Blogs

Những điều bạn nên biết khi du học ngành Data

Tháng Mười Hai 22, 2020

MAAS Team

Data Scientist được xem là ngành nghề quyến rũ nhất của thế kỷ 21, theo Bavard Business Review nhận định. Ngành data ra đời là bước chuyển mình của thời đại công nghệ và kỹ thuật số. Và tạo nên một sự ảnh hưởng vô cùng to lớn đến các ngành công nghiệ khác trên thế giới.

Qua bài viết này, MAAS sẽ cung cấp cho các bạn những thông tin cần thiết và quan trọng về ngành Data. Hi vọng sẽ giúp bạn giải đáp được những câu hỏi về ngành Data và vững bước hơn trong lựa chọn nghề ngiệp tương lai.

Nếu bạn muốn tư vấn thêm về dịch vụ viết bài của MAAS, thì bạn hãy nhấn vào đây nhé!

Xem thêm:

>>> Sinh viên nên làm thêm việc gì khi du học nước ngoài?
>>> Chuyện cái công việc

Bài viết này có gì

1. Data scientist là gì?
2. Data Scientist là làm gì?
3. Tận dụng Insight có giá trị và chuyển hóa thành hành động
4. Những tố chất cần thiết để trở thành một Data Scientist
5. Những yếu tố quan trọng đòi hỏi người làm trong ngành Data (Data Scientitst) cần có
6. Những kiến thức trong nhà trường cần học để trở thành một Data Scientist là gì?
7. Vậy học ngành Data cần tham khảo tài liệu ở đâu?
Dịch vụ về MAAS

1. Data scientist là gì?

– Công việc cụ thể của một data scientist như thế nào?

– Những tố chất và kỹ năng cần thiết nào cần chuẩn bị khi bắt đầu con đường “theo đuổi” Data

– Học gì để trở thành một Data Scientist?

Nếu bạn đang có bài luận cần phải làm trong thời gian ngắn, và vẫn chưa biết bắt đầu viết từ đâu thì bạn có thể liên hệ với MAAS để được giúp đỡ nhé. Tại MAAS cung cấp các dịch vụ viết như assignment help, check turnitin, writing service essay, assignment making,… và các dịch vụ khác như Research, Report, Case Study, Business Plan, Personal Statement sẽ giúp bạn vượt qua mọi bài tập và kì thi một cách hoàn hảo nhất, mà không tốn chút thời gian nào của bạn.

Bạn có thể tham khảo thêm về dịch vụ của MAAS tại đây bạn nhé!

2. Data Scientist là làm gì?

Data Scientist là người tạo ra gí trị từ data. Với hai công việc chính là:

Thu thập dữ liệu để tìm ra những insight giá trị

Ví dụ, dựa trên những thu thập thông tin trên các trang mạng xã hội, từ những bài post, comment/like/share và những cuộc thảo luận. Data Scientitst có thể cho ra những thông tin quan trọng như là đến ngày Noel thì những điều gì được người tiêu dùng quan tâm nhiều nhất.

Đây là một thông tn vô cùng có giá trị để công ty đưa ra những quyết định phù hợp cho chiến dịch Marketing.

3. Tận dụng Insight có giá trị và chuyển hóa thành hành động

Ví dụ, khi tìm ra được insight giá trị từ data, bạn cần làm report/presentation để, diễn giải cho các bên liên quan hiểu được:

Thứ nhất: Insight đó là gì, có ý nghĩa như thế nào?

Thứ hai: Có thể ứng dụng cụ thể như thế nào để đem lại lợi ích cho doanh nghiệp/sản phẩm/người dùng.

Data Scientist là một nghành nghề mới nên định nghĩa của nó còn chưa thật sự rõ ràng. Vì vậy, tùy theo từng công ty và mô tả công việc mà Job tittle cò thể khác nhau đôi chút.

