1. GitHub
Sẽ thật lạ nếu bạn là người viết code mà mà chưa từng nghe nói hay tìm hiểu về GitHub. GitHub là một trong những công cụ được các developer sử dụng phổ biến nhất hiện nay chỉ sau Stack Overflow. GitHub không chỉ cho phép developer dễ dàng host code trực tuyến để truy cập bất cứ lúc nào mà còn cung cấp tính năng kiểm soát phiên bản (version control) để quản lý hiệu quả nhiều kênh xây dựng và các phiên bản code khác nhau.
GitHub cũng cung cấp một số tính năng cao cấp dành cho doanh nghiệp (enterprise-grade features) như cho phép cộng tác an toàn giữa các thành viên trong nhóm với quyền kiểm soát truy cập, hỗ trợ tích hợp cho hàng trăm dịch vụ khác nhau. Github cũng là nơi có cộng đồng hỗ trợ thân thiện cho cả các developer cá nhân và doanh nghiệp.
2. Agile
Photo by You X Ventures on Unsplash
Agile là một mô hình phát triển phần mềm và quản lý dự án. Nó gồm một quá trình làm việc tương tác và tích hợp để có thể đưa sản phẩm đến tay người dùng càng nhanh càng tốt. Agile tuân theo phương pháp tiếp cận có hệ thống trước khi thực hiện lặp lại bằng cách tổ chức các cuộc họp nhóm thường xuyên.
Khi dự án đang dần hoàn thành để bàn giao, nhóm phát triển ghi nhận mọi phản hồi hoặc yêu cầu thay đổi và thực hiện chúng trước khi hoàn thành mỗi vòng lặp lại.
Là một lập trình viên khoa học dữ liệu, bạn có thể sử dụng Agile để lập kế hoạch và ưu tiên các mốc quan trọng của dự án bằng cách xác định các mốc thời gian ước tính, demo và thu thập feedbacks từ team khi có vấn đề lỗi xảy ra.
3. Programming(Python/R)
Photo by Hitesh Choudhary on Unsplash
Programming được ví như “trái tim” của Khoa học dữ liệu. Đó là một trong những kỹ năng cốt lõi mà mỗi lập trình viên khoa học dữ liệu phải có để biến dữ liệu chưa được xử lý thành thông tin hữu ích. Mặc dù lập trình viên khoa học dữ liệu có quyền truy cập vào nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau như Julia, Scala, và Swift, Python và R vẫn luôn là ngôn ngữ lập trình được lựa chọn trong một thời gian dài.
Các lý do chính để chọn Python và R bao gồm bộ sưu tập lớn các thư viện của bên thứ ba giúp giảm bớt “thông tin nhiễu” cho lập trình viên, ưu điểm của ngôn ngữ lập trình này là định hướng theo Khoa học dữ liệu, cú pháp rõ ràng và dễ hiểu.
4. SQL
SQL hoặc Structured Query Language tương tác trực tiếp với các kho dữ liệu và biến chúng thành các bit thông tin hữu ích, sau đó được các developer sử dụng.
SQL cung cấp các kỹ thuật thao tác dữ liệu nâng cao khác nhau thông qua các truy vấn cho phép nhà phát triển không chỉ tái cấu trúc dữ liệu theo ý muốn mà còn xử lý được dữ liệu. Nói một cách khác, ngoài khả năng viết code, lập trình viên khoa học dữ liệu cũng phải có kiến thức tốt về SQL để có được những hiểu biết cần thiết.
5. Chuẩn bị cho sản phẩm
Các lập trình viên khoa học dữ liệu luôn viết code, cho dù đó là code tạm thời theo một yêu cầu nào đó hay xây dựng một mô hình Machine Learning mới, nhưng không phải ai cũng am hiểu về code. Có thể có một số ít các nhà Khoa học dữ liệu có thể không nắm vững các kỹ thuật phần mềm nên sẽ viết code khá tệ.
