Thực tập sinh ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?

Chuyên viên Khoa học dữ liệu Phan Đình Phúc (DATX Technology Vietnam) cho rằng FUNiX đã trang bị cho học viên kỹ năng lập trình, sử dụng công cụ, kiến thức về machine learning, deep learning còn kiến thức chuyên ngành sẽ tuỳ thuộc vào lĩnh vưc mà người học mong muốn tham gia.

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Tìm hiểu về tác động của GPT trong chiến lược kinh doanh
• Lợi ích của cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu AI trong kỷ nguyên Big Data
• Lợi ích của việc sử dụng AI GraphQL trong truy vấn dữ liệu
• Ý nghĩa đạo đức của việc ra quyết định bằng máy

Với công cuộc chuyển đổi số mạnh mẽ tại Việt Nam và nhiều quốc gia trên thế giới, dữ liệu đã trở thành một trong những ‘mỏ vàng’ để phục vụ cho hoạt động kinh tế, tài chính và sản xuất. Cùng với đó, ngành khoa học dữ liệu cũng chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ, trở thành lựa chọn của nhiều bạn trẻ khi tham gia ngành IT. 

Trước khi tuyển dụng những người mới trở thành nhân viên chính thức, hầu hết các công ty đều dành cơ hội cho các thực tập sinh (intern) có thể học hỏi và trau dồi kinh nghiệm. Nhưng một thực tập sinh, một người mới ra nghề sẽ cần phải có những kỹ năng nào để tham gia lĩnh vực này? 

Thắc mắc trên đã được giải đáp bởi anh Phan Đình Phúc – Senior Data Scientist (chuyên viên khoa học dữ liệu) tại DATX Technology Việt Nam, hiện đang là mentor FUNiX. Theo anh để có thể tự tin ứng tuyển vị trí thực tập sinh hoặc fresher, người học cần có 3 kỹ năng: Kỹ năng lập trình và sử dụng các công cụ; Kỹ năng về Toán và Thuật toán; Kiến thức chuyên môn. 

1. Kỹ năng lập trình và sử dụng công cụ

Anh Phan Đình Phúc cho rằng một trong những kỹ năng quan trọng đó là hiểu và sử dụng được Python, biết xây dựng và mô hình hoá dữ liệu. Hiện nay, rất nhiều dữ liệu trên thế giới được lưu trên cơ sở dữ liệu, kiến thức về cơ sở dữ liệu và ngôn ngữ SQL rất cần thiết để trở thành một data scientist.

Để học và trau dồi kỹ năng này, tại FUNiX, môn học Phân tích dữ liệu với ngôn ngữ Python sẽ giúp bạn cơ bản đạt được điều đó. Môn học nằm trong chứng chỉ đào tạo Nhà khoa học dữ liệu, sẽ cung cấp kiến thức về khái niệm cơ sở dữ liệu, thực hành các câu lệnh query sử dụng ngôn ngữ SQL và Python. Học viên sẽ được học và làm việc với Pandas, Numpy để khám phá nhiều dạng dữ liệu, làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu. Đặc biệt, thông qua môn học, người học sẽ biết cách biểu diễn dữ liệu, giúp xây dựng mô hình và đưa ra các quyết định. 

2. Kỹ năng liên quan đến Toán và Thuật toán

Theo anh Phúc, một thực tập sinh khoa học dữ liệu cũng cần biết phát triển các mô hình liên quan đến machine learning (học máy), deep learning (học sâu). 

Đây là 2 trong số những nội dung quan trọng nằm trong chương trình đào tạo Nhà khoa học dữ liệu của FUNiX. Với môn Học máy cho khoa học dữ liệu, học viên sẽ được đào tạo về mục đích của học máy và các ứng dụng trong thực tế. Môn học sẽ trang bị các thuật toán trong học máy như: regression, classification, clustering, recommender system,… Trong khi đó, môn học Nhập môn về kỹ thuật học sâu trang bị cho người học kiến thức cơ bản về các mạng nơ ron hiện nay và ứng dụng trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Người học sẽ biết cách sử dụng các thuật toán về deep learning để giải quyết các bài toán AI. 

3. Kiến thức chuyên môn

Mentor Phan Đình Phúc khẳng định rằng dữ liệu sẽ không phải là con số, con chữ không có ý nghĩa, nên khi làm dữ liệu, phải hiểu ý nghĩa của dữ liệu, hiểu được nguồn dữ liệu để đưa ra việc phân tích, đánh giá sơ bộ trước khi đưa vào mô hình hoá. 

Bằng trải nghiệm cá nhân, anh cho rằng FUNiX đã trang bị cho học viên kỹ năng lập trình, sử dụng công cụ, kiến thức về machine learning, deep learning. Còn kiến thức chuyên ngành, tuỳ vào các bạn học viên tham gia vào lĩnh vực nào, các bạn sẽ cần phải trau dồi kiến thức của bản thân. Nếu bạn nào muốn tham gia vào lĩnh vực Fintech – lĩnh vực yêu cầu hiểu biết về tài chính, kinh tế, cần phải chuẩn bị về kiến thức thông qua sách, báo và học liệu (Investopedia, sách chuyên ngành).

“Nếu không có kiến thức chuyên môn, người làm dữ liệu sẽ không hiểu bản chất, không có những cải tiến và đưa ra những sản phẩm phù hợp với mong muốn của khách hàng.” – nam mentor nhấn mạnh. 

Minh Tiến

>>> Xem thêm các chủ đề hữu ích:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• 5 Công cụ phân tích dữ liệu chuẩn, hiệu quả nhất hiện nay
• Vai trò của Python trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu