Học Data Science có khó không? – Giải đáp nhanh qua 5 yếu tố
Học Data Science có khó không là câu hỏi của nhiều bạn trẻ hiện nay. Là một trong những ngành mới nổi trong thời gian gần đây, thiếu kiến thức nền tảng tin cậy và nhiều thử thách khác với người học Data Science.
Hãy cùng tìm hiểu về câu hỏi học Data Science có khó không, cũng như mục tiêu mà Data Science hướng đến. Qua đó, chúng ta sẽ hiểu thêm về những vấn đề mà các nhà Khoa học dữ liệu phải đối mặt ở hiện tại cũng như tương lai.
Nội dung
Yếu tố nào khiến Data Science trở nên “khó nuốt”?
Trở thành chuyên viên ngành Data Science trong khi không biết những khó khăn phía sau việc nghiên cứu dữ liệu và áp dụng nó vào thực tiễn là điều không thể. Chính vì vậy, trước khi lựa chọn ngành học này, nhiều bạn trẻ thường lo lắng học Data Science có khó không.
Giải đáp câu hỏi học Data Science có khó không qua 5 nhân tố
1. Những vấn đề quá khó hiểu
Chưa kể đến học Data Science có khó không hay phương pháp ra sao, chỉ riêng tên ngành thôi cũng có chút gì đó khó hiểu và tưởng tượng.
Một nhà khoa học dữ liệu cần giải quyết những vấn đề khó khăn xảy ra với dữ liệu thuộc sở hữu doanh nghiệp mà mình làm việc. Ngoài giải quyết vấn đề phát sinh, người chuyên viên có nhiệm vụ phát triển mô hình vận hành dữ liệu càng tối ưu hơn nữa.
Để thực hiện được nhiệm vụ đó, người chuyên viên cần có kiến thức trong giải quyết vấn đề dữ liệu cũng như hiểu biết về thuật toán chuyên sâu. Một nhà Khoa học dữ liệu phải nghiên cứu nhiều hình thức dữ liệu khác nhau, đào sâu chúng để đi đến giải quyết vấn đề phức tạp.
Lĩnh vực này gây khó dễ cho người học bởi không có nhiều người đi trước. Nói cách khác, bạn cũng có thể đang là những người tiên phong trong lĩnh vực này.
Data Science đưa bạn đến vũ trụ mênh mông của dữ liệu, chưa kể đến những biến thể của nó. Các công ty hoạt động trong lĩnh vực khác nhau sẽ có cách khai thác nguồn dữ liệu khác nhau. Đây cũng là thách thức cho những người làm nhà Khoa học dữ liệu khi phải hiểu được vấn đề và phân tích để đi đến ứng dụng kiến thức mà họ có vào tình huống cụ thể.
2. Quy mô dữ liệu quá lớn
Dữ liệu tất nhiên sẽ gắn liền với cuộc sống của người nhà Khoa học dữ liệu. Quy mô của dữ liệu lại chỉ có chiều hướng tăng lên chứ không giảm đi theo thời gian. Chính vì thế, hàm lượng dữ liệu mà một chuyên viên phải đối mặt sẽ có thể trở thành gánh nặng đối với họ.
Để góp nhặt, sàng lọc được những thông tin hữu ích, nhà Khoa học dữ liệu phải có khả năng phân tích dữ liệu từ nguồn (big data) và trích xuất ra insight. Làm được điều đó là cả một quá trình mà đôi khi ngay cả bạn có là một chuyên gia cũng có thể gặp khó khăn.
Nhà Trắng từng bỏ ra ngân sách 200 triệu đô-la để thực hiện nhiều dự án về dữ liệu khác nhau.
Ngoài ra, dữ liệu hiện nay vốn dĩ chưa được phân chia và sắp xếp khoa học, cũng không theo một khung chuẩn mực nào. Để có thể làm chủ một lượng lớn dữ liệu, chuyên viên phải biết sử dụng một số công cụ quản lý dữ liệu nguồn (big data) như Hadoop và Spark. Nói tóm lại, nếu muốn phân tích được dữ liệu, chuyên viên cũng cần có kỹ năng xem và sắp xếp chúng.
3. Thiếu chuyên gia về kỹ thuật giảng dạy
Thắc mắc về học Data Science có khó không cũng xuất phát từ việc thiếu chuyên gia về kỹ thuật giảng dạy. Gốc rễ của ngành Data đến từ rất nhiều nguyên lý khác nhau. Những lĩnh vực như toán học, thống kế, lập trình đều đóng góp những nguyên lý then chốt để cấu thành nên ngành Data Science. Chính vì thế mà ngành có rất nhiều phân hệ, đủ khiến những người nghiên cứu đau đầu.
Mỗi lĩnh vực riêng lẻ tương đối dễ tiếp cận, nhưng nếu phải nắm bắt toàn bộ kiến thức trong lĩnh vực sẽ cần thời gian và công sức. Chỉ tính riêng ở phân hệ lập trình, một lập trình viên phải mất thời gian tính bằng năm để biết cách quản trị một tên miền. Tương tự, với một người nhà Khoa học dữ liệu, nỗ lực bền bỉ là điều cần thiết để trở nên chuyên nghiệp và thấu triệt vấn đề hơn.
Lĩnh vực Data Science hiện nay có số lượng chuyên gia giảng dạy còn khiêm tốn.
Đây cũng là những lý do chính có thể giải thích cho việc tại sao hầu hết chuyên gia về Khoa học dữ liệu đều có học vị Giáo sư trong cách ngành định lượng như tài chính, khoa học tự nhiên, và thống kê. Ngày nay, lập trình trở thành kỹ năng thiết yếu mà mọi nhà Khoa học dữ liệu phải có.
Ví dụ như một nghiên cứu sinh lĩnh vực thống kê sinh học sẽ được yêu cầu biết ngôn ngữ lập trình như R để áp dụng vào những khuôn mẫu thống kê, từ đó trích xuất dữ liệu đúng chuẩn. Vì vậy, có thể kết luận rằng, để nắm bắt hết lĩnh vực Data Science, trước hết người học cần hiểu được những nguyên lý nền tảng đa hệ như trên.
4. Nghiệp vụ phức tạp
Nhà Khoa học dữ liệu không chỉ là chuyên gia giải quyết vấn đề nhỏ lẻ, tham gia vào quá trình boot camp hay có hiểu biết nhất định về nguồn dữ liệu trực tuyến. Tổng hợp các kỹ năng đó mới tạo thành một bức tranh toàn cảnh về ngành mà mỗi nhà khoa học dữ liệu cần hiểu.
Một phần lớn kiến thức đến từ những trải nghiệm. Đối với những kỹ thuật viên hay chuyên viên IT, quá trình chuyển hóa sang vai trò của một nhà khoa học dữ liệu – bao gồm dự báo, phân tích thị hiếu khách hàng có thể mang nhiều trở ngại.
Rất nhiều ngành công nghiệp cần đến data science như dịch vụ sức khỏe, tài chính, ngân hàng, y dược, kinh doanh, sản xuất… Từ dữ liệu, các chuyên gia sẽ tìm ra thêm phương hướng phát triển sản phẩm tốt hơn, đáp ứng nhu cầu khách hàng.
5. Tích lũy theo thời gian hay buộc phải học “nhồi”?
Với những người khởi nghiệp Data Science, nhiều người nghĩ họ bước đầu phải làm quen với những phép toán phức tạp và hàng loạt những vấn đề nghiên cứu có thể bị cho là “cứng nhắc” khác. Thế nhưng đó chưa hẳn là quan niệm đúng.
Data Science là môn khoa học thực hành. Nó đòi hỏi ứng dụng thực tiễn những vấn đề được học ngay. Vì thế, lý thuyết có thể bị quên đi. Điều quan trọng là bạn luôn biết cách sử dụng chúng ra sao trong thực tế. Đây mới là điều then chốt khi học Data Science.
Tạm kết: Học Data Science có khó không còn tùy thuộc vào cách tiếp cận của bạn
Trả lời câu hỏi học Data Science có khó không – Tương đối khó vì lộ trình học Data Science rất phong phú. Một trong những yếu tố trở ngại là việc thiếu đi những chuyên gia đầu ngành. Một tín hiệu lạc quan hơn là nhiều trường ĐH đã có nhiều tín chỉ cùng chương trình giảng dạy hợp lí, cập nhật liên tục cho sinh viên.
Vượt qua trở ngại tâm lý học Data Science có khó không là bước đầu tiên để bạn bắt tay vào tìm hiểu lĩnh vực thú vị này, cũng như phát triển định hướng nghề nghiệp gắn liền với nó trong tương lai.
Nguồn: Data Flair
