Tại sao nên có dự án trong portfolio?
Việc tìm thời gian và động lực để làm các dự án cá nhân có thể là một thách thức. Tuy nhiên, dù bạn đang làm toàn thời gian, làm việc tự do hay tìm việc, cân bằng giữa công việc chuyên môn và đam mê xây dựng các dự án khoa học dữ liệu chắc chắn sẽ xứng đáng. Dưới đây là một số lý do chính giải thích vì sao bạn nên đầu tư thời gian và công sức vào việc xây dựng portfolio khoa học dữ liệu. Nếu bạn muốn đọc thêm về tầm quan trọng của việc tạo các dự án portfolio cùng các thực tiễn tốt nhất và ví dụ, hãy đọc bài viết này.
Xây dựng và mài giũa kỹ năng
Học lập trình, xây dựng mô hình, cải thiện độ chính xác và triển khai mô hình đều là một phần của quy trình khoa học dữ liệu. Những kỹ năng này đang rất được săn đón, và việc tạo các dự án portfolio là cách tuyệt vời để rèn giũa kỹ năng và củng cố kiến thức trong các lĩnh vực bạn quan tâm. Hơn nữa, các dự án portfolio cho phép bạn xây dựng những kỹ năng chưa hẳn phù hợp hoàn toàn với nền tảng, công việc hay chuyên môn hiện tại. Nếu bạn chuyên về các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thì việc xây dựng các dự án phụ về thị giác máy tính sẽ đưa kỹ năng của bạn lên tầm cao mới. Khả năng là vô hạn.
Phô diễn kinh nghiệm với nhà tuyển dụng
Hãy tưởng tượng có hai nhà khoa học dữ liệu mới vào nghề đứng trước nhà tuyển dụng; người thứ nhất nói: "Tôi biết Python, Học máy và MLOps," còn người thứ hai nói: "Tôi cũng biết tất cả những thứ đó, và tôi đã áp dụng kiến thức trong dự án này: tôi thu thập dữ liệu, áp dụng mô hình học máy và triển khai thành một ứng dụng web." Rõ ràng ứng viên nào sẽ nổi bật hơn. Các dự án portfolio có thể củng cố tính thuyết phục của bạn với tư cách Nhà khoa học dữ liệu. Portfolio càng đa dạng, bạn càng có thể trình bày nhiều kỹ năng kỹ thuật khác nhau để trao đổi với nhà tuyển dụng và quản lý tuyển dụng.
Thể hiện kỹ năng mềm
Việc tạo một portfolio dự án khoa học dữ liệu thể hiện sự nhất quán, kiên trì, chú ý đến chi tiết và sẵn sàng học hỏi, cải thiện liên tục. Những kỹ năng mềm này rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực nghề nghiệp, và khoa học dữ liệu cũng không ngoại lệ. Quan trọng hơn, nếu bạn bổ sung các dự án thiên về nội dung vào portfolio kỹ thuật, bạn sẽ có thể thể hiện kỹ năng giao tiếp và kể chuyện bằng dữ liệu, giúp bạn nổi bật hơn nữa với tư cách là nhà khoa học dữ liệu.
Bước đầu tiên hướng tới khởi nghiệp
Giữa một dự án phụ và khởi nghiệp chỉ cách nhau một bước: dấn thân toàn thời gian vào hành trình đó. Rất nhiều dự án đã trở thành startup trị giá hàng triệu đô. Hơn nữa, các dự án portfolio cũng là cách tuyệt vời để bắt đầu hành trình trở thành nhà khoa học dữ liệu tự do. Để tìm hiểu thêm về việc trở thành freelancer trong khoa học dữ liệu, hãy đọc phần 1 và phần 2 của hướng dẫn của chúng tôi về chủ đề này.
5 nơi để lưu trữ portfolio khoa học dữ liệu của bạn
Chia sẻ dự án của bạn với cộng đồng khoa học dữ liệu có thể đóng góp cho kho tri thức chung, mời gọi hợp tác, giúp xây dựng thương hiệu cá nhân và đưa bạn vào những cuộc thảo luận rộng hơn. Đó là lý do nên truyền thông về dự án của bạn và đảm bảo chúng hiển thị tới đông đảo người xem nhất có thể. Có rất nhiều lựa chọn để lưu trữ portfolio khoa học dữ liệu, nhưng đây là một số công cụ và nền tảng tốt nhất giúp bạn trưng bày portfolio trực tuyến.
