5 kỹ năng không thể thiếu cho các nhà khoa học dữ liệu

Công việc của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm nhiều thứ hơn là chỉ lập trình và xử lý dữ liệu số. Bài viết gợi ý về năm kỹ năng cần lưu ý để thúc đẩy sự nghiệp khoa học dữ liệu và xây dựng một hồ sơ chuyên nghiệp cho bạn.

Ứng dụng học máy (machine learning) là một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Dù chúng ta có nhận ra hay không, thực tế là chúng ta đang tiếp xúc với các mô hình machine learning trực tuyến hàng ngày, thông qua các gợi ý và quảng cáo trên mạng xã hội, các công cụ tìm kiếm, nhận dạng hình ảnh và hơn thế nữa. Do sự phổ biến ngày càng tăng của nó, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đã bùng nổ trong những năm gần đây, với mức tăng trưởng việc làm dự kiến ​​là 31% đến năm 2029. 

Nếu bạn đang muốn theo đuổi sự nghiệp của một nhà khoa học dữ liệu, cần biết rằng công việc bao gồm nhiều thứ hơn là chỉ lập trình và xử lý dữ liệu số. Các nhà khoa học dữ liệu cũng phải có sự nhạy bén trong kinh doanh, kỹ năng giao tiếp và thuyết trình trước đám đông. Dưới đây là gợi ý về năm kỹ năng cần lưu ý để thúc đẩy sự nghiệp khoa học dữ liệu và xây dựng một hồ sơ chuyên nghiệp cho bạn.

Nhà khoa học dữ liệu phải biết kết hợp giao tiếp chuyên môn và ngoài chuyên môn

Khả năng truyền đạt các khái niệm chuyên môn cho những người không chuyên là yếu tố rất quan trọng để phát triển mạnh mẽ với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Tất cả những công sức bạn bỏ ra để xây dựng một mô hình chính xác nhất sẽ chẳng có ý nghĩa gì nếu nếu bạn không thể giải thích nó cho người khác và thuyết phục họ chấp nhận và tin tưởng nó.

Để giúp giải thích các khái niệm chuyên môn, phép loại suy với các danh mục mà mọi người nhìn thấy trong cuộc sống hàng ngày sẽ giúp thông tin dễ hiểu hơn. Bằng cách giao tiếp hiệu quả và giải thích thuật ngữ theo cách mà mọi người có thể hiểu, bạn sẽ tăng cường tính minh bạch của dữ liệu trong toàn tổ chức và đảm bảo mọi người đều hiểu giá trị mà bạn cung cấp.

Luôn luôn học hỏi

Nhiều chương trình giáo dục truyền thống không dạy tất cả các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Ví dụ: hầu hết các khóa học về ML tập trung vào việc học và áp dụng các kỹ thuật để cải thiện hiệu suất mô hình so với các điểm chuẩn (ví dụ: tối đa hóa độ chính xác trên ImageNet). Tuy nhiên, khi bước vào ngành, bạn mới biết rằng những quy trình đó chỉ là một mảnh ghép nhỏ. 

Vậy làm thế nào để bạn học được tất cả các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu và luôn cập nhật những cải tiến mới nhất? Câu trả lời là luôn luôn học hỏi. Hãy học từ những người bạn gặp, xây dựng một mạng lưới thông qua các đồng nghiệp, tham dự các buổi gặp mặt và tiếp xúc với các khía cạnh khác nhau của lĩnh vực ML. 

Lĩnh vực dữ liệu đang phát triển rất nhanh. Trong lĩnh vực khoa học máy tính, chu kỳ bán rã của kiến ​​thức thông thường của bạn là bảy năm, nhưng nó thậm chí còn ngắn hơn trong ngành khoa học dữ liệu. Đổi mới công nghệ sẽ tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh chóng, tiếp tục học với tốc độ ổn định, và bạn sẽ luôn có những kỹ năng mới để áp dụng.

Bắt đầu từ thứ đơn giản và thiết lập đường cơ sở (baseline)

Với những tiến bộ nhanh chóng trong ML, các nhà khoa học dữ liệu khao khát được sử dụng các công cụ mới nhất và tuyệt vời nhất. Tuy nhiên, hãy bắt đầu đơn giản và thiết lập đường cơ sở với các số liệu liên quan. Đường cơ sở này phải rất “ngây thơ”, chẳng hạn như dự đoán giá trị trung bình cho các bài toán hồi quy (ví dụ: dự đoán giá nhà trung bình) hoặc loại thường gặp nhất cho các bài toán phân loại (ví dụ: luôn dự đoán “không”). 

Thiết lập một điểm chuẩn và các chỉ số đánh giá rõ ràng có liên quan đến sản phẩm là rất quan trọng để đạt được sự tin tưởng đối với các hệ thống ML của bạn. Khi bạn đã thiết lập đường cơ sở, hãy coi đó là giới hạn dưới cho hiệu suất dự đoán của hệ thống học máy của bạn.

Đặt câu hỏi đúng

Các nhà khoa học dữ liệu rất mong muốn xây dựng mô hình, nhưng hiểu dữ liệu, nói chuyện với các bên liên quan và các chuyên gia về chủ đề và liên tục đặt câu hỏi về dữ liệu thông qua phân tích dữ liệu khám phá là rất quan trọng để đưa ra giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp.

Thay vì nhảy thẳng vào giải quyết vấn đề kỹ thuật trong tầm tay, hãy lùi lại một bước và hiểu vấn đề kinh doanh mà bạn đang cố gắng giải quyết. Ví dụ: thay vì thảo luận xem bạn nên sử dụng PyTorch hay TensorFlow, hãy hỏi, “Mô hình này sẽ được sử dụng như thế nào? Làm thế nào để chúng tôi định lượng ‘thành công’ cho dự án này?” Suy nghĩ về các câu trả lời trước sẽ trả cổ tức sau này trong dự án.

Bạn cũng nên đặt câu hỏi về dữ liệu của mình, chẳng hạn như cách nó được thu thập, cách nó nên (và không nên) được sử dụng, v.v. Tôi thực sự khuyên bạn nên sử dụng bài báo “Datasheets for Datasets” của Gebru et al để có cảm hứng về những câu hỏi phù hợp hỏi về dữ liệu.

Xác định chuyên môn của bạn

Điều thực sự làm cho các ứng viên nổi bật là khi họ có đam mê hoặc chuyên môn trong một lĩnh vực nhất định. Nó có thể nằm trong một khía cạnh cụ thể của ML, chẳng hạn như NLP hoặc thị giác máy tính, hoặc trong một ngành cụ thể, chẳng hạn như bán lẻ. Nhưng điểm khác biệt quan trọng là bạn phải tự phát triển bản thân như một chuyên gia về một lĩnh vực cụ thể và luôn cập nhật kiến thức trong lĩnh vực đó. Bằng cách này, bạn trở thành người bắt đầu cho một chủ đề cụ thể và khiến bản thân trở nên không thể thiếu.

Khi các công cụ khoa học dữ liệu ngày càng phát triển, đặc biệt là với các giải pháp low-code và no-code, việc trau dồi kỹ năng kinh doanh của bạn ngoài việc thành thạo các kỹ năng kỹ thuật sẽ cho phép bạn nổi bật giữa đám đông và liên tục mang lại giá trị tốt nhất.

Muốn học để trở thành nhà khoa học dữ liệu? Tìm hiểu hai khóa học Machine Learning và Data Science của FUNiX để bắt đầu sự nghiệp của mình ngay!

Nguyên Chương (theo Entrepreneur)