10 Lầm Tưởng Về Khoa Học Dữ Liệu Bị Lật Tẩy
.png){kind=logo}
Lĩnh vực khoa học dữ liệu có rất nhiều cơ hội việc làm, nhưng vẫn còn nhiều nhầm lẫn về những gì các nhà khoa học dữ liệu thực sự làm. Sự nhầm lẫn này phần lớn là do nhiều lầm tưởng tồn tại về vai trò của một nhà khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phá bỏ 10 lầm tưởng hàng đầu về khoa học dữ liệu. Đến cuối bài viết này, bạn sẽ hiểu rõ hơn về vai trò của một nhà khoa học dữ liệu và những gì nó cần để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
Với sự phổ biến của khoa học dữ liệu, có rất nhiều lầm tưởng về nó lan truyền xung quanh. Nếu bạn quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, điều quan trọng là phải nhận thức được những lầm tưởng này và phá bỏ chúng.
Thế giới dữ liệu lớn có rất nhiều công việc, bao gồm kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh,... Không còn nghi ngờ gì nữa, các nhà khoa học dữ liệu là công việc phổ biến nhất trong lĩnh vực này, đó là lý do tại sao có rất nhiều nhầm lẫn xung quanh nó, đặc biệt là đối với những người mới bắt đầu. Khi họ cố gắng khám phá hồ sơ công việc này, họ bối rối vì nội dung ngẫu nhiên có sẵn trên Internet rất khó hiểu, họ không thể quyết định liệu lĩnh vực này có phù hợp với họ hay không và họ không thể quyết định các nguồn lực và tại sao điều này xảy ra là do các bài đăng ngẫu nhiên và những lầm tưởng ngẫu nhiên trên toàn cầu về hồ sơ khoa học dữ liệu và đó là lý do tại sao chúng tôi sẽ phá bỏ 10 lầm tưởng hàng đầu liên quan đến khoa học dữ liệu và sẽ giúp bạn gỡ rối chúng.
Lầm tưởng 1: Tất cả các vai trò dữ liệu đều giống nhau
Các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đều đang làm cùng một việc, điều này hoàn toàn sai vì công việc, vai trò và trách nhiệm của họ đều rất khác nhau. Chúng tôi hiểu điều này tạo ra sự nhầm lẫn vì tất cả những người này đều làm việc dưới cùng một ô dữ liệu lớn. Đầu tiên, hãy xem các kỹ sư dữ liệu làm gì. Trách nhiệm của họ là làm việc trên các công cụ kỹ thuật cơ bản và xây dựng các đường dẫn dữ liệu có thể mở rộng đó để có thể trích xuất dữ liệu thô từ nhiều nguồn, chuyển đổi và đưa vào các hệ thống hạ nguồn. Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu dựa vào quy trình này vì họ chuyển đổi dữ liệu thành thứ quan trọng - quy trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin. Đó là chìa khóa để thể hiện cái nhìn sâu sắc có ý nghĩa về dữ liệu và xây dựng các mô hình máy học chính xác cho các nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù những người này có vẻ như đang làm cùng một công việc, nhưng kỹ năng của họ có thể giống nhau, nhưng nhiệm vụ của họ về cơ bản là khác biệt, đó là lý do tại sao các công ty tuyển dụng người cho các hồ sơ công việc khác nhau. Nếu không, họ đã thuê một chuyên gia dữ liệu làm tất cả.
Lầm tưởng 2: Ph.D. hoặc Bằng Thạc sĩ là bắt buộc để trở thành Nhà khoa học dữ liệu
Điều này cũng hoàn toàn sai, tuy nhiên, nó còn phụ thuộc rất nhiều vào loại vai trò công việc mà bạn muốn nhận. Ví dụ nếu chúng tôi đang tìm kiếm một vai trò trong nghiên cứu, chúng tôi cần bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ, nhưng nếu bạn muốn giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp và giải quyết vấn đề học sâu hoặc học máy, thì bạn sẽ là người đảm nhận công cụ khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng các thư viện và sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để tạo ra những bí ẩn dữ liệu phức tạp đó. Do đó, bạn không cần phải có bằng Thạc sĩ. Ngày nay, mọi thứ đều xoay quanh các kỹ năng, vì vậy nếu bạn có bộ kỹ năng phù hợp cho nhà khoa học dữ liệu thì bạn chắc chắn có thể tham gia vào nó.
