Cần chút cảm hứng để định hướng sự nghiệp khoa học dữ liệu theo hướng có tác động lớn nhất?
Vai trò của nhà khoa học dữ liệu thường được gọi là công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21. Có lẽ bạn đến với nghề vì yêu thích toán học, lập trình và mọi thứ kỹ thuật. Nhưng tôi dám chắc nhiều người trong số bạn cũng muốn dùng dữ liệu để tạo ra ảnh hưởng thực sự.
Kết thúc một ngày dài tinh chỉnh dữ liệu và xây dựng các mô hình học máy, bạn là người muốn nói: “Hôm nay tôi đã tạo ra điều gì đó có tác động tích cực đến cuộc sống của ai đó.” Nói cách khác, bạn muốn thấy công việc của mình hiện hữu ngoài đời thực.
Tại Omdena, chúng tôi tạo ra môi trường học tập cộng tác, nơi nhân sự trẻ và các cố vấn giàu kinh nghiệm cùng làm việc trên những thử thách AI trong thế giới thực. Sứ mệnh của chúng tôi là nối liền giáo dục lý thuyết với thực hành, giúp mọi người trên khắp thế giới tham gia giải quyết những thách thức lớn nhất mà nhân loại đang đối mặt.
Chúng tôi tự hào hợp tác với DataCamp để giúp các cộng tác viên ở nhiều cấp độ kinh nghiệm tận dụng những khóa học tốt nhất trên internet và học theo tốc độ của riêng mình.
Ba câu chuyện truyền cảm hứng từ thử thách Rối loạn căng thẳng sau sang chấn (PTSD)
Albert, Kulsoom và Anam đều nhận được hai tháng truy cập miễn phí tất cả các khóa học DataCamp nhờ thành tích xuất sắc và tinh thần cộng đồng. Trong hai tháng, họ đã hợp tác với 32 người đam mê AI trong thử thách AI về PTSD của chúng tôi để xây dựng một chatbot thông minh hỗ trợ chẩn đoán PTSD cho những người ở môi trường thiếu thốn nguồn lực, ví dụ trong vùng chiến sự và khu tị nạn. Họ đã dùng các khóa học của DataCamp để nâng cao kỹ năng cá nhân, từ đó tạo ra khác biệt thực sự cho thế giới.
Albert
Ở tuổi 17, Albert là cộng tác viên trẻ nhất của chúng tôi, nhưng nhiệt huyết và khát khao dùng dữ liệu để làm điều tốt của em đã truyền cảm hứng cho 32 cộng tác viên khác trong thử thách AI. Sau đây là chia sẻ của em về trải nghiệm này.
Định nghĩa của bạn về một sự nghiệp có ý nghĩa trong khoa học dữ liệu là gì?
Với tôi, sự nghiệp có ý nghĩa trong khoa học dữ liệu là dùng kiến thức và bộ kỹ năng của mình để làm thế giới tốt đẹp hơn. Khoa học dữ liệu là công cụ vô cùng mạnh mẽ và việc dùng nó cho mục đích tốt là cực kỳ quan trọng. Giống như bất cứ thứ gì, nó có thể được sử dụng cho mục đích thiện hoặc ác.
Vận dụng khoa học dữ liệu để giải quyết các vấn đề như chống biến đổi khí hậu, cải thiện năng suất nông nghiệp, phát hiện DeepFake mới thực sự là cách tạo ra tác động có ý nghĩa.
Trước khi tham gia một trong các thử thách của chúng tôi, bạn nghĩ thế nào về việc học AI?
Trước khi tham gia thử thách PTSD của Omdena, học AI với tôi chỉ là tham gia một loạt khóa học, xem video, đọc bài báo và lập trình mô hình. Khi thử thách bắt đầu, tôi nhận ra mình thiếu một yếu tố quan trọng: cộng đồng. Ở trong một cộng đồng những người thực hành khoa học dữ liệu là cực kỳ quan trọng để nhận được hỗ trợ, có động lực, và học các kỹ năng làm việc nhóm, cộng tác!
