Khoa học dữ liệu - Cần chuẩn bị gì để tiếp cận lĩnh vực này?
Các kiến thức hay kỹ năng về lập trình kinh doanh đều có thể tự học và thực hành hiệu quả mà không phải có gia sư hoặc người hướng dẫn. Chắc chắn điều đó là không hề dễ dàng, nhưng bạn hoàn toàn có thể từng bước hoàn thiện bản thân trong hành trình tự học của mình.
Còn bạn thì sao? Bạn cũng đang theo đuổi con đường tự học phải không?
Hãy để tôi chia sẻ một vài điều thú vị với bạn. Trong thời đại hiện nay, việc tự học trở nên dễ dàng hơn so với trước đây. Và điều làm thay đổi cuộc chơi này đó chính là công nghệ AI, đặc biệt là ChatGPT.
Giống như có một người trợ giúp, một người cố vấn và một người thầy hòa làm một. Vậy tại sao chúng ta không tận dụng ChatGPT để thúc đẩy hành trình học tập của chúng ta vào năm 2024.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về "các chủ đề nên bắt đầu từ đâu" và "cách tiếp cận chúng", cùng với việc chia sẻ một số mẹo hữu ích mà bạn không thể bỏ qua.
Hiểu những điều cơ bản
Trong phần này, tôi sẽ không đi vào chi tiết giải thích mọi thứ; thay vào đó, tôi sẽ chỉ ra những điều cơ bản mà bạn cần biết để bắt đầu hành trình của mình trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
1. Thống kê
Bây giờ, hãy thảo luận về một vấn đề phổ biến mà nhiều người tự học trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thường gặp phải. Thông thường, người học sẽ bỏ qua phần "thống kê" và học luôn Python, SQL hoặc các nội dung công nghệ khác.
Lời khuyên dành cho bạn đó là: Hãy bắt đầu bằng việc nắm vững "Thống kê"
Thực sự dành thời gian để hiểu và hoàn thiện kiến thức "Thống kê" trước khi chuyển sang những lĩnh vực khác là bước quan trong đầu tiên giúp bạn trở thành một chuyên gia dữ liệu xuất sắc.
Dưới đâu là danh sách các bước cần thực hiện để học về thống kê:
a. Lý thuyết xác suất
b. Thống kê mô tả
c. Thống kê suy luận
d. Học máy trong thống kê
2. Kỹ năng lập trình
Vì vậy, bạn đã hiểu rõ về số liệu thống kê? Rất tốt! Tiếp theo, đã đến lúc chọn ngôn ngữ lập trình để nâng cao kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn.
Bạn có hai lựa chọn thực sự tốt đó là: Python và R.
Vậy giờ, câu hỏi đặt ra là bạn nên chọn cái nào? Điều này hoàn toàn phụ thuộc vào sở thích và cảm giác của bạn. Tuy nhiên, nếu được hỏi, tôi sẽ khuyên bạn nên chọn Python vì nó là một lựa chọn tuyệt vời để bắt đầu.
Lý do tại sao bạn nên chọn Python? Bởi vì nó siêu linh hoạt và dễ sử dụng. Thêm vào đó, Python có rất nhiều thư viện. Đây giống như những bộ công cụ giúp công việc của bạn dễ dàng hơn rất nhiều, cho dù bạn đang xử lý dữ liệu, thực hiện các phép tính phức tạp hay bất kỳ nhiệm vụ nào khác.
Việc học R thì sao? R cũng rất phù hơp với bạn, đặc biệt nếu bạn quan tâm đến số liệu thống kê. Nó được coi là ngôn ngữ chính dành cho phân tích thống kê. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng, R chủ yếu chỉ là về số liệu thống kê.
Vì vậy, hãy suy nghĩ về những gì bạn cần và chọn một thứ bạn cảm thấy phù hợp.
Nếu bạn đang hướng tới việc trở thành một người giỏi về khoa học dữ liệu, Python có thể là lựa chọn tốt nhất cho bạn!
