Với sự tập trung trở lại vào kể chuyện bằng dữ liệu trong ngành khoa học dữ liệu, cách tiếp cận khoa học dữ liệu như một môn thể thao đồng đội, và những cuộc điều tra lớn do các nhà báo dữ liệu thực hiện và công bố trong thập kỷ qua, như Hồ sơ Panama, Dự báo Bầu cử Hoa Kỳ 2016 hoặc tác động của Airbnb, mối quan tâm đến báo chí dữ liệu đang gia tăng.
Vậy chính xác nó là gì và làm thế nào để bạn trở thành một nhà báo dữ liệu? Bài viết hôm nay sẽ cố gắng mang đến thêm góc nhìn và câu trả lời cho những câu hỏi này.
Có rất nhiều định nghĩa ngoài kia và thật khó để thấy được bức tranh toàn cảnh. Có người nói báo chí dữ liệu giống với báo chí dựa trên dữ liệu (DDJ), những người khác lại khẳng định hai lĩnh vực này khác nhau. Bạn sẽ thấy khá nhiều định nghĩa.
Trong bài viết này, chúng tôi xem hai khái niệm này là cùng một lĩnh vực.
Vậy thì dễ rồi, đúng không? Định nghĩa đâu có khó! Chỉ đơn giản là làm báo bằng dữ liệu.
Tuy nhiên, định nghĩa này có lẽ làm mờ đi thực tế rằng có một quy trình công việc: theo nghĩa đó, định nghĩa của Mirko Lorenz, xem lĩnh vực này là “một quy trình làm việc mà dữ liệu là nền tảng cho phân tích, trực quan hóa và – quan trọng nhất – kể chuyện”, có thể chính xác hơn.
Lưu ý bạn sẽ thường thấy thuật ngữ "CAR" (Computer-Assisted Reporting – Phóng sự hỗ trợ máy tính). Đây là cách tiếp cận có tổ chức và hệ thống đầu tiên sử dụng máy tính để thu thập và phân tích dữ liệu nhằm cải thiện tin tức.
Giờ bối cảnh và định nghĩa đã rõ, bạn có thể bắt đầu nghĩ về những gì cần có để trở thành nhà báo dữ liệu. Phần sau sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn những việc cần làm để trở thành một người trong lĩnh vực này và đưa ra một kế hoạch từng bước mà bạn có thể theo, kèm theo những tài nguyên tốt nhất.
Bạn có thể đã đọc vài trích dẫn như “Để trở thành một nhà báo dữ liệu giỏi, sẽ hữu ích nếu bắt đầu bằng việc trở thành một nhà báo giỏi” (Meredith Broussard) hoặc “Máy tính không biến một phóng viên tệ thành một phóng viên giỏi. Điều chúng làm là giúp một phóng viên giỏi trở nên giỏi hơn” (Elliott Jaspin), nhưng cuối cùng bạn cần gì để trở thành nhà báo dữ liệu?
Về khía cạnh đầu tiên, bạn có thể nghĩ rằng cần bằng báo chí. Scott Klein xác nhận hầu hết người trong đội của ông có bằng báo chí, nhưng chắc chắn đó không phải điều kiện bắt buộc. Có những ví dụ nhà báo dữ liệu xuất thân từ toán hoặc khoa học máy tính.
Và điều đó vận hành tốt, cũng bởi vì, theo Klein, “báo chí rất phù hợp một cách tự nhiên với những người yêu toán muốn làm thế giới tốt đẹp hơn”. Tuy vậy, những gì Klein tìm ở ứng viên cũng cho thấy nền tảng học vấn không nhất thiết đóng vai trò lớn, miễn là bạn có ba điều ông ấy tìm kiếm.
Nhìn từ góc khác, hoàn toàn có thể trở thành nhà báo khoa học dữ liệu ngay cả khi bạn không có nền tảng kỹ thuật.
Dù nền tảng của bạn là gì, bạn sẽ cần cân nhắc nó trong hành trình chinh phục ba nhóm kỹ năng cần có để trở thành nhà báo dữ liệu!
Và ba kỹ năng này không dễ có. Đáng tiếc là không có nhiều trường đại học hay khóa học có thể dạy bạn cả ba, và hầu hết mọi người xác nhận rằng bạn thực sự phải tự học rất nhiều.
Nhưng chủ yếu, đó là tự học.
Và đây là lúc bạn cần một kế hoạch từng bước cho riêng mình, đầy đủ tài nguyên, để đạt đến nơi bạn cần để trở thành nhà báo dữ liệu hoặc, nếu bạn đã là một người, để tiếp tục tự trau dồi.
Kế hoạch từng bước này đưa ra những chỉ dẫn đầu tiên để bắt đầu. Bạn sẽ cần cá nhân hóa hướng dẫn này tùy theo nền tảng học vấn và phong cách học của mình.
1. Phát triển nền tảng kiến thức rộng
Nhà báo vốn dĩ là những người phải có khả năng điều chỉnh kỹ năng khi chủ đề mới xuất hiện. Hơn nữa, các chủ đề mà nhà báo dữ liệu đề cập có thể đa dạng đến mức bạn phải có khả năng bao quát một phạm vi rất rộng, thậm chí rộng hơn nhà báo thông thường.
Chìa khóa để phát triển nền tảng kiến thức rộng có lẽ khác nhau với mỗi người và phụ thuộc vào phong cách học của bạn.
Một trong những cách để đạt được điều đó là đọc, lắng nghe và xem thật nhiều. Nhưng cuối cùng, thái độ của bạn có lẽ là điều quan trọng nhất để đến được nơi bạn cần. Sẽ là một điểm cộng lớn nếu bạn bẩm sinh tò mò và có động lực thôi thúc khám phá, học hỏi điều mới mọi lúc.
Nền tảng kiến thức rộng ở bước đầu này không chỉ bao gồm kiến thức thời sự, mà còn cả kiến thức định lượng. Bạn không nên chỉ am hiểu, giả sử, chính trị mà lại không biết gì về thống kê, vì điều đó chắc chắn cản trở khả năng phân tích dữ liệu chính trị của bạn. Và cũng xin nói thêm, một trong những lời khuyên thường xuyên xuất hiện trong các bài viết và từ các nhà báo, biên tập dữ liệu là: học các lớp thống kê. Nếu bạn muốn bắt đầu, hãy xem qua OpenIntro và các khóa học mà DataCamp cung cấp.
Cuối cùng, hãy cân nhắc tìm hiểu thêm bối cảnh về chính lĩnh vực này:
2. Viết, viết, viết
Bạn có thể nghĩ bước này không quan trọng trong kế hoạch trở thành nhà báo dữ liệu, nhưng thực ra không phải vậy. Viết tốt là việc khó dạy và cần luyện tập nhiều nếu bạn muốn viết nhanh, chính xác, nhưng vẫn hướng đến độc giả và phù hợp với ngữ cảnh của phương tiện bạn viết, có thể là blog, báo in, … Viết cho độc giả chứ không chỉ cho chính mình là một kỹ năng. Điều bạn cho là dễ tiếp cận và dễ đọc với người khác có thể không đúng.
Vì vậy, hãy dành thời gian cho bước này. May mắn là có khá nhiều khóa học trực tuyến về chủ đề này nên bạn sẽ không đơn độc:
- EdX có nhiều khóa cho những ai muốn tìm hiểu thêm về báo chí. Khóa “Journalism for Social Change” có thể khiến bạn quan tâm, và “English for Journalists: Key Concepts” chắc chắn cũng rất hữu ích.
- Coursera cũng có các khóa báo chí và cả lộ trình chuyên môn hóa để khởi động sự nghiệp báo chí của bạn.
- Xem các khóa đào tạo của Mediabistro.
Nếu bạn thích đào tạo trực tiếp, có thể cân nhắc một trong cáclớp masterclass của The Guardian hoặc tìm trên Google xem có lớp nào ở khu vực của bạn; Có rất nhiều trường đại học và tổ chức cung cấp khóa báo chí.
3. Học (một vài) ngôn ngữ lập trình
Dù bạn có thể làm được nhiều việc với các công cụ như Microsoft Excel và lập trình không nhất thiết là điều kiện bắt buộc để trở thành nhà báo dữ liệu, việc học viết mã ở giai đoạn (sớm) này sẽ có lợi cho bạn.
Trái với những gì bạn kỳ vọng, mục tiêu học lập trình ở đây không chỉ để đảm bảo bạn có thể thu thập thông tin mà còn để bạn có thể trình bày thông tin.
Lưu ý lựa chọn ngôn ngữ phụ thuộc vào nơi bạn muốn làm việc và bộ dữ liệu/câu chuyện bạn đang xử lý.
Một số công việc nhà báo dữ liệu yêu cầu bạn biết nhiều về phát triển web hơn là thu thập, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu, và ngược lại. Để bắt đầu, tốt nhất là có nền tảng ở cả hai mảng rồi sau đó phát triển chuyên sâu ở mảng bạn hứng thú hơn, vì điều đó cũng ảnh hưởng đến những công việc bạn sẽ ứng tuyển.
Điều đó cũng giải thích vì sao những kỹ năng được săn đón nhiều nhất là JavaScript, CSS và HTML. Đây là các ngôn ngữ làm website. Bạn có thể xem các hướng dẫn của Journocode.
Tiếp theo, kỹ năng với các framework web Django (Python) và Ruby cũng rất được ưa chuộng. Nếu bạn muốn học lập trình cả hai, hãy cân nhắc các khóa của CodeSchool.
Cuối cùng, R/SAS/SPSS và Python cũng nên nằm trong danh sách cần học của nhà báo dữ liệu. Những ngôn ngữ này khác với các ngôn ngữ và framework Django đã nêu ở chỗ chúng rất mạnh để phân tích và mô hình hóa dữ liệu. Các khóa hữu ích gồm Introduction to R và Introduction to Python for Data Science của DataCamp. Chúng được thiết kế cho người mới bắt đầu và nâng kỹ năng lập trình của bạn lên từng bước. Với đào tạo SAS, bạn có thể vào đây và với SPSS, vào đây.
4. Khám phá quy trình làm việc của Báo chí Dữ liệu
Biết quy trình và có trong tay bộ công cụ để xử lý là bước thiết yếu trong việc học của bạn. Không có quá nhiều yêu cầu để bắt đầu bước này, nhưng đa số nhà báo dữ liệu đồng ý rằng bạn nên biết làm việc với Microsoft Excel. Vì vậy, nếu bạn chưa biết bảng tính vận hành ra sao, hãy đảm bảo bạn có khả năng làm việc với Excel trước khi bắt đầu bất cứ điều gì khác.
Nếu bạn đã có nền tảng đó, bạn có thể bắt đầu tìm hiểu quy trình làm việc báo chí dữ liệu.
Tương tự quy trình khoa học dữ liệu, nhà báo dữ liệu nên đi qua các bước thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan hóa, báo cáo dữ liệu.
Tuy nhiên, trọng tâm của quy trình này sẽ ít nhấn mạnh vào mô hình hóa dữ liệu hơn, mà tập trung vào các bước khác, đặc biệt nhấn mạnh báo cáo hay kể chuyện.
Một số tài nguyên giúp bạn bắt đầu hiểu xử lý dữ liệu, phân tích, trực quan hóa và báo cáo:
- Sách của Edward Tufte: những cuốn này rất tuyệt nếu bạn chưa biết gì về việc trình bày dữ liệu và thông tin. Đây là nguồn tham khảo xuất sắc cho bất kỳ ai muốn củng cố hiểu biết về trực quan hóa và lý thuyết trực quan hóa. Cũng đáng đọc là “The Functional Art” của Alberto Cairo và “Information Dashboard Design” của Stephen Few.
- “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t” của Nate Silver: nên đọc cho bất kỳ ai quan tâm đến dữ liệu hay phân tích.
- Có nhiều tài nguyên tập trung cụ thể vào thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python và R.
5. Xây dựng bộ công cụ của bạn
Bạn cần có công cụ phù hợp để xử lý quy trình đã mô tả ở trên. May mắn thay, có rất nhiều công cụ dành cho nhà báo dữ liệu. Lựa chọn công cụ tùy thuộc vào bối cảnh bạn làm việc: xem các tin tuyển dụng cho vị trí nhà báo dữ liệu sẽ thấy công cụ có thể khác nhau tùy công việc, và bối cảnh câu chuyện cũng như dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến lựa chọn của bạn. Cuối cùng, bạn cũng có thể ưa thích một số công cụ vì bạn đã thành thạo chúng.