1. DataLab
DataLab là sổ tay (notebook) cộng tác trên nền tảng đám mây cho phép bạn phân tích dữ liệu, cộng tác với người khác và xuất bản phân tích ngay lập tức. Được xây dựng bởi DataCamp, công cụ này cho phép bạn viết mã, phân tích dữ liệu và chia sẻ insight chỉ từ trình duyệt. Nó cung cấp hơn 40 bộ dữ liệu tải sẵn để bạn phân tích cùng các ví dụ mã được viết sẵn thông qua các mẫu playbook. DataLab hỗ trợ R, Python và SQL, và hoạt động trên mọi hệ điều hành. Không cần cài đặt hay tải xuống. Sau khi tạo dự án, bạn có thể chia sẻ liên kết đến hồ sơ DataCamp của mình để mọi người truy cập ngay. Một số ví dụ về dự án chất lượng cao được lưu trữ trên DataLab:
2. Kaggle
Kaggle là một nền tảng cộng đồng trực tuyến dành cho các nhà khoa học dữ liệu và người đam mê học máy. Nó cho phép bạn cộng tác với những nhà khoa học dữ liệu khác, tìm và xuất bản bộ dữ liệu, đăng notebook và thi đấu với những người khác để giải các bài toán khoa học dữ liệu. Có rất nhiều bộ dữ liệu cho những ai muốn triển khai thuật toán của mình. Ưu điểm của nền tảng này là dữ liệu tương đối có cấu trúc và đã được làm sạch. Vì vậy, đây là nơi tuyệt vời để bắt đầu, giúp bạn làm quen với việc thực hiện các dự án khoa học dữ liệu. Sau khi đăng ký, bạn có thể duyệt qua các cuộc thi đang diễn ra ở nhiều hạng mục:
- Các cuộc thi dài hạn dành cho người mới bắt đầu là nguồn tài nguyên tuyệt vời để khởi động. Bạn có thể áp dụng kiến thức và dùng chúng để luyện tập những gì đã học.
- Các cuộc thi giới hạn thời gian vì quà tặng hoặc danh tiếng có độ khó cao hơn một chút so với mức cơ bản.
- Các cuộc thi giới hạn thời gian có giải thưởng thường thách thức hơn. Thường được tài trợ bởi các đơn vị bên ngoài như Netflix, Google, v.v.
Tham gia những cuộc thi này là cách tuyệt vời để phát triển, cải thiện kỹ năng và nâng cao năng lực kỹ thuật của bạn. Để phô diễn công việc, bạn cần có một notebook (Kernel) giải thích chi tiết toàn bộ dự án để càng nhiều người càng có thể hiểu.
Vì nền tảng này nổi tiếng với số lượng người tham gia rất lớn, việc giành giải có thể không dễ với người mới bắt đầu. Tuy nhiên, tham gia thi đấu và đăng notebook cho phép bạn phát triển kỹ năng, tích lũy điểm và leo hạng. Dễ hình dung rằng đạt cấp bậc tối thượng Grandmaster trên Kaggle sẽ mở ra nhiều cánh cửa trong sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn. Bạn có thể đọc hướng dẫn đầy đủ về Kaggle để biết thêm. Một số notebook hay được lưu trữ trên Kaggle có thể tìm thấy dưới đây:
3. GitHub
Ở mức độ khái quát, GitHub là một website và dịch vụ đám mây cho phép nhà phát triển lưu trữ, quản lý kho mã nguồn và theo dõi, giám sát các thay đổi. Để hiểu GitHub là gì, bạn cần biết hai khái niệm liên quan: kiểm soát phiên bản và Git, giúp bạn ghi lại các thay đổi theo thời gian để có thể quay lại những phiên bản cụ thể sau này. Bạn có thể xem hướng dẫn này để tìm hiểu thêm về Git. Nền tảng cho phép người dùng cộng tác hoặc xuất bản dự án mã nguồn mở, fork và chia sẻ mã, cũng như theo dõi issue. Tạo tài khoản GitHub và lưu trữ portfolio bằng GitHub Pages rất dễ và miễn phí. Chỉ cần làm theo các bước sau:
- Tạo tài khoản GitHub.
