Tất cả mọi thứ trong thế giới tự nhiên đều có ưu và nhược điểm của nó. Khoa học dữ liệu cũng không ngoại lệ đối với quy tắc này. Ngày nay, báo chí thường cường điệu hóa ngành khoa học dữ liệu một cách đáng kinh ngạc. Khoa học dữ liệu sẽ thay đổi tương lai của thế giới và dữ liệu lớn của thời đại ngày nay sẽ thay đổi cách các công ty bán hàng như thế nào. Show
Tầm quan trọng của dữ liệu được hầu hết các gã khổng lồ công nghệ, các công ty lớn hơn hoặc nhỏ hơn, coi là mấu chốt để cách mạng hóa các vấn đề trên thế giới ngày nay. Facebook, Google, Amazon, Microsoft, IBM, v.v., là một số trong số nhiều công ty khác chi trả một số tiền khổng lồ cho các nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù dữ liệu hiện đang phổ biến hơn bao giờ hết và trở thành một nhà khoa học dữ liệu được xem là đỉnh cao của sự nghiệp, nhưng những quyền lợi và thử thách để đạt được vị trí này là gì? Thứ nhất, chúng tôi sẽ liệt kê năm ưu điểm để bạn hiểu rõ một số lợi thế cạnh tranh của ngành Khoa học dữ liệu trong thời đại ngày nay. Sau đó sẽ là 5 thử thách của Khoa học dữ liệu đối với những người chỉ vừa mới bắt đầu tìm hiểu về ngành khoa học này. Bạn có thể xem bài viết này như một trong số những tham khảo trong quyết định theo đuổi công việc đầu tiên trong ngành Khoa học dữ liệu. 5 ưu điểm khi theo đuổi ngành khoa học dữ liệu1. Nhiều cơ hội nghề nghiệpThực tế này không gây bất ngờ cho bất kỳ ai vì Khoa học dữ liệu được coi là công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 21. Lĩnh vực này cung cấp nhiều lựa chọn công việc khi người học đang là sinh viên hay là những người làm việc chuyên nghiệp. Mặc dù sinh viên có thể lựa chọn một số ngách trong ngành như Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, robot, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,.. cơ hội nghề nghiệp chuyên nghiệp vẫn rất đa dạng. Những cơ hội nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu như Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư học máy hoặc Nhà khoa học học máy, Ứng dụng hoặc Kiến trúc sư doanh nghiệp, Kiến trúc sư dữ liệu hoặc cơ sở hạ tầng, Kỹ sư dữ liệu, Nhà thống kê, Nhà phát triển trí tuệ kinh doanh và Nhà phân tích dữ liệu. 2. Trang bị kỹ năng cho cuộc cách mạng tương laiKhoa học dữ liệu là một chủ đề mới, và có rất nhiều khám phá mới được phát hiện trong lĩnh vực này. Ưu thế của ngành Khoa học dữ liệu là nó có thể bổ trợ tất cả các ngành công nghiệp khác trong thời điểm hiện tại và tương lai (Theo tổ chức Glassdoor). Hầu hết các thành phần của Khoa học dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu lớn, lưu trữ đối tượng, lập trình, AI, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v., là một số ngách trong Khoa học dữ liệu có nhu cầu cao trong những thập kỷ tới. Phát triển kỹ năng và kiến thức ngành Khoa học dữ liệu sẽ giúp ích cho bạn đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Tốc độ cách mạng của công nghệ đang phát triển chóng mặt. Và khoa học dữ liệu cung cấp bộ công cụ tốt nhất để bạn làm chủ tương lai trong vài năm tới. 3. Tăng khả năng tính thích ứng với sự thay đổiKhoa học dữ liệu là một trong những ngành học cho phép bạn sử dụng tối đa năng lực não bộ của mình. Đó không phải là một công việc bàn giấy lặp đi lặp lại nhàm chán mà là công việc thử thách bạn phải liên tục suy nghĩ để tạo ra kết quả tốt nhất và hiệu quả nhất. Thú vị nhất của ngành Khoa học dữ liệu