Và đây là lúc thái độ của bạn phát huy tác dụng.
Bạn không cần biết dùng mọi công cụ ngoài kia, nhưng bạn nên nắm được mỗi công cụ có thể mang lại gì cho bạn và câu chuyện của bạn.
Bạn nên có khả năng tự tiếp thu kỹ năng và sẵn sàng học hỏi.
Dưới đây, chúng tôi liệt kê một số ví dụ về công cụ thường được nhắc đến trên các diễn đàn như Quora và trong tin tuyển dụng. Tổng quan này bám theo các giai đoạn của quy trình đã nêu và không nhằm đầy đủ: chỉ để gợi ý bạn nên bắt đầu từ đâu.
Thiết lập không gian làm việc. Đây có lẽ là bước đầu tiên của quy trình. Bạn có thể sẽ cần một trình soạn thảo mã nếu định lập trình. Workspace của DataCamp rất phù hợp cho việc này.
Lấy dữ liệu của bạn. Viên gạch cơ bản của quy trình là dữ liệu. Vậy nên trước tiên bạn cần biết có thể lấy dữ liệu ở đâu. Cách đầu tiên là qua mạng lưới của bạn. Nguồn tin rất quan trọng vì không phải lúc nào dữ liệu cũng tự đến với bạn mà là câu chuyện. Khi đó, nhiệm vụ của bạn là tìm dữ liệu để kiểm chứng câu chuyện nghe được từ nguồn.
Cách thứ hai để có dữ liệu là qua các nền tảng dữ liệu mở. Có rất nhiều, nhưng nổi bật là các trang của Ngân hàng Thế giới và Liên Hợp Quốc, Data Portals và DataHub. Bạn cũng có dữ liệu mở của Chính phủ Hoa Kỳ và dữ liệu mở của Chính phủ Vương quốc Anh, cùng nhiều trang dữ liệu mở của chính phủ khác.
Để tìm hiểu thêm về giá trị mà dữ liệu mở mang lại, hãy xem các khóa của Open Data Institute, chương trình e-learning của European Data Portal, ...
Datablog của The Guardian cũng có thể là nơi thú vị để bắt đầu với người mới, vì nó trình bày dữ liệu, bối cảnh và các câu hỏi xoay quanh quy trình báo chí dữ liệu.
Bộ dữ liệu cũng được chia sẻ qua danh sách thư, như listserv của NICAR, hoặc các diễn đàn.
Ngoài các bộ dữ liệu sẵn có qua nền tảng dữ liệu mở, danh sách thư, diễn đàn hoặc nguồn tin, bạn cũng có thể lấy dữ liệu qua web scraping. Lúc này, bạn sẽ cần dùng các package hay thư viện mà các ngôn ngữ như Python và R cung cấp. Hoặc bạn có thể dùng những công cụ xây riêng cho mục đích này và không đòi hỏi bạn phải thạo lập trình.
Mặt khác, bạn cũng có thể truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. SQL sẽ hữu ích lúc này. Nếu muốn học kỹ năng này, hãy tập trung vào MySQL, PostgreSQL hoặc SQL Server. Cân nhắc học một vài hướng dẫn trên TutorialsPoint để hiểu thêm về cơ sở dữ liệu và SQL.
Bạn sẽ thấy ngay tầm quan trọng của một mạng lưới ở đây. Chúng ta sẽ quay lại vấn đề này sau.
Trong tất cả những điều này, cực kỳ quan trọng là đừng quên các cân nhắc pháp lý. Luôn kiểm tra bạn có thể làm gì với bộ dữ liệu bạn có và cần ghi công ai. Nếu bạn không lấy được dữ liệu cần, bạn luôn có thể nộp yêu cầu Freedom of Information (FOI – quyền được biết), cho phép bạn yêu cầu truy cập thông tin được lưu trữ bởi các tổ chức khu vực công của chính phủ, như cảnh sát, trường học hay bảo tàng công.
Đưa dữ liệu vào không gian làm việc. Để đưa dữ liệu vào không gian làm việc, trước hết bạn có thể dùng cách cơ bản nhất, tức là làm việc với Excel. Tuy nhiên, khi đã tiến bộ hơn, bạn nên biết dùng các thư viện hay package của ngôn ngữ lập trình bạn dùng. Bạn có thể dùng các hàm để nhập dữ liệu từ .csv, .txt hay các phần mở rộng tệp khác vào workspace, nhưng cũng có tài liệu chuyên biệt giúp bạn thu thập dữ liệu từ Internet qua web scraping. Python và R có các thư viện/pack dành cho mục đích này, đó là scrapy hoặc rvest. Để trích xuất dữ liệu từ PDF, bạn có thể dùng Tabula. Để trích xuất dữ liệu web, bạn cũng có thể dùng import.io.
Xử lý dữ liệu. Xử lý (wrangle) dữ liệu là thao tác, làm sạch và định hình lại dữ liệu sao cho sẵn sàng cho phân tích. Với Python, các gói NumPy và Pandas là lựa chọn hàng đầu. Với R, bạn có thể dùng dplyr và tidyr. Về công cụ “dùng ngay”, OpenRefine (trước đây là Google Refine) là công cụ phổ biến để làm sạch và biến đổi dữ liệu, nhưng bạn cũng có thể dùng DataWrangler hoặc CSVKit.
Phân tích dữ liệu. Đây có lẽ là nơi kỹ năng thống kê của bạn phát huy tác dụng. Dùng R và Python để mô hình hóa dữ liệu với statsmodels hoặc statmod. Bạn cũng có thể dùng các công cụ như DataRobot, Knime hoặc RapidMiner.
Trực quan hóa dữ liệu. Những kỹ năng được săn đón nhiều nhất liên quan đến hiển thị thông tin, nên việc bạn tập trung đủ vào trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng. Bạn có thể dùng Tableau hoặc Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion hoặc QGIS và ArcGIS nếu bạn muốn công cụ không (hoặc ít) cần lập trình. Nếu bạn đã thành thạo JavaScript, Python hoặc R, bạn có thể cân nhắc D3.js, plotly, matplotlib hoặc ggplot.
