Khóa học
Nhập môn Khoa học Dữ liệu với Python
4 giờ
504.2K
Cuộc cách mạng AI gần đây đã tiếp tục thúc đẩy mức tăng trưởng đáng kể về khối lượng dữ liệu mà chúng ta chứng kiến trong các năm trước. Dữ liệu giúp chúng ta hiểu biết hơn và có thể cải thiện quy trình ra quyết định của doanh nghiệp, chính phủ và người dân. Nhưng để biến dữ liệu thành thông tin phù hợp, chúng ta cần những chuyên gia có kỹ năng quản lý, phân tích và khai thác insight. Đó chính là lúc các kỹ năng khoa học dữ liệu phát huy vai trò.
Nhu cầu về kỹ năng của Nhà khoa học dữ liệu
Thị trường dữ liệu lớn toàn cầu được dự báo sẽ tăng lên 273,4 tỷ đô la vào năm 2026, hơn gấp đôi quy mô thị trường dự kiến vào năm 2018. Nói cách khác: Dữ liệu lớn là một ngành kinh doanh lớn. Bất chấp nhu cầu ngày càng tăng, các công ty trên toàn cầu đang chịu tình trạng thiếu hụt chuyên gia dữ liệu đủ tiêu chuẩn.
Một trong những lý do của sự thiếu hụt này là khó khăn trong việc tìm các nhà khoa học dữ liệu có bộ kỹ năng phù hợp. Điều này không có gì lạ, vì nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia đa kỹ năng, hiếm khi hội tụ đầy đủ trong một cá nhân. Đó là lý do họ thường được gọi là “kỳ lân”.
Vậy những kỹ năng quan trọng nhất của nhà khoa học dữ liệu là gì? Đây là câu hỏi quan trọng mà những người khao khát theo đuổi lĩnh vực này và cả các chuyên gia đang muốn nâng cao triển vọng nghề nghiệp của mình thường đặt ra.
Nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia đa diện và linh hoạt. Với tính chất công việc, họ cần một tập hợp cân bằng giữa kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng lãnh đạo. Bài viết này sẽ đề cập đến các kỹ năng được săn đón nhất trong ngành khoa học dữ liệu. Chúng tôi cũng cung cấp một số tài nguyên giúp bạn phát triển các kỹ năng cần thiết cho vị trí này.
Kỹ năng kỹ thuật của Nhà khoa học dữ liệu
Dưới đây là một số kỹ năng kỹ thuật cốt lõi mà nhà khoa học dữ liệu cần có để thành công trong ngành.
1. Kỹ năng Python
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, xếp hạng đầu trong nhiều bảng xếp hạng mức độ phổ biến như chỉ số TIOBE và PYPL.
Một trong những lý do khiến Python được đón nhận rộng rãi là sự phù hợp của nó cho các tác vụ phân tích dữ liệu. Dù ban đầu không được thiết kế cho khoa học dữ liệu, theo thời gian, Python đã phát triển để trở thành “ông vua” trong ngành.
Python là trụ cột trung tâm trong ngăn xếp công nghệ của nhiều công ty. Với các thư viện mạnh mẽ, sẵn sàng sử dụng như pandas, NumPy và matplotlib, bạn có thể thực hiện mọi loại công việc dữ liệu một cách dễ dàng, từ thao tác và làm sạch dữ liệu đến phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu.
Cũng cần nhắc đến sự thống trị của Python trong các phân ngành khoa học dữ liệu nâng cao như học máy và học sâu. Ở đây, các gói và framework phổ biến như scikit-learn, Keras và TensorFlow cung cấp “phép màu” cần thiết để xây dựng và huấn luyện thuật toán.
Nhờ cú pháp trực quan, gần gũi với tiếng Anh, Python là ngôn ngữ tuyệt vời để người mới bắt đầu lập trình học hỏi.
Phát triển kỹ năng Python của bạn
Bạn có thể bắt đầu hành trình Python với các khóa học trực tuyến của chúng tôi, Introduction to Python hoặc Introduction to Data Science with Python.
2. Kỹ năng R
Nếu Python là “vua” trong khoa học dữ liệu, thì R là “hoàng hậu”. Được phát triển vào năm 1992, R là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở được thiết kế riêng cho phân tích thống kê và tính toán.