Kỹ năng quan trọng nhất bạn học được trong thử thách này mà bạn sẽ áp dụng để xây dựng sự nghiệp tương lai là gì?
Thử thách này thực sự dạy tôi cách làm việc hiệu quả trong một đội. Trước đây, tôi chủ yếu tự làm các dự án học máy. Ở thử thách PTSD này, khả năng cộng tác với các đồng đội trên khắp thế giới là then chốt để điều phối các nhiệm vụ khác nhau. Tôi có thể mang trải nghiệm này vào sự nghiệp tương lai của mình.
Kulsoom
Kulsoom Abdullah trở thành nữ vận động viên cử tạ đầu tiên đại diện cho Pakistan khi cô thi đấu tại Giải vô địch Thế giới 2011.
Bài học quan trọng nhất bạn rút ra từ sự nghiệp cử tạ có thể áp dụng cho cuộc sống nói chung là gì?
Tôi nghĩ bài học tôi học được là tôi đã đánh giá thấp khả năng của bản thân. Có lẽ hầu hết chúng ta đều đánh giá thấp những gì mình có thể làm được.
Là một phụ nữ trong lĩnh vực AI, thách thức lớn nhất bạn phải vượt qua là gì?
Hội chứng kẻ mạo danh—cảm giác mình là kẻ thất bại và không xứng đáng với thành công!
Ở đại học, tôi phải học và nhận ra rằng đó không phải lỗi của tôi mà do môi trường. Tôi cũng đã nhận diện và đối mặt với những vi phân vi mô và hành vi thô lỗ rõ ràng. Tôi vượt qua bằng cách tìm đến những không gian tích cực như gia đình, bạn bè, cố vấn đáng tin cậy và chăm sóc bản thân. “Cứ giả vờ cho đến khi làm được” bằng cách chấp nhận rủi ro, đối diện nỗi sợ.
“Tôi chẳng có gì để mất” đã giúp tôi trình bày câu chuyện của mình với truyền thông về những thách thức trong thi đấu cử tạ và trong học thuật/công việc.
Mọi thứ vẫn đang trong quá trình tiếp diễn. Tôi hy vọng có thể tiếp tục tiến bộ và giúp người khác không phải trải qua những gì tôi đã trải qua.
Nếu có thể viết một câu lên biển quảng cáo dành cho những người đang chật vật, bạn sẽ khuyên họ điều gì?
Nỗi sợ và hoài nghi chỉ là tạm thời, cứ tiếp tục bước tới và tận hưởng hành trình.
Anam
Khi Anam tham gia thử thách AI về PTSD của chúng tôi, cô có ít kinh nghiệm về AI nhưng có một hành trình dài cá nhân chiến đấu với PTSD. Cô tham gia Thử thách AI và tiến tới vai trò kỹ sư học máy cấp junior.
Điều gì khiến bạn tham gia Thử thách AI về PTSD tại Omdena?
Việc thấu hiểu trực tiếp cảm giác sống chung với PTSD khiến đây trở thành thử thách hoàn hảo với tôi. Trở thành một phần của thử thách này lớn hơn lợi ích cá nhân như học ML hay tăng kinh nghiệm. Nó có nghĩa là giúp đỡ những người ngoài kia đang đối mặt với vô vàn trở ngại trong cuộc sống vì PTSD. Nếu điều đó cho phép tôi đóng góp dù chỉ một phần nhỏ cho một sứ mệnh lớn như vậy, tôi sẵn sàng hơn bao giờ hết để tham gia.
Bạn đã học được gì trong thử thách này mà bạn sẽ áp dụng để xây dựng sự nghiệp tương lai?
Thông thường, khi là sinh viên đại học, chúng tôi được giao các bài toán có lời giải xác định và phạm vi rõ ràng. Làm việc trong thử thách này với Omdena hoàn toàn khác. Nó giúp tôi hiểu kiến thức của mình có thể được dùng để giải quyết các vấn đề ngoài đời thực và tạo ra khác biệt. Nó cũng dạy tôi rằng những vấn đề quy mô lớn và có tác động thực cần một cách tiếp cận khác với những gì chúng ta quen thuộc. Một trải nghiệm tuyệt vời!