Báo cáo kết quả. Bạn có thể xây dashboard với Tableau hoặc Qlikview, hoặc tạo infographic bằng Adobe Illustrator, Adobe Indesign hoặc Adobe Photoshop hoặc đưa mã và biểu đồ của bạn vào Notebook. Bạn có Jupyter notebook dựa trên web cho mã Python. Với R, bạn có thể tạo tài liệu R Markdown.
6. Bắt đầu xây dựng mạng lưới
Xây dựng mạng lưới sẽ quan trọng nếu bạn muốn trở thành nhà báo dữ liệu vì đó là cách bạn tìm cảm hứng và người cố vấn. Mạng lưới cho phép bạn học từ những người giỏi nhất.
Bắt đầu bằng cách theo dõi một số gương mặt chủ chốt trong báo chí dữ liệu và ngành trên Twitter:
Đây chỉ là danh sách để bạn khởi động.
Lưu ý danh sách này không bao gồm những người đã được nhắc đến trong bài viết.
Ngoài ra, bạn cũng có thể tham gia nhóm trên Reddit hoặc LinkedIn để cập nhật tin tức: cân nhắc theo dõi subreddit /r/theydidthemath hoặc /r/datasets, đồng thời xem các subreddit chuyên biệt về Python hoặc R để theo kịp tin mới nhất.
Hơn nữa, bạn có thể cân nhắc tham gia các Meetup như nhóm này, và để ý các sự kiện/hội thảo trong khu vực qua các trang Data Driven Journalism hoặc European Journalism Center. Cũng nên cân nhắc tham gia cộng đồng Knight-Mozilla Open News.
7. Tiếp tục học hỏi
Việc học của bạn sẽ không bao giờ kết thúc. Luôn có quá nhiều điều để khám phá và làm, đặc biệt khi bạn muốn bắt đầu trong lĩnh vực này hoặc kể cả khi bạn đã có việc làm.
Bạn sẽ luôn học hỏi.
Một số tài nguyên bổ sung bạn có thể xem:
Theo dõi và khám phá các trang thú vị. Ghé thăm các blog như FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) hoặc ProPublica Nerd Blog, hoặc các trang thú vị khác về trực quan hóa dữ liệu như EagerEyes hoặc FlowingData. Đừng quên xem blog và portfolio của các nhà báo dữ liệu hoặc freelancer dữ liệu, như Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López hoặc John Burn-Murdoch.
Nghe podcast. Nếu bạn thích podcast, bạn sẽ hào hứng với Data Stories. Đây là podcast tuyệt vời về trực quan hóa dữ liệu. Đừng bỏ lỡ tập này nơi Scott Klein nói về đội ngũ và cách họ làm việc tại ProPublica. Cũng nhớ xem Partially Derivative và podcast của FiveThirtyEight.
Đọc sách. Sách khuyến nghị, trong số nhiều cuốn khác, là cuốn này của Claire Miller.
Khám phá các tài liệu đào tạo khác. Xem danh sách tài liệu đào tạo này. Và cân nhắc xem bạn đã thoải mái với các công cụ trong bộ công cụ của mình chưa. Nếu chưa, hãy làm vài hướng dẫn. Bạn có thể tìm thêm tài nguyên R tại đây hoặc tài nguyên Python tại đây.
Bắt đầu làm báo chí dữ liệu. Bắt đầu nhỏ và bắt đầu với một dự án cá nhân. Lấy một bộ dữ liệu và bắt tay vào phân tích, trực quan hóa và báo cáo kết quả. Bạn có thể tìm dự án trên Kaggle hoặc DrivenData. Bước tiếp theo, bạn có thể lập blog. Giống như những blog được nhắc ở trên. Đây là cách tuyệt vời để thể hiện tài năng và là điểm cộng lớn cho hồ sơ của bạn. Và bạn đảm bảo kết quả của mình được chia sẻ với thế giới!
8. Bắt tay vào làm!
Khi đã đi qua các bước trước, bạn có thể muốn tìm cho mình một công việc nhà báo dữ liệu.
Một số trang có thể giúp bạn tìm việc là News Nerd Jobs, Indeed.com, listserv của NICAR, Mediabistro Job Listings, Linkedin và Journajobs.
Tóm tắt
Cuối cùng, lời khuyên tốt nhất để trở thành nhà báo dữ liệu là của Maarten Lambrechts: hãy bắt đầu làm báo chí dữ liệu.
Thêm vào đó, đây là vài mẹo nữa:
Đừng nản lòng. Lúc bắt đầu, bạn rất có thể sẽ gặp vấn đề, nhưng đó không phải lý do để bỏ cuộc. Bạn học bằng cách làm và điều này cần thời gian.
Đừng ngại bắt đầu nhỏ. Có những tòa soạn ngoài kia chưa có đội dữ liệu lớn. Hãy ghi nhớ điều này.
Hãy dành thời gian. Sẽ cần kinh nghiệm để đánh giá một dự án có đáng làm hay không. Đôi khi, bạn sẽ làm dữ liệu nhưng nó sẽ không thành câu chuyện. Cũng hãy dành thời gian xây dựng mạng lưới, học từ người khác, tích lũy kinh nghiệm với toàn bộ quy trình.
%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%20fill%3D%22%23EFEBE4%22%20height%3D%22180%22%20width%3D%22336%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22%23DD3400%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D%22106.6%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3D%22rotate(-30%20-208.588%20220.18)%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D%22456.125%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22-208.588%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22220.18%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22%23FFEC3C%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D%2235.875%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3D%22rotate(-30%20-208.588%20220.18)%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D%22347.576%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22-208.588%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22220.18%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22%23FF931E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D%2235.875%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3D%22rotate(-30%20-226.525%20189.111)%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D%22347.576%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22-226.525%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22189.111%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22%23DD3400%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D%22106.6%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3D%22rotate(-30%2085.5879%20256.055)%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D%22456.125%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%2285.5879%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22256.055%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22%23FFEC3C%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D%2235.875%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3D%22rotate(-30%2085.5879%20256.055)%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D%22184.5%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%2285.5879%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22256.055%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20fill%3D%22%23FF931E%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D%2235.875%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transform%3D%22rotate(-30%20227.432%20132.736)%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D%22271.625%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22227.432%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22132.736%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fg%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3Cdefs%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3CclipPath%20id%3D%22clip%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Crect%20fill%3D%22white%22%20height%3D%22180%22%20width%3D%22336%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%3C%2FclipPath%3E%0A%20%20%20%20%20%20%3C%2Fdefs%3E%0A%20%20%20%20%3C%2Fsvg%3E)
Matt Crabtree · 10 min
Với sự tập trung trở lại vào kể chuyện bằng dữ liệu trong ngành khoa học dữ liệu, cách tiếp cận khoa học dữ liệu như một môn thể thao đồng đội, và những cuộc điều tra lớn do các nhà báo dữ liệu thực hiện và công bố trong thập kỷ qua, như Hồ sơ Panama, Dự báo Bầu cử Hoa Kỳ 2016 hoặc tác động của Airbnb, mối quan tâm đến báo chí dữ liệu đang gia tăng.
Vậy chính xác nó là gì và làm thế nào để bạn trở thành một nhà báo dữ liệu? Bài viết hôm nay sẽ cố gắng mang đến thêm góc nhìn và câu trả lời cho những câu hỏi này.
Mẹo: nếu bạn muốn học một khóa nhập môn báo chí dữ liệu với R, hãy cân nhắc khóa Communicating with Data in the Tidyverse của DataCamp.
Báo chí Dữ liệu là gì?
Có rất nhiều định nghĩa ngoài kia và thật khó để thấy được bức tranh toàn cảnh. Có người nói báo chí dữ liệu giống với báo chí dựa trên dữ liệu (DDJ), những người khác lại khẳng định hai lĩnh vực này khác nhau. Bạn sẽ thấy khá nhiều định nghĩa.
Trong bài viết này, chúng tôi xem hai khái niệm này là cùng một lĩnh vực.
Vậy thì dễ rồi, đúng không? Định nghĩa đâu có khó! Chỉ đơn giản là làm báo bằng dữ liệu.
Nhưng “làm báo” chính xác là gì và “dữ liệu” là gì?
Báo chí dữ liệu được định nghĩa chung là “những khả năng mới mở ra khi bạn kết hợp ‘bản năng đánh hơi tin tức’ truyền thống và khả năng kể một câu chuyện hấp dẫn, với quy mô và phạm vi khổng lồ của thông tin số hiện có”.
Tuy nhiên, định nghĩa này có lẽ làm mờ đi thực tế rằng có một quy trình công việc: theo nghĩa đó, định nghĩa của Mirko Lorenz, xem lĩnh vực này là “một quy trình làm việc mà dữ liệu là nền tảng cho phân tích, trực quan hóa và – quan trọng nhất – kể chuyện”, có thể chính xác hơn.
Lưu ý bạn sẽ thường thấy thuật ngữ "CAR" (Computer-Assisted Reporting – Phóng sự hỗ trợ máy tính). Đây là cách tiếp cận có tổ chức và hệ thống đầu tiên sử dụng máy tính để thu thập và phân tích dữ liệu nhằm cải thiện tin tức.
Làm thế nào để trở thành Nhà báo Dữ liệu
Giờ bối cảnh và định nghĩa đã rõ, bạn có thể bắt đầu nghĩ về những gì cần có để trở thành nhà báo dữ liệu. Phần sau sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn những việc cần làm để trở thành một người trong lĩnh vực này và đưa ra một kế hoạch từng bước mà bạn có thể theo, kèm theo những tài nguyên tốt nhất.
Cần gì để trở thành Nhà báo Dữ liệu?
Bạn có thể đã đọc vài trích dẫn như “Để trở thành một nhà báo dữ liệu giỏi, sẽ hữu ích nếu bắt đầu bằng việc trở thành một nhà báo giỏi” (Meredith Broussard) hoặc “Máy tính không biến một phóng viên tệ thành một phóng viên giỏi. Điều chúng làm là giúp một phóng viên giỏi trở nên giỏi hơn” (Elliott Jaspin), nhưng cuối cùng bạn cần gì để trở thành nhà báo dữ liệu?
Theo Scott Klein, Phó Tổng biên tập tại ProPublica và Đồng sáng lập DocumentCloud, ứng viên nên có 1. Kỹ năng làm báo, 2. Năng lực thiết kế, 3. Sự thông thạo về mã hóa. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng còn nền tảng học vấn thì sao, và chính xác ‘kỹ năng làm báo’, ‘năng lực thiết kế’ hay ‘sự thông thạo mã hóa’ nghĩa là gì?
Về khía cạnh đầu tiên, bạn có thể nghĩ rằng cần bằng báo chí. Scott Klein xác nhận hầu hết người trong đội của ông có bằng báo chí, nhưng chắc chắn đó không phải điều kiện bắt buộc. Có những ví dụ nhà báo dữ liệu xuất thân từ toán hoặc khoa học máy tính.
Và điều đó vận hành tốt, cũng bởi vì, theo Klein, “báo chí rất phù hợp một cách tự nhiên với những người yêu toán muốn làm thế giới tốt đẹp hơn”. Tuy vậy, những gì Klein tìm ở ứng viên cũng cho thấy nền tảng học vấn không nhất thiết đóng vai trò lớn, miễn là bạn có ba điều ông ấy tìm kiếm.
Nhìn từ góc khác, hoàn toàn có thể trở thành nhà báo khoa học dữ liệu ngay cả khi bạn không có nền tảng kỹ thuật.
Dù nền tảng của bạn là gì, bạn sẽ cần cân nhắc nó trong hành trình chinh phục ba nhóm kỹ năng cần có để trở thành nhà báo dữ liệu!
Và ba kỹ năng này không dễ có. Đáng tiếc là không có nhiều trường đại học hay khóa học có thể dạy bạn cả ba, và hầu hết mọi người xác nhận rằng bạn thực sự phải tự học rất nhiều.
Bạn có thể tham gia MOOC như khóa này hoặc khóa của Big Data University, hoặc các hội thảo do nhà báo dữ liệu bên ngoài giảng dạy, nhưng nguồn cung khá khan hiếm và không rẻ. Nhiều khóa đào tạo cho nhà báo dữ liệu chuyên nghiệp thường là hợp tác giữa các đội dữ liệu và phóng viên, dựa vào mạng lưới hỗ trợ, trại huấn luyện dữ liệu, v.v.
