TOP 2 KỸ NĂNG CẦN THIẾT ĐỂ TRỞ THÀNH 1 NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU - DATA SCIENTIST CHUYÊN NGHIỆP

Không đơn giản mà Khoa học dữ liệu được coi là “công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21”. Theo  Forbes - “…Chúng tôi thực hiện 40.000 truy vấn tìm kiếm mỗi giây (chỉ trên Google), giúp đạt 3,5 lượt tìm kiếm mỗi ngày và 1,2 nghìn tỷ lượt tìm kiếm mỗi năm”. Lượng dữ liệu khổng lồ như trên sẽ không dễ xử lý cho đến khi hoặc trừ khi bạn là một nhà khoa học dữ liệu. Technical Skills và Non-Technical Skills chính là 1 nhóm kỹ năng bạn cần nắm vững để nhanh chóng nhất tiến thân thành 1 nhà Phân tích Khoa học dữ liệu tài ba.

--- Mục Lục ---
I. Technical Skills (Nhóm kỹ năng Kỹ thuật)
1. Kỹ năng thống kê & xác suất (Statistical & Probability Skills)
1.1 Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
1.2 Thống kê suy luận (Inferential Statistics)
2. Kỹ năng Toán học (Mathematical Skills)
2.1 Đại số tuyến tính (Linear Algebra)
2.2 Giải tích (Calculus)
2.3 Toán rời rạc (Discrete Math)
2.4 Lý thuyết tối ưu hóa (Optimization Theory)
3. Kỹ năng lập trình (Programming Skills)
II. Non-Technical Skills (Nhóm kỹ năng phi kỹ thuật, kỹ năng mềm)
III. Một số hình ảnh đào tạo Data Science tại IMIC Technology

I. Technical Skills (Nhóm kỹ năng Kỹ thuật)

1. Kỹ năng thống kê & xác suất (Statistical & Probability Skills)

Khoa học dữ liệu về cơ bản là sự thay đổi thương hiệu của số liệu thống kê. Vì thế tư duy thống kê là khía cạnh quan trọng nhất của Khoa học dữ liệu. Bạn không thể trở thành Nhà khoa học dữ liệu nếu không có kiến thức thống kê bắt buộc.

Một số khái niệm về thống kê mà bạn phải nắm được trong bộ kỹ năng của mình bao gồm: 

1.1 Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)

Thống kê mô tả đề cập đến việc tóm tắt và mô tả dữ liệu. Là phương pháp tóm tắt một cách định lượng các tính năng lớn của dữ liệu thông qua hình ảnh hóa và phác thảo mẫu từ một tập hợp lớn hơn các giá trị dữ liệu.

Một số phép đo trong thống kê mô tả như: Phân phối chuẩn (normal distribution), biến thiên (variability), kurtosis & độ lệch (kurtosis & skewness), xu hướng trung tâm (central tendency,) v.v.

1.2 Thống kê suy luận (Inferential Statistics)

Là cách rút ra kết luận từ một mẫu nhỏ hơn và ngụ ý rút ra được kết luận trên một nhóm lớn hơn. Các phương pháp thống kê khác nhau trong thống kê suy luận mà bạn phải biết chẳng hạn như: Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem), Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing), ANOVA, Phân tích dữ liệu định lượng (Quantitative Data Analysis). 

Quan trọng không kém trong kỹ năng này chính là Xác suất (Probability ). Các khái niệm về xác suất là xương sống của khoa học dữ liệu và bạn buộc phải có kỹ năng về nó để thực hiện các hoạt động học máy phức tạp. Nó được sử dụng trong thống kê và thiết kế theo cấp số nhân của Mạng Bayes.

Bạn cũng cần phải làm quen với xác suất có điều kiện vì nó được sử dụng nhiều trong các thuật toán học máy như Naive Bayes. Đây là một kỹ năng quan trọng giúp bạn xác định sự không chắc chắn và cơ hội của các sự kiện. Sử dụng điều này, bạn có thể đưa ra các quyết định có thể hỗ trợ công ty của bạn.

2. Kỹ năng Toán học (Mathematical Skills)

Toán học là một phần quan trọng khác của Khoa học dữ liệu. Nếu bạn muốn trở thành Nhà khoa học dữ liệu thành thạo bạn phải sở hữu những nền tảng kiến thức sau: 

2.1 Đại số tuyến tính (Linear Algebra)

Kỹ năng đầu tiên và quan trọng nhất để có được năng khiếu toán học đối với Khoa học dữ liệu là Đại số tuyến tính. Đại số tuyến tính cung cấp năng lượng cho mọi thứ chạy trên Máy học. Nó được sử dụng để kết xuất nghệ thuật cho các bức ảnh của bạn, hệ thống đề xuất và nhận dạng khuôn mặt.

