Làm thế nào để trở thành một chuyên gia trong khoa học dữ liệu

Làm thế nào để trở thành một chuyên gia trong khoa học dữ liệu
| Cập nhật các kiến thức mới nhất năm 2023

Có nhiều kỹ năng cần thiết để trở thành một chuyên gia trong khoa học dữ liệu.

Nhưng điều quan trọng nhất là nắm vững các khái niệm kỹ thuật. Chúng bao gồm các yếu tố khác nhau như lập trình, mô hình hóa, thống kê, học máy và cơ sở dữ liệu.

Lập trình

Lập trình là khái niệm cơ bản bạn cần biết trước khi tham gia vào khoa học dữ liệu và các cơ hội khác nhau của nó. Để hoàn thành bất kỳ dự án nào hoặc thực hiện một số hoạt động liên quan đến nó, cần có trình độ ngôn ngữ lập trình cơ bản. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến là Python và R vì chúng có thể được học một cách dễ dàng. Nó được yêu cầu để phân tích dữ liệu. Các công cụ được sử dụng cho việc này là RapidMiner, R Studio, SAS, v.v.

Mô hình hóa

Các mô hình toán học giúp thực hiện các phép tính một cách nhanh chóng. Điều này sẽ giúp bạn đưa ra các dự đoán nhanh hơn dựa trên dữ liệu thô có sẵn trước mắt bạn. Nó liên quan đến việc xác định thuật toán nào sẽ phù hợp hơn cho vấn đề nào. Nó cũng dạy cách đào tạo những người mẫu đó. Đây là một quá trình để đưa dữ liệu được truy xuất một cách có hệ thống vào một mô hình cụ thể để dễ sử dụng. Nó cũng giúp các tổ chức hoặc cơ quan nhất định nhóm dữ liệu một cách có hệ thống để họ có thể thu được những hiểu biết có ý nghĩa từ chúng. Có ba giai đoạn chính của mô hình khoa học dữ liệu: khái niệm, được coi là bước chính trong mô hình hóa, logic và vật lý, có liên quan đến việc phân tách dữ liệu và sắp xếp nó thành các bảng, biểu đồ và cụm để dễ dàng truy cập. Các mô hình mối quan hệ-thực thể là mô hình cơ bản nhất của mô hình hóa dữ liệu. Một số khái niệm mô hình hóa dữ liệu khác liên quan đến mô hình hóa vai trò đối tượng, sơ đồ Bachman và khung Zachman.

Số liệu thống kê

Thống kê là một trong bốn môn học cơ bản cần thiết cho khoa học dữ liệu. Cốt lõi của khoa học dữ liệu nằm ở nhánh thống kê này. Nó giúp các nhà khoa học dữ liệu thu được kết quả có ý nghĩa.

Học máy

Học máy được coi là xương sống của khoa học dữ liệu. Bạn cần phải nắm vững kỹ năng học máy để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thành công. Các công cụ được sử dụng cho việc này là Azure ML Studio, Spark MLib, Mahout, v.v. Bạn cũng nên biết những hạn chế của học máy. Học máy là một quá trình lặp đi lặp lại.

Cơ sở dữ liệu

Một nhà khoa học dữ liệu giỏi cần có kiến ​​thức thích hợp về cách quản lý cơ sở dữ liệu lớn. Họ cũng cần biết cơ sở dữ liệu hoạt động như thế nào và cách thực hiện quá trình trích xuất cơ sở dữ liệu. Đó là dữ liệu được lưu trữ được cấu trúc trong bộ nhớ của máy tính để nó có thể được truy cập sau này theo những cách khác nhau tùy theo nhu cầu. Chủ yếu có hai loại cơ sở dữ liệu. Cơ sở dữ liệu đầu tiên là cơ sở dữ liệu quan hệ, trong đó dữ liệu thô được lưu trữ ở dạng có cấu trúc trong các bảng và được liên kết với nhau khi cần thiết. Loại thứ hai là cơ sở dữ liệu không quan hệ, còn được gọi là cơ sở dữ liệu NoSQL. Chúng sử dụng kỹ thuật cơ bản để liên kết dữ liệu thông qua các danh mục chứ không phải quan hệ, không giống như cơ sở dữ liệu quan hệ. Các cặp khóa-giá trị là một trong những dạng cơ sở dữ liệu không quan hệ hoặc NoSQL phổ biến nhất.

Kết thúc

Ngoài các câu chuyện tin tức hàng ngày từ đội ngũ biên tập của chúng tôi, các bài báo hàng ngày của SEMTEK từ các cộng tác viên chuyên gia bao gồm Kinh doanh, chiến lược Tiếp thị và các nhà tư vấn SEO chủ yếu từ quan điểm trong chiến lược.

Bạn có thể dành thời gian để duyệt qua các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mối nhất, các tin tức gần đây nhất từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi.

Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Liên kết chuyên mục chính

• Bản tin số mới nhất | Góc chia sẻ kiến thức số hóa & Chiến lược kinh doanh
• Trang chủ