10 lầm tưởng phổ biến về khoa học dữ liệu bạn nên học ngay bây giờ

Bất chấp những tin đồn gần đây về khoa học dữ liệu, mọi người vẫn né tránh lĩnh vực này. Đối với nhiều kỹ thuật viên, khoa học dữ liệu rất phức tạp, không rõ ràng và liên quan đến quá nhiều điều chưa biết so với các nghề nghiệp công nghệ khác. Trong khi đó, một số ít người dấn thân vào lĩnh vực này liên tục nghe thấy một số quan niệm và quan niệm sai lầm về khoa học dữ liệu gây nản lòng.

Tuy nhiên, bạn có biết rằng hầu hết những câu chuyện này đều là những quan niệm sai lầm chung? Đó không phải là con đường dễ dàng nhất trong công nghệ, nhưng khoa học dữ liệu không đáng sợ như mọi người thường nghĩ. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ vạch trần 10 hiểu lầm phổ biến nhất về khoa học dữ liệu.

Chuyện hoang đường số 1: Khoa học dữ liệu chỉ dành cho những thiên tài toán học

Mặc dù khoa học dữ liệu có các yếu tố toán học của nó, nhưng không có quy tắc nào nói rằng bạn phải là một bậc thầy về toán học. Bên cạnh các số liệu thống kê và xác suất tiêu chuẩn, lĩnh vực này bao gồm nhiều khía cạnh khác, không hoàn toàn là toán học.

Bạn sẽ không cần phải học lại các lý thuyết và công thức trừu tượng một cách chuyên sâu trong các lĩnh vực liên quan đến toán học. Tuy nhiên, điều này không loại trừ hoàn toàn nhu cầu về toán học trong khoa học dữ liệu.

Giống như hầu hết các con đường sự nghiệp phân tích, khoa học dữ liệu yêu cầu kiến ​​thức cơ bản về một số lĩnh vực toán học. Những lĩnh vực này bao gồm thống kê (như đã đề cập ở trên), đại số và giải tích. Do đó, mặc dù toán học không phải là trọng tâm chính của khoa học dữ liệu, nhưng bạn có thể muốn xem xét lại con đường sự nghiệp này nếu bạn muốn tránh các con số hoàn toàn.

Chuyện hoang đường số 2: Không ai cần nhà khoa học dữ liệu

Không giống như các ngành công nghệ lâu đời hơn như phát triển phần mềm và thiết kế UI/UX, khoa học dữ liệu vẫn đang trở nên phổ biến. Tuy nhiên, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu tiếp tục tăng đều đặn.

Ví dụ: Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ ước tính mức tăng trưởng 36% về nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu từ năm 2021 đến năm 2031. Ước tính này không có gì đáng ngạc nhiên vì nhiều ngành, bao gồm dịch vụ dân sự, tài chính và chăm sóc sức khỏe, đã bắt đầu nhận thấy sự cần thiết của các nhà khoa học dữ liệu do lượng dữ liệu ngày càng tăng.

Dữ liệu lớn gây khó khăn trong việc công bố thông tin chính xác cho nhiều công ty và tổ chức không có nhà khoa học dữ liệu. Vì vậy, mặc dù bộ kỹ năng của bạn có thể không phổ biến như các lĩnh vực công nghệ khác, nhưng nó không kém phần cần thiết.

Chuyện hoang đường số 3: AI sẽ làm giảm nhu cầu về khoa học dữ liệu

Ngày nay, AI dường như có giải pháp cho mọi nhu cầu. Chúng ta nghe nói về AI được sử dụng trong y học, quân đội, xe tự lái, lập trình, viết luận và thậm chí cả bài tập về nhà. Mọi chuyên gia giờ đây đều lo lắng về việc một ngày nào đó robot sẽ làm việc thay họ.

