Tôi bắt đầu học trên DataCamp vì tôi chưa biết cách áp dụng các kỹ năng khoa học dữ liệu vào những trường hợp sử dụng trong tài chính ngoài đời thực.
Khám phá DataCamp
Grant Thornton có văn hóa học tập sôi nổi, và Mohammed đã tìm thấy DataCamp trong số các nhà cung cấp học tập hiện có. DataCamp nổi bật với Mohammed nhờ các khóa học có cấu trúc, trải nghiệm học tương tác, giảng viên chuyên gia và sự linh hoạt để học theo nhịp độ của riêng mình. Ứng dụng di động là một điểm cộng lớn, và Mohammed rất thích hoàn thành các bài luyện tập để trau dồi kiến thức khi di chuyển.
DataCamp là một môi trường thuận tiện để bắt đầu học bất cứ khi nào bạn muốn.
Sau khi hoàn thành lộ trình Nền tảng Tài chính với Python, Mohammed đã có thể thực hiện một dự án mô hình chuỗi thời gian cho một khách hàng bảo hiểm và được thôi thúc mạnh mẽ để tiếp tục học hỏi.
Khi tôi hoàn thành vài khóa học liên quan đến Tài chính trên DataCamp, chúng thực sự hữu ích cho công việc khách hàng của tôi. Tôi tiếp tục khám phá thêm các chủ đề liên quan đến khoa học dữ liệu.
Thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức và ứng dụng trong Khoa học Dữ liệu
Thử thách tiếp theo với Mohammed là có được trải nghiệm thực hành khi xây dựng các mô hình học máy. Mặc dù trước đó anh đã học về học máy từ những nhà cung cấp khác, khoảng cách ứng dụng vẫn còn. Để lấp đầy khoảng trống này, anh đăng ký lộ trình nghề nghiệp Data Scientist in Python của DataCamp. Gồm 23 khóa học và sáu dự án, mất gần 90 giờ để hoàn thành, đây là một trong những lộ trình nghề nghiệp toàn diện nhất trên DataCamp.
Triết lý của DataCamp là "học bằng thực hành", vì vậy Mohammed rất thích việc chú trọng triển khai ngay những gì đang học ngay trên trình duyệt. Anh rèn giũa kỹ năng học máy qua các bài tập tương tác trong khóa học, các dự án dựa trên sổ tay được thiết kế riêng với tập dữ liệu thực tế, và bằng cách luyện tập trên ứng dụng di động. Sau đó, anh cũng có thể trình bày các dự án tương tự trong các tình huống làm việc với khách hàng.
Mohammed không bao giờ ngừng học hỏi. Sau khi hoàn thành hơn 250 khóa học và dự án trên DataCamp, anh tin rằng để trở thành một chuyên gia có giá trị cao, anh phải liên tục mài giũa kỹ năng. Hiện anh đang học Power BI, Tableau, Excel và SQL, bên cạnh các khóa học tập trung vào Python.
Vì tôi làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, tôi cần nắm bắt tất cả các công nghệ để mang lại giá trị cho môi trường làm việc.
Hiện nay Mohammed đảm nhiệm kết hợp giữa Khoa học Dữ liệu và Phân tích Dữ liệu, bao gồm tạo bảng điều khiển, kiểm định thống kê và xây dựng mô hình học máy cho khách hàng.
DataCamp rất hữu ích cho tất cả công việc làm trực tiếp với khách hàng mà tôi đảm nhận.
Mohammed cũng đánh giá cao bảng xếp hạng DataCamp mang tính cạnh tranh trong công ty, điều này giúp thể hiện tiến độ đào tạo của anh trong các kỳ đánh giá hiệu suất.
Đạt chứng chỉ Nhà khoa học Dữ liệu
Tại Grant Thornton, các chứng chỉ DataCamp là bắt buộc–nhưng vì Mohammed đã hoàn thành rất nhiều nội dung học trên DataCamp, việc lấy chứng chỉ diễn ra suôn sẻ. Mohammed hoàn thành các bài đánh giá giới hạn thời gian và truy cập liền mạch vào bài nghiên cứu tình huống thực hành cuối cùng qua DataCamp Workspace. Đến nay, anh đã đạt chứng chỉ Data Analyst Associate và Data Scientist Associate và hiện đang hướng tới nâng cấp lên chứng chỉ Professional trong năm nay.
Mohammed đặt mục tiêu trở thành Nhà khoa học Dữ liệu trong tương lai và nhận thấy rằng các chứng chỉ của DataCamp sẽ là minh chứng giá trị giúp biến chuyển đó thành hiện thực.
Lời khuyên cho những ai muốn trở thành Nhà khoa học Dữ liệu
Mohammed khuyên bạn nên dành một khoảng thời gian cố định mỗi ngày, dù chỉ 30 phút, để học tập nếu bạn đang phải cân bằng giữa lịch làm việc bận rộn và việc học liên tục. Anh cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cân bằng giữa học và thực hành, đảm bảo bạn tích lũy trải nghiệm thực tế có thể áp dụng trực tiếp vào công việc.
Kết luận
Hành trình chinh phục Python và SQL trong các ứng dụng rủi ro tài chính của Mohammed cho thấy sức mạnh chuyển hóa của việc học tập liên tục với DataCamp. Là Chuyên viên Phân tích Rủi ro tại Grant Thornton, ban đầu anh gặp khó khăn khi tự tin áp dụng kỹ năng khoa học dữ liệu trong các tình huống đối diện khách hàng. Tuy nhiên, bằng cách hoàn thành hơn 250 khóa học và dự án trên DataCamp, Mohammed đã thu hẹp khoảng cách ứng dụng và xuất sắc trong công việc với khách hàng. Anh thành thạo Python, Power BI, Tableau, Excel và SQL, đồng thời đạt chứng chỉ Data Analyst và Data Scientist. Mohammed đặt mục tiêu trở thành nhà khoa học dữ liệu, tin rằng việc học trên DataCamp sẽ đóng vai trò then chốt cho sự nghiệp tương lai.
Phân tích rủi ro đòi hỏi sự kết hợp sâu sắc giữa năng lực thống kê và hiểu biết kinh doanh, điều thường gây khó khăn khi mới bắt đầu một vai trò phân tích.
Tìm hiểu cách Mohammed, hiện là Chuyên viên Phân tích Rủi ro tại Grant Thornton, đã tự tin vận dụng Python và SQL cho các bài toán rủi ro thực tế với DataCamp.
Trở thành Chuyên viên Phân tích Rủi ro
Mặc dù Mohammed đã quan tâm đến thống kê và phân tích dữ liệu từ lâu, hành trình của anh thực sự bắt đầu trong chương trình Thạc sĩ Quản lý Kỹ thuật tại Boston. Trong quá trình học, Mohammed phát hiện một chuyên ngành về phân tích dữ liệu phù hợp với sở thích và đã dẫn anh đến công việc Chuyên viên Phân tích Rủi ro tại Grant Thornton, một công ty hàng đầu về kiểm toán thuế & tư vấn.
Tuy nhiên, ở giai đoạn đầu, Mohammed chưa tự tin khi áp dụng kỹ năng Python và SQL vào các tác vụ tài chính thực tế, đặc biệt là khi trình bày kết quả trong các tình huống làm việc trực tiếp với khách hàng.