Thực tế việc code có thể được thực hiện bởi một số lập trình viên khác nhau trong suốt quá trình phát triển sản phẩm nên bạn cần tuân theo các tiêu chuẩn về coding được định nghĩa sẵn. Đồng thời cũng cần phải tài liệu hóa một cách cẩn trọng cho code của mình. Một khi bạn bắt đầu kết hợp các tiêu chí này vào quá trình viết code, bạn sẽ thấy chất lượng công việc của mình được cải thiện rõ rệt.
6. NLP, Neural Networks và Deep Learning
Nhìn vào tốc độ phát triển của AI, developer trong lĩnh vực khoa học dữ liệu ngày càng cần phải có hiểu biết sâu rộng về Natural Language Processing (NLP), Neural Networks, và Deep Learning khi việc sử dụng các kiến thức này ngày càng phổ biến.
NLP đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý và xử lý tương tác tự động giữa con người và máy tính. Ví dụ như chatbots, trợ lý giọng nói, công cụ lọc email, trình dịch ngôn ngữ…
Artificial Neural Network mô phỏng mạng lưới nơron trong não người và giúp giải quyết các vấn đề phức tạp. Một số ứng dụng trong đời thực như dự đoán giá trị cổ phiếu, kỹ thuật nén hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và giọng nói.
Deep Learning ở quy mô sâu hơn với nhiều lớp để giải quyết các vấn đề như phát hiện gian lận, khôi phục pixel, tô màu hình ảnh đen trắng, …
7. Kỹ năng Toán học và Thống kê
Toán học và Thống kê là một trong những điều kiện tiên quyết của Khoa học Dữ liệu. Bạn sẽ ngạc nhiên khi biết rằng phần lớn các quy trình, thuật toán, mô hình và hệ thống liên quan đến Khoa học dữ liệu đòi hỏi một nền tảng thống kê và toán học vững chắc.
Có được kiến thức này sẽ không chỉ cho phép bạn hiểu logic đằng sau một số thuật toán mà còn đảm bảo rằng thông tin chi tiết của bạn là chính xác và đáng tin cậy. Hơn nữa, bạn còn có thể khám phá chi tiết dữ liệu để tìm ra bất kỳ patterns và trends ẩn nào.
8. Machine Learning
Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng hơn bao gồm Machine Learning. Nói cách khác, Khoa học dữ liệu xử lý việc trích xuất kiến thức từ dữ liệu, sau đó sử dụng làm tập dữ liệu đầu vào trong các mô hình Machine Learning. Từ kiến thức đó, bạn có thể train cho hệ thống của mình thực hiện các hành động dựa trên các mẫu đã xác định và thậm chí đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng hệ thống.
Developer khoa học dữ liệu hiện đại nên có hiểu biết về các khái niệm và thuật toán liên quan đến Học máy, chẳng hạn như các thuật toán Machine Learning Supervised (học có giám sát) và Unsupervised (học không giám sát). Bạn có thể áp dụng chúng mà không gặp nhiều rắc rối bằng cách sử dụng các thư viện khác nhau có sẵn trong Python hoặc R, bạn sẽ có thể xác định vấn đề nào yêu cầu loại giải pháp nào.
9. AutoML
Machine Learning phát triển đáng kể trong vài năm qua nhờ vào những đổi mới ở nhiều ngành, nhưng vẫn cần tới con người để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. Đối với các lập trình viên khoa học dữ liệu còn chưa có nhiều kinh nghiệm về Machine Learning, thì việc áp dụng và tối ưu hóa các mô hình sẽ rất khó khăn.
Để khắc phục điều này, AutoML được phát triển, đảm nhận các nhiệm vụ liên quan đến việc áp dụng mô hình Machine Learning vào các vấn đề thực tế, chẳng hạn như quá trình xử lý và làm sạch dữ liệu, chọn các tính năng phù hợp, tối ưu hóa hyperparameters (siêu tham số), kiểm tra sự cố và phân tích kết quả. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, developer khoa học dữ liệu có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian mà không phải lo lắng về việc đào tạo, ngay cả những mô hình Machine Learning phức tạp nhất.
10. Data Visualization
Data Visualization là một trong những giai đoạn quan trọng trong toàn bộ quy trình của Data Science vì nó giúp phân tích về dữ liệu theo kiểu đồ họa bằng cách sử dụng nhiều hình thức trực quan như biểu đồ, đồ thị, biểu đồ. Đó là quá trình mà dữ liệu bắt đầu khắc họa một số mẫu và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ đó để giải quyết vấn đề dễ dàng hơn.
