Lộ trình để trở thành Data Scientist (Roadmap) 2024 từ CoderSchool

Data science là một lĩnh vực phát triển mạnh mẽ và đầy tiềm năng với nhiều cơ hội mới. Theo báo cáo Emerging Jobs của LinkedIn, dự kiến thị trường này sẽ tăng trưởng đáng kể trong vòng bảy năm, từ 37,9 tỷ USD vào năm 2019 lên đến 230,8 tỷ USD vào năm 2026. Vì vậy, nếu bạn quan tâm đến một sự nghiệp lâu dài trong ngành công nghệ thông tin, trở thành một Data scientist là một lựa chọn đáng xem xét. Tuy nhiên, học một lĩnh vực mới có thể đầy thách thức. Điều này có thể được giảm bớt bằng cách tạo và thực hiện một kế hoạch học tập chắc chắn, có nghĩa là một lộ trình (roadmap).

‍

1.Lộ trình tiêu chuẩn để trở thành Data Scientist 2024:

‍

Trong bài viết này, chúng ta sẽ trình bày thông tin cần thiết để tạo ra một lộ trình cho Data scientist năm 2024. Chúng ta sẽ giải thích lộ trình là gì, các thành phần và cột mốc quan trọng trong lộ trình, cách theo dõi tiến trình của bạn trên lộ trình cho Data scientist, và các tài nguyên liên quan khác.

>>Tìm hiểu khoá học Data Science tại CoderSchool

‍

1.1 Xây dựng nền tảng kiến thức cơ bản

Trước khi bắt đầu hành trình của bạn để trở thành một Data Scientist, bạn cần xây dựng một nền tảng kiến thức cơ bản vững chắc. Lĩnh vực Data Science đòi hỏi kỹ năng và kinh nghiệm trong lập trình hoặc kỹ thuật phần mềm. Bạn nên học ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python, SQL, Scala, Java hoặc R.

‍

1.2. Nắm vững các khái niệm lập trình

Data Scientist nên nắm vững các khái niệm cơ bản của lập trình như cấu trúc dữ liệu, thuật toán tìm kiếm và sắp xếp, luồng điều khiển, viết hàm, lập trình hướng đối tượng và làm việc với thư viện bên ngoài.

‍

1.3. Học về Git và GitHub

Git và GitHub là các công cụ quan trọng trong quản lý phiên bản và chia sẻ mã nguồn. Bạn nên học về Git và GitHub để có thể làm việc hiệu quả trong các dự án Data Science và làm việc nhóm.

‍

1.4. Xây dựng các dự án thực tế

Sau khi nắm vững những kiến thức cơ bản, bạn có thể áp dụng kiến thức mới của mình vào việc xây dựng các dự án thực tế. Ví dụ, viết các script Python để trích xuất dữ liệu hoặc tạo một ứng dụng web đơn giản để chặn truy cập vào các trang web không mong muốn. Qua đó, bạn sẽ rèn kỹ năng giải quyết vấn đề và ứng dụng kiến thức đã học vào thực tế.

>> Mức lương data analyst ở Việt Nam là bao nhiêu?

‍

1.5. Học về thu thập và làm sạch dữ liệu

Data scientist thường phải thu thập dữ liệu và làm sạch nó trước khi sử dụng. Bạn cần học cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như API, cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu công khai và thậm chí việc thu thập thông qua web scraping (nếu trang web cho phép). Sau đó, dữ liệu thu thập từ những nguồn này thường cần được làm sạch và định dạng trước khi sử dụng, thông qua việc sử dụng các công cụ như mảng đa chiều, xử lý data frame hoặc tính toán mô tả và khoa học.

‍

1.6. Học về Machine Learning và Deep Learning

Machine Learning và Deep Learning là hai lĩnh vực quan trọng trong Data science. Bạn cần học về các thuật toán Machine Learning như Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, và Neural Networks. Ngoài ra, bạn cũng nên tìm hiểu về các framework và thư viện phổ biến trong Machine Learning như TensorFlow và PyTorch.

