 2022
Bạn là người mới bắt đầu về khoa học dữ liệu. Bạn đã nghe thấy thuật ngữ này và có thể bạn có một số người bạn làm việc trong lĩnh vực này. Bạn cũng biết rằng đó là một công việc có nhu cầu khá cao tại thời điểm […]
Khoa học dữ liệu 2022