Được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học và học thuật, cũng như các lĩnh vực như tài chính và kinh doanh, R cho phép bạn thực hiện nhiều loại phân tích dữ liệu. Điều này chủ yếu nhờ bộ sưu tập phong phú các gói cho khoa học dữ liệu có sẵn trên Comprehensive R Archive Network (CRAN).
Một số thư viện R phổ biến như tidyr và ggplot2 là một phần của tidyverse, bộ công cụ khoa học dữ liệu nổi tiếng trong R.
Nhu cầu đối với lập trình viên R đang tăng nhanh. Tuy nhiên, so với người dùng Python, số lượng nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng R ít hơn. Do đó, lập trình viên R nằm trong nhóm chuyên gia được trả lương cao nhất trong lĩnh vực CNTT và khoa học dữ liệu.
Phát triển kỹ năng R của bạn
Nếu bạn mới vào khoa học dữ liệu, sớm muộn gì bạn cũng sẽ phải học lập trình. Khuyến nghị của chúng tôi là bắt đầu với R hoặc Python. Khám phá những điều cơ bản trong khóa Introduction to R, sau đó nâng cao trong Intermediate R. Tiếp theo, tìm hiểu cách bộ công cụ R chuyên biệt có thể giúp bạn xử lý và trực quan hóa dữ liệu trong Introduction to the Tidyverse.
3. Kỹ năng Thống kê và Toán học
Bạn không cần nền tảng toán học để bắt đầu học khoa học dữ liệu, nhưng bạn sẽ khó tiến xa trong sự nghiệp nếu không làm quen với một số khái niệm toán và thống kê.
Nắm vững thống kê là điều cốt yếu khi lựa chọn và áp dụng các kỹ thuật dữ liệu khác nhau, xây dựng mô hình dữ liệu vững chắc và hiểu đúng về dữ liệu mà bạn đang xử lý.
Bên cạnh những kiến thức toán cơ bản được dạy trong chương trình phổ thông, bạn nên đầu tư thời gian học các kiến thức nền tảng về giải tích, xác suất, thống kê và đại số tuyến tính. Lý thuyết Bayes cũng là một lợi thế nếu bạn làm việc với AI và kỹ thuật học máy.
Phát triển kỹ năng Thống kê và Toán học
Bắt đầu với khóa Introduction to Statistics không cần viết mã trước khi chuyển sang các khái niệm nâng cao hơn. DataCamp cung cấp hơn 70 khóa học tập trung vào thống kê và xác suất, vì vậy bạn có thể chọn công nghệ ưa thích và rèn luyện kỹ thuật thống kê của mình.
4. Kỹ năng SQL
Dù đã xuất hiện từ thập niên 60, SQL (Structured Query Language) vẫn là kỹ năng không thể thiếu đối với nhà khoa học dữ liệu. SQL là công cụ tiêu chuẩn trong ngành để quản lý và tương tác với cơ sở dữ liệu quan hệ.
Cơ sở dữ liệu quan hệ cho phép chúng ta lưu trữ dữ liệu có cấu trúc trong các bảng liên kết với nhau thông qua một số cột chung. Lượng dữ liệu rất lớn trên thế giới, đặc biệt là dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, được lưu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. Do đó, SQL là kỹ năng bắt buộc đối với mọi nhà khoa học dữ liệu. May mắn là, so với Python và R, SQL là ngôn ngữ đơn giản và khá dễ học.
Phát triển kỹ năng SQL của bạn
Khởi động kỹ năng truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ với Introduction to SQL hoặc học cách tạo cơ sở dữ liệu của riêng bạn trong Introduction to Relational Databases in SQL.
5. Kỹ năng NoSQL
Trong khi SQL là công cụ hoàn hảo để xử lý dữ liệu có cấu trúc được lưu trong các bảng với hàng và cột, mọi thứ có thể trở nên rối rắm hơn khi nói đến dữ liệu phi cấu trúc. Phần lớn dữ liệu được tạo ra ngày nay (ví dụ: âm thanh, video, ảnh vệ tinh, log máy chủ web) là dữ liệu phi cấu trúc, khó lưu trữ và xử lý theo mô hình quan hệ truyền thống.
Để xử lý các loại dữ liệu phi cấu trúc khác nhau, có những loại cơ sở dữ liệu khác. Các cơ sở dữ liệu NoSQL (viết tắt của Not only SQL) có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp, phi cấu trúc. Ví dụ về cơ sở dữ liệu NoSQL gồm MongoDB, Neo4j và Cassandra.