Lầm tưởng 3: Nhà khoa học dữ liệu cần phải là một Pro Coder
Điều này cũng hoàn toàn sai vì với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, công việc của bạn là làm việc trên dữ liệu rộng rãi và khi chúng ta nói về viết mã chuyên nghiệp, điều đó có nghĩa là làm việc quá nhiều về khía cạnh lập trình cạnh tranh hoặc có kiến thức chuyên sâu về các thuật toán và cấu trúc dữ liệu điển hình. Chắc chắn một nhà khoa học dữ liệu phải có kỹ năng giải quyết vấn đề phức tạp tốt và trong thế giới khoa học dữ liệu, chúng ta có các ngôn ngữ như Python và R cung cấp hỗ trợ rất quan trọng thông qua nhiều thư viện có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp. Mục tiêu của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu là hiểu cách sử dụng các thư viện đó và các mô-đun của chúng để bạn có thể tạo các mô hình dữ liệu và mô hình tốt nhất liên quan đến học máy.
Lầm tưởng 5: Khoa học dữ liệu chỉ là về mô hình dự đoán
Không phải ai cũng biết rằng các nhà khoa học dữ liệu đầu tư 80% thời gian của họ vào việc làm sạch và chuyển đổi dữ liệu và 20% thời gian của họ dành cho phần mô hình hóa dữ liệu, vì vậy một nhà khoa học dữ liệu muốn tạo ra dữ liệu rất chính xác cũng như mô hình máy học, anh ta cần làm sạch và chuyển đổi dữ liệu. Chúng tôi biết rằng khi chúng tôi làm việc trên một giải pháp dữ liệu lớn cụ thể, có nhiều bước liên quan đến giải pháp đó và phần đầu tiên và rất quan trọng là chuyển đổi dữ liệu. Ngày nay, chúng tôi nhận được dữ liệu từ nhiều nguồn và dữ liệu thô đôi khi chứa lỗi cũng như các bản ghi rác. Nếu chúng tôi không thể làm sạch dữ liệu của mình, chúng tôi sẽ không thể thu được dữ liệu chuyển đổi có ý nghĩa và chúng tôi sẽ không thể tạo các mô hình học máy rất chính xác. Đó là lý do tại sao khoa học dữ liệu không chỉ là xây dựng mô hình dự đoán và mô hình hồi quy,
Lầm tưởng 6: Khoa học dữ liệu yêu cầu nền tảng toán học vững chắc
Điều này cũng hoàn toàn không đúng vì giỏi toán là một trong những phần quan trọng trong hoạt động hàng ngày của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Trong khi phân tích dữ liệu, chúng ta sẽ cần những khái niệm toán học đó, chẳng hạn như tổng hợp phần thống kê dữ liệu, phần xác suất, nhưng đó là thứ cần có và không bắt buộc phải có bộ kỹ năng để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Như chúng ta đã biết trong khoa học dữ liệu, chúng ta có các ngôn ngữ lập trình tuyệt vời như Python và R, hỗ trợ tuyệt vời cho các thư viện tuyệt vời cũng như chúng ta có thể trực tiếp sử dụng để thực hiện tính toán và tính toán toán học điển hình đó, trừ khi bạn cần đổi mới thứ gì đó, hoặc bạn cần tạo bất kỳ thuật toán mới nào mà bạn không cần phải là một chuyên gia toán học.
Lầm tưởng 7: Học một công cụ là đủ để trở thành Nhà khoa học dữ liệu
Một hồ sơ khoa học dữ liệu tốt là sự kết hợp của nhiều kỹ năng, kỹ năng kỹ thuật cộng với kỹ năng phi kỹ thuật. Cả hai đều được yêu cầu để trở thành nhà khoa học dữ liệu giỏi. Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi, bạn không thể chỉ dựa vào lập trình hoặc bất kỳ công cụ cụ thể nào mà bạn cho là đang được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn là một chuyên gia giỏi về cả hai thứ, bạn có khả năng trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi. Là nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi phải tương tác với nhiều bên liên quan khi giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp và chúng tôi phải làm việc trực tiếp với doanh nghiệp để thu thập tất cả các yêu cầu. Hiểu miền dữ liệu, lý do tại sao chúng tôi xử lý nó, chúng tôi có thể thu được những hiểu biết sâu sắc nào từ dữ liệu chuyển đổi, cách giải quyết nó và điều gì phù hợp và điều gì không liên quan, tất cả đều cần thiết cho lĩnh vực khoa học dữ liệu này. Đừng nghĩ rằng chỉ những thứ kỹ thuật hoặc bất kỳ công cụ cụ thể nào như ngôn ngữ hoặc cơ sở dữ liệu là đủ để phá vỡ hồ sơ khoa học dữ liệu. Bạn cần sử dụng các kỹ năng phi kỹ thuật và kỹ năng mềm làm hệ thống hỗ trợ để trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi.
