Lộ Trình Trở Thành Nhà Khoa Học Dữ Liệu Năm 2020

Khoa học dữ liệu (data science) ở cấp độ cơ bản nhất được định nghĩa là sử dụng dữ liệu để có được thông tin chuyên sâu và có giá trị. Ở mức cao hơn, khoa học dữ liệu 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.

Gần đây, ngành Data Sience đã được bầu chọn trở thành một ngành có “ độ mê hoặc cao nhất thế kỷ 21 ” – đứng đầu trong những ngành có thu nhập khủng trên toàn thế giới .Nhiên liệu mới của những ngành công nghiệp thế kỷ 21 chính là dữ liệu. Các ngành công nghiệp cần dữ liệu để cải tổ hiệu suất của họ, làm cho doanh nghiệp của họ tăng trưởng và phân phối mẫu sản phẩm tốt hơn cho người mua. Cùng tò mò lộ trình học hoàn hảo để hoàn toàn có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu nhé !

Lộ trình học hoàn chỉnh cho ngành Data science

Để trở thành một nhà khoa học ở bất kỳ lĩnh vực nào cũng tốn của bạn rất nhiều thời gian và công sức. Nếu có đam mê với các con số và ngôn ngữ lập trình, bạn nên bắt đầu ngay hôm nay với Data science. Lộ trình này sẽ KHÔNG cho bạn biết rằng bạn mất bao lâu để làm được công việc này mà sẽ nói cho bạn biết con đường sắp tới bạn sẽ cần chuẩn bị những gì.

Tham khảo sơ đồ dưới đây :

Nói cách khác, Data science là sự tổng hòa của 3 khía cạnh: toán học và thống kê; khoa học máy tính và hiểu biết về kinh doanh

Bây giờ hãy đi sâu hơn về những bước mà mỗi người cần học để trở thành một data scientist nhé .

1. Toán cơ bản

Toán học chính là xương sống của Khoa học dữ liệu. Bạn hoàn toàn có thể nghe thấy ở đâu đó người ta nói rằng những quy mô ML / DL nào đó giống như hộp đen so với môn Khoa học dữ liệu. Thực ra không phải vậy. Người ta không cần phải trở thành bậc thầy về toán học để mở màn sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu, nhưng nếu bạn giỏi toán thì bạn sẽ trở làm chủ được cuộc chơi khi tham gia vào ngành này .Thống kê, quy mô hồi quy, quy mô đồ họa, hình học 2 d và 3 d cơ bản, ma trận, quy mô phân phối, vân vân được sử dụng mỗi ngày trong khoa học dữ liệu. Nếu không có năng lực giải quyết và xử lý tốt với môn toán, bạn sẽ rất khó để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Mình khuyên bạn nên đọc những bài viết tương quan đến khoa học dữ liệu và nghành bạn chọn để biết đúng mực những gì bạn cần học rồi dành thời hạn mỗi ngày tráng lệ nghiên cứu và điều tra về những chủ đề thiết yếu để nâng cao trình độ của bản thân và tiến gần hơn đến ngành khoa học dữ liệu .

Các chủ đề cần được chú ý:

• Đại số tuyến tính – Vector, Phép toán ma trận, Các loại ma trận, Giá trị Eigen và Vectơ Eigen, Lý thuyết tập hợp, Hàm số, Hàm số logarit, Hàm số mũ.
• Phép tính vi phân
• Hoán vị và kết hợp
• Kỹ thuật tối ưu hóa: Lập trình tuyến tính, Maxima / Minima

2. Ngôn ngữ lập trình

Về ngôn từ lập trình Giao hàng cho Data science nói chung, những người đam mê dữ liệu dễ bị nhầm lẫn giữa R và Python. Để quyết định hành động ngôn từ nào là thiết yếu, hãy xem xét khảo sát do Analytics India Magazine triển khai năm 2019 cho biết ngôn từ lập trình ưa thích của những nhà tuyển dụng :

Như bạn đã thấy, nhu yếu về những chuyên viên Python là cao nhất khi nghiên cứu và phân tích nhu yếu của những nhà tuyển dụng. Gần 17 % trong số toàn bộ những việc làm nghiên cứu và phân tích được quảng cáo ở Ấn Độ yên cầu Python như một kiến thức và kỹ năng cốt lõi trong khi 16 % nhu yếu Java. 8/10 nhà khoa học dữ liệu muốn ra mắt Python là ngôn từ chính. Python rất dễ học và ngôn từ lập trình được gật đầu thoáng đãng .Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, tất cả chúng ta phải phân phối những dự án Bất Động Sản từ đầu đến cuối, mở màn từ việc xác lập yếu tố, thu thập dữ liệu tương quan đến yếu tố, thực thi việc làm sạch dữ liệu và nghiên cứu và phân tích dữ liệu mày mò, sau đó kiến thiết xây dựng quy mô và sau cuối là giải quyết và xử lý. Python hoàn toàn có thể tương hỗ bạn làm được điều này .