Phát triển kỹ năng NoSQL của bạn
Các cơ sở dữ liệu NoSQL đang ở tuyến đầu của đổi mới trong khoa học dữ liệu. Bắt đầu với công nghệ được yêu cầu cao này qua khóa học NoSQL Concepts.
6. Kỹ năng Trực quan hóa dữ liệu
Một phần quan trọng trong công việc của nhà khoa học dữ liệu là truyền đạt kết quả phân tích. Chỉ khi người ra quyết định và các bên liên quan hiểu được kết luận từ phân tích dữ liệu thì dữ liệu mới có thể chuyển hóa thành hành động. Một trong những kỹ thuật hiệu quả nhất để đạt được mục tiêu này là trực quan hóa dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu liên quan đến việc sử dụng các biểu diễn đồ họa như biểu đồ, đồ thị và bản đồ. Những biểu diễn này cho phép nhà khoa học dữ liệu tóm lược hàng nghìn hàng và cột dữ liệu phức tạp, đưa chúng vào định dạng dễ hiểu và dễ tiếp cận.
Phân ngành trực quan hóa dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, với những đóng góp quan trọng từ các lĩnh vực như tâm lý học và khoa học thần kinh, giúp nhà khoa học dữ liệu xác định cách tốt nhất để truyền đạt thông tin qua hình ảnh.
Có nhiều công cụ để tạo các trực quan hóa thuyết phục, bao gồm các thư viện của Python như matplotlib, thư viện của R như ggplot2, và phần mềm Business Intelligence phổ biến như Tableau và Power BI.
Phát triển kỹ năng Trực quan hóa dữ liệu
Bắt đầu bằng phần giới thiệu không cần viết mã trong Understanding Data Visualization hoặc khám phá toàn bộ danh mục khóa học trực quan hóa dữ liệu của DataCamp. Từ plotly đến Power BI, bạn sẽ tìm thấy các khóa phù hợp với công cụ và công nghệ ưa thích.
7. Kỹ năng Học máy và AI
Học máy và AI là một trong những chủ đề nóng nhất trong khoa học dữ liệu. Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào phát triển các thuật toán học cách thực hiện nhiệm vụ mà không cần được lập trình tường minh.
Từ gợi ý phim của Netflix đến bộ lọc Instagram, học máy đã len lỏi vào đời sống hằng ngày. Việc sử dụng hệ thống học máy ngày càng tăng đang kéo theo nhu cầu lớn đối với nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng này. Thống kê năm 2020 cho thấy 82% công ty cần người có kỹ năng học máy, trong khi chỉ 12% cho biết nguồn cung chuyên gia học máy là đủ.
Phát triển kỹ năng Học máy và AI
Nắm vững nền tảng qua khóa Understanding Machine Learning hoặc xem công nghệ này được ứng dụng để nâng cao hiệu quả kinh doanh trong Machine Learning for Business. Với trí tuệ nhân tạo, hãy xem AI Fundamentals và bài viết về cách học AI từ con số 0.
8. Kỹ năng Học sâu
Một bước tiến xa hơn cho người thực hành học máy là học sâu. Học sâu là phân ngành của học máy tập trung vào các thuật toán mạnh mẽ gọi là mạng nơ-ron nhân tạo, lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ con người.
Phần lớn tiến bộ của trí tuệ nhân tạo trong vài năm qua đến từ học sâu. Mạng nơ-ron đứng sau nhiều ứng dụng mang tính đột phá và ấn tượng, bao gồm xe tự hành, trợ lý ảo, nhận dạng hình ảnh và robot.
Nắm vững lý thuyết và thực hành về mạng nơ-ron đang nhanh chóng trở thành lợi thế lớn khi tuyển dụng hoặc thăng chức cho nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, cũng cần nói rằng học sâu là lĩnh vực phức tạp, đòi hỏi trình độ toán và lập trình nâng cao. Đó là lý do các chuyên gia dữ liệu thành thạo học sâu thuộc nhóm được trả lương cao nhất trong ngành.
Phát triển kỹ năng Học sâu
Bắt đầu hành trình bằng cách học cách xây dựng mạng nơ-ron trong những framework học sâu phổ biến nhất. Hãy thử các khóa Introduction to Deep Learning with Keras và Introduction to TensorFlow in R.
