Tìm hiểu về kiến thức cơ bản cho Data Scientist có thể giúp bạn định hình quá trình học tập, và xem xét liệu ngành Data Science có phù hợp với khả năng của mình không.
Để có kỹ năng giải quyết các vấn đề liên quan đến Data Science, bạn cần thời gian và quá trình tích lũy. Vì thế, các Data Scientist phải là người có niềm đam mê, cũng như một chút năng khiếu những lĩnh vực này.
Một Data Scientist khác với một kỹ sư phần mềm, cũng không giống kỹ thuật viên máy tính. Họ làm công việc thống kê dữ liệu, được xem là công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21. Vì sao ư? Bạn có biết cứ mỗi giây sẽ có 40,000 câu hỏi được tìm kiếm trên Google?
Nguồn dữ liệu mà chúng ta hiện có ngày càng “phình to” và việc kiểm soát, khai thác nó dường như là thiết yếu với tất cả công việc trên thế giới. Những người có thể tận dụng nó cũng gần như là những người hùng và là người tiên phong của thời đại.
Kiến thức cơ bản cho Data Scientist có thể chia thành ba nhóm: Kỹ năng thống kê, toán tin và lập trình.
Những kiến thức Data Scientist cần phải có
Kỹ năng phân tích và thống kê – Đứng đầu nhóm kiến thức cơ bản cho Data Scientist
Xác suất thống kê là một môn học quen thuộc với học sinh THPT tại Việt Nam. Tuy nhiên, quá trình học chỉ dừng lại ở việc giải các bài toàn mà chưa thể hiện tính ứng dụng cao. Khi trở thành kiến thức cơ bản cho Data Scientist, xác suất thống kê thiên về ứng dụng thực tiễn, kèm với công nghệ và thuật toán hơn.
Thống kê là một lĩnh vực quan trọng hàng đầu trong Data Science. Thực tế, người ta vẫn hay nhầm lẫn Data Science với xác suất thống kê. Có 2 loại thống kê: Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) và Thống kê suy luận (Inferential Statistics).
Thống kê mô tả sẽ tổng hợp và minh họa dữ liệu qua biểu đồ nhọn, biểu đồ đường… Mặt khác, thống kê suy luận sẽ phải đưa ra kết quả và đánh giá. Dữ liệu của một nhóm nhỏ, Data Scientist có thể phát triển thành xu hướng của nhóm đông hơn để dự đoán thị trường.
Một kỹ năng cần có nữa là tính xác suất. Xác suất được xem là cốt lõi của Data Science. Một số kiến thức liên quan như xác suất có điều kiện, thuật toán phức tạp như Naive Bayes rất cần thiết và cũng được xem là kiến thức cơ bản cho Data Scientist.
Nhìn chung, xác suất và thống kê cần phải được kết hợp để tạo thành chỉnh thể kỹ năng cần thiết cho Data Scientist. Những quyển sách về xác suất thống kê không chỉ mang đến kiến thức mà còn có nhiều bài tập thực hành kinh điển.
Toán học
Toán học cũng là phần quan trọng đối với Data Science. Nếu bạn muốn trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp, bạn cần biết Đại số tuyến tính, tính toán, toán học và lý thuyết tối ưu hóa.
Năng khiếu về toán học của bạn có thể bộc lộ qua môn đại số tuyến tính. Đại số tuyến tính bao hàm rất nhiều khái niệm của toán học. Không những vậy, nó còn có thể áp dụng trong chỉnh sửa ảnh, nhận diện gương mặt…
Chính vì thế, học đại số tuyến tính là điều thiết yếu nếu muốn bắt đầu với Data Science. Hãy làm quen với ma trận, giá trị tuyệt đối…
Tích phân thường xuyên được sử dụng trong Data Science. Đạo hàm, tích phân, vi phân… là những kiến thức phổ thông mà bạn sẽ được phát triển hơn khi học Data Science. Ngoài ra còn có nhóm kiến thức về toán học rời rạc (discrete math) để hiểu thêm về đồ thị, phương trình, tập hợp trong toán tin.
Bên cạnh đó, thuật toán tối ưu hóa sẽ dạy bạn cách tối ưu hóa không gian, tìm ra giải pháp cho các phép dựng hình ảnh từ dữ liệu. Thuật toán ứng dụng nhiều trong công việc thiết kế mẫu mã sản phẩm.
Lập trình – kiến thức cơ bản cho Data Scientist mà nhiều người bỏ qua
Lập trình là kỹ năng khác biệt với 2 kỹ năng trên, tuy nhiên lại vô cùng quan trọng vì nó quyết định tính ứng dụng của các dữ liệu mà Data Scientist đã xử lý. Một số ngôn ngữ lập trình thông dụng cũng như công cụ liên quan mà bạn nên biết khi muốn trở thành Data Scientist là:
- Python: Ngôn ngữ lập trình rất thông dụng, có thể dùng cho tất cả chức năng của lĩnh vực Data Science
- R là một công cụ lập trình thống kê được sử dụng để giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu cốt lõi. Là một kỹ năng bắt buộc đối với các ứng cử viên khoa học dữ liệu trong tương lai, R đã nổi lên như một công cụ thuận lợi nhất để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu phức tạp trong các lĩnh vực khác nhau.
- Tableau: là phần mềm trực quan cho phép bạn phát triển và chia sẻ trực quan hóa tương tác. Sử dụng Tableau Public, bạn có thể chia sẻ hình ảnh của mình trên nền tảng công cộng. Các loại hình ảnh trực quan khác nhau như là Biểu đồ thanh, Biểu đồ đường, Biểu đồ hình tròn, sơ đồ bản đồ, sơ đồ phân tán, Biểu đồ Gantt, Bản đồ nhiệt, v.v..
- Database Query: Có hai loại Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu Data Scientist phải biết: SQL và noQuery. Một số ngôn ngữ SQL là MySQL, PL / SQL, v.v. trong khi ngôn ngữ NoQuery là MongoDB, Cassandra, Redis, v.v. Cần lưu ý rằng kỹ năng của NoQuery là quan trọng nhất vì các công ty thường xử lý dữ liệu phi cấu trúc dưới dạng đánh giá của khách hàng, email, v.v.
- Big Data: là kiến thức cần có của mỗi Data Scientist. Một số công cụ liên quan Big Data là Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink.
Có thể nhận thấy, chỉ riêng kiến thức cơ bản cho Data Scientist cũng đã rất bao quát. Qua đó, ngành Data Science yêu cầu người học đầu tư thời gian và công sức nghiên cứu. Những hiểu biết về ngôn ngữ lập trình hay thống kê sẽ đi cùng người Data Scientist trong suốt sự nghiệp của mình.
Trên đây là phần tổng hợp của toàn bộ kiến thức cơ bản mà một Data Scientist cần có. Hy vọng, những chia sẻ trên giúp những bạn đang mong muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu có một sự nhìn nhận tổng quan về kiến thức. Và lên cho mình một lộ trình phù hợp với mình nhé.