Danh sách kiểm tra việc cần làm cho Python:
a. Văn bản về Python
b. Thư viện Pandas và NumPy (thông tin cơ bản và hoạt động của DataFrame)
c. Trực quan hóa (Thư viện Matplotlib và Seaborn)
d. Quét dữ liệu (Thư viện BeautifulSoup, Scrapy, Selenium hoặc Yêu cầu)
e. Xử lý lỗi và gỡ lỗi
3. EDA - Sắp xếp và trực quan hóa dữ liệu
Bạn vừa bước những bước đầu tiên vào thế giới Python - xin chúc mừng! Bây giờ hãy nói về điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Là một người mới làm quen với khoa học dữ liệu, thật dễ dàng nghĩ rằng tất cả chỉ là đi sâu vào dữ liệu để tìm ra những hiểu biết sâu sắc đó.
Bạn có thể muốn dành phần lớn thời gian để phân tích dữ liệu hoặc tạo ra các mô hình phức tạp.
Tuy nhiên, có một khía cạnh thậm chí còn quan trọng hơn và cần được khám phá trước tiên, đó là: EDA hoặc phân tích dữ liệu khám phá.
EDA là nền tảng của công việc khoa học dữ liệu trong mọi doanh nghiệp.
Nó liên quan đến việc làm sạch, tóm tắt, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu.
Những nhiệm vụ này nghe có vẻ không hào nhoáng như xây dựng mô hình nhưng chúng rất quan trọng.
Trên thực tế, đối với những người mới bắt đầu học, việc thành thạo EDA là một bước quan trọng để có được công việc đầu tiên trong lĩnh vực này.
Mặc dù phân tích xu hướng và xây dựng mô hình là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, nhưng thường chỉ dành cho những chuyên gia giàu kinh nghiệm. Vì vậy, hãy tập trung vào việc trở nên thành thạo trong EDA - đó là chìa khóa để bạn khởi đầu thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu!
Danh sách kiểm tra việc cần làm cho EDA:
a. Tóm tắt dữ liệu
b. Làm sạch dữ liệu
c. Chuyển đổi dữ liệu
d. Trực quan hóa dữ liệu
4. SQL (Thao tác và trích xuất dữ liệu)
Ngoài Python, còn có một yếu tố quan trọng khác trong thế giới lập trình: SQL (Structured Query Language - Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc).
Nếu bạn đã thành thạo SQL, thì bạn đã mở ra một kho cơ hội việc làm!
SQL là một kỹ năng được đánh giá cao và có nhu cầu rất lớn ở hầu hết các lĩnh vực. Đây là công cụ để truy vấn và thao tác dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
Khả năng đọc, viết và tối ưu hóa các truy vấn SQL rất quan trọng để trích xuất và điều chỉnh dữ liệu.
Đó là một kỹ năng thực sự có thể nâng cao khả năng làm việc với dữ liệu của bạn!
Nếu bạn đã thành thạo tất cả các kỹ năng mà chúng ta đã đề cập, thì bạn đang trên đà trở thành một "nhà phân tích dữ liệu".
Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng - đừng quên tìm hiểu các công cụ trực quan hóa hoặc tạo báo cáo, như PowerBI hoặc Tableau. Chúng đều rất quan trọng!
Nhưng mục tiêu trở thành "nhà khoa học dữ liệu" hay "kỹ sư dữ liệu"? Đó là một cấp độ khác. Để đạt được điều đó, bạn sẽ cần một số kỹ năng bổ sung và cao cấp hơn. Bây giờ, chúng ta hãy khám phá sâu hơn vào điều đó.
Kỹ năng nâng cao
Những kiến thức từ phần này sẽ khiến lộ trình học trở nên khó khăn và phức tạp hơn vì những chủ đề này thường không phù hợp cho ngườ mới bắt đầu.
Để có những kỹ năng này, bạn cần hiểu rõ hơn về các chủ đề toán học như đại số tuyến tính, phép tính, và thậm chí một số kiến thức lý thuyết tính toán trước đó. Bây giờ, chúng ta sẽ đi sâu vào các khái niệm liên quan này.
1. Học máy
Giờ đây, bạn đã nắm vững những kiến thức cơ bản và đã sẵn sàng để tiếp tục phát triển các kỹ năng như thu thập dữ liệu, làm sạch hay phân tích thống kê.