- Học cách dùng Git và GitHub. Bạn có thể tìm giải thích chi tiết và hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu về Git và GitHub qua hướng dẫn này hoặc khóa học Introduction to Git.
- Tải trang web của bạn lên GitHub Pages bằng cách làm theo các bước sau:
- Mở GitHub và tạo một repository công khai mới tên username.github.io, trong đó username là tên người dùng (hoặc tên tổ chức) của bạn trên GitHub.
- Nếu bạn chưa quen với các lệnh Git, bạn có thể đơn giản tải GitHub Desktop để sử dụng Git và GitHub trên macOS và Windows.
- Sau khi cài đặt xong, truy cập GitHub.com và làm mới trang. Nhấp nút "Set up in Desktop". Khi ứng dụng GitHub Desktop mở, hãy lưu dự án.
- Mở trình soạn thảo văn bản và tạo tệp index.html cho dự án.
- Commit thay đổi và nhấn publish.
- Gán giao diện cho website của bạn—Một chủ đề Bootstrap hoặc mẫu HTML/CSS sẽ phù hợp, nhưng chủ đề WordPress thì không.
Một cách hiệu quả để truyền tải dự án của bạn là dùng các nền tảng như Github. Sau khi tạo tài khoản Github, bạn có thể bắt đầu đăng các dự án ở đó. Trên Github, mỗi dự án của bạn cần có tệp README.md để người dùng dễ dàng đọc. Đây thường là thứ bị những người viết mã bỏ quên nhưng lại rất quan trọng. Nếu không có README.md, người đọc sẽ khó hiểu dự án nói về điều gì. Dưới đây là ví dụ về các dự án portfolio trên GitHub Pages
4. Website cá nhân
Sở hữu blog hoặc website cá nhân cũng là cách tuyệt vời để tập trung các dự án của bạn, nhất là khi việc thiết lập một website tương đối đơn giản mà không tốn quá nhiều chi phí. Nếu bạn chọn hướng này, WordPress là điểm khởi đầu tốt, dù các CMS khác như Strikingly hay Wix cũng làm tốt. Dù so với việc lưu trữ trên những trang như DataLab hoặc Kaggle, việc thu hút người xem có thể khó hơn, nhưng lưu trữ trên website riêng cho phép bạn kiểm soát và tùy biến nhiều hơn. Thêm vào đó, nếu bạn đầu tư tối ưu SEO, bạn có thể xuất hiện khá cao trên kết quả tìm kiếm Google.
5. Medium (và mạng xã hội)
Việc truyền thông về dự án của bạn càng nhiều càng tốt là rất quan trọng. Với các dự án portfolio thiên về nội dung, có những nền tảng blog bạn có thể sử dụng bên cạnh website cá nhân. Medium là một trong những nền tảng tốt nhất để tiếp cận khán giả rộng hơn với các dự án của bạn. Ngoài ra, đăng tải trên các mạng xã hội như Quora, LinkedIn, Twitter và Reddit có thể giúp củng cố sự tín nhiệm của bạn với tư cách nhà khoa học dữ liệu và giúp dự án của bạn được chú ý hơn.
Tìm hiểu thêm
Sở hữu một portfolio khoa học dữ liệu vững vàng có thể thay đổi cuộc chơi. Đó là cơ hội để tiếp thu và học kỹ năng mới, đồng thời tận dụng và cải thiện những gì bạn đã có. Theo đuổi các dự án portfolio có thể giúp bạn xây dựng kỹ năng mới, thu hút sự chú ý của nhà tuyển dụng và thậm chí tạo ra nguồn thu tiềm năng khi bắt đầu con đường làm freelancer. Trình bày các dự án bạn đã thực hiện với nhà tuyển dụng sẽ giúp bạn khác biệt so với những nhà khoa học dữ liệu khác, vì vậy hãy dành thời gian trau chuốt portfolio—lợi tức thu được hoàn toàn xứng đáng. Để biết thêm về các dự án portfolio và cách bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, hãy xem các tài nguyên sau:
