Data Scientist: Chân Dung “Kỳ Lân” Thế Kỷ 21 và Bí Quyết Thành Công

Harvard Business Review từng nhận định Data Scientist là nghề quyến rũ nhất thế kỷ 21. Với bộ kỹ năng chuyên sâu và khả năng ứng dụng rộng rãi, các Data Scientist được săn đón như những “kỳ lân” trong giới công nghệ.

Bài viết này, dựa trên chia sẻ của anh Nguyễn Hoàn, Data Scientist tại Xomad, sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về:

• Công việc thực tế của một Data Scientist
• Những tố chất và kỹ năng cần thiết để thành công
• Lộ trình học tập và rèn luyện để trở thành Data Scientist

Nội dung chính:

Data Scientist Là Gì?

Theo anh Nguyễn Hoàn, Data Scientist là người tạo ra giá trị từ dữ liệu, tập trung vào hai nhiệm vụ chính:

• Thu thập và xử lý dữ liệu để khám phá những “insight” giá trị: Phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ: mạng xã hội) để tìm ra các xu hướng, mối liên hệ quan trọng.

  Ví dụ: Data Scientist có thể phân tích dữ liệu trên mạng xã hội và nhận thấy tần suất nhắc đến một thương hiệu tăng đột biến vào dịp Valentine. Đây là thông tin hữu ích cho bộ phận Marketing để lên kế hoạch quảng cáo hiệu quả.

• Diễn giải và trình bày các “insight” cho các bên liên quan, biến chúng thành hành động: Truyền đạt thông tin một cách dễ hiểu thông qua báo cáo, thuyết trình, hoặc trực quan hóa dữ liệu, giúp các bộ phận khác hiểu rõ ý nghĩa của dữ liệu và cách áp dụng chúng vào thực tế.

Định nghĩa về Data Scientist vẫn còn khá mới mẻ và có thể khác nhau tùy theo từng công ty. Mô tả công việc, yêu cầu kỹ năng và thậm chí cả chức danh có thể thay đổi.

Data Analyst và Data Scientist: Sự Khác Biệt Nằm Ở Đâu?

Hai vai trò này có nhiều điểm tương đồng, và đôi khi ranh giới giữa chúng khá mờ nhạt. Thậm chí, ở một số công ty, Data Scientist có thể kiêm nhiệm vai trò Data Analyst, Machine Learning Engineer, hoặc Data Engineer.

Anh Hoàn chia Data Scientist thành hai nhánh chính:

• Nhánh A (Analysis): Tập trung vào phân tích dữ liệu bằng các phương pháp thống kê để tìm ra những “insight” giá trị. Data Scientist nhánh A có thể được gọi là Data Analyst.
• Nhánh B (Building): Chú trọng kỹ năng lập trình và xây dựng các sản phẩm dữ liệu cho công ty. Họ đảm nhiệm việc xử lý, lưu trữ dữ liệu, viết code và thuật toán.

Anh Hoàn thuộc nhánh B và những chia sẻ của anh chủ yếu xoay quanh nhánh này.

Data Scientist Nhánh B: Xây Dựng Các Sản Phẩm Dữ Liệu

Điểm khác biệt lớn nhất giữa hai nhánh A và B là Data Scientist nhánh B tập trung vào xây dựng các sản phẩm dữ liệu.

• Sản phẩm dữ liệu là gì? Là một sản phẩm công nghệ phần mềm được xây dựng dựa trên dữ liệu.

  Ví dụ: Tính năng gợi ý sản phẩm của Amazon là một sản phẩm dữ liệu, được xây dựng dựa trên dữ liệu người dùng, lịch sử mua hàng, và thông tin sản phẩm.

• Sản phẩm dữ liệu có thể là một sản phẩm độc lập hoặc một phần của một sản phẩm lớn hơn.

• Cốt lõi của sản phẩm dữ liệu là một mô hình (model) được phát triển bằng machine learning.

Mô Hình Dữ Liệu (Model) Trong Machine Learning

Để hiểu rõ hơn về mô hình dữ liệu, chúng ta cần tìm hiểu về machine learning (máy học).

Hãy tưởng tượng “máy” là một hộp đen. Bạn muốn dùng hộp đen này để phân biệt hình ảnh chó và mèo.

• Bạn cung cấp cho hộp đen rất nhiều hình ảnh chó và mèo.
• Hộp đen “học” từ những hình ảnh này, xác định những đặc điểm giúp phân biệt chó và mèo.
• Khi bạn đưa cho hộp đen một hình ảnh mới, nó sẽ nhận diện đó là chó hay mèo dựa trên những gì đã học.

Quá trình này gọi là machine learning, và hộp đen chính là mô hình dữ liệu (data model).

Alt: Minh họa quy trình máy học phân loại chó mèo, thể hiện quá trình hộp đen tiếp nhận, xử lý hình ảnh và đưa ra kết quả.

Quy Trình Làm Việc (Workflow) Của Data Scientist

Quy trình làm việc của Data Scientist bao gồm các bước sau:

Bước 1: Xác định nhu cầu/nhiệm vụ (Input)

• Nhu cầu có thể xuất phát từ bộ phận kinh doanh (dựa trên phản hồi của người dùng) hoặc từ chính Data Scientist (dựa trên nghiên cứu dữ liệu).

  Ví dụ: Google muốn phát triển tính năng tìm kiếm bằng hình ảnh: đưa cho máy một bức ảnh, kết quả trả về những ảnh tương tự.

  Bước 2: Lên kế hoạch

• Data Scientist thảo luận với bộ phận kinh doanh và các bên liên quan để xác định tính khả thi, loại dữ liệu cần thiết, nguồn dữ liệu, nguồn lực cần thiết, và cách tích hợp tính năng vào sản phẩm.