Nhưng chủ yếu, đó là tự học.
Và đây là lúc bạn cần một kế hoạch từng bước cho riêng mình, đầy đủ tài nguyên, để đạt đến nơi bạn cần để trở thành nhà báo dữ liệu hoặc, nếu bạn đã là một người, để tiếp tục tự trau dồi.
Một kế hoạch học Báo chí Dữ liệu theo từng bước
Kế hoạch từng bước này đưa ra những chỉ dẫn đầu tiên để bắt đầu. Bạn sẽ cần cá nhân hóa hướng dẫn này tùy theo nền tảng học vấn và phong cách học của mình.
Dưới đây là tám bước trong kế hoạch trở thành nhà báo dữ liệu:
1. Phát triển nền tảng kiến thức rộng
Nhà báo vốn dĩ là những người phải có khả năng điều chỉnh kỹ năng khi chủ đề mới xuất hiện. Hơn nữa, các chủ đề mà nhà báo dữ liệu đề cập có thể đa dạng đến mức bạn phải có khả năng bao quát một phạm vi rất rộng, thậm chí rộng hơn nhà báo thông thường.
Chìa khóa để phát triển nền tảng kiến thức rộng có lẽ khác nhau với mỗi người và phụ thuộc vào phong cách học của bạn.
Một trong những cách để đạt được điều đó là đọc, lắng nghe và xem thật nhiều. Nhưng cuối cùng, thái độ của bạn có lẽ là điều quan trọng nhất để đến được nơi bạn cần. Sẽ là một điểm cộng lớn nếu bạn bẩm sinh tò mò và có động lực thôi thúc khám phá, học hỏi điều mới mọi lúc.
Nền tảng kiến thức rộng ở bước đầu này không chỉ bao gồm kiến thức thời sự, mà còn cả kiến thức định lượng. Bạn không nên chỉ am hiểu, giả sử, chính trị mà lại không biết gì về thống kê, vì điều đó chắc chắn cản trở khả năng phân tích dữ liệu chính trị của bạn. Và cũng xin nói thêm, một trong những lời khuyên thường xuyên xuất hiện trong các bài viết và từ các nhà báo, biên tập dữ liệu là: học các lớp thống kê. Nếu bạn muốn bắt đầu, hãy xem qua OpenIntro và các khóa học mà DataCamp cung cấp.
Cuối cùng, hãy cân nhắc tìm hiểu thêm bối cảnh về chính lĩnh vực này:
2. Viết, viết, viết
Bạn có thể nghĩ bước này không quan trọng trong kế hoạch trở thành nhà báo dữ liệu, nhưng thực ra không phải vậy. Viết tốt là việc khó dạy và cần luyện tập nhiều nếu bạn muốn viết nhanh, chính xác, nhưng vẫn hướng đến độc giả và phù hợp với ngữ cảnh của phương tiện bạn viết, có thể là blog, báo in, … Viết cho độc giả chứ không chỉ cho chính mình là một kỹ năng. Điều bạn cho là dễ tiếp cận và dễ đọc với người khác có thể không đúng.
Vì vậy, hãy dành thời gian cho bước này. May mắn là có khá nhiều khóa học trực tuyến về chủ đề này nên bạn sẽ không đơn độc:
Nếu bạn thích đào tạo trực tiếp, có thể cân nhắc một trong cáclớp masterclass của The Guardian hoặc tìm trên Google xem có lớp nào ở khu vực của bạn; Có rất nhiều trường đại học và tổ chức cung cấp khóa báo chí.
3. Học (một vài) ngôn ngữ lập trình
Dù bạn có thể làm được nhiều việc với các công cụ như Microsoft Excel và lập trình không nhất thiết là điều kiện bắt buộc để trở thành nhà báo dữ liệu, việc học viết mã ở giai đoạn (sớm) này sẽ có lợi cho bạn.
Trái với những gì bạn kỳ vọng, mục tiêu học lập trình ở đây không chỉ để đảm bảo bạn có thể thu thập thông tin mà còn để bạn có thể trình bày thông tin.
Lưu ý lựa chọn ngôn ngữ phụ thuộc vào nơi bạn muốn làm việc và bộ dữ liệu/câu chuyện bạn đang xử lý.
Một số công việc nhà báo dữ liệu yêu cầu bạn biết nhiều về phát triển web hơn là thu thập, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu, và ngược lại. Để bắt đầu, tốt nhất là có nền tảng ở cả hai mảng rồi sau đó phát triển chuyên sâu ở mảng bạn hứng thú hơn, vì điều đó cũng ảnh hưởng đến những công việc bạn sẽ ứng tuyển.
Điều đó cũng giải thích vì sao những kỹ năng được săn đón nhiều nhất là JavaScript, CSS và HTML. Đây là các ngôn ngữ làm website. Bạn có thể xem các hướng dẫn của Journocode.
Tiếp theo, kỹ năng với các framework web Django (Python) và Ruby cũng rất được ưa chuộng. Nếu bạn muốn học lập trình cả hai, hãy cân nhắc các khóa của CodeSchool.
Cuối cùng, R/SAS/SPSS và Python cũng nên nằm trong danh sách cần học của nhà báo dữ liệu. Những ngôn ngữ này khác với các ngôn ngữ và framework Django đã nêu ở chỗ chúng rất mạnh để phân tích và mô hình hóa dữ liệu. Các khóa hữu ích gồm Introduction to R và Introduction to Python for Data Science của DataCamp. Chúng được thiết kế cho người mới bắt đầu và nâng kỹ năng lập trình của bạn lên từng bước. Với đào tạo SAS, bạn có thể vào đây và với SPSS, vào đây.
4. Khám phá quy trình làm việc của Báo chí Dữ liệu
Biết quy trình và có trong tay bộ công cụ để xử lý là bước thiết yếu trong việc học của bạn. Không có quá nhiều yêu cầu để bắt đầu bước này, nhưng đa số nhà báo dữ liệu đồng ý rằng bạn nên biết làm việc với Microsoft Excel. Vì vậy, nếu bạn chưa biết bảng tính vận hành ra sao, hãy đảm bảo bạn có khả năng làm việc với Excel trước khi bắt đầu bất cứ điều gì khác.
Nếu bạn đã có nền tảng đó, bạn có thể bắt đầu tìm hiểu quy trình làm việc báo chí dữ liệu.
Tương tự quy trình khoa học dữ liệu, nhà báo dữ liệu nên đi qua các bước thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan hóa, báo cáo dữ liệu.
Tuy nhiên, trọng tâm của quy trình này sẽ ít nhấn mạnh vào mô hình hóa dữ liệu hơn, mà tập trung vào các bước khác, đặc biệt nhấn mạnh báo cáo hay kể chuyện.
Một số tài nguyên giúp bạn bắt đầu hiểu xử lý dữ liệu, phân tích, trực quan hóa và báo cáo:
5. Xây dựng bộ công cụ của bạn
Bạn cần có công cụ phù hợp để xử lý quy trình đã mô tả ở trên. May mắn thay, có rất nhiều công cụ dành cho nhà báo dữ liệu. Lựa chọn công cụ tùy thuộc vào bối cảnh bạn làm việc: xem các tin tuyển dụng cho vị trí nhà báo dữ liệu sẽ thấy công cụ có thể khác nhau tùy công việc, và bối cảnh câu chuyện cũng như dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến lựa chọn của bạn. Cuối cùng, bạn cũng có thể ưa thích một số công cụ vì bạn đã thành thạo chúng.
Và đây là lúc thái độ của bạn phát huy tác dụng.
Bạn không cần biết dùng mọi công cụ ngoài kia, nhưng bạn nên nắm được mỗi công cụ có thể mang lại gì cho bạn và câu chuyện của bạn.
Bạn nên có khả năng tự tiếp thu kỹ năng và sẵn sàng học hỏi.
Dưới đây, chúng tôi liệt kê một số ví dụ về công cụ thường được nhắc đến trên các diễn đàn như Quora và trong tin tuyển dụng. Tổng quan này bám theo các giai đoạn của quy trình đã nêu và không nhằm đầy đủ: chỉ để gợi ý bạn nên bắt đầu từ đâu.
Thiết lập không gian làm việc. Đây có lẽ là bước đầu tiên của quy trình. Bạn có thể sẽ cần một trình soạn thảo mã nếu định lập trình. Workspace của DataCamp rất phù hợp cho việc này.
Lấy dữ liệu của bạn. Viên gạch cơ bản của quy trình là dữ liệu. Vậy nên trước tiên bạn cần biết có thể lấy dữ liệu ở đâu. Cách đầu tiên là qua mạng lưới của bạn. Nguồn tin rất quan trọng vì không phải lúc nào dữ liệu cũng tự đến với bạn mà là câu chuyện. Khi đó, nhiệm vụ của bạn là tìm dữ liệu để kiểm chứng câu chuyện nghe được từ nguồn.
Cách thứ hai để có dữ liệu là qua các nền tảng dữ liệu mở. Có rất nhiều, nhưng nổi bật là các trang của Ngân hàng Thế giới và Liên Hợp Quốc, Data Portals và DataHub. Bạn cũng có dữ liệu mở của Chính phủ Hoa Kỳ và dữ liệu mở của Chính phủ Vương quốc Anh, cùng nhiều trang dữ liệu mở của chính phủ khác.
Để tìm hiểu thêm về giá trị mà dữ liệu mở mang lại, hãy xem các khóa của Open Data Institute, chương trình e-learning của European Data Portal, ...
Datablog của The Guardian cũng có thể là nơi thú vị để bắt đầu với người mới, vì nó trình bày dữ liệu, bối cảnh và các câu hỏi xoay quanh quy trình báo chí dữ liệu.
Bộ dữ liệu cũng được chia sẻ qua danh sách thư, như listserv của NICAR, hoặc các diễn đàn.
Ngoài các bộ dữ liệu sẵn có qua nền tảng dữ liệu mở, danh sách thư, diễn đàn hoặc nguồn tin, bạn cũng có thể lấy dữ liệu qua web scraping. Lúc này, bạn sẽ cần dùng các package hay thư viện mà các ngôn ngữ như Python và R cung cấp. Hoặc bạn có thể dùng những công cụ xây riêng cho mục đích này và không đòi hỏi bạn phải thạo lập trình.
Mặt khác, bạn cũng có thể truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. SQL sẽ hữu ích lúc này. Nếu muốn học kỹ năng này, hãy tập trung vào MySQL, PostgreSQL hoặc SQL Server. Cân nhắc học một vài hướng dẫn trên TutorialsPoint để hiểu thêm về cơ sở dữ liệu và SQL.
Bạn sẽ thấy ngay tầm quan trọng của một mạng lưới ở đây. Chúng ta sẽ quay lại vấn đề này sau.
Trong tất cả những điều này, cực kỳ quan trọng là đừng quên các cân nhắc pháp lý. Luôn kiểm tra bạn có thể làm gì với bộ dữ liệu bạn có và cần ghi công ai. Nếu bạn không lấy được dữ liệu cần, bạn luôn có thể nộp yêu cầu Freedom of Information (FOI – quyền được biết), cho phép bạn yêu cầu truy cập thông tin được lưu trữ bởi các tổ chức khu vực công của chính phủ, như cảnh sát, trường học hay bảo tàng công.
