Cách để bắt đầu với ngành Data Science. Làm thế nào để có được công việc Data Scientist đầu tiên thuận lợi
Khoa học dữ liệu là một ngành vô cùng rộng lớn, để bắt đầu với ngành Data Science (Khoa học dữ liệu), tìm được công việc của một Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng, kiến thức cần thiết. Thêm vào đó nâng cao năng lực của bạn qua các dự án thực tiễn.
Những kỹ năng chuyên môn quan trọng để bắt đầu với ngành Data Science
Cách để bắt đầu vời ngành Data Science. Làm thế nào để tìm được công việc Data Scientist đầu tiên dễ dàng?
- Python
Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến và dễ học nhất. Nó là một ngôn ngữ lập trình dành cho những đối tượng chuyên nghiệp, được sử dụng không chỉ cho khoa học dữ liệu mà còn dành cho phát triển ứng dụng web và GUI.
Python cung cấp hỗ trợ cho một số lượng lớn các thư viện học sâu như Tensorflow, Keras, scikit-learn, v.v. Để bắt đầu với ngành Data Science, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình lý tưởng.
- R
R là một ngôn ngữ mô hình thống kê rất phổ biến đối với các Data Scientist. R cung cấp một đường cong học tập dốc gây khó khăn cho người dùng lần đầu.
Tuy nhiên, R lại là lựa chọn đầu tiên cho nhiều nhà thống kê chuyên nghiệp. Nó cũng cung cấp hỗ trợ cho các hoạt động khoa học những dữ liệu khác nhau thông qua các thư viện phong phú của nó.
- SQL
SQL là một yếu tố quan trọng để bắt đầu với ngành Data Science. Nó được sử dụng như bước đầu tiên trong mọi hoạt động khoa học dữ liệu. SQL được sử dụng để trích xuất và truy xuất dữ liệu. Nó được thiết kế để quản lý những dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
SQL chủ yếu chỉ được sử dụng để xử lý dữ liệu có cấu trúc. Tuy nhiên, để trở thành một nhà Khoa học dữ liệu, bạn cũng phải biết cách xử lý dữ liệu phi cấu trúc và sẽ được xử lý thông qua NoQuery.
- Big Data
Big Data là một công nghệ quan trọng và là một phần phụ của ngành Data Science. Các công nghệ Dữ liệu lớn như Hadoop, Spark, Apache Flink đã gây bão trên toàn thế giới nhờ khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ của họ.
Vì một Data Scientist phải đối phó với khối lượng dữ liệu lớn, kiến thức về Big Data là rất cần thiết.
- Java
Trong thuật chuyên sâu hơn về điện toán, Python được biết đến như một ngôn ngữ kịch bản và Java được biết đến như một ngôn ngữ lập trình.
Nhiều ngành đòi hỏi kiến thức về cả kịch bản cũng như ngôn ngữ lập trình. Kiến thức về Java sẽ tạo điều kiện cho bạn điều chỉnh và duy trì các nền tảng dữ liệu lớn như Hadoop được viết bằng cùng một ngôn ngữ.
Các kỹ năng ngoài chuyên môn cần thiết là gì?
- Thống kê
Biểu mẫu thống kê được coi là cốt lõi của Data Science. Để thành thạo những công việc về Data Science, bạn phải có những kiến thức chuyên sâu về các chủ đề khác nhau của Thống kê như Thống kê mô tả và Thống kê suy luận.
Chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn của Data Science đòi hỏi bạn phải thành thạo các quy trình thống kê khác nhau.
- Toán
Các khái niệm toán học như đại số tuyến tính, tính toán và xác suất là những khái niệm quan trọng nhất trong ngành Data Science. Do đó, sự đảm bảo về mặt kiến thức về các khái niệm này là điều cần thiết cho công việc đầu tiên của bạn với vị trí là Nhà khoa học dữ liệu.
- Tư duy phân tích
Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề là hai yêu cầu quan trọng nhất đối với bất kỳ vị trí nào trong ngành khoa học dữ liệu hay để bắt đầu với ngành Data Science.
Đối với những công việc thường ngày, bạn sẽ được yêu cầu giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu phức tạp. Do đó, bạn phải có kiến thức và tư duy sáng tạo phù hợp để hình thành một giải pháp và sử dụng các công cụ khác nhau để thực hiện nó.
Các bước để tìm được công việc đầu tiên trong ngành Data Science?
Sau khi có kiến thức về những kỹ năng này, bạn phải áp dụng chúng để tạo ra các dự án mang tính tương tác khác nhau và tham gia vào một cộng đồng khoa học dữ liệu năng động.
Bước 1 – Phát triển CV cá thân, liệt kê tất cả các dự án khoa học dữ liệu mà bạn đã xây dựng hoặc có đóng góp. Để làm như vậy, bạn phải có kiến thức thống kê và kỹ năng lập trình để tham gia vào các dự án đó.
Bước 2 – Tham gia các dự án về Data Science thông qua Kaggle. Khi vượt qua các cuộc thi khác nhau trên Kaggle, bạn sẽ có được danh tiếng cho riêng mình trong giới Data Science, cũng là điểm cộng cho CV của bạn
Bước 3 – Tham gia vào các dự án độc lập là một cách khác để củng cố kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Science. Có nhiều bộ dữ liệu có sẵn công khai trực tuyến đang lưu hành trên thị trường.
Bạn có thể tạo ra sản phẩm dữ liệu của riêng bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu mở. Nếu dữ liệu không có sẵn hoặc bạn muốn có các luồng dữ liệu theo thời gian thực, bạn có thể sử dụng các công cụ quét web được cung cấp bởi Python.
Bước 4 – Sự tham gia và đóng góp của bạn cho Data Science cũng vô cùng quan trọng. Bạn nên tham gia vào việc viết blog, hướng dẫn và thậm chí chỉ ra các giải pháp cho các vấn đề Kaggle của riêng bạn.
Điều này có thể sẽ giúp bạn xây dựng hình ảnh mạnh mẽ trực tuyến. Hơn nữa, tham gia vào StackOverflow và trả lời các truy vấn sẽ cung cấp cho bạn những chiến lược để trả lời các câu hỏi ở các mức độ khác nhau.
Bước 5 – Xây dựng sự kết nối là một yêu cầu quan trọng khá. Bạn phải tích cực trên LinkedIn, chia sẻ các dự án của bạn và tham gia vào các cuộc thảo luận trên cộng đồng