9. Kỹ năng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Con người chủ yếu giao tiếp với nhau qua ngôn ngữ và văn bản. Vì thế, không có gì ngạc nhiên khi phần lớn dữ liệu chúng ta thu thập được ở dạng này. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là phân ngành của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc trích xuất thông tin có ý nghĩa từ ngôn ngữ tự nhiên và văn bản.
NLP đang lên trong ngành dữ liệu. Các kỹ thuật NLP dựa trên học máy và học sâu vận hành nhiều ứng dụng phổ biến nhất, như công cụ tìm kiếm, chatbot và hệ thống gợi ý.
Phát triển kỹ năng NLP và Học máy
Tìm hiểu cách Python giúp bạn khai thác insight từ văn bản trong Natural Language Processing in Python skill track hoặc nâng kỹ năng R của bạn lên tầm cao mới với Introduction to Natural Language Processing in R.
10. Kỹ năng Dữ liệu lớn
Khi cần xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp với tốc độ cao, chỉ dựa vào Python hoặc R có thể chưa đủ. Hệ sinh thái Big Data bao gồm các công cụ và công nghệ phát triển nhanh, được thiết kế để thực hiện phân tích dữ liệu lớn theo cách nhanh hơn, có khả năng mở rộng và đáng tin cậy. Các tác vụ này trải dài từ quy trình ETL và quản lý cơ sở dữ liệu đến phân tích dữ liệu thời gian thực và lập lịch tác vụ.
Phát triển kỹ năng Dữ liệu lớn
Học nền tảng về quản lý và tính toán dữ liệu phân tán với Big Data with PySpark Skill Track, hoặc học cách lập lịch quy trình dữ liệu với khóa Introduction to Airflow in Python.
11. Kỹ năng Điện toán đám mây
Song song với sự phát triển của hệ sinh thái Big Data, các dịch vụ dựa trên đám mây đang nhanh chóng trở thành lựa chọn ưu tiên cho nhiều công ty muốn tối ưu hạ tầng dữ liệu.
Bức tranh điện toán đám mây do các ông lớn công nghệ chi phối, gồm Amazon Web Services, Microsoft, Azure và Google Cloud. Các nhà cung cấp này đưa ra các giải pháp “may đo” tùy theo hoàn cảnh khách hàng cùng nhiều công cụ dữ liệu cho phép chúng ta thực hiện quy trình khoa học dữ liệu mà không cần rời khỏi đám mây.
Phát triển kỹ năng AWS và Điện toán đám mây
Đào sâu những điều cơ bản với các khóa học không cần viết mã: Understanding Cloud Computing và AWS Cloud Concepts. Tiếp theo, học cách tối ưu quy trình làm việc trong Introduction to AWS Boto in Python.
Kỹ năng mềm của Nhà khoa học dữ liệu
Mặc dù năng lực kỹ thuật là phần quan trọng của kỹ năng nhà khoa học dữ liệu, bạn cũng cần những kỹ năng khó đo lường hơn để thành công trong ngành.
12. Nhạy bén kinh doanh
Dữ liệu suy cho cùng là thông tin. Là con người, cơ thể chúng ta liên tục thu thập thông tin qua các giác quan. Nhưng để hiểu được thông tin đó, chúng ta cần nắm ý nghĩa và tác động của nó. Điều tương tự áp dụng khi phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Để khám phá thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu, trước hết chúng ta cần hiểu dữ liệu mình đang xử lý.
Bên cạnh các kỹ năng kỹ thuật đã đề cập, nhà khoa học dữ liệu cũng nên có hiểu biết vững vàng về lĩnh vực hay ngành mình làm việc, dù đó là tài chính, y tế, tiếp thị hay lĩnh vực khác. Kiến thức theo miền này rất quan trọng để hiểu đúng dữ liệu và thực hiện phân tích tốt hơn.
13. Kỹ năng giao tiếp
Khoa học dữ liệu không chỉ là toán và lập trình; đó còn là trình bày và truyền đạt insight từ phân tích dữ liệu. Nếu mọi người không hiểu kết quả phân tích, công việc của bạn sẽ không có giá trị với doanh nghiệp.
Để biến dữ liệu thành quyết định, nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng truyền đạt insight một cách hiệu quả. Hơn nữa, họ nên biết cách kể những câu chuyện thuyết phục về dữ liệu. Để làm được điều đó, các phương pháp và khuôn khổ truyền thông đổi mới như kể chuyện bằng dữ liệu có thể tạo nên khác biệt lớn.
