Có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu nếu không giỏi Toán học không?

Trước hết, về câu hỏi: Bạn có thể thực sự gia nhập vào lĩnh vực khoa học dữ liệu mà không cần nền tảng về toán học hoặc STEM (Science - Khoa học, Technology - Công nghệ, Engineering - Kỹ thuật và Mathematics - Toán học) không? Câu trả lời là có! 

Trước hết, về câu hỏi: Bạn có thể thực sự gia nhập vào lĩnh vực khoa học dữ liệu mà không cần nền tảng về toán học hoặc STEM (Science – Khoa học, Technology – Công nghệ, Engineering – Kỹ thuật và Mathematics – Toán học) không? Câu trả lời là có! 

Khoa học dữ liệu yêu cầu có nền tảng kiến ​​thức toán học, tuy nhiên bạn có thể học các kỹ năng toán học trong khoa học dữ liệu ngay cả khi bạn cho rằng mình không có khả năng học toán hoặc bạn đã từng gặp khó khăn với môn toán thời còn đi học. 

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích mức độ toán học bạn cần thiết mà ngành khoa học dữ liệu đòi hỏi và cách toán học được sử dụng trong lĩnh vực này.

1. Tôi không thích Toán, liệu khoa học dữ liệu có phù hợp với tôi không? 

Nếu bạn là một người không thích toán học hoặc từng phải vật lộn với môn thống kê thì ngành khoa học dữ liệu vẫn có thể là một nghề nghiệp tuyệt vời cho bạn – miễn là bạn sẵn sàng dành thời gian để tìm hiểu một số khái niệm toán học quan trọng.

Điều đầu tiên bạn cần biết là để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần phải biết trình độ toán học nhất định cho khoa học dữ liệu. Ví dụ, các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong học viện thường làm việc với khoa học dữ liệu một cách lý thuyết nên tập trung nhiều hơn vào toán học. Mặt khác, các chuyên gia trong ngành thường thực hành khoa học dữ liệu một cách thực tế thì thường ít nặng hơn về mặt toán học.

Nhiều khi, bạn sẽ chỉ cần biết cách sử dụng một số công cụ khoa học dữ liệu nhất định mà không cần biết tất cả các phép toán về khoa học dữ liệu đằng sau những công cụ đó.

Nếu bạn đã biết toán ở cấp trung học phổ thông hoặc sẵn sàng đầu tư thời gian để học các khái niệm chính, thì việc “không giỏi” hoặc không thích toán sẽ không phải là một trở ngại lớn. Thêm vào đó, hãy nhớ rằng: sẽ không bao giờ là quá muộn để trở nên giỏi toán và phát triển niềm đam mê với nó.

Tuy nhiên, nếu bạn thực sự không thích toán học và không muốn nhìn vào các con số hoặc phương trình, bạn có thể muốn xem xét lại việc theo đuổi lĩnh vực này

2. Toán học được sử dụng như thế nào trong ngành khoa học dữ liệu?

Toán học trong ngành khoa học dữ liệu được sử dụng để giúp xác định các mẫu trong dữ liệu, tạo và áp dụng thuật toán, thực hiện tính toán, xây dựng mô hình dự đoán, tiền xử lý dữ liệu, hiểu dữ liệu ở cấp độ cao hơn và hơn thế nữa.

Do đó, bạn biết rằng toán học là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, vậy toán học thực sự được sử dụng nhiều trong khoa học dữ liệu không? 

Câu trả lời là tùy thuộc vào vai trò của nó, bạn có thể sẽ cần biết các kỹ năng toán khoa học dữ liệu sau:

• Xác suất và thống kê: rất quan trọng trong khoa học dữ liệu để đưa ra các ước tính và dự đoán từ dữ liệu. Cũng cần thiết để áp dụng chính xác các thuật toán. Đây là loại toán được cho là quan trọng nhất đối với khoa học dữ liệu và trong hầu hết các trường hợp, bạn sẽ cần biết loại toán này một cách thành thục nhất.
• Đại số tuyến tính: đây là một ngành toán học liên quan đến vec-tơ, ma trận và phép biến đổi. Nhiều mô hình khoa học dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng đại số tuyến tính.
• Giải tích: nghe tên có vẻ đáng sợ, nhưng bạn không cần phải biết mọi thứ về giải tích cho khoa học dữ liệu, bạn cần hiểu các nguyên tắc chính là đủ. Giải tích được sử dụng trong khoa học dữ liệu để tính toán các đạo hàm, tạo thuật toán,….

3. Cách học Toán liên quan đến khoa học dữ liệu 

Làm thế nào bạn có thể học các phép toán liên quan cần thiết cho khoa học dữ liệu? Bạn nên học các kỹ năng toán khoa học dữ liệu theo thứ tự nào? 

Lời khuyên đầu tiên là không chỉ nghiên cứu các khái niệm thống kê trước khi làm bất cứ công việc khoa học dữ liệu thực tế. Cách tiếp cận từ dưới lên này có thể khiến bạn cảm thấy chán nản và có thể là quá tải về việc học. 

