Data Science (Khoa học dữ liệu) là một nghiên cứu trừu tượng được sử dụng để tìm ra sự quan hệ và mẫu mã giữa các dữ liệu. Nếu bạn muốn bắt đầu học Data Science, bạn cần phải có kiến thức cơ bản về Toán học, Thống kê, Lập trình và Công nghệ thông tin. Trước hết, bạn cần tìm hiệu các khái niệm cơ bản và một số phương pháp học tập đơn giản.
Data Science là gì
1. Giới thiệu Data Science là gì?
1.1 Định nghĩa
Data Science (Khoa học dữ liệu) là một lĩnh vực tập trung vào việc sử dụng các phương pháp của thống kê, trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu để tìm ra các quy luật và mẫu dữ liệu trong Big Data (Dữ liệu lớn).
1.2. Lợi ích
Data Science cung cấp cho các doanh nghiệp và các tổ chức một cách hiệu quả để phân tích và định hướng quyết định của họ dựa trên dữ liệu. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để phân tích và hiểu rõ nhu cầu của khách hàng và tìm ra các cách để tăng doanh số bán hàng. Ngoài ra, Data Science còn giúp giải quyết các vấn đề phức tạp và tìm ra các giải pháp tốt nhất cho các vấn đề.
2. Học Data Science ra làm gì
Ngành Data Science đang phổ biến và có nhiều vị trí làm việc liên quan trong ngành. Bạn có thể tham khảo 4 vị trí sau:
2.1. Data Scientist – Chuyên gia khoa học dữ liệu
Các chuyên gia chịu trách nhiệm tìm kiếm những kiến thức và mô hình trong dữ liệu. Data Scientist chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thô, phân tích dữ liệu, thực hiện các quy trình thống kê, trực quan hóa dữ liệu và tạo ra kết quả từ đó. Ngoài ra còn bao gồm xử lý cả thông tin có cấu trúc và không cấu trúc.
2.2. Data Architect
Nhiệm vụ của họ là triển khai các bản thiết kế của nền tảng dữ liệu của công ty. Bản thiết kế hoặc kiến trúc này mô tả các mô hình, chính sách, quy tắc khác nhau và chi phối việc lưu trữ dữ liệu cũng như việc sử dụng nó trong các tổ chức.
Các nghề trong Data Science
2.3. Data Engineer
Là những người thực hiện xây dựng các mô hình dữ liệu lớn để các Data Scientist tiến hành phân tích. Kỹ thuật dữ liệu liên quan đến các chủ đề về dữ liệu cũng như kiến thức về các nguyên tắc công nghệ phần mềm. Data Engineer phải chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu mà còn duy trì, quản lý và kiểm tra thường xuyên
2.4. Data Science Manager
Nhiệm vụ của họ là xử lý và quản lý hiệu suất các dự án khoa học dữ liệu để đáp ứng thời hạn dự án. Thông thường, các Data Science Manager kinh nghiệm khoảng 5 năm trong bất kỳ lĩnh vực khoa học dữ liệu nào như Data Engineering, Data Science hoặc Analysis.
Các Data Science Manager là người lập kế hoạch và quản lý lộ trình cho nhóm trong dự án Data Science tuân theo. Hơn nữa, họ cũng tham gia thực hiện kế hoạch và đưa ra kết quả đúng thời hạn.
2.5. Decision Scientists
Là những chuyên gia tập trung vào việc phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình và đưa ra quyết định sử dụng các kỹ thuật của Data Science. Họ sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu như Machine Learning, thống kê, lập trình để giải quyết các vấn đề kinh doanh và xác định xu hướng và định hướng cho các quyết định kinh doanh.
>>> Xem thêm: Làm Sao Để Trở Thành Nhà Phân Tích Dữ Liệu (Data Analyst)?
3. Học Data Science ở đâu?
Học Khoa học dữ liệu ở đâu
3.1. Lộ trình học Data Science
Bước 1: Tìm hiểu về Data Science: Tìm hiểu về lĩnh vực Data Science và những kiến thức cơ bản cần có để trở thành một Data Scientist.
Bước 2: Cơ sở dữ liệu và SQL: Tìm hiểu về các cơ sở dữ liệu và cách truy vấn dữ liệu bằng SQL.
Bước 3: Xử lý dữ liệu: Học các kỹ thuật xử lý dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích.
Bước 4: Phân tích dữ liệu: Tìm hiểu về các phương pháp phân tích dữ liệu như phân tích tổng quan, phân tích cụm, phân tích kết hợp và phân tích thống kê suy luận.
Bước 5: Machine Learning: Học các kỹ thuật Machine Learning và cách áp dụng chúng trong việc phân tích dữ liệu.
Bước 6: Trực quan hóa dữ liệu: Học các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để giúp cho việc phân tích dữ liệu dễ hiểu hơn.
Bước 7: Xây dựng dự án Data Science: Học cách xây dựng một dự án Data Science từ đầu đến cuối, bao gồm cả việc lấy dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và trình bày kết quả.
3.2. Các khóa học Data Science miễn phí
3.2.1. Khóa học Learn Python và Learn SQL
Khóa học cung cấp những kiến thức tổng quan chung về Python hoặc SQL (hai ngôn ngữ quan trọng được sử dụng nhiều trong khoa học dữ liệu). Kế tiếp, bắt đầu đi sâu vào các kỹ năng phức tạp khác. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ nhận được giấy chứng nhận tham gia.
Thời gian học: 25h (Python) và 7h (SQL)
Các khóa học Data Science
3.2.2. Khóa học Introduction of Data Science using Python
Đây là một trong những khóa học nhập môn về các chủ đề khoa học dữ liệu và mã hóa bằng Python. Đặc biệt, khóa học này sẽ tập trung hướng dẫn thực hành thực tế bằng Python.
Các kiến thực được truyền tải trong khóa học Data science này bao gồm: Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu; Tổng quan công việc của khoa học dữ liệu; Ứng dụng Python,..
Link tham gia: Introduction of Data Science
Thời gian học: 2h30 với 12 bài giảng
3.2.3. Khóa học A crash course in data science – Johns Hopkins University
Khóa học sẽ cung cấp tổng hợp ý nghĩa của các thuật ngữ Data Science và vai trò của chúng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ nắm bắt được:
- Vai trò của Data Science trong các bối cảnh khác nhau
- Khoa học thống kê, thuật toán và kỹ thuật phần mềm đóng vai trò như thế nào
- Cách mô tả cấu trúc của dự án khoa học dữ liệu
- Biết các thuật ngữ và công cụ chính được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng
- Cách đánh giá một dự án Data Science thành công hay không thành công
Link tham gia: A crash course in data science
Thời gian học: 1 tuần
