Trong thời đại công nghệ làm chủ cuộc sống, Data science ( Khoa học dữ liệu ) đang là ngành học thu hút sự quan tâm từ các bạn trẻ và Data Science được xem là nghề nghiệp “quyến rũ nhất mọi thời đại.” Khối lượng dữ liệu trên toàn thế giới đang tăng với tốc độ kinh hoàng. Có rất nhiều câu đố thú vị liên quan đến khoa học dữ liệu đáng được chú ý. Nếu bạn là người yêu công nghệ, bài viết này dành cho bạn. Hãy cùng OSLA khám phá những sự thật hấp dẫn về ngành Data Science để có thể hiểu sâu hơn về chủ đề này !
Nhưng trước tiên, Data Science ( Khoa học dữ liệu ) là gì ?
Nói một cách đơn giản, Data science (khoa học dữ liệu) là cách tiếp cận khoa học để xử lý dữ liệu và tận dụng tối đa nó để thúc đẩy hoạt động kinh doanh. Giờ đây, từ việc xử lý dữ liệu đến tận dụng tối đa nó trở thành một thỏa thuận thực sự để thể hiện trong thế giới dữ liệu quanh co và phi thường.
Phương pháp tiếp cận khoa học được đề cập ở trên bao gồm các công cụ khác nhau, trí tuệ nhân tạo, thuật toán và một chút kỹ năng phân tích hợp lý để chèo lái con thuyền buồm của một doanh nghiệp. Dữ liệu thu thập được làm sạch và phân tích với sự trợ giúp của các công cụ và kỹ thuật hiệu quả.
SỰ THẬT VỀ DATA SCIENCE ( KHOA HỌC DỮ LIỆU)
1. Các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) và nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) KHÔNG giống nhau
Đây là một lầm tưởng phổ biến giữa những người có ý tưởng hời hợt về ( Data Science) khoa học dữ liệu. Thực tế là, công việc của các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu là hoàn toàn khác nhau. Trong khi các nhà phân tích dữ liệu làm việc để tìm ra các xu hướng và phân tích dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu làm việc để tìm ra nguyên nhân của một xu hướng và dự báo các xu hướng sắp tới.
Ví dụ, dựa trên thông tin thu thập được từ các post/comment/status trên mạng xã hội, Data Scientist có thể tìm ra được: cứ gần đến ngày Valentine thì tần suất xuất hiện của thương hiệu ABC cao hơn hẳn.
Đây là một insight giá trị mà bộ phận Marketing có thể sử dụng cho các chiến dịch quảng cáo trong mùa Valentine.
Vì khoa học dữ liệu là một lĩnh vực mới, nên việc nảy sinh một số quan niệm sai lầm là không thể tránh khỏi. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là cả hai hoạt động song song với nhau. Họ bổ sung cho nhau và làm việc vì một mục tiêu chung.
2. Bạn không cần phải là người am hiểu công nghệ hoặc có bằng tiến sĩ để học khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu ( Data Science) nghe có vẻ giống như một lĩnh vực của các chuyên gia hiểu biết về công nghệ và điều này dẫn đến niềm tin sai lầm về các điều kiện “khủng” để theo ngành khoa học dữ liệu.
Học Data Science có khó không là câu hỏi của nhiều bạn trẻ hiện nay. Là một trong những ngành mới nổi trong thời gian gần đây, thiếu kiến thức nền tảng tin cậy và nhiều thử thách khác với người học Data Science.
Trên thực tế, bất kỳ ai có trí thông minh trung bình đều có thể học Data Science. Học tập khoa học dữ liệu liên quan đến việc nâng cao kỹ năng trong các lĩnh vực dưới đây
- Mô hình thống kê
- Mô hình dự đoán
- Máy học ( Một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo)
- Lập trình
- Thuật toán
- Phân tích
OSLA sẽ tóm tắt giúp bạn một số quan điểm của Joma , một youtuber nổi tiếng và là một nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm tại một công ty GAFA (Google / Amazon / Facebook / Apple) về những gì cần để học và để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
- Một người không cần bằng cấp từ một trường đại học có thành tích cao.
- Các nhà khoa học dữ liệu đến từ các nền tảng khác nhau như – điện, kinh tế học, v.v. Một số thậm chí không có bằng cấp khoa học.
- Để học khoa học dữ liệu, người ta có thể thực tập hoặc nghiên cứu các số liệu thống kê cơ bản.
- Những thứ khác như lập trình, thuật toán, thống kê – có thể dễ dàng thu thập trên đường đi.
- Người ta cần có một sự đồng cảm để hỏi những câu hỏi đúng liên quan đến dữ liệu.
- Người ta cần học cách áp dụng các truy vấn SQL chính xác và cũng học một chút ngôn ngữ Python mà bất kỳ ai cũng có thể làm được, với cách tiếp cận chính xác.
- Các nhà khoa học dữ liệu làm việc rất nhiều với dữ liệu, truy vấn phần tiếp theo và trình bày.
Tóm lại, khoa học dữ liệu không quá nặng nề như vẻ ngoài của nó. Chỉ cần một sự đồng cảm đối với các tiềm năng là điều cần thiết. Phần còn lại rơi tại chỗ trong quá trình học.
3. Khoa học dữ liệu cần có kỹ năng giao tiếp tuyệt vời
Giao tiếp và trình bày đóng một vai trò quan trọng trong khoa học dữ liệu.
Giao tiếp ở đây đề cập đến hai lĩnh vực –
- Phối hợp trong và giữa các nhóm trong các giai đoạn khác nhau của vòng đời khoa học dữ liệu.
- Trình bày kết quả cuối cùng một cách toàn diện và sáng suốt nhất.
Nếu không có một liên lạc thích hợp, toàn bộ bài tập có thể trở nên vô ích. Nó có thể không chiếu vào bất kỳ sản phẩm quan trọng nào. Điều quan trọng là học cách nói trước đám đông vì có rất nhiều bài thuyết trình liên quan.
Ngoài ra, học để làm tốt hơn và viết rõ ràng sẽ nâng cao khả năng hiển thị của một người trong và xung quanh tổ chức.
Viết liên quan đến –
- Powerpoint
- Blog
- Bản báo cáo
Một phân tích mà không có thông tin liên lạc thích hợp bằng văn bản hoặc bằng cách khác, chỉ là một trình giữ chỗ không có ý nghĩa.
———————————————————————————————-
Nếu bạn đang ấp ủ dự định du học ngành DATA SCIENCE trong thời gian tới và tìm kiếm các hỗ trợ học bổng từ trường hoặc chính phủ, hãy liên hệ chuyên gia của OSLA ngay để được hỗ trợ tận tâm và giải đáp chi tiết mọi thắc mắc nhé:
Email: myosla.info@gmail.com | van.nguyen@myosla.com
Hotline: 093 513 2929 (HCM – Ms Vân) | 091 474 4389 (ĐN – Ms Trang) | 0986 246 163 (HN – Ms Dương)
PROFILE XỊN SÒ ĐỘI NGŨ MENTOR CỦA OSLA VÀ OSLA IVY xem tại đây
Tham khảo các review chân thực từ các Mentee về đội ngũ Mentor của OSLA và OSLA IVY tại đây