Thay vào đó, hãy thử phương pháp học từ trên xuống. Hãy thử học cách viết mã trước, hiểu các khái niệm khoa học dữ liệu chính, thử sức với các nhiệm vụ thú vị, sau đó bạn sẽ hiểu được ý nghĩa của các yếu tố toán học trong từng ngữ cảnh. 

Khi nói đến việc học toán cho khoa học dữ liệu, bạn có thể bắt đầu bằng cách tham gia các khóa học riêng về các chủ đề như đại số tuyến tính, thống kê ứng dụng, lý thuyết xác suất và giải tích. Hãy xem xét các khóa học trực tuyến hoặc tham gia một lớp học tại các trường đại học hay cao đẳng nếu bạn thích học trực tiếp.

Điều tuyệt vời là việc học các nguyên tắc cơ bản sẽ không mất quá nhiều thời gian. Bạn có thể học rất nhiều nguyên tắc chính trong vòng chưa đầy một giờ. 

4. Kỹ năng cần thiết để gia nhập vào ngàn khoa học dữ liệu

Vì vậy, chúng ta đã nhận ra được tầm quan trọng của toán học đối với khoa học dữ liệu, nên nó là một trong những yêu cầu đầu tiên trong ngành này. Bên cạnh đó, bạn cần có kỹ năng khác nữa, bao gồm:

• Ngôn ngữ lập trình: Các ngôn ngữ mã hóa khoa học dữ liệu chính cần biết bao gồm Python hoặc R và SQL.
• Trực quan hóa dữ liệu: Hiển thị dữ liệu dưới dạng đồ thị, biểu đồ,…
• Học máy: Xây dựng các máy móc và thuật toán thông minh để giúp xử lý dữ liệu và học khi chúng hoạt động. 
• Phân tích dữ liệu thăm dò: Thực hiện quét ban đầu để phát hiện các mẫu trong dữ liệu.
• Xử lý trước dữ liệu: Cách thu thập và làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị bị thiếu và trùng lặp, thay đổi kiểu dữ liệu,…

Ngoài ra còn có các yếu tố khác cần xem xét như tính cầu tiến (vì ngành công nghiệp này không ngừng phát triển), kỹ năng giao tiếp và teamwork (làm việc nhóm). 

5. Khoa học dữ liệu có khó không?

Khoa học dữ liệu khó đến mức nào? – Câu trả lời là việc gì để bắt đầu cũng không hề dễ dàng, nhưng không phải không thực hiện được. Khoa học dữ liệu cũng không ngoại lệ, bạn sẽ cần quyết tâm và ham học hỏi để có thể tham gia vào lĩnh vực này. 

6. Làm thế nào để có được kinh nghiệm trong ngành khoa học dữ liệu?

Làm thế nào để bạn có được kinh nghiệm liên quan trong ngành khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp? – Hãy bắt đầu bằng cách quyết tâm học hỏi và hoàn thành các dự án khoa học dữ liệu cá nhân để xây dựng kinh nghiệm

Khi bạn đã thực hành các kỹ năng của mình trong các dự án cá nhân, hãy thử phát triển hơn bằng cách giúp các doanh nghiệp địa phương trong khu vực của bạn với các dự án khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu. 

Ví dụ, bạn có thể giúp một nhà hàng địa phương điều chỉnh nhân sự và nguồn hàng để tăng tiết kiệm và giảm lãng phí; Bạn cũng có thể thử sức với các dự án khoa học dữ liệu nguồn mở.

Hãy tham gia làm thêm (partime) hoặc thậm chí là công việc toàn thời gian (fulltime) trong các vị trí công việc trong ngành khoa học dữ liệu để tích lũy các kỹ năng trong công việc. 

7. Lời kết

“Tôi có nên trở thành nhà khoa học dữ liệu không?”

Nếu bạn đang khao khát thay đổi nghề nghiệp và tâm trí của bạn luôn suy nghĩ về ngành khoa học dữ liệu thì hãy thử nó! Hãy luôn cố gắng nếu bạn thực sự đam mê mặc dù bạn luôn nghĩ mình không thể. Bởi không phải ai cũng có thể xác định rõ ràng được niềm đam mê của mình!

Nếu bạn đang muốn tự học một ngôn ngữ lập trình mới để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, thì các khóa học đào tạo ngôn ngữ lập trình là một giải pháp hợp lý nhất, bạn có thể tham khảo tại đây.

Chúc bạn thành công với đam mê của mình!

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:

>>> Xem thêm các chủ đề hữu ích:

• Tất cả những điều bạn cần biết về khóa học lập trình tại FUNiX FPT
• 5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX
• Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam
• Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX
• Lưu ý để học blockchain trực tuyến hiệu quả cao tại FUNiX
• Lý do nữ giới nên chọn FUNiX để học chuyển nghề IT
• FUNiX trở thành đối tác của Liên minh Blockchain Việt Nam
• 3 lý do bạn trẻ nên học blockchain trực tuyến ở FUNiX

Lương Thuận – dịch từ Learntocodewithme