Ngành Khoa học dữ liệu cần kỹ năng gì, luyện từ đâu

Ngành Khoa học dữ liệu cần kỹ năng gì? Bốn thứ hay được nhắc nhất là SQL để lấy dữ liệu, Python để xử lý và dựng mô hình, thống kê để hiểu con số, và trực quan hoá dữ liệu để trình bày. Bên cạnh đó là một nhóm kỹ năng mềm ít được nói tới nhưng quyết định bạn có tiến xa trong nghề hay không.

Tin vui: gần hết danh sách dưới đây bạn có thể bắt đầu luyện ngay từ bây giờ, miễn phí.

Kỹ năng chuyên môn nào cần có trước tiên?

Bốn kỹ năng nền, xếp theo thứ tự nên học trước.

• Thống kê ứng dụng. Không phải để chứng minh định lý, mà để hiểu một con số đang nói gì và có tin được không. Đây là kỹ năng nền nhất; thiếu nó, các kỹ năng sau chỉ là thao tác máy móc.
• SQL. Ngôn ngữ để hỏi cơ sở dữ liệu: lấy đúng dòng, đúng cột mình cần. Gần như mọi công việc dữ liệu, từ phân tích đến kỹ sư, đều dùng SQL hằng ngày.
• Python. Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong nghề dữ liệu, dùng để làm sạch dữ liệu, dựng mô hình học máy, tự động hoá báo cáo.
• Trực quan hoá dữ liệu. Chọn đúng loại biểu đồ, tránh biểu đồ gây hiểu lầm, dựng bảng báo cáo mà người bận rộn nhìn 10 giây là hiểu.

Thứ tự học phổ biến là thống kê và SQL trước, Python song song, trực quan hoá dữ liệu học sau khi đã có gì để vẽ. Danh sách môn học tương ứng ở từng năm có trong bài ngành Khoa học dữ liệu học những môn gì.

Kỹ năng mềm nào bị đánh giá thấp nhưng lại quan trọng?

Ba kỹ năng ít được nhắc trong quảng cáo khoá học, nhưng người trong nghề đều nói đến khi được hỏi.

Đặt câu hỏi rõ ràng

Người quản lý thường hỏi mơ hồ: "tại sao tháng này bán chậm". Việc của bạn là biến câu hỏi đó thành thứ đo được: chậm so với tháng nào, chậm ở sản phẩm hay khu vực nào. Đặt sai câu hỏi, phân tích đúng cũng vô ích.

Viết và trình bày gọn

Không ai đọc hết một báo cáo hai mươi trang trước cuộc họp. Kỹ năng tóm ba dòng đầu, đưa kết luận trước, giải thích sau, giá trị hơn một mô hình phức tạp mà không ai hiểu.

Chấp nhận sai và sửa nhanh

Mô hình đầu tiên gần như luôn sai hoặc chưa đủ tốt. Người tiến bộ nhanh là người thử, kiểm tra, sửa, chứ không cố làm đúng ngay từ lần đầu.

Làm sao luyện các kỹ năng này khi còn học lớp 12?

Bắt đầu bằng những việc không tốn tiền và không cần chờ vào đại học.

1. Giữ chắc Toán, đặc biệt xác suất thống kê. Đây là nền cho mọi thứ học sau này.
2. Học Python cơ bản qua các khoá nhập môn miễn phí trên mạng. Mục tiêu không phải giỏi, mà là quen với việc viết và sửa lỗi từng dòng lệnh.
3. Đọc tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh. Phần lớn tài liệu, thư viện lập trình của ngành viết bằng tiếng Anh. Nếu định học chương trình dạy bằng tiếng Anh như IT-E10 của Đại học Bách khoa Hà Nội, việc này càng cần làm sớm.
4. Tập quan sát số liệu quanh mình. Bảng điểm lớp, số liệu thể thao, thống kê dân số. Tự hỏi con số đó có đáng tin không, đo bằng cách nào.

Vào năm nhất thì luyện thêm gì?

Bắt đầu làm dự án nhỏ với dữ liệu công khai, thay vì chỉ học lý thuyết trên lớp.

• Tải một bộ dữ liệu công khai trên Kaggle, tự đặt câu hỏi và tìm cách trả lời bằng Python.
• Tham gia các cuộc thi phân tích dữ liệu dành cho sinh viên nếu trường hoặc câu lạc bộ tổ chức. Cọ xát với dữ liệu thật, kể cả thua, vẫn quý hơn ngồi nghe giảng.
• Tập viết lại kết quả phân tích thành một đoạn ngắn cho người không học ngành này đọc hiểu được.
• Học cách dùng trợ lý AI để tăng tốc phần viết mã lặp lại, nhưng luôn tự kiểm tra kết quả. Bài ngành Khoa học dữ liệu có bị AI thay thế không giải thích vì sao việc kiểm tra này ngày càng quan trọng.

Có chứng chỉ nào đáng cân nhắc không?

Có một số chứng chỉ phổ biến, nhưng chứng chỉ chỉ nên là phần bổ sung, không thay được dự án thật.

Ví dụ, chứng chỉ phân tích dữ liệu của Google (Google Data Analytics Certificate) là một chương trình học trực tuyến được nhiều người trong ngành biết đến, dạy các kỹ năng nền như bảng tính, SQL, trực quan hoá dữ liệu. Với tiếng Anh, IELTS là chứng chỉ được nhiều chương trình đại học và nhà tuyển dụng công nhận.

Chúng tôi không có số liệu đủ tin cậy để nói chứng chỉ nào giúp tăng lương bao nhiêu. Điều chắc chắn hơn là một dự án tự làm, có thể giải thích rõ ràng trong buổi phỏng vấn, thường gây ấn tượng hơn một tấm chứng chỉ đứng một mình.

Thiếu kỹ năng nào thì nên lo trước?

Thiếu nền thống kê và ngại lập trình là hai điều đáng lo nhất, vì chúng chặn hết các bước sau.

Nếu bạn thấy hai gạch đầu dòng này giống mình, đừng hoảng. Bài ngành Khoa học dữ liệu có khó không nói rõ cách vượt qua từng chỗ khó, kèm việc nên làm trước khi khó thật sự xảy ra.

Bước tiếp theo: xem lộ trình đầy đủ từ giờ đến ngày nhập học trong bài chuẩn bị trước khi học Khoa học dữ liệu, hoặc quay lại trang ngành Khoa học dữ liệu để xem toàn cảnh trước khi quyết định.