5 bước chinh phục ngành Khoa học dữ liệu (Data Science)

kỹ sư trí tuệ nhân tạo Nguyễn Đình Tùng với hơn 5 năm kinh nghiệm khai thác, xử lý dữ liệu tại công ty Pixta Việt Nam, nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh, lập trình web và R&D (nghiên cứu và phát triển) đã chia sẻ một số kinh nghiệm chinh phục lĩnh vực Khoa học dữ liệu.

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
• Làm thế nào để sống chung với AI (Trí tuệ nhân tạo)
• Vì sao học sinh, sinh viên nên quan tâm đến trí tuệ nhân tạo?
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề

Ngành khoa học dữ liệu nói riêng và lĩnh vực dữ liệu nói chung đang sở hữu tiềm năng phát triển to lớn. Đặc biệt, trong bối cảnh hiện nay, khi mọi hoạt động của các tổ chức, cá nhân đều diễn ra trên Internet với sự chia sẻ thông tin cực lớn, dữ liệu đã trở thành một “nguồn tài nguyên” vô tận để khai thác và mang lại lợi ích cho doanh nghiệp.  

Xu hướng nghiên cứu và học tập ngành dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ, tuy nhiên, không phải ai cũng có đủ bản lĩnh để chinh phục lĩnh vực đầy thử thách này. Hãy cùng tham khảo một số những bước đi cơ bản, được gợi ý bởi kỹ sư trí tuệ nhân tạo Nguyễn Đình Tùng với hơn 5 năm kinh nghiệm khai thác, xử lý dữ liệu tại công ty Pixta Việt Nam, nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh, lập trình web và R&D (nghiên cứu và phát triển). 

>>Khoá học về Khoa học dữ liệu, linh hoạt thời gian, nguồn học liệu uy tín, cơ hội việc làm hấp dẫn  

Theo anh Tùng, để chinh phục lĩnh vực Khoa học dữ liệu, người học cần phải xây dựng lộ trình thông qua những bước sau: 

Bước 1: Người học phải xác định được mục đích học tập của mình. Một số người có mục tiêu học khoa học dữ liệu để phục vụ, bổ trợ cho công việc hiện tại, một số khác muốn học để bỏ hẳn nghề nghiệp đang làm chuyển sang một ngành mới. Với mỗi đích đến khác nhau, người học sẽ xác định được mình cần học gì về ngành, cần bố trí thời gian như thế nào, cần có kỹ năng gì để học tập. 

Bước 2: Xác định sự liên quan, yêu cầu kiến thức của lĩnh vực mà mình học. Cụ thể, ngành khoa học dữ liệu thường rất rộng và bạn nên đi vào chi tiết dữ liệu thuộc lĩnh vực nào, tìm hiểu khái quát về lĩnh vực đó. Tiếp theo, học viên sẽ cần nghiên cứu kỹ càng về từng môn học, chứng chỉ, yêu cầu đầu ra,… để hiểu rằng mình sẽ học về kiến thức nào, cần đạt những tiêu chí gì, xây dựng lộ trình ra sao. 

Bước 3: Tìm kiếm nguồn học liệu. Trong khoá học Data Science Nguồn học liệu của FUNiX đã khá đầy đủ, chi tiết và chất lượng. Tuy nhiên, người học cũng có thể đọc thêm sách hay học qua các dự án thực tế ví dụ như Assignment mà FUNiX đã xây dựng, dù mất thời gian nhưng sẽ giúp nhớ kiến thức rất lâu.

>>Khoá học về Khoa học dữ liệu, linh hoạt thời gian, nguồn học liệu uy tín, cơ hội việc làm hấp dẫn  

Bước 4: Người học cần tìm hiểu kỹ càng yêu cầu nhà tuyển dụng là gì? Mình cần học những kỹ năng gì? Kỹ năng đó giúp ích gì cho công việc?

Đồng thời, cần phải vượt qua những kỳ vọng của nhà tuyển dụng bằng kinh nghiệm trong chính quá trình học tập thông qua các dự án thực tế, áp dụng kiến thức đó trong hoạt động của doanh nghiệp. Cụ thể, với những người chuyển ngành, chưa từng đi làm tại các công ty, người học nên tự tạo ra kinh nghiệm cho chính mình. Có thể liên hệ từ các “tiền bối” trong nghề để lấy đề bài về làm thử hay tham gia các cuộc thi về dữ liệu, mấu chốt để thể hiện với nhà tuyển dụng rằng người học đã ứng dụng hiệu quả kiến thức để giải quyết các vấn đề,…). 

Bước 5: Cần rèn luyện sự kiên nhẫn. Học bất kỳ lĩnh vực nào mới cũng đều rất khó. Hiểu và áp dụng kiến thức là một hành trình rất dài. Toàn bộ quá trình học, làm bài là để tích luỹ kiến thức cho tương lai sau này. Do đó, nếu có thử thách, hãy nghĩ đến thành quả sẽ đạt được để tiếp tục cố gắng. Những gì bạn học và trải nghiệm đều chỉ là những bước đà để bạn tiến xa hơn trong ngành khoa học dữ liệu – một ngành đang phát triển mạnh mẽ, cơ hội việc làm rộng mở, mức lương hấp dẫn và có nhiều tiềm năng vươn ra thế giới. 

Minh Tiến

>>Khoá học về Khoa học dữ liệu, linh hoạt thời gian, nguồn học liệu uy tín, cơ hội việc làm hấp dẫn