Công việc cụ thể của một Data Scientist

Input
Lên kế hoạch
Thu thập và làm sạch dữ liệu
Chọn giải pháp
Máy học
Output

Bước 1 – Input

Công việc của Data Scientist bắt đầu với một yêu cầu

Nhu cầu này có thể bắt nguồn từ:

– Do bộ phận business thu thập phản hồi của người dùng, và đề nghị có thêm tính năng ABC.

– Hoặc, do chính Data Scientist khi làm việc với dữ liệu, nghiên cứu đặc tính sản phẩm/công ty cũng như kiểu/lượng data hiện có… thì nảy ra sáng kiến phát triển thêm tính năng XYZ.

Bước 2 – Lên kế hoạch

Sau khi xác địn được những yêu cầu/nhiệm vụ, Data Scientist sẽ họp và bàn bạc với bộ phận business cũng như các bên liên quan để xem xét:

– Làm tính năng này có khả thi hay không?

– Sẽ cần loại dữ liệu gì? Tìm ở đâu? Bao nhiêu là đủ? Lấy dữ liệu về như thế nào?.v.v…

– Cần bao nhiêu resources (nhân lực, thời gian…)?

– Tính năng này sẽ được gắn vào đâu trong sản phẩm cuối cùng của công ty, sẽ giúp ích được gì cho người dùng.

Bước 3 – Thu thập và làm sạch dữ liệu

Để dạy cho máy cách phân biệt con chó với con mèo chẳng hạn, thì phải cho nó học càng nhiều hình ảnh càng tốt. Nên phải đi gom dữ liệu.

Dữ liệu gom xong sẽ còn rất lộn xộn và nhiều rác, thì mình phải làm sạch dữ liệu. Hoặc nếu dữ liệu chưa đủ, thì phải kiếm thêm.

Ví dụ:

Có những hình mình không cần thì loại bỏ. Hình mình cần nhưng bị mờ thì làm cho nó rõ hơn. Hoặc hình thô (chưa gán nhãn) thì gán nhãn cho nó.

Cũng có thể tìm thêm nguồn dữ liệu được open source và đã gán nhãn sẵn.

Sau đó, phải đồng bộ hóa dữ liệu.

Ví dụ, hình ảnh gom về có nhiều kích thước khác nhau, thì phải đưa hết về cùng một kích thước hoặc định dạng, tùy theo mô hình mình chọn.

Bước 4 – Chọn giải pháp

– Nếu vấn đề đã có sẵn giải pháp

Thì lựa chọn/kết hợp các giải pháp lại (vd: chọn thuật toán ABC hoặc XYZ), chạy thử nghiệm, kiểm tra xem thử nghiệm nào là tốt nhất và vì sao, tiếp theo sẽ chọn giải pháp nào để phát triển thêm .v.v…

– Nếu vấn đề chưa có sẵn giải pháp

Thì cần làm research: tìm hiểu xem trước mình, đã có ai từng làm về vấn đề này chưa, giải pháp của họ là gì, có khả thi không, liệu giải pháp nào tốt hơn .v.v…

Sau đó, chọn ra một hoặc một loạt phương pháp để thử nghiệm giống như ở trên.

Bước 5 – Machine learning

Sau khi đã chọn được giải pháp, thì cần dành thời gian cho máy học.

Tùy theo model là gì, sử dụng công cụ nào, hệ thống công ty đã có sẵn những gì .v.v… mà mình sẽ cho model chạy qua chương trình, rồi điều chỉnh để kiểm soát performance đầu ra của model đó.

Khi train một model, hãy tưởng tượng giống như bạn có một bảng điều khiển với rất nhiều nút vậy. Bạn thử chỉnh cái nút này một chút, thấy kết quả ra tốt hơn chút xíu thì giữ lại, rồi thử chỉnh nút khác.

Cứ như vậy, cho đến khi ra được kết quả tốt nhất.

Ví dụ, có rất nhiều yếu tố để phân biệt con chó với con mèo.