Để tạo trực quan thông tin cho dữ liệu, bạn phải có một số kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như R và Python.
11. Database Management
DBMS (Database Management System) – Hệ quản trị cơ sở dữ liệu về cơ bản hỗ trợ SQL cho phép các lập trình viên tạo, thao tác và xem dữ liệu quan hệ có cấu trúc, nhưng trước tiên, DBMS bổ sung thêm việc tạo, quản lý và thao tác cơ sở dữ liệu và bảng lưu trữ dữ liệu.
Ngoài ra, DBMS có thể cung cấp một số tính năng hữu ích cho lập trình viên khoa học dữ liệu, như tạo môi trường nhiều người dùng, khả năng truy cập và thậm chí sửa đổi cấu trúc của dữ liệu ở cấp độ chi tiết, sao lưu và khôi phục cơ sở dữ liệu.
12. Cloud and Big Data
Các tập đoàn tổ chức hiện nay thường thích điều hành doanh nghiệp trên Cloud và đang tích cực chuyển từ cơ sở hạ tầng tại chỗ sang Cloud Computing.
Bạn có biết tại sao?
Đó là bởi vì Cloud cung cấp tài nguyên máy tính tuyệt vời nhưng giá cả phải chăng cho các lĩnh vực phức tạp và tốn kém tài nguyên, chẳng hạn như Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, Học máy. Một lý do khác là một số công ty hàng đầu trong đổi mới như Microsoft, Amazon, Google, IBM và NVIDIA, đang tích cực làm việc giúp cho các dịch vụ này dễ sử dụng cho mọi người hơn.
Big Data cũng được hưởng lợi đáng kể từ việc chuyển sang Điện toán đám mây vì nó cho phép các developer khoa học dữ liệu quản lý từ xa dữ liệu được lưu trữ trên các nút trải rộng trên toàn cầu và mở rộng quy trình dữ liệu mà không phải lo lắng về tài nguyên.
Một số kỹ năng kỹ thuật và phi kỹ thuật khác
Ngoài 12 kỹ năng “core” dành cho những người làm việc trong ngành khoa học dữ liệu còn có các kỹ năng khác bạn nên biết:
- Sắp xếp hay trộn dữ liệu (Data Wrangling)
- Phân tích dữ liệu (Data Analytics)
- Kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling Skills)
- Thu thập, nhập và xử lý dữ liệu (Data Ingestion)
- Kiến thức về Giải Tích và Đại số tuyến tính (Multivariable Calculus & Linear Algebra)
- Trực cảm về dữ liệu (Data Intuition)
- Kỹ năng giao tiếp (Effective business communication)
- Thực nghiệm (Experimentation)
- Sự nhạy bén (Business acumen)
- Hiểu biết về Hadoop framework (Hadoop Platform)
- Business Intelligence (tức những công nghệ, quy trình, và kỹ năng cần thiết để thu thập, phân tích, và biến dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích)
Kết luận
Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu hiện đại, nhu cầu về tuyển dụng lập trình viên chuyên ngành khoa học dữ liệu có tay nghề cao càng tăng. 12 kỹ năng trên nếu nắm vững không chỉ nâng cao kỹ năng trích xuất và xử lý dữ liệu của bạn mà còn cải thiện đáng kể kỹ năng phân tích để thu thập thông tin chi tiết tốt hơn. Khi bạn tiếp tục học hỏi trong cuộc sống và trong một ngành đang phát triển như Khoa học dữ liệu, bạn càng có nhiều kinh nghiệm và kỹ năng thì cơ hội tìm được việc làm của bạn càng cao. Và đương nhiên bài viết trên dựa trên kinh nghiệm cá nhân của tác giả và bạn có quyền đồng ý, nếu không đồng ý ở điểm nào hãy mạnh dạn chia sẻ ý kiến của bạn ngay ở dưới bài viết nhé!
Bài viết của Claire D là một Content Crafter and Marketer tại Digitalogy
Via itguru