Nhưng nỗi sợ hãi này có đúng với khoa học dữ liệu không? Không, đó là một trong nhiều huyền thoại về khoa học dữ liệu. AI có thể làm giảm nhu cầu đối với một số công việc cơ bản, nhưng nó vẫn đòi hỏi kỹ năng tư duy phản biện và ra quyết định của các nhà khoa học dữ liệu.

Thay vì thay thế khoa học dữ liệu, AI rất hữu ích, cho phép họ tạo thông tin, thu thập và xử lý dữ liệu lớn hơn nhiều. Hơn nữa, hầu hết các thuật toán AI và máy học đều phụ thuộc vào dữ liệu, tạo ra nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu.

Chuyện hoang đường số 4: Khoa học dữ liệu chỉ bao gồm mô hình dự đoán

Khoa học dữ liệu có thể liên quan đến việc xây dựng các mô hình dự đoán tương lai dựa trên các sự kiện trong quá khứ, nhưng liệu nó có chỉ xoay quanh mô hình dự đoán không? Chắc chắn không!

Dữ liệu đào tạo cho các mục đích dự đoán trông giống như một phần thú vị, thú vị của khoa học dữ liệu. Mặc dù vậy, các công việc hậu trường như dọn dẹp và chuyển đổi dữ liệu cũng quan trọng như nhau, nếu không muốn nói là quan trọng hơn.

Sau khi thu thập các tập dữ liệu lớn, nhà khoa học dữ liệu phải lọc dữ liệu cần thiết từ bộ sưu tập để duy trì chất lượng dữ liệu. Không có mô hình dự đoán, nhưng nó là một phần nhiệm vụ, không thể thương lượng của lĩnh vực này.

Chuyện hoang đường số 5: Mọi nhà khoa học dữ liệu đều tốt nghiệp khoa học máy tính

Đây là một trong những huyền thoại khoa học dữ liệu phổ biến nhất. Rất may, vẻ đẹp của ngành công nghệ là sự liền mạch khi chuyển sang sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ. Do đó, bất kể chuyên ngành đại học của bạn là gì, bạn có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu xuất sắc nếu được cung cấp kho vũ khí, khóa học và người cố vấn phù hợp. Cho dù bạn là sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính hay triết học, khoa học dữ liệu đều nằm trong tầm tay của bạn.

Tuy nhiên, có một cái gì đó bạn nên biết. Mặc dù con đường sự nghiệp này dành cho bất kỳ ai có hứng thú và động lực, nhưng khóa học của bạn sẽ quyết định mức độ dễ dàng và tốc độ học tập của bạn. Ví dụ: một sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính hoặc toán học có nhiều khả năng nắm bắt các khái niệm khoa học dữ liệu nhanh hơn so với những người từ lĩnh vực không liên quan.

Chuyện hoang đường số 6: Các nhà khoa học dữ liệu chỉ viết mã

Bất kỳ nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm nào cũng sẽ nói với bạn rằng quan niệm này hoàn toàn sai. Mặc dù hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đều viết một số mã trong quá trình thực hiện, tùy thuộc vào tính chất của công việc, viết mã chỉ là phần nổi của tảng băng chìm trong khoa học dữ liệu.

Viết mã chỉ hoàn thành một phần công việc. Tuy nhiên, mã được sử dụng để xây dựng chương trình và thuật toán mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng trong mô hình dự đoán, phân tích hoặc nguyên mẫu. Viết mã chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình làm việc, vì vậy gọi nó là công việc chính là một huyền thoại khoa học dữ liệu gây hiểu lầm.

Power BI của Microsoft là một công cụ phân tích và khoa học dữ liệu nổi tiếng với các tính năng và khả năng phân tích mạnh mẽ. Tuy nhiên, trái với ý kiến ​​​​phổ biến, học cách sử dụng Power BI chỉ là một phần của những gì bạn cần để thành công trong khoa học dữ liệu; nó liên quan đến nhiều hơn công cụ đơn lẻ này.

Chẳng hạn, mặc dù viết mã không phải là trọng tâm chính của khoa học dữ liệu, nhưng bạn cần học một vài ngôn ngữ lập trình, thường là Python và R. Bạn cũng sẽ cần có kiến ​​thức về các gói như Excel và làm việc chặt chẽ với cơ sở dữ liệu, trích xuất và đối chiếu dữ liệu từ họ. Vui lòng tham gia các khóa học để giúp bạn thành thạo Power BI, nhưng hãy nhớ; nó không phải là cuối con đường.

Chuyện hoang đường số 8: Khoa học dữ liệu chỉ cần thiết cho các công ty lớn

Tiếp theo, chúng tôi có một tuyên bố nguy hiểm và sai sự thật khác, thật không may, hầu hết mọi người đều tin. Khi nghiên cứu khoa học dữ liệu, ấn tượng chung là bạn chỉ có thể kiếm được việc làm từ các công ty lớn trong bất kỳ ngành nào. Nói cách khác, việc không được các công ty như Amazon hay Meta tuyển dụng đồng nghĩa với việc bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào cũng không có việc làm.

Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu có trình độ có nhiều cơ hội việc làm, đặc biệt là ngày nay. Bất kỳ doanh nghiệp nào làm việc trực tiếp với dữ liệu người tiêu dùng, dù là công ty mới thành lập hay công ty trị giá hàng triệu đô la, đều cần có nhà khoa học dữ liệu để đạt hiệu suất tối đa.

Điều đó nói rằng, hãy hoàn thiện sơ yếu lý lịch của bạn và xem kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn có thể đạt được những gì cho các công ty xung quanh bạn.

Lầm tưởng số 9: Dữ liệu lớn hơn tương đương với kết quả và dự đoán chính xác hơn

Mặc dù tuyên bố này thường hợp lệ, nhưng nó vẫn chỉ là sự thật một nửa. Các tập dữ liệu lớn giúp giảm biên độ lỗi của bạn so với các tập dữ liệu nhỏ hơn, nhưng độ chính xác không chỉ phụ thuộc vào kích thước dữ liệu.

Đầu tiên, chất lượng dữ liệu của bạn quan trọng. Các tập dữ liệu lớn chỉ hữu ích nếu dữ liệu được thu thập phù hợp để giải quyết vấn đề. Ngoài ra, với các công cụ AI, số lượng cao hơn sẽ có lợi cho đến một mức nhất định. Sau đó, nhiều dữ liệu là bất lợi.

Chuyện hoang đường số 10: Không thể tự học Khoa học dữ liệu

Đây là một trong những huyền thoại khoa học dữ liệu lớn nhất hiện có. Tương tự như các con đường công nghệ khác, khoa học dữ liệu tự học là rất khả thi, đặc biệt là với nguồn tài nguyên phong phú sẵn có cho chúng ta hiện nay. Các nền tảng như Coursera, Udemy, LinkedIn Learning và các trang web hướng dẫn hữu ích khác có các khóa học (miễn phí và trả phí) có thể theo dõi nhanh tốc độ phát triển khoa học dữ liệu của bạn.

Tất nhiên, không quan trọng bạn hiện đang ở cấp độ nào, người mới, trung cấp hay chuyên nghiệp; có một khóa học hoặc chứng nhận cho bạn. Vì vậy, mặc dù khoa học dữ liệu có thể hơi phức tạp, nhưng điều này không làm cho việc tự học khoa học dữ liệu trở nên xa vời hoặc không thể thực hiện được.

Khoa học dữ liệu còn nhiều điều hơn những gì bạn thấy

Bất chấp sự quan tâm đến lĩnh vực này, những lầm tưởng về khoa học dữ liệu ở trên và hơn thế nữa khiến một số người đam mê công nghệ tránh xa vai trò này. Bây giờ, bạn đã có thông tin chính xác, vậy bạn còn chờ gì nữa? Khám phá nhiều khóa học chi tiết trên nền tảng học trực tuyến và bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của bạn ngay hôm nay.