Tùy bạn điều chỉnh để máy tập trung vào dấu hiệu nào nhiều hơn (cái mõm/những vùng có vẻ cái mõm, màu lông .v.v…) Nó sẽ ưu tiên các dấu hiệu đó để nhận diện đúng hơn.

Bước 6 – Output

Output công việc của Data Scientist là một model như đã giới thiệu ở trên. Sau đó, thông thường, model này sẽ được gắn vào một sản phẩm lớn.

Ví dụ: model để gợi ý mua hàng của trang web Amazon.

Đôi khi, nếu model là một giải pháp/phát kiến mới, thì bộ phận Data Science của công ty bạn sẽ có nhiệm vụ viết bài báo hoặc tổ chức hội thảo khoa học để công bố kết quả nghiên cứu.

Tuy nhiên, chỉ một vài công ty lớn như Facebook, Google… có bộ phận chuyên nghiên cứu về Data Science.

Và trên thực tế, cũng rất hiếm có phát kiến mới có thể áp dụng thực tiễn. Vì rất nhiều khi, bạn tạo ra được một mô hình tốt, chính xác song lại chạy quá chậm, quá tốn tài nguyên thì cũng không đưa vào sử dụng được.

4. Những tố chất cần thiết để trở thành một Data Scientist

a. Kiên nhẫn

Tố chất này vô cùng quan trọng, vì Data Scientist cần rất nhiều thời gian để thu thập dữ liệu và làm sạch chúng.

b. Kỹ năng giao tiếp tốt

Công việc của Data Scientist cần phải giao tiếp rất nhiều.

Giao tiếp với các thành viên trong team business. Để hiểu rõ hơn về các mục tiêu và yêu cầu của công việc để cho ra những thông tin giá trị.

Trình bày các thông tin, insight cho các bên liên quan hiểu

Trình bày những thông tin tìm kiếm được và giải thích cho các bên liên quan về những khám phá. Áp dụng những nghiên cứu vào thực tế vận hành.

c. Thích tìm hiểu những điều mới mẻ

Nghề Data Scientist còn mới mẻ và sử dụng kiến thức liên ngành rất nhiều. Trong đó, mỗi ngành riêng lại luôn có bước tiến hoặc công nghệ mới.

Do đó, bạn cần thích tìm hiểu và thử cái mới, để có thể cập nhật kiến thức liên tục.

Những kỹ năng cần thiết cho Data Scientist

Nghề Data Scientist đòi hỏi khá nhiều kiến thức và kĩ năng tổng hợp, bao gồm (nhưng không giới hạn):

– Machine learning: để học từ dữ liệu, từ đó tạo ra các predictive model.

– Database: giúp lưu trữ và truy xuất dữ liệu, cũng như thực hiện một số tính toán.

– Programming languages: viết code để áp dụng các model đã học được nói trên vào sản phẩm cụ thể, hoặc để thao tác với database.v.v…

– Visualization: giúp hiểu hơn về dữ liệu (ví dụ: phân bố của dữ liệu như thế nào), hoặc để trình bày kết quả phân tích.

5. Những yếu tố quan trọng đòi hỏi người làm trong ngành Data (Data Scientitst) cần có

a. Kiến thức toán học

Nếu muốn theo ngành này, bạn cần phải nắm chắc về toán.

b. Khả năng lập trình phần mềm

Công việc của Data Scientist nhiều khi rất gần với công việc của một software engineer. Vì vậy, “code cứng” là yêu cầu quan trọng.

c. Sự nhạy bén

Khi nhìn vào dữ liệu, bạn cần đủ nhạy để suy đoán: đối với loại dữ liệu này thì có thể làm gì với nó, nên estimate như thế nào .v.v…

Sự nhạy bén này là tố chất, song cũng có thể tích lũy dần theo thời gian và kinh nghiệm làm việc.

6. Những kiến thức trong nhà trường cần học để trở thành một Data Scientist là gì?

Danh sách các kĩ năng và kiến thức cần học để trở thành một Data Scientist được liệt kê khá chi tiết tại datasciencemasters.org, các bạn rất nên tham khảo.