Một mẹo nhỏ đó là biến dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích.
Vậy bước tiến lớn tiếp theo là gì?
Sử dụng dữ liệu này để xây dựng các mô hình giúp mở ra những hiểu biết sâu sắc hơn và thúc đẩy các lựa chọn kinh doanh thông minh.
Đây là thời điểm để "học máy" phát huy tác dụng. Đó là quá trình dạy cho máy tính có khả năng suy nghĩ và học từ dữ liệu, tương tự như con người.
Cuộc hành tình này bao gồm việc nắm vững các thuật toán khác nhau, từ những thuật toán đơn giản như hồi quy tuyến tính đến các mạng nơ-ron phức tạp (một phần của học sâu).
Chắc chắn, những khái niệm này có vẻ khó khăn nhưng chúng là công nghệ tiên tiến. Chấp nhận thử thách và học hỏi là yếu tố quyết định sự thành công, nếu không bạn có nguy cơ bị tụt lại phía sau. Sự lựa chọn là của bạn!
Danh sách kiểm tra việc cần làm cho Học máy (Machine Learning):
a. Kỹ thuật tính năng
b. Học có giám sát và không giám sát
c. Các thuật toán hồi quy (Hồi quy tuyến tính, Hồi quy logistics,...)
d. Các thuật toán phân loại (Phân loại logistics, SVM, Naive Bayes,...)
e. Các thuật toán phân cụm (K-means)
f. Các khái niệm về Deep Learning (ANN, CNN, RNN, Transfomers, PyTorch/Tensor-flow Basics)
2. Đánh giá mô hình
Khi bạn đã tạo ra các mô hình học máy của mình, việc tự đặt câu hỏi về cách chúng hoạt động là điều tự nhiên. Việc này phức tạp vì những gì diễn ra bên trong những mô hình này có thể khá phức tạp. Đó là lúc tầm quan trọng của việc đánh giá mô hình của bạn xuất hiện.
Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, việc đảm bảo rằng các mô hình của bạn đang hoạt động đúng công dụng của chúng là vô cùng quan trọng. Điều này bao gồm việc hiểu rõ về các "phương pháp đánh giá mô hình". Chúng là chìa khóa để hiểu và cải thiện mô hình của bạn!
Thông tin bạn cần hiểu về nó là:
- "Phương pháp đánh giá nào là tốt nhất để sử dụng cho các tình huống khác nhau"
- "Làm thế nào để đánh giá các mô hình"
- "Làm thế nào để giải thích những đánh giá này"
Thông tin này sẽ hướng dẫn bạn cải thiện mô hình của mình để đạt được mục tiêu mong muốn.
Danh sách kiểm tra việc cần làm để đánh giá mô hình:
a. Ma trận nhầm lẫn
b. Độ chính xác, thu hồi và điểm F1
c. Xác nhận chéo
d. Trang bị quá mức, trang bị thiếu
Giờ là lúc bàn về hai chủ đề nâng cao dành cho những người mơ ước trở thành nhà khoa học dũ liệu. Nếu bạn đã tiến xa đến mức này, bạn gần như đã sẵn sàng để bắt đầu hành trình trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Ngoài những điều cơ bản, còn có một chủ đề nâng cao rất quan trọng với các kỹ sư dữ liệu.
3. Công nghệ Big Data
Chúng ta hãy cùng đi sâu vào vai trò của một kỹ sư dữ liệu.
Cải thiện khía cạnh "kỹ thuật" của dữ liệu bao gồm các nhiệm vụ như thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và thiết lập các quy trình tự động là công việc của kỹ sư dữ liệu. Về cơ bản, họ xây dựng một luồng dữ liệu hoặc đường dẫn để thu thập tất cả dữ liệu này ở một nơi. Đó là lúc việc tìm hiểu về "công nghệ Big Data" trở nên quan trọng.
Danh sách kiểm tra việc cần làm cho Công nghệ Big Data:
a. Giới thiệu Big Data
b. Hệ thống phân tán
c. Hadoop (Thu nhỏ bản đồ)
d. Tia lửa
e. Điện toán đám mây