14. Kỹ năng Đạo đức dữ liệu
Bản thân công nghệ là trung lập. Nhưng cách sử dụng thì không. Những năm gần đây, một số công ty dựa trên dữ liệu đã bị chú ý vì phát triển các thực tiễn và ứng dụng có khả năng gây tác động bất lợi đến con người và xã hội. Điều này làm suy giảm mức độ tín nhiệm và niềm tin mà người dân đặt vào doanh nghiệp và rộng hơn là vào công nghệ.
Để đảm bảo dữ liệu mang lại tác động tích cực, nhà khoa học dữ liệu cần xây dựng nhận thức đạo đức. Điều này bao gồm làm quen với các khái niệm quan trọng như quyền riêng tư dữ liệu, thiên lệch thuật toán và vòng lặp phản hồi, đồng thời hướng tới phát triển các thuật toán công bằng, minh bạch và có trách nhiệm. Bạn cũng có thể muốn tìm hiểu về đạo đức AI, vì đây có thể trở thành vấn đề lớn trong những năm tới.
15. Nhận thức môi trường
Thế giới đang ở giữa cuộc khủng hoảng khí hậu chưa từng có. Biến đổi khí hậu và tốc độ suy giảm đa dạng sinh học nhanh chóng đang đe dọa các điều kiện làm cho sự sống của con người trở nên khả dĩ. Dù thường bị bỏ qua, ngành công nghiệp số, bao gồm khoa học dữ liệu, cần suy nghĩ về tác động môi trường của mình.
Việc lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ cũng như huấn luyện các thuật toán học máy đòi hỏi năng lượng đáng kể, dẫn đến phát thải thêm CO2 vào khí quyển. Chẳng hạn, năm 2019 ước tính việc huấn luyện một mô hình học sâu lớn có thể thải ra hơn 626.000 pound CO2 tương đương, gần gấp năm lần lượng phát thải trọn đời của một chiếc ô tô Mỹ trung bình, bao gồm cả phát thải từ quá trình sản xuất. Hơn nữa, các trung tâm dữ liệu, nơi phần lớn dữ liệu được lưu trữ và xử lý, cũng tiêu thụ rất nhiều nước để làm mát máy chủ.
Biểu đồ: MIT Technology Review. Nguồn: Strubell và cộng sự.
Để ứng phó khủng hoảng khí hậu, các nhà khoa học dữ liệu nên nhận thức được tác động môi trường từ công việc của mình và rộng hơn là của ngành khoa học dữ liệu. Điều này cuối cùng có thể giúp tối ưu và giảm sử dụng năng lượng, đồng thời phát triển các thực hành bền vững hơn.
Kỹ năng Nhà khoa học dữ liệu - Kết luận
Bài viết đã đề cập 15 kỹ năng được săn đón nhất của nhà khoa học dữ liệu. Học hết tất cả có thể là một thách thức, thậm chí choáng ngợp, đặc biệt nếu bạn đang ở giai đoạn đầu hành trình khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, không cần quá căng thẳng. Rất ít nhà khoa học dữ liệu sở hữu bộ công cụ toàn diện đến vậy.
Bạn nên bắt đầu học một số kỹ năng cơ bản, bao gồm Python, R và/hoặc SQL, cùng một vài nền tảng thống kê, rồi tiến dần sang các chủ đề khác.
Vậy tiếp theo bạn nên học kỹ năng nào? Không có câu trả lời chính xác cho điều này. Nhiều khả năng hành trình học của bạn sẽ phụ thuộc vào yêu cầu công việc. Ví dụ, nếu bạn làm ở nhà cung cấp nền tảng đám mây, có lẽ bạn sẽ phải học kỹ năng điện toán đám mây. Mặt khác, nếu công ty tập trung vào học máy, bạn đã biết mình cần gì để được thăng tiến.
Cuối cùng, nếu bạn chỉ muốn cải thiện bộ kỹ năng của mình, lời khuyên của chúng tôi rất đơn giản: hãy học những kỹ năng bạn quan tâm nhất! Xem hướng dẫn về cách trở thành nhà khoa học dữ liệu để có thêm mẹo theo đuổi con đường sự nghiệp hấp dẫn này. Bắt đầu học ngay hôm nay với lộ trình nghề nghiệp Data Scientist with Python.
Chủ đề