Lầm tưởng 8: Các công ty không thuê những người mới vào vị trí Khoa học dữ liệu
Vì vậy, đây là một câu hỏi phổ biến. Nếu chúng ta đã thảo luận về chủ đề này cách đây 5-6 năm, thì điều này hoàn toàn đúng. Các công ty không tập trung vào vai trò khoa học dữ liệu của những người mới vào nghề, nhưng bây giờ vào năm 2022, điều này đã thay đổi rất nhiều vì những người mới vào nghề ngày nay tự nhận thức và năng động, đồng thời họ rất quan tâm đến việc khám phá các lĩnh vực như khoa học dữ liệu và dữ liệu, kỹ thuật. Thay vì phụ thuộc vào người khác, họ đang nỗ lực khám phá những vị trí này. Họ cũng đang tham gia tích cực vào các cuộc thi hackathons đóng góp nguồn mở và cố gắng tự mình xây dựng các dự án thú vị. Đó là cách họ có thể có được bộ kỹ năng phù hợp cho hồ sơ khoa học dữ liệu và cả những kỹ năng tuyệt vời dành cho nhà phát triển. Đó là lý do tại sao hiện nay các công ty đang ưu tiên sinh viên mới tham gia cùng họ để giải quyết các vị trí tuyển dụng trong vai trò khoa học dữ liệu.
Lầm tưởng 9: Không thể chuyển đổi sang Miền khoa học dữ liệu từ Hồ sơ công việc khác
Nếu bạn có nền tảng liên quan đến dữ liệu, giả sử bạn đã làm việc với tư cách là kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà phân tích kinh doanh thì quá trình chuyển đổi này sẽ dễ dàng đối với bạn vì bạn đã biết về dữ liệu và cách làm việc với các công cụ và công nghệ khác nhau. Mặt khác, nếu bạn đến từ một hồ sơ công việc khác như hồ sơ thử nghiệm hoặc hồ sơ kỹ thuật phần mềm thì việc chuyển sang khoa học dữ liệu sẽ là một thách thức nhưng không phải là không thể. Bạn cần rèn luyện một bộ kỹ năng cần đạt được, sau đó thực hiện một số dự án thực tế có thể giúp bạn có được các khả năng mới và phát triển mối quan tâm của bạn đối với lĩnh vực khoa học dữ liệu để hiểu cách bạn thực sự có thể gia tăng giá trị cho công ty dưới dạng dữ liệu nhà khoa học.
Lầm tưởng 10: Các cuộc thi Khoa học Dữ liệu sẽ giúp bạn trở thành Chuyên gia
Các cuộc thi về khoa học dữ liệu là một ý tưởng hay để có được các kỹ năng phù hợp, đồng thời có ý tưởng về môi trường khoa học dữ liệu và thậm chí có được các kỹ năng phát triển, nhưng nếu bạn nghĩ rằng chỉ cần tham gia hackathons và tạo dự án trong các cuộc thi, bạn có thể giúp mình trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu thì điều này là không đúng. Bạn sẽ cải thiện và tăng thêm giá trị cho sơ yếu lý lịch của mình để bạn có thể giới thiệu công việc của mình và loại kết quả bạn đã đạt được, nhưng nếu bạn thực sự muốn trở thành một chuyên gia, bạn cần phải làm việc trên một số trường hợp sử dụng thực tế hoặc ứng dụng ở cấp độ sản xuất . Vì lý do này, các sinh viên năm nhất nên hướng tới một công việc thực tập tốt.
Kết luận
Nếu bạn quan tâm đến khoa học dữ liệu, đừng để những lầm tưởng này làm bạn nản lòng. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực mở cho mọi người thuộc mọi thành phần. Với các kỹ năng và kiến thức phù hợp, bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
Tham khảo các bài viết cùng chủ đề:
1.Sự khác biệt giữa Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu là gì?