3. Xác suất và Thống kê

Tại sao Khoa học dữ liệu lại cần đến nghiên cứu và phân tích thông kê ? Câu vấn đáp đơn thuần thôi, tất cả chúng ta cần nó để sống sót. Có 4 loại nghiên cứu và phân tích thống kê thiết yếu cho ngành này :

• Thống kê mô tả (Descriptive Statistics )
  • Đo lường trung tâm – Mean, Median, Mode
  • Đo lường mức độ lây lan – Phạm vi, Độ lệch chuẩn, biến số, Phạm vi giữa các nhóm
  • Đo hình dạng – Skewness và Kurtosis.
• Suy luận thống kê (Statistical Inference) 
  • Ước tính tham số (Parameter Estimation)
  • Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing: z-test, t-test, chi-square test và f-test)
• Thống kê chênh lệch (Differential Statistics) — 2 sample Hypothesis testing, ANOVA, MANOVA, ANCOVA và MANCOVA.
• Thống kê liên kết (Associative Statistics) — Tìm mối quan hệ giữa 2 biến. Correlation — Pearson, Spearman và Kendall.

4. Thu thập, sắp xếp và trực quan hóa dữ liệu

Sắp xếp dữ liệu là quy trình quy đổi và ánh xạ dữ liệu từ một dạng dữ liệu thô sang định dạng khác với mục tiêu làm cho nó tương thích và có giá trị hơn cho mục tiêu nghiên cứu và phân tích. Tham khảo những bước sắp xếp dữ liệu dược đây để hoàn toàn có thể có một dự án Bất Động Sản Khoa học dữ liệu thành công xuất sắc :

• Data Cleaning (Làm tinh dữ liệu): Missing Value Treatment, Outlier Treatment, Data Validation
• Data Manipulation (Thao tác dữ liệu) : Subsetting, Indexing, Groupby, Aggregation, Pivot tables, Data Merge, Reshaping, Creating new variables, Sorting.

Trong Khoa học dữ liệu, kỹ năng trình bày dữ liệu trực quan là một điều vô cùng cần thiết. Không ai có thể gọi mình là một nhà khoa học dữ liệu nếu người đó không giỏi ở việc trực quan hoá. Trực quan hóa dữ liệu và thiết kế biểu đồ là cả một môn nghệ thuật và khoa học. Các nhà khoa học dữ liệu phải biết về các công cụ và cách để thể hiện dữ liệu theo dạng trực quan. Rất nhiều tổ chức đã tạo ra hàng tỷ đô bằng cách gây ấn tượng với khách hàng chỉ bằng cách thuyết trình với các dữ liệu trực quan.

Các chủ đề cần quan tâm:

• Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu và cách sử dụng
• Line chart, Boxplot, Histogram, Scatter plot
• Bubble chart, bar chart, Heatmap, world map

5. Machine Learning/Deep Learning

Học máy (Machine Learning – ML) là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các ứng dụng phần mềm thực hiện một nhiệm vụ dù không được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Machine Learning là bộ não của những người máy. Khi nói đến học máy, mọi người thường nghĩ ngay đến các thuật toán và thực hiện chúng mà không biết về các phụ trợ của thuật toán. Triển khai mô hình ML không phải là một nhiệm vụ lớn, mọi người đã viết mã cho bạn và trong 5 dòng mã bạn sẽ có thể thực hiện và đánh giá bất kỳ thuật toán ML nào. Nhưng đó không phải là mục tiêu. Ở đây mục tiêu là để thực hiện chúng theo một cách chính xác. Bạn cũng cần có hiểu biết về Deep learning và Big Data để khai thác kho dữ liệu khổng lồ này.
Để bắt đầu Machine Learning, trước tiên hãy hiểu các thuật ngữ xung quanh học máy và các loại của nó. Sau đó học về các thuật toán ứng với mỗi nhánh được vẽ ra trong hình trên.

Đặc biệt quan trọng, bạn nên thử thách bản thân ở những cuộc thi về data science, lựa chọn cho mình những công ty tốt để thực tập/nghiên cứu. Nếu bạn mới tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, thực tập trong ngành tài chính sẽ là một khởi đầu tuyệt vời. Nó sẽ giúp bạn hiểu tất cả các quy trình kinh doanh. Thêm vào đó, bạn sẽ có ý tưởng về các loại dự án mà một nhà khoa học dữ liệu đảm nhận.

Kết

Trên đây là lộ trình học để từng bước trở thành nhà khoa học dữ liệu. Hy vọng bạn thấy bài viết hữu ích và tự tin theo đuổi con đường trở thành một nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này. Nếu bạn quan tâm tới hướng đi cho sự nghiệp Data Science thì bạn có thể tìm hiểu về khoá học Khóa học Machine Learning cho Data Science của Nordic Coder hay cách tốt nhất thì bạn nên  học một khóa Data Analysis  để hiểu biết biết thêm về cách sử dụng Python trong việc phân tích và sử dụng Data.

Source: https://mix166.vn
Category: Công Nghệ