  Bước 3: Thu thập và làm sạch dữ liệu

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

• Làm sạch dữ liệu: loại bỏ dữ liệu không phù hợp, sửa lỗi, bổ sung dữ liệu thiếu.

• Đồng bộ hóa dữ liệu: chuẩn hóa định dạng và kích thước.

  Ví dụ: Trong quá trình thu thập ảnh chó mèo, cần loại bỏ ảnh không rõ, làm rõ ảnh mờ, gán nhãn cho ảnh chưa có nhãn, và chuẩn hóa kích thước ảnh.

  Bước 4: Chọn giải pháp

• Nếu vấn đề đã có giải pháp sẵn, lựa chọn hoặc kết hợp các giải pháp, thử nghiệm và đánh giá.

• Nếu vấn đề chưa có giải pháp, nghiên cứu các công trình trước đó, tìm hiểu giải pháp của họ, và thử nghiệm các phương pháp khác nhau.

  Bước 5: Machine learning (máy học)

• Dành thời gian cho máy học, điều chỉnh các tham số để kiểm soát hiệu suất của mô hình.

  Ví dụ: Khi huấn luyện mô hình phân biệt chó mèo, cần điều chỉnh để máy tập trung vào những đặc điểm quan trọng (mõm, màu lông) để nhận diện chính xác hơn.

  Bước 6: Đầu ra (Output)

• Đầu ra là một mô hình (model) đã được huấn luyện.

• Model này thường được tích hợp vào một sản phẩm lớn hơn.

• Trong một số trường hợp, kết quả nghiên cứu có thể được công bố trên các bài báo khoa học hoặc hội thảo.

Tố Chất Cần Thiết Để Trở Thành Data Scientist

• Kiên nhẫn: Dành nhiều thời gian cho việc thu thập và làm sạch dữ liệu.

  Ví dụ: Để xây dựng model dự đoán giá nhà, cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, quy về cấu trúc chung, và loại bỏ dữ liệu không phù hợp (thiếu thông tin, dữ liệu sai lệch).

• Giao tiếp tốt: Giao tiếp với team kinh doanh để hiểu yêu cầu, với team kỹ thuật để triển khai model, và trình bày kết quả cho các bên liên quan.

• Thích tìm hiểu và thử cái mới: Luôn cập nhật kiến thức và công nghệ mới trong lĩnh vực.

Kỹ Năng Cần Thiết Cho Data Scientist

• Machine learning: Xây dựng các predictive model.
• Database: Lưu trữ và truy xuất dữ liệu.
• Programming languages: Viết code để thao tác với dữ liệu và triển khai model.
• Visualization: Hiểu và trình bày dữ liệu một cách trực quan.

Ba Yếu Tố Quan Trọng Nhất Để Thành Công

• Kiến thức toán học: Nắm vững toán học là nền tảng của machine learning và xử lý dữ liệu.
• Khả năng lập trình phần mềm: “Code cứng” là yêu cầu quan trọng để xây dựng các công cụ và triển khai model.
• Sự nhạy bén: Khả năng suy đoán và nhận biết các cơ hội từ dữ liệu.

Bạn Có Phù Hợp Với Nghề Data Scientist?

Hãy tự hỏi:

• Bạn có thích làm việc với dữ liệu mỗi ngày không?
• Bạn có thể đọc các bài báo khoa học mà không cảm thấy khó khăn không?
• Bạn có thích machine learning không?

Nếu câu trả lời là “có”, bạn có thể theo đuổi nghề Data Scientist.

Kiến Thức Cần Học Ở Trường Đại Học

• Đại số tuyến tính và xác suất thống kê.
• Giải tích.
• Machine learning.
• Data mining.
• Database: SQL, noSQL.
• Ngôn ngữ lập trình: C/C++, Java, Python (và R).
• JavaScript (viết web đơn giản, vẽ đồ thị).
• System: Linux, Bash, OS.

Tài Nguyên Học Tập Data Science

• Datasciencemasters.org: Tóm tắt các bước và khóa học data science từ cơ bản đến nâng cao.
• Khóa học về machine learning của Andrew Ng, Stanford.
• Các blog về Data Science.
• Các group trên Facebook như AI Valley, Artificial Intelligence and Deep Learning.

Sai Lầm Cần Tránh

Đừng “học đại” những thứ không thực sự hữu ích. Hãy xác định rõ ràng hướng đi nghề nghiệp ngay từ đầu để tiết kiệm thời gian và công sức.

Lời Khuyên Cho Các Bạn Trẻ

• Tìm hiểu thông tin trên Internet (ITviec Blog là một nguồn tham khảo giá trị).
• Tham gia các buổi meet-up để học hỏi kinh nghiệm từ những người trong ngành.
• Thực tập tại các công ty để trải nghiệm môi trường làm việc thực tế.
• Hãy cẩn trọng khi lựa chọn công việc đầu tiên, bởi nó sẽ ảnh hưởng rất lớn đến sự nghiệp của bạn.

Hãy xem xét môi trường làm việc, định hướng công việc, và khả năng được mentor chỉ bảo, hơn là chỉ tập trung vào vấn đề tiền bạc.

Alt: Minh họa môi trường làm việc lý tưởng cho Data Scientist, thể hiện sự hợp tác, sáng tạo và hỗ trợ từ đồng nghiệp.

Bài Học Đúc Kết

Hãy thật cẩn trọng khi lựa chọn công việc đầu tiên, bởi nó sẽ ảnh hưởng rất lớn đến sự nghiệp của bạn. Đừng ngại cho các công ty nhỏ một cơ hội, nếu họ có thể mang lại cho bạn những giá trị phát triển bản thân.