là thúc ép bạn tiếp tục học hỏi, và phát triển các kỹ năng mới. Nếu bạn đang triển khai một dự án Khoa học Dữ liệu từ đầu đến cuối, bạn sẽ học được một số kỹ năng thiết yếu nhất bao gồm các kỹ năng kỹ thuật như làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, xây dựng các mô hình học máy và học sâu, sử dụng công nghệ đám mây đến các kỹ năng mềm như kỹ năng giao tiếp, nghiên cứu, tương tác hiệu quả, tự tin và các kỹ năng mềm khác mà bạn buộc phải phát triển để thành công trong Khoa học dữ liệu. 4. Tăng cường kiến thức về một lĩnh vực cụ thểKhoa học dữ liệu không phải là một lĩnh vực khô khan! Nó liên tục phát triển nhất quán. Các biện pháp và tính năng hiệu suất mới khác nhau được phát triển mỗi ngày. Những tiến bộ này được ghi lại trong các bài nghiên cứu được xuất bản liên tục trong cả năm. Lĩnh vực Khoa học dữ liệu không ngừng phát triển, nên bạn sẽ luôn trong tâm thế học một kiến thức mới. Để đề cập đến một vài tài nguyên hữu ích, các đề xuất chính của tôi là Stack Overflow, video YouTube, free online code camp, GitHub, towards data science, v.v. đều là những tài nguyên hữu ích có sẵn cho tất cả chúng ta sử dụng và cải thiện kỹ năng của mình. Vì vậy, hãy chắc chắn rằng bạn đang theo đuổi liên tục các tri thức trong ngành Khoa học dữ liệu. Duy trì thói quen học liên tục là lợi thế lớn nhất mà bạn có thể biến mình trở nên cạnh tranh hơn trong thị trường công việc ngành khoa học dữ liệu. Bạn có thể tìm đến những tài nguyên khác để học hỏi. 5. Kiến tạo và phát triển các dự án cá nhân độc đáoVới nguồn kiến thức vô hạn từ Data Science, bạn có thể mở rộng các kỹ thuật để phát triển cho mình các dự án cá nhân độc đáo và sáng tạo đáp ứng bối cảnh của tương lai. Ưu thế của ngành Khoa học dữ liệu là bạn có thể tạo lập dự án, trực quan hóa, phân tích, xây dựng mô hình, đào tạo các mô hình này và chạy thử. Cuối cùng, bạn có thể triển khai mô hình để tiếp cận nhiều đối tượng. 5 nhược điểm khi theo đuổi ngành khoa học dữ liệu1. Gánh nặng về kiến thức kỹ thuật và nghiên cứuKhoa học dữ liệu là một lĩnh vực cực kỳ rộng lớn. Nó bao gồm các lĩnh vực nhỏ khác như dữ liệu lớn, khai thác dữ liệu, học máy,… Nó sử dụng các phương pháp, quy trình, thuật toán và hệ thống khoa học để trích xuất kiến thức và hiểu biết từ nhiều dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. Đôi khi những chủ đề và lĩnh vực của khoa học dữ liệu khiến bạn tiêu tốn lượng lớn thời gian và công sức. Nếu thời gian bị giới hạn, bạn sẽ gánh thêm gánh nặng nghiên cứu kỹ thuật và lý thuyết. 2. Con đường học tập dài hơiKhoa học dữ liệu là một lĩnh vực sở hữu lượng thông tin rộng rãi trên nhiều khía cạnh và kiến thức. Một số khái niệm về Khoa học dữ liệu đòi hỏi nhiều thời gian và công sức nghiên cứu hơn những khái niệm khác. Hiểu được các chi tiết phức tạp, toán học và lập trình đằng sau mỗi chủ đề riêng lẻ rất tốn thời gian và mệt mỏi trong một số trường hợp, đặc biệt nếu bạn có một lịch trình bận rộn. Con đường học tập trong ngành này cũng vô cùng gian nan và đòi hỏi người học cống hiến và thực hành đến mức thành thạo theo thời gian. Tương tự như lập trình, Khoa học dữ liệu là thứ bạn cần liên tục cọ xát để tích lũy kinh nghiệm. Với rất nhiều nội dung và tài liệu nghiên cứu dành cho Khoa học dữ liệu, người mới bắt đầu có thể khó giải thích các kiến thức vô tận. Có chăng là quá muộn để bắt đầu? Tin tốt là không bao giờ là quá muộn để bắt đầu và bạn