Nhu cầu của các nhà phát triển về kĩ năng data science tiếp tục tăng cao. Đây là những gì bạn cần học để có một sự nghiệp vững chắc trong ngành này.

“Nhu cầu của các nhà phát triển về kĩ năng data science đang rất lớn” – Shu Wu, Giám đốc của Indeed Prime, cùng với sự tăng trưởng vượt bậc suốt 4 năm qua về các công việc tuyển dụng liên quan đến data science.

“Triển vọng của công việc này đang là rất lớn, với mức lương hấp dẫn nhưng sự cạnh tranh cũng phải là nhỏ“ Wu nói. “Một data scientist là một chuyên gia trong việc kiểm định dữ liệu thì tuyệt, nhưng họ có thể làm dữ liệu “tiêu hoá” được trong một tổ chức mới là đỉnh cao“.

Những sự phát triển của công nghệ và khối lượng dữ liệu online khổng lồ đang ảnh hưởng đến mọi ngành và có tác động rất lớn đến nền kinh tế, Karen Panetta nói, thành viên của IEEE và trưởng bộ phận kĩ thuật tại Đại học Tufts. “Cơn lốc dữ liệu“ nổi tiếng này không chỉ có khối lượng dữ liệu khủng, mà còn có tốc độ thay đổi và phát triển hằng ngày, và các loại dữ liệu đa dạng.

“Biết cách sử dụng bảng tính và một kho dữ liệu truyền thống sẽ không đủ trong cuộc cách mạng Big Data“, Panetta nói. “Các phân tích cần phải được hoàn thành trong thời gian thức, khi mà các quyết định có thể rất ảnh hưởng. Biết cách sử dụng các công cụ phần mềm chỉ là một phần của thử thách này. Hiểu các nguyên lí dữ liệu, biết cách trao đổi ý nghĩa của nó, và có thể sử dụng các dữ liệu thống kê sẽ là những yếu tố tạo ra khác biệt từ các số liệu truyền thống”.

Đối với việc học ngôn ngữ lập trình cho phép bạn làm việc với dữ liệu, “Tiêu chuẩn cho bất kì ngôn ngữ nào là tìm một thứ gì đó và làm ngay“, nhà phân tích Forrester Mike Facemire nói. “Điều tuyệt vời của việc viết code là khi làm một việc gì đó sai, bạn sẽ có những kinh nghiệm tuyệt vời.“ Facemire khuyên nên ghé thăm Github để xem các ví dụ, và tìm kiếm một tập dữ liệu gây hứng thú với bạn, và học cách phân tích nó.

Cuối cùng, hiểu cách giải quyết một vấn đề bằng cách chia nhỏ nó thành những vấn đề nhỏ quan trọng hơn việc biết ngôn ngữ của nó, Facemire nói. “Vào cuối ngày, nó chỉ là một cách để tương tác với máy tính.“ anh ấy nói. “Máy tính không quan tâm ngôn ngữ nào bạn đang sử dụng, nó quan tâm hơn về cách bạn đã chia nhỏ vấn đề của bạn như thế nào và giải quyết nó một cách hợp lý để có một kết quả tốt.“

Một số học viện đã có các chương trình về data science, bao gồm Đại học Northeastern, Đại học Boston, CUNY và Cao đẳng Merrimack. Một số trường còn cung cấp các khoá học online, các chương trình giá thấp và các buổi hội thảo thông qua tổ chức xã hội máy tính IEEE, Panetta nói.

Nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp trong ngành data science, bạn nên cân nhắc học một trong ba ngôn ngữ sau đây.

1. R

R là một ngôn ngữ và framework của nó được sử dụng bởi các data miners để phát triển phần mềm về dữ liệu và phân tích dữ liệu, Panetta nói.

Ngôn ngữ đã cho thấy một sự tăng trưởng vượt bậc trong phân tích dữ liệu và data science trở nên thịnh hành hơn trong những năm gần đây, Facemire nói. Độ phổ biến của nó đã tăng trưởng, nhưng R có công cụ đã được xây dựng cho các data scientists, với phần mở rộng và plugins cho riêng mục đích đó.

“Học ngôn ngữ như R là rất cần thiết để mọi người hiểu về các kĩ năng toán học cơ bản,” Panetta nói. “Nó sẽ là một thảm hoạ nếu chúng ta chỉ tin vào những kết quả của phần mềm mà không biết chúng ta đang đo lường gì và không hiểu dữ liệu đầu vào mà chúng ta cung cấp.”

2. Python

Nó khá mạnh, và bao gồm các công cụ có thể ứng dụng vào các môi trường yêu cầu hình tượng hoá mà có thể xuất hiện trên các trang web hay trên điện thoại, Facemire nói. Nó cũng dễ đọc hơn R.

“Nếu bạn đang suy nghĩ “Tôi muốn trở thành data scientist – ngôn ngữ nào tôi nên học?“, Hãy cân nhắc cả R và Python và xem ngôn ngữ nào phù hợp với bạn, Facemire nói.“ Cả hai đều khả thi. “Các doanh nghiệp thường sẽ không ưu tiên ngôn ngữ nào khi xem xét các kĩ năng của một data scientist“, anh ấy bổ sung.

3. Java

Java gần đây được xếp hạng một trong những ngôn ngữ được yêu thích và đa năng nhất để viết, dựa vào bản khảo sát từ WP Engine. Nó là một ngôn ngữ lập trình mục đích chung khác được thiết kế riêng để có càng ít ứng dụng phụ thuộc càng tốt. Nó có thể được sử dụng để xây dựng mọi thứ, cụ thể là các nền tảng có thể mở rộng, multithread và có một nền tảng người dùng mạnh.

Java là ngôn ngữ không giống C và C++, Java không yêu cầu nhiều sự hiểu biết về phần cứng, Panetta nói. Điều đó giúp người học dễ hơn trong việc học các nguyên lý về khoa học máy tính và kĩ thuật để học nó. Java cũng là ngôn ngữ coding cần nhất dựa trên các bài đăng tuyển dụng công nghệ, theo trang Indeed.

Theo techtalk.vn