2.2 Giải tích (Calculus)

Kiến thức về giải tích là một kỹ năng quan trọng khác mà Nhà khoa học dữ liệu phải có. Giải tích được sử dụng nhiều trong Khoa học dữ liệu, đặc biệt là cho các tác vụ yêu cầu máy học.

2.3 Toán rời rạc (Discrete Math)

Toán học rời rạc về cơ bản là toán học để lập trình. Không giống các chủ đề giải tích sử dụng các giá trị liên tục, toán học rời rạc là môn học nghiên cứu các giá trị khác biệt và riêng biệt. Phép toán rời rạc cũng hữu ích khi xử lý cơ sở dữ liệu, ví dụ: lý thuyết tập hợp có thể được áp dụng cho các phép nối bên trong và nối bên ngoài của bảng.

2.4 Lý thuyết tối ưu hóa (Optimization Theory)

Tối ưu hóa là cực kỳ quan trọng đối với Khoa học dữ liệu. Có kiến thức về tối ưu hóa và thành thạo trong lĩnh vực đó giúp bạn biết cách sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Nó dạy bạn cách tìm ra giải pháp tối ưu nhất trong một không gian đa chiều phức tạp.

Có ba phần của tối ưu hóa bạn cần nắm vững là: Biến, Ràng buộc và Chức năng Mục tiêu.

3. Kỹ năng lập trình (Programming Skills)

Lập trình là kỹ năng giúp phân biệt một nhà khoa học dữ liệu với một nhà thống kê truyền thống. Một nhà khoa học dữ liệu, cùng với kiến thức về thống kê và toán học cũng phải biết cách đưa kiến thức của mình vào thực tế. Về cơ bản, lập trình cho phép bạn triển khai tư duy thống kê của mình trong một môi trường thực tế.

Không có lập trình, bạn không thể đưa kiến thức của mình vào thực hành. Vì vậy, bạn phải có kỹ năng lập trình để giải quyết các vấn đề của Khoa học dữ liệu. Một số ngôn ngữ lập trình và công cụ thiết yếu mà bạn phải biết cho Khoa học dữ liệu chẳng hạn như: 

• Python: ngôn ngữ lập trình dễ nhất để bắt đầu với Khoa học dữ liệu. Python hỗ trợ tất cả các chức năng của khoa học dữ liệu.
•  “R” : R là một công cụ lập trình thống kê được sử dụng để giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu cốt lõi. Trong khi R cung cấp một đường cong học tập dốc, kiến thức về ngôn ngữ này có thể giúp bạn nổi bật giữa đám đông. Đối với các công ty khoa học dữ liệu, R là kỹ năng bắt buộc phải có đối với các ứng viên khoa học dữ liệu triển vọng.

• Tableau: Tableau là một phần mềm trực quan hóa cho phép bạn phát triển và chia sẻ các hình ảnh trực quan tương tác. Trong khi Tableau là phần mềm độc quyền mã nguồn đóng, người mới bắt đầu và những người yêu thích khoa học dữ liệu có thể có được kỹ năng này thông qua Tableau Public. Nó cho phép bạn kết nối bảng tính và cơ sở dữ liệu với Tableau và tạo bảng điều khiển tương tác. Sử dụng Tableau Public, bạn có thể chia sẻ hình ảnh của mình trên một nền tảng công khai.
• Ngôn ngữ Truy vấn Cơ sở dữ liệu (SQL Database): Có hai loại Ngôn ngữ Truy vấn Cơ sở dữ liệu mà người ta phải biết. Bạn phải có kỹ năng về Quan hệ (SQL) cũng như Ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu không quan hệ (noSQL). 
• Công nghệ Big Data: Kiến thức về Big Data rất được các ngành công nghiệp coi trọng. Để đạt được vị trí được thiết lập của một Nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có các kỹ năng bắt buộc về Big Data. Đây là một kỹ năng bổ sung sẽ làm tăng giá trị tổng thể của bộ kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn và khiến bạn có định hướng công nghiệp cao. 

>>> Xem thêm: Khóa đào tạo nhân sự Big Data Hadoop

II. Non-Technical Skills (Nhóm kỹ năng phi kỹ thuật, kỹ năng mềm)

Tính tò mò dữ liệu (Data Inquisitiveness) 

Sự ham học hỏi hoặc tò mò muốn tìm hiểu thêm là chìa khóa để đạt được sự thành thạo trong bất kỳ lĩnh vực định lượng nào. Vì Khoa học dữ liệu có tính chất định lượng cao nên đòi hỏi chuyên môn và kiến thức cao. Vì vậy, để phát triển trong lĩnh vực này bạn cần có sự tò mò nhất định để tìm hiểu thêm và thử nghiệm với dữ liệu.

Chuyên môn kinh doanh (Business Expertise)

Khoa học dữ liệu xoay quanh lĩnh vực kinh doanh. Do đó đòi hỏi nhà khoa học dữ liệu phải có kiến thức về các yêu cầu kinh doanh. Mục tiêu chính của nhà khoa học dữ liệu là chuyển các vấn đề kinh doanh thành các giải pháp khoa học dữ liệu thông qua việc thực hiện các kỹ năng phân tích.

Có một số doanh nghiệp khác nhau sử dụng Khoa học dữ liệu theo cách riêng của họ. Do đó, một nhà khoa học dữ liệu phải có một mức độ thích ứng để thể hiện chuyên môn kinh doanh trong mọi tình huống có thể.

Kỹ năng giao tiếp (Communication Skills)

Kỹ năng Giao tiếp là tối quan trọng đối với các Nhà khoa học Dữ liệu. Đó là một trong những kỹ năng phi kỹ thuật mà bạn không thể bỏ qua. Một số lĩnh vực quan trọng trong Khoa học dữ liệu, nơi các kỹ năng giao tiếp là quan trọng như Trực quan hóa dữ liệu.

Làm việc nhóm (Teamwork)

Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên các dự án đòi hỏi sự nỗ lực tổng hợp của một số thành viên trong nhóm. Là một Nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp, bạn phải làm việc với một số thành viên của công ty như các nhà phân tích kinh doanh để hiểu các yêu cầu của khách hàng, bộ phận tiếp thị và nhóm phần mềm để phát triển sản phẩm. Vì vậy, làm việc nhóm về cơ bản là quan trọng.

III. Một số hình ảnh đào tạo Data Science tại IMIC Technology

Nhìn chung, Khoa học dữ liệu là nghề nghiệp có mức thu nhập cao nên cũng đòi hỏi rất nhiều sự đầu tư trong từng kỹ năng nghề nghiệp. 

Bạn có thể tìm đến các khóa học về Khoa học dữ liệu để rèn luyện các kỹ năng cần thiết nêu trên. Và IMIC Technology chính là một trong những lựa chọn lý tưởng nhất. Tại IMIC, bạn sẽ được hướng dẫn bởi các Chuyên gia giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Mỗi khóa đào tạo nhân sự đều sẽ cung cấp cho bạn các kiến thức và kỹ năng cần thiết nhất để nhanh chóng trở thành một nhà Khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. 

Đăng ký ngay để không bỏ lỡ cơ hội gia nhập thị trường lao động với mức thu nhập cao ngất ngưỡng bạn nhé!
>>> Khóa đào tạo nhân sự dài hạn Data Scientist full-stack

𝑰𝑴𝑰𝑪 𝒄𝒂𝒎 𝒌𝒆̂́𝒕: 

👉 Cam kết chất lượng đào tạo, các bài thực hành trong khóa đào tạo là các "Case Study" rất thực tế mà Chuyên gia IMIC đã dành nhiều tâm huyết biên soạn.

👉 Tất cả các phần trong khóa đào tạo được diễn đạt một cách trực quan nhất, dễ hiểu nhất, bạn dễ dàng vận dụng được các kiến thức chuyên môn vào công việc tại Doanh nghiệp.

👉 Chỉ cần tham gia duy nhất 1 khóa đào tạo nhân sự phân tích và trực quan hóa với Power BI này là bạn đã sẵn sàng tham gia các công việc dự án tại Doanh nghiệp rồi. 

Các cá nhân, doanh nghiệp có nhu cầu đào tạo nhân sự, vui lòng liên hệ với IMIC để được hỗ trợ nhanh chóng và nhiệt tình nhất!

Thông tin liên hệ:

• Fanpage: IMIC Technology
• Hotline: 0916 878 224 | 028 2253 2345 | 0243 7557 333 | 0243 7557 666
• Add: HCM I HN
• Mail: phongdaotao@imic.edu.vn
• Đăng ký trực tuyến tại Website IMIC Technology

>>> Xem thêm: 

• Khóa đào tạo nhân sự Machine & Deep Learning cùng Chuyên gia
• Khóa đào tạo nhân sự Data Science R từ A-Z