luôn có thể nắm bắt những khái niệm này và tìm hiểu thêm. Bạn chắc chắn mình có thể học và nghiên cứu Khoa học dữ liệu để đạt được kết quả mong muốn với một kế hoạch hoàn hảo. 3. Không phải lúc nào cũng thú vịKhoa học dữ liệu không phải lúc nào cũng thú vị như trò chơi dù cho quá trình học tập gây sự tò mò và hứng thú nhất định. Nhưng, điều quan trọng cần lưu ý là Khoa học dữ liệu đòi hỏi người học không chỉ kỹ năng chuyên môn mà còn là kỹ năng mềm. Trong khi triển khai một dự án cụ thể trong thời gian của bạn, bạn có thể sẽ nhận ra chiều sâu trong bản chất của các khái niệm mà bạn phải tập trung để làm chủ hoàn toàn chúng. Các bước liên quan bao gồm thu thập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, dọn dẹp dữ liệu, đôi khi gây cảm giác khó chịu và khó tuyên bố phương thức tối ưu nhất để cải thiện hiệu suất. Bạn cần đảm bảo rằng mô hình của bạn là hoàn hảo, và bạn cần phải thử nhiều mô hình và quy trình chuẩn bị mới tìm ra phương án cuối cùng. Khi bắt tay vào xây dựng mô hình, bạn sẽ trải qua hàng tấn quy trình thử nghiệm và xác thực để đảm bảo rằng mô hình phù hợp nhất. Vì vậy, bạn cần biết sự thật rằng công việc khoa học dữ liệu không phù hợp cho tất cả mọi người dù cho lợi ích mà nó mang lại rất lớn. 4. Luôn luôn phải học tập và đổi mớiSau nhiều ngày tìm hiểu một khái niệm cụ thể để giải quyết dự án phức tạp, bạn cứ tưởng sẽ hoàn thành nó mỹ mãn. Tuy nhiên, đến giữa dự án, bạn nghỉ ngơi và đọc một bài nghiên cứu mới. Sau khi đọc bài nghiên cứu mới, bạn phát hiện ra rằng khái niệm bạn đã dành hàng giờ để học không còn liên quan đến dự án nữa. Mặc dù câu chuyện có phần phóng đại nhưng hầu hết người làm khoa học dữ liệu sẽ trải quá cảm giác tương tự khi họ liên tục phải đuổi theo các biến chuyển khác nhau trong ngành. Quá trình học tập trong Khoa học dữ liệu không bao giờ ngừng lại. Bạn cần liên tục cập nhật những xu hướng mới nhất. 5. Đôi lúc, khoa học dữ liệu làm bạn xuống tinh thầnHãy tưởng tượng bạn đang làm việc trong một dự án Khoa học dữ liệu phức tạp. Ban đầu, bạn rất hào hứng với những điều khác nhau mà bạn có thể học hỏi và tạo ra một cách khách quan. Khi bạn bắt đầu thực hiện dự án, bạn nhận ra nó không đơn giản như bạn nghĩ. Cuối cùng bạn bị mắc kẹt vì một lỗi gì đó và bị lạc lối. Bạn tra google và làm mọi thứ có thể, nhưng không tìm ra giải pháp. Điều này dẫn bạn đến sự thất vọng, chán nản và dần dần mất tinh thần. Bạn bắt đầu nghi ngờ bản thân và kết luận rằng Khoa học dữ liệu không phù hợp với bạn. Tuy nhiên, đừng lo lắng! Bạn không đơn độc, và hàng tá những người đam mê Khoa học dữ liệu, những người khao khát chuyển đổi nghề nghiệp khoa học dữ liệu và ngay cả các chuyên gia trong ngành đều gặp phải những vấn đề này. Giải pháp tốt nhất là vượt qua chúng và làm tốt mọi thứ trong khả năng của bạn. Nếu bạn là một người đam mê Khoa học dữ liệu và mới bắt đầu chuyển đổi, tôi khuyên bạn nên xem xét nhiều khía cạnh ưu và nhược điểm của lĩnh vực này rồi quyết định xem Khoa học dữ liệu có phải là lựa chọn tốt nhất cho bạn không? Dù kết quả như thế nào, hãy nhớ rằng cuộc sống là một hành trình dài với những ngã rẽ khác nhau. Hãy chắc chắn rằng quyết định của bạn phù hợp với sở thích cá nhân. Vào cuối ngày, bản thân bạn hạnh phúc với những gì bạn làm là điều quan trọng nhất trong cuộc sống! Nguồn dịch: https://towardsdatascience.com/pros-and-cons-of-data-science-in-2021-b3c333dfa79d Theo MiEdu |
