Data Science là gì và bí kíp để trở thành Data Scientist thực thụ

Trong kỷ nguyên số 4.0 hiện nay, công nghệ đi trước thời đại, do đó Data Science đã trở nên rất phổ biến trong ngành công nghệ thông tin. Đây là ngành nghề được “giới trẻ công nghệ” săn đón, nếu bạn là một trong số những GenZ muốn trở thành một Data Scientist thực thục, đừng bỏ qua bài viết này nhé.

Lướt xem tổng quan về Data Science

Data Science là gì mà “hot” đến vậy?

Khoa học dữ liệu là cái tên mỹ miều của Data Science, thuộc lĩnh vực công nghệ thông tin và gắn bó khá nhiều với công cụ máy tính. Không dừng lại ở phần cứng, nó còn là sự hòa trộn với các dữ liệu, toán học để “xào nấu” dữ liệu thành thông tin “hái ra tiền” cho công ty của bạn.

Ví dụ, dự đoán insight mua hàng online của khách hàng thông qua tiktok shop bằng cách thu thập dữ liệu người dùng, dữ liệu bán hàng cũng như các trend thương mại nổi bật.

Thế Data Science có quan trọng không?

Nhắc đến thông tin “hái ra tiền” cho một công ty, tầm quan trọng của nó phải ở dương vô cực. Doanh nghiệp nào nắm càng nhiều thông tin càng có lợi trong việc triển khai các chiến lược truyền thông quảng bá, chiến dịch marketing hay chính sách bán hàng phù hợp để đẩy mạnh doanh thu, vượt xa đối thủ.

Ngoài ra, nó còn là cách mà các marketer inhouse dùng để giải quyết pain point của khách hàng tiềm năng, từ đó tạo ra các content hay và chất lượng có thể chuyển đổi tạo ROI.

Tìm hiểu về vị trí mơ ước của bạn trong Data Science

Đây là “ai”?

Nếu Data Science là nghiên cứu và tổng hợp dữ liệu thì Data Scientist chính là những người phân tích nó. Họ là một “đầu bếp nghệ nhân” đại tài khi từ những con số khô khan cứng nhắc có thể kết luận ra được hành vi và cảm nhận của khách hàng đối với sản phẩm và cấp độ nhu cầu của họ.

Nhờ những Data Scientist mà các công ty sẽ có quyết định đúng đắn hơn trong việc quyết định sách lược, chiến lược cũng như định hướng cho tương lai.

Họ làm gì?

Mục đích chính cuối cùng của Data Science là gì? Đó đưa ra kết luận ý nghĩa mang tính quyết định dựa trên kho dữ liệu khổng lồ. Nghe khá đơn giản như chỉ cần nhìn số là chốt kết luận, tuy nhiên, để đưa ra một dòng “10 chữ” kết luận là cả một quá trình thu thập, nghiên cứu, phân tích, mổ xẻ, so sánh, đối chiếu đòi hỏi người thực hiện phải có kinh nghiệm, kỹ năng nhìn nhận vấn đề đa chiều.

Cụ thể:

• Lọc dữ liệu thô được chuyển đến để loại bỏ thông tin lỗi, spam, không chính thống mà máy tính không đọc được. Dữ liệu này có thể là phi cấu trúc hoặc cấu trúc. Đây là một công đoạn bạn phải căng mắt ra lọc vì hoàn toàn thủ công và dữ liệu spam không hề ít.
• Phân tích dữ liệu sau lọc để xây dựng được các mô hình và giả thuyết có thể đúng trong tương lai. Giả thuyết có thể được đưa ra ở nhiều góc độ như nền tảng người dùng, thói quen, Pain point,…
• Cuối cùng là sử dụng công cụ máy học để tìm ra xu hướng, insight và mục tiêu của công ty. Đồng thời, xác định được vấn đề còn tồn đọng gây ảnh hưởng đến doanh thu, toàn bộ những dữ liệu kết luận này đều phải được trình bày dưới dạng báo cáo hình ảnh trực quan, dễ so sánh và ban lãnh đạo có thể hình dung ra được kết quả bạn muốn nhắm đến.

Qua đó, Data Scientist sẽ góp phần đưa ra những giải pháp mà bạn thấy là phù hợp đối với các giả thuyết đã được đặt ra.