‍

1.7. Thực hiện các dự án Machine Learning

Sau khi có kiến thức về Machine Learning, bạn nên thực hiện các dự án thực tế sử dụng các thuật toán Machine Learning để giải quyết các vấn đề cụ thể. Điều này giúp bạn rèn kỹ năng áp dụng kiến thức vào thực tế và xây dựng portfolio cá nhân.

‍

1.8. Nâng cao kỹ năng trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một khía cạnh quan trọng trong Data science để hiểu và trình bày thông tin một cách rõ ràng và hấp dẫn. Bạn nên học cách sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI và Matplotlib để biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.

‍

1.9. Tiếp tục học tập và theo dõi xu hướng mới

Lĩnh vực Data science không ngừng phát triển và xuất hiện những xu hướng mới. Hãy luôn tiếp tục học tập và cập nhật kiến thức của mình với các khóa học, sách, bài viết và các nguồn tài nguyên khác. Đồng thời, hãy theo dõi các xu hướng mới trong lĩnh vực này để luôn nắm bắt được những cơ hội mới.

>> Mức lương data analyst ở Việt Nam là bao nhiêu?

‍

2.Lộ trình học Data Science tại CoderSchool:

Để trở thành một Data Scientist thành công, việc có một lộ trình rõ ràng và có kế hoạch là rất quan trọng. Dưới đây là lộ trình Data Science 2024 được đề xuất dựa trên module khóa dọc Data Science tại CoderSchool:

‍

1. Module 1: Lập trình cơ bản với Python

   - Nội dung: Học lập trình Python từ cơ bản đến nâng cao.

   - Thực hành: Làm việc với chuỗi (string) bằng Regex và trích xuất dữ liệu từ website.

‍

2. Module 2: Ứng dụng SQL

   - Nội dung: Học sử dụng ngôn ngữ SQL để truy vấn dữ liệu.

   - Thực hành: Nâng cao khả năng sử dụng SQL, kết nối với BigQuery và Google Cloud-based data warehouse để truy vấn dữ liệu nhanh chóng.

‍

3. Module 3: Làm quen với Pandas

   - Nội dung: Học cách sử dụng thư viện Pandas trong Python để chuẩn bị và khai thác dữ liệu một cách hiệu quả.

   - Thực hành: Áp dụng các bước cơ bản trong quá trình chuẩn bị dữ liệu và khai thác thông tin từ dữ liệu bằng Pandas.

‍

4. Module 4: Phân tích dữ liệu nâng cao

   - Nội dung: Học các công cụ như Matplotlib, Seaborn, Tableau để trình bày dữ liệu một cách trực quan và tạo ra các insight từ dữ liệu.

   - Thực hành: Phát triển kỹ năng trình bày dữ liệu và biến insight thành các phương án xử lý thông qua việc tạo ra các hình ảnh trực quan.

‍

5. Module 5: Machine Learning

   - Nội dung: Học cách áp dụng các thuật toán Machine Learning để phân tích dữ liệu và dự đoán từ bộ dữ liệu.

   - Thực hành: Sử dụng các thuật toán Machine Learning để rút ra quy luật và dự đoán từ dữ liệu.

‍

Để biết thêm chi tiết về lộ trình và tải giáo trình chi tiết, bạn có thể truy cập vào trang web [CoderSchool Data Science](https://www.coderschool.vn/vi/data-science).

>>Tìm hiểu khoá học Data Science tại CoderSchool

3.Tổng kết

Trở thành một Data scientist không phải là một hành trình dễ dàng, nhưng với một lộ trình rõ ràng và quyết tâm học tập, bạn có thể đạt được mục tiêu của mình. Bài viết trên đây đã trình bày một lộ trình cơ bản để trở thành Data scientist trong năm 2024 từ CoderSchool. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng lộ trình này chỉ là một khung tham khảo và bạn có thể điều chỉnh nó theo nhu cầu và mục tiêu cá nhân của mình.

‍