Còn trong môi trường Đại học ở Việt Nam, thì theo mình, các bạn nên học:

– Đại số tuyến tính và xác suất thống kê.

– Đạo hàm tích phân ?

– Machine learning.

– Data mining.

– Database: SQL, noSQL.

– Ngôn ngữ lập trình: nên tiếp xúc với C/C++ và Java, sau đó tập trung vào Python (và có lẽ cả R).

– Ngoài ra, bạn nên làm quen với JavaScript, học để viết được web đơn giản, vẽ được đồ thị, biểu đồ.

– Bạn cũng nên biết về System, cụ thể Linux, Bash, OS.

7. Vậy học ngành Data cần tham khảo tài liệu ở đâu?

Datasciencemasters.org

Trang này tóm tắt các bước và khóa học data science cơ bản đến nâng cao.

Khóa học về machine learning của Andrew Ng, Stanford.

Chính khóa học machine learning này đã giúp mình tìm thấy đam mê với nó. Nội dung khá dễ hiểu và trực quan.

Kaggle.com là một trang bạn không thể bỏ qua nếu muốn áp dụng thử machine learning vào thực tế.

Platform này giúp mọi người thi đấu với nhau trên những vấn đề cụ thể, xem machine learning model của ai tốt nhất.

Chọn đọc một số blog trong danh sách này.

Chọn tùy theo hứng thú cụ thể của bạn đối với các ngách nhỏ trong ngành Data Science.

Tham gia các group trên FB như AI Valley, Artificial Intelligence and Deep Learning.

Các group này giúp cập nhật thông tin mới nhất về AI, deep learning, machine learning.

Ngoài ra, mình hay đọc datatau.com để cập nhật tin tức về data science, hoặc news.ycombinator.com để theo dõi tin tức về computer science nói chung.

Dịch vụ về MAAS

MAAS Essay Service – chuyên cung cấp các dịch vụ academic writing hàng đầu tại Việt Nam. Với 8 năm kinh nghiệm, chúng tôi luôn nỗ lực mang đến cho khách hàng những trải nghiệm tốt nhất với các dịch vụ: assignment help, check turnitin, writing service essay, assignment making,… Hiện tại, MAAS đã hỗ trợ hơn 300,000 sinh viên và hoàn thành hơn 35,000 bài Dissertation với các chủ đề khác nhau cho khách hàng ở khắp nơi trên thế giới như UK, Úc, Mỹ, Canada,…

Ngoài các writing service như: Online Test Service, Assignment Service, Essay Service, Dissertation Service. Công ty chúng tôi còn cung cấp các dạng dịch vụ Research, Report, Case Study, Business Plan, Personal Statement,… Dù là bất cứ dịch vụ nào chúng tôi đều hoàn thành xuất sắc để khi đến tay khách hàng đó sẽ là những bài viết tốt nhất mang lại sự hài lòng tuyệt đối.

MAAS mong rằng những chia sẻ trên, hy vọng sẽ giúp bạn có được thêm kiến thức và hiểu biết thêm về những kiến thức mới. Nếu bạn còn găp khó khăn trong bài viết, bạn có thể liên lạc với MAAS Essay Service để được tối ưu và chỉnh sửa một cách hoàn chỉnh nhé

Sứ mệnh của MAAS cung cấp platform website writers essay kết nối giữa sinh viên và writer nhằm đem đến kết quả học tập phù hợp với yêu cầu của từng sinh viên, tại MAAS chúng tôi chuyên nghiệp trên từng dịch vụ như Assignment help, Website writers essay, writing service essay, dissertation Service, Online Exam test service. Đội ngũ Writer tại MAAS chuyên nghiệp và giàu kinh nghiệm đa dạng trong nhiều lĩnh vực academic sẽ hỗ trợ bạn hoàn thành mục tiêu học tập của mình. Tham khảo thêm feedback từ khách hàng đã đặt bài tại MAAS qua video bên dưới.