Đưa dữ liệu vào không gian làm việc. Để đưa dữ liệu vào không gian làm việc, trước hết bạn có thể dùng cách cơ bản nhất, tức là làm việc với Excel. Tuy nhiên, khi đã tiến bộ hơn, bạn nên biết dùng các thư viện hay package của ngôn ngữ lập trình bạn dùng. Bạn có thể dùng các hàm để nhập dữ liệu từ .csv, .txt hay các phần mở rộng tệp khác vào workspace, nhưng cũng có tài liệu chuyên biệt giúp bạn thu thập dữ liệu từ Internet qua web scraping. Python và R có các thư viện/pack dành cho mục đích này, đó là
scrapyhoặcrvest. Để trích xuất dữ liệu từ PDF, bạn có thể dùng Tabula. Để trích xuất dữ liệu web, bạn cũng có thể dùng import.io.Xử lý dữ liệu. Xử lý (wrangle) dữ liệu là thao tác, làm sạch và định hình lại dữ liệu sao cho sẵn sàng cho phân tích. Với Python, các gói
NumPyvàPandaslà lựa chọn hàng đầu. Với R, bạn có thể dùngdplyrvàtidyr. Về công cụ “dùng ngay”, OpenRefine (trước đây là Google Refine) là công cụ phổ biến để làm sạch và biến đổi dữ liệu, nhưng bạn cũng có thể dùng DataWrangler hoặc CSVKit.Phân tích dữ liệu. Đây có lẽ là nơi kỹ năng thống kê của bạn phát huy tác dụng. Dùng R và Python để mô hình hóa dữ liệu với
statsmodelshoặcstatmod. Bạn cũng có thể dùng các công cụ như DataRobot, Knime hoặc RapidMiner.Trực quan hóa dữ liệu. Những kỹ năng được săn đón nhiều nhất liên quan đến hiển thị thông tin, nên việc bạn tập trung đủ vào trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng. Bạn có thể dùng Tableau hoặc Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion hoặc QGIS và ArcGIS nếu bạn muốn công cụ không (hoặc ít) cần lập trình. Nếu bạn đã thành thạo JavaScript, Python hoặc R, bạn có thể cân nhắc D3.js,
plotly,matplotlibhoặcggplot.Báo cáo kết quả. Bạn có thể xây dashboard với Tableau hoặc Qlikview, hoặc tạo infographic bằng Adobe Illustrator, Adobe Indesign hoặc Adobe Photoshop hoặc đưa mã và biểu đồ của bạn vào Notebook. Bạn có Jupyter notebook dựa trên web cho mã Python. Với R, bạn có thể tạo tài liệu R Markdown.
6. Bắt đầu xây dựng mạng lưới
Xây dựng mạng lưới sẽ quan trọng nếu bạn muốn trở thành nhà báo dữ liệu vì đó là cách bạn tìm cảm hứng và người cố vấn. Mạng lưới cho phép bạn học từ những người giỏi nhất.
Bắt đầu bằng cách theo dõi một số gương mặt chủ chốt trong báo chí dữ liệu và ngành trên Twitter:
Đây chỉ là danh sách để bạn khởi động.
Lưu ý danh sách này không bao gồm những người đã được nhắc đến trong bài viết.
Ngoài ra, bạn cũng có thể tham gia nhóm trên Reddit hoặc LinkedIn để cập nhật tin tức: cân nhắc theo dõi subreddit /r/theydidthemath hoặc /r/datasets, đồng thời xem các subreddit chuyên biệt về Python hoặc R để theo kịp tin mới nhất.
Hơn nữa, bạn có thể cân nhắc tham gia các Meetup như nhóm này, và để ý các sự kiện/hội thảo trong khu vực qua các trang Data Driven Journalism hoặc European Journalism Center. Cũng nên cân nhắc tham gia cộng đồng Knight-Mozilla Open News.
7. Tiếp tục học hỏi
Việc học của bạn sẽ không bao giờ kết thúc. Luôn có quá nhiều điều để khám phá và làm, đặc biệt khi bạn muốn bắt đầu trong lĩnh vực này hoặc kể cả khi bạn đã có việc làm.
Bạn sẽ luôn học hỏi.
Một số tài nguyên bổ sung bạn có thể xem:
Theo dõi và khám phá các trang thú vị. Ghé thăm các blog như FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) hoặc ProPublica Nerd Blog, hoặc các trang thú vị khác về trực quan hóa dữ liệu như EagerEyes hoặc FlowingData. Đừng quên xem blog và portfolio của các nhà báo dữ liệu hoặc freelancer dữ liệu, như Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López hoặc John Burn-Murdoch.
Nghe podcast. Nếu bạn thích podcast, bạn sẽ hào hứng với Data Stories. Đây là podcast tuyệt vời về trực quan hóa dữ liệu. Đừng bỏ lỡ tập này nơi Scott Klein nói về đội ngũ và cách họ làm việc tại ProPublica. Cũng nhớ xem Partially Derivative và podcast của FiveThirtyEight.
Đọc sách. Sách khuyến nghị, trong số nhiều cuốn khác, là cuốn này của Claire Miller.
Khám phá các tài liệu đào tạo khác. Xem danh sách tài liệu đào tạo này. Và cân nhắc xem bạn đã thoải mái với các công cụ trong bộ công cụ của mình chưa. Nếu chưa, hãy làm vài hướng dẫn. Bạn có thể tìm thêm tài nguyên R tại đây hoặc tài nguyên Python tại đây.
Bắt đầu làm báo chí dữ liệu. Bắt đầu nhỏ và bắt đầu với một dự án cá nhân. Lấy một bộ dữ liệu và bắt tay vào phân tích, trực quan hóa và báo cáo kết quả. Bạn có thể tìm dự án trên Kaggle hoặc DrivenData. Bước tiếp theo, bạn có thể lập blog. Giống như những blog được nhắc ở trên. Đây là cách tuyệt vời để thể hiện tài năng và là điểm cộng lớn cho hồ sơ của bạn. Và bạn đảm bảo kết quả của mình được chia sẻ với thế giới!
8. Bắt tay vào làm!
Khi đã đi qua các bước trước, bạn có thể muốn tìm cho mình một công việc nhà báo dữ liệu.
Một số trang có thể giúp bạn tìm việc là News Nerd Jobs, Indeed.com, listserv của NICAR, Mediabistro Job Listings, Linkedin và Journajobs.
Tóm tắt
Cuối cùng, lời khuyên tốt nhất để trở thành nhà báo dữ liệu là của Maarten Lambrechts: hãy bắt đầu làm báo chí dữ liệu.
Thêm vào đó, đây là vài mẹo nữa:
Đừng nản lòng. Lúc bắt đầu, bạn rất có thể sẽ gặp vấn đề, nhưng đó không phải lý do để bỏ cuộc. Bạn học bằng cách làm và điều này cần thời gian.
Đừng ngại bắt đầu nhỏ. Có những tòa soạn ngoài kia chưa có đội dữ liệu lớn. Hãy ghi nhớ điều này.
Hãy dành thời gian. Sẽ cần kinh nghiệm để đánh giá một dự án có đáng làm hay không. Đôi khi, bạn sẽ làm dữ liệu nhưng nó sẽ không thành câu chuyện. Cũng hãy dành thời gian xây dựng mạng lưới, học từ người khác, tích lũy kinh nghiệm với toàn bộ quy trình.