Con đường đúng đắn để trở thành nhà khoa học dữ liệu: Những nguyên tắc cần ghi nhớ

Con đường đúng đắn để trở thành nhà khoa học dữ liệu: Những nguyên tắc cần ghi nhớ
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

QUAN ĐIỂM LIÊN QUAN ĐẾN LĨNH VỰC KHOA HỌC DỮ LIỆU

Nhà khoa học dữ liệu được cho là đủ điều kiện cho một công việc nếu anh ấy / cô ấy sở hữu bộ kỹ năng phù hợp và cần thiết cũng như nền tảng kiến ​​thức. Từ quan điểm của các quan điểm liên quan đến khoa học dữ liệu, nó tạo thành hai mặt:

• Một là khía cạnh Công nghệ liên quan nhiều hơn đến sự hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình như R, Python, SAS, v.v. Và cũng bao gồm kiến ​​thức chi tiết về cách xử lý các thuật toán cụ thể để chạy chúng trong máy học, Trí tuệ nhân tạo, v.v.

• Mặt khác là khía cạnh thống kê liên quan đến việc xử lý các bài kiểm tra thống kê như kiểm tra Chi bình phương, v.v. và phân phối dữ liệu. Nó cũng bao gồm việc viết các thuật toán cho máy học, v.v.

Nói chung, trong khi theo đuổi khoa học dữ liệu, cá nhân phải chọn một quan điểm cụ thể trong số hai quan điểm nêu trên. Một người muốn học cao hơn trong lĩnh vực thống kê theo đuổi khía cạnh thống kê của khoa học dữ liệu.

Một người có hứng thú và yêu thích làm việc trong thế giới công nghệ vì nó cung cấp một không gian để thử nghiệm và đổi mới sẽ lựa chọn quan điểm công nghệ.

KHÔNG CÓ LỘ TRÌNH XÁC ĐỊNH CHO KