Tạo Bước Nhảy Đột Phá Trong Hành Trình Khoa Học Dữ Liệu Của Bạn

Bước đi quan trọng

• Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực không ngừng phát triển
• Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, học tập là suốt đời
• Một chuyên gia khoa học dữ liệu phải tiếp tục nâng cao kiến ​​thức của họ trong lĩnh vực này để theo kịp những phát triển công nghệ và ứng dụng phần mềm mới.

Giới thiệu

Tôi có thể nhớ niềm vui và sự phấn khích mà tôi đã có khi bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của mình khoảng 6 năm trước. Đối với tôi, quá trình chuyển đổi sang khoa học dữ liệu diễn ra khá suôn sẻ nhờ nền tảng vững chắc của tôi về toán học nâng cao và vật lý tính toán. 

Tuy nhiên, khi tôi ngày càng tiến xa hơn trong hành trình khoa học dữ liệu của mình, tôi nhận ra rằng mình không đạt được nhiều tiến bộ trong việc học các khái niệm nâng cao. Tôi bị cuốn vào việc chỉ học những khái niệm cơ bản. Thay vì áp dụng kiến ​​thức cơ bản đã có cho các dự án khoa học dữ liệu trong thế giới thực, tôi tiếp tục tham gia tất cả các khóa học khoa học dữ liệu khác nhau và chuyên ngành khoa học dữ liệu trên các nền tảng như DataCamp, Udemy, YouTube, edX và Coursera. 

Tại một thời điểm, nó gần như trở thành một cơn nghiện đối với tôi, khi tôi liên tục tìm kiếm các khóa học về khoa học dữ liệu để đăng ký, đặc biệt là những khóa học miễn phí. Hầu hết các khóa học được giảng dạy trên các nền tảng này chỉ đề cập đến các khái niệm cơ bản, trong khi các khái niệm nâng cao được giới thiệu, nhưng thường là ở mức độ hời hợt.

Suy ngẫm về hành trình khoa học dữ liệu của mình, nếu được làm lại, tôi sẽ chú trọng hơn vào học tập dựa trên dự án. Theo tôi, học tập dựa trên dự án là cách đáng tin cậy nhất để học về khoa học dữ liệu, bởi vì nó mang đến cho bạn cơ hội vừa học vừa học. Nó cũng giúp bạn áp dụng kiến ​​thức của mình vào các dự án khoa học dữ liệu trong thế giới thực.

Mặc dù thật thú vị khi tiếp thu càng nhiều kiến ​​thức cơ bản càng tốt, nhưng trọng tâm phải là tiến bộ dần dần từ các khái niệm cơ bản đến các khái niệm nâng cao hơn. Người mới bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu phải tiếp tục tạo ra những bước nhảy vọt về kiến ​​thức khi họ chuyển đổi từ cấp độ mới bắt đầu sang chuyên gia khoa học dữ liệu cấp cao.

Trong phần tiếp theo, chúng tôi thảo luận về một số cấp độ thiết yếu của khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ liệu cấp I

Khoa học dữ liệu cấp I cũng có thể được gọi là Cấp độ cơ bản. Ở cấp độ I, người khao khát khoa học dữ liệu sẽ có thể đạt được các kỹ năng sau:

• Có thể làm việc với dữ liệu được trình bày ở định dạng tệp CSV (giá trị được phân tách bằng dấu phẩy)
• Có thể dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc
• Có thể làm việc với các khung dữ liệu
• Có thể trực quan hóa dữ liệu bằng các loại trực quan hóa khác nhau như biểu đồ đường, biểu đồ phân tán, biểu đồ qq, biểu đồ mật độ, biểu đồ, biểu đồ hình tròn, biểu đồ cặp phân tán, biểu đồ nhiệt, v.v.
• Có thể thực hiện phân tích hồi quy đơn giản và bội
• Đạt được năng lực trong các thư viện python cần thiết cho khoa học dữ liệu như numpy, pandas, scikit-learning, seaborn và matplotlib

Khoa học dữ liệu cấp II

Khoa học dữ liệu cấp II cũng có thể được gọi là Cấp độ trung cấp. Ở cấp độ II, người học khoa học dữ liệu nên nắm vững những điều sau:

• Sử dụng được các thuật toán phân loại học máy như hồi quy logistic, KNN (K-láng giềng gần nhất), SVM (máy vector hỗ trợ), cây quyết định, v.v.
• Có thể xây dựng, thử nghiệm và đánh giá các mô hình học máy
• Có thể thực hiện tối ưu hóa siêu tham số
• Làm quen với các khái niệm nâng cao như xác thực chéo k-fold, tìm kiếm dạng lưới và các phương pháp tập hợp
• Phải là chuyên gia trong việc sử dụng thư viện scikit-learning cho các ứng dụng máy học

Khoa học dữ liệu cấp III

Khoa học dữ liệu cấp độ III có thể được gọi là Cấp độ nâng cao. Ở cấp độ III, sinh viên khoa học dữ liệu cần đạt được các năng lực sau:

• Có thể làm việc với dữ liệu được trình bày ở các định dạng nâng cao như văn bản, hình ảnh, giọng nói hoặc video
• Quen thuộc với các kỹ thuật học máy tiên tiến như phân cụm
• Quen thuộc với deep learning và mạng lưới thần kinh
• Quen thuộc với các thư viện deep learning như TensorFlow và PyTorch
• Quen thuộc với các nền tảng dựa trên đám mây để triển khai máy học như AWS và Azure

Phần kết luận

Ba cấp độ của khoa học dữ liệu được thảo luận ở trên có thể được tóm tắt trong hình ảnh bên dưới.

Bìa cuốn sách

Bạn có thể tìm thấy kho lưu trữ GitHub cho sách giáo khoa này tại đây.

Tóm lại, chúng ta đã thảo luận về ba cấp độ của khoa học dữ liệu. Vì khoa học dữ liệu là một lĩnh vực không ngừng phát triển, nên mọi người khao khát khoa học dữ liệu nên tiếp tục làm việc chăm chỉ để đưa bước nhảy vọt lượng tử lên một tầm cao mới.

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: