Data Science là gì? Lộ trình học Data Science chuẩn nhất
Từ những con số khô khan, thông tin rời rạc, làm thế nào để khai thác và biến dữ liệu thành thông tin có giá trị? Lúc này, Data Science (Khoa học dữ liệu) thể hiện vai trò quan trọng, then chốt của mình. Data Science đã và đang trở thành ngành hot nhất hiện nay. Vậy Data Science là gì? Lộ trình học Data Science chuẩn nhất như thế nào? Theo dõi bài viết sau đây của Long Vân để có thêm thông tin chi tiết nhất.
Mục lục
Data Science là gì?
Data Science (ở cấp độ cơ bản) được định nghĩa là sử dụng dữ liệu để có được thông tin chuyên sâu và có giá trị. Data Science (ở cấp độ cao hơn) chính là sự kết hợp phức tạp của các kỹ năng như lập trình, trực quan hóa dữ liệu, công cụ dòng lệnh, cơ sở dữ liệu, thống kê, học máy và nhiều hơn nữa để phân tích dữ liệu và thu thập thông tin giá trị từ số lượng lớn dữ liệu.
Chức danh Data Science tại Việt Nam được gọi là nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư khoa học dữ liệu… Những người làm công việc này phải làm công việc với các dữ liệu thu thập được để giúp tổ chức nắm bắt tình hình hoạt động. Từ đó sắp xếp, phân tích, thống kê và trực quan dữ liệu để mang đến những thông tin giá trị cho tổ chức đưa ra các dự báo xu hướng nhằm đưa ra các quyết định quan trọng thúc đẩy hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Lộ trình học Data Science chuẩn nhất
Dưới đây là lộ trình học Data Science chuẩn nhất mà bạn có thể tham khảo:
Toán học cơ bản
Toán học cơ bản được coi là xương sống của Data Science, tuy nhiên, để trở thành Data Scientist không nhất thiện bạn phải là một nhà toán học. Nhưng với ngành này, bạn sẽ thường xuyên sử dụng các phương pháp thống kê, hồi quy, mô hình đồ họa 2d, thậm chí là 3d, ma trận… toán học cơ bản giúp bạn nắm chắc khả năng đọc hiểu, xử lý các vấn đề vừa đề cập.
Các chủ đề toán học cần chú ý là đại số tuyến tính - vector, hàm số, ma trận, vi phân, hoán vị và kết hợp, tuyến tính. Như vậy nếu bạn không có khả năng giải quyết tốt môn toán bạn sẽ rất khó có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
Ngôn ngữ lập trình
Ngôn ngữ lập trình xuất hiện xuất hiện trong hầu hết các lĩnh vực công nghệ. Chính vì vậy nó đóng một vai trò quan trọng không thể thiếu trong thời đại hiện nay.
Khi phân tích nhu cầu tuyển dụng thì những ngôn ngữ Python, R, SQL được các nhà tuyển dụng săn đón nhất. Nếu bạn có những ngôn ngữ trên thì đó chính là lợi thế. Bên cạnh đó, những người có kiến thức lập trình ở các ngôn ngữ khác như C, C#, Java… cũng có nhiều lợi thế khi bắt đầu. Python sẽ hỗ trợ bạn trong những vấn đề lập trình cần biết như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, thuật toán tìm kiếm và sắp xếp, lập trình hướng đối tượng, cơ sở dữ liệu,…
Xác suất và thống kê
Thống kê là kỹ năng quan trọng hàng đầu đối với mọi vai trò công việc liên quan đến dữ liệu từ Data Analyst, Business Analyst cho đến Machine Learning Engineer. Một số kỹ năng thống kê cần nắm phải kể đến như các khái niệm cơ bản về xác suất, sai lệch lựa chọn, nghịch lý Simpson, thống kê mô tả, những điều cơ bản của suy luận thống kê và cách thực hiện phân tích dữ liệu khám phá tốt (EDA).
Các kỹ năng làm việc với dữ liệu
Những kỹ năng không thể thiếu khi làm việc với dữ liệu là tìm kiếm, thu thập, thống kê, phân tích, trực quan.
Đầu tiên trong vai trò Data Scientist, bạn phải thu thập đầy đủ, làm sạch (chuyển đổi các dữ liệu thô thành những định dạng phù hợp nhu cầu sử dụng). Sau khi đã làm tinh dữ liệu thì sẽ tiến hành phân tích và trực quan dữ liệu thành những biểu đồ tương tác, công việc này còn được gọi là trực quan hóa dữ liệu.
Với dữ liệu là các kỹ thuật phân tích dữ liệu, cách sử dụng các công cụ trực quan dữ liệu như Power BI, Tableau, các loại biểu đồ như line chart, scatter plot, histogram, bubble chart, bar chart, heatmap chính là những vấn đề quan trọng cần biết khi làm việc.
Machine Learning/Deep Learning
Học máy (Machine learning - ML )
Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học cách thực hiện một nhiệm vụ mà không cần được lập trình sẵn từng bước. Nó chính là bộ não của những người máy, vì vậy nếu bạn là một Data Scientist, bạn không thể bỏ qua học máy.
Để bắt đầu học, bạn nên tìm hiểu từ những khái niệm và thuật ngữ cơ bản. Sau đó, bạn có thể mở rộng sang các chủ đề chuyên sâu hơn như Deep Learning) và Big Data để có thể tận dụng tối đa sức mạnh của kho dữ liệu này. Ngoài ra, kiến thức về thống kê cũng rất quan trọng, vì nó là nền tảng giúp bạn hiểu rõ và phân tích dữ liệu tốt hơn trong học máy.
Deep Learning (Học sâu)
Deep Learning là một nhánh nâng cao của Machine Learning, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để mô phỏng cách con người học hỏi và xử lý thông tin. Trong lĩnh vực Data Science, Deep Learning đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích những dạng dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh, văn bản tự nhiên, dữ liệu chuỗi thời gian.
Không giống với các mô hình Machine Learning truyền thống thường cần người dùng tự trích xuất đặc trưng, các mô hình Deep Learning có khả năng tự động học ra các đặc trưng từ dữ liệu thô – giúp giảm thiểu công sức thủ công và nâng cao độ chính xác.
Trong chuyên mục kiến thức, Long Vân đã giới thiệu cho bạn Data Science là gì? Lộ trình học Data Science chuẩn nhất. Hy vọng rằng những thông tin được tổng hợp trên đây có thể cung cấp những kiến thức hữu ích cho bạn đọc và các bạn muốn bắt đầu tìm hiểu về dữ liệu hoặc đã và đang làm việc trong các ngành liên quan có thể tham gia khóa học Data Analysis tại BAC.
Long Vân cung cấp dịch vụ thuê máy chủ ảo, đăng ký tên miền với mức giá rẻ và có nhiều ưu đãi tại công ty chúng tôi. Nếu bạn có nhu cầu cung cấp dịch vụ hãy liên hệ Long Van
VP HCM: Tòa nhà Long Vân, 37/2/6 Đường 12, P. An Khánh, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh
VP Hà Nội: Số 21 Ngõ 9 Đường Nguyễn Khang, P. Trung Hoà, Q. Cầu Giấy, TP. Hà Nội
Hotline: 1800 6070
Email: sale@longvan.net
Website: longvan.net