• Data engineer là gì? Tại sao bạn không nên bỏ lỡ cơ hội theo đuổi ngành Data engineer
• Computer Science là gì? Tầm quan trọng của Computer Science

Phải làm gì để trở thành một Data Scientist thực thụ

• Đầu tiên và căn bản nhất, bạn phải nắm được ngôn ngữ lập trình cơ bản: Những loại ngôn ngữ hiện nay có thể là JS, C/C++ hay Python,… Chúng sẽ giúp bạn trong từng bước thu thập dữ liệu, viết lệnh, xử lý, export và share dữ liệu. Cuộc sống của bạn chắc chắn sẽ là những chuỗi ngày quay quanh lệnh và các phần mềm, platform liên quan.
• Nắm được thuật toán của công cụ hỗ trợ trong lòng bàn tay Machine Learning: Đây là công cụ “dạy” máy học các dữ liệu có sẵn để trả về các kết quả thông minh. Hiểu rõ cơ chế hoạt động của phần mềm này có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian trong giai đoạn phải dự báo thủ công từ dữ liệu.
• Thống kê kỹ càng: Một yếu tố hết sức liên quan đến thu thập dữ liệu là bạn phải biết thống kê tốt, nó là căn bản. Các môn bạn cần trau dồi kỹ càng trên ghế nhà trường là xác suất thống kê, thống kê mô tả để nắm được các định lý căn bản như Simpson, EDA hay liên kết các biến.
• Trình bày thông minh và logic: Sau khi làm 7749 các bước thu thập, phân tích và dự đoán thông qua dữ liệu, bạn không thể để các bộ phận liên quan tự đoán kết quả thông qua lời nói được, mà cần phải có một bản trình bày thật tốt, dễ hiểu và trực quan trên hình ảnh.
• Tổng hợp và phân tích dữ liệu tường minh: Dữ liệu ngày nay vô cùng đa dạng và có thể nói là bạn rất dễ dính spam nếu không có kỹ năng cùng cái đầu lạnh để có thể tổng hợp và chắt lọc “tinh túy trong bể spam”. Đồng thời, kỹ năng tốt sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian hơn.
• Tư duy như người trong nghề: Một sai lầm đến từ các bạn trẻ là chưa từng làm thì sao tư duy được, vậy nếu bạn không tư duy được như người trong nghề Data Science thì chúc mừng bạn không thuộc về nó. Tư duy ở đây là bạn cần biết bản thân phải rèn luyện não mỗi ngày, nâng cao trí tò mò và kỹ năng tự tìm đáp án ở nhiều góc độ khác nhau, từ đó sẽ giúp bạn rèn cả sự tỉ mỉ, quan sát.

Các cơ hội trong ngành Data Science sau khi ra trường

Những nhà phân tích data tương lai chắc hẳn rất hoang mang về một ngành mới như thế này, tuy nhiên Data Science được giới chuyên môn đánh giá cao và xếp vào top các ngành có mức lương hấp dẫn nhất nhì thế giới, nhu cầu tuyển dụng cũng không hề thấp, sau đấy là một số vị trí bạn có thể ứng tuyển liên quan đến Data Science:

• Data Scientist: Một vị trí liên quan nhất trong ngành, là trái tim của toàn công ty khi phải phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình giả thuyết. Từ đó đề xuất các giải pháp và dự đoán hướng đi cho công ty phát triển cũng như các giải pháp trừ bỏ vấn đề còn tồn đọng.
• Data Analyst: Nếu Scientist là “ông hoàng mổ xẻ” thì Analyst là bà hoàng của thu thập thông tin “quần chúng” từ nhiều nguồn khác nhau, vị trí này không cần phải chắt lọc, chỉ cần viết chương trình để trả lời câu hỏi nghiên cứu, sau đó thu gom toàn bộ chuyển giao cho bộ phận phân tích, cuối cùng là nhận đáp án để trả về báo cáo trực quan.
• Machine Learning: Kỹ sư học máy là một chi của AI nhằm dự đoán tương lai, vận mệnh một cách tự động mà không phụ thuộc vào yếu tố tâm linh nhờ vào dữ liệu input đã phân tích và “tín hiệu vũ trụ” đến từ quá khứ. Một kỹ sư có thể tạo ra mô hình và mở rộng khoa học dữ liệu, họ đa nhiệm đến mức có thể lập trình cho máy tính, robot thực thi các lệnh.

Lời kết

Data Science thật sự là một ngành đang và sẽ phát triển rất mạnh trong tương lai nơi mà robot có thể thay thế con người trong hầu hết các hoạt động sản xuất và dịch vụ. Hy vọng qua bài viết này có thể phần nào giải đáp được những khúc mắc trước khi bước vào nghề và xác định tương lai mong muốn của bản thân “muốn là ai” trong thế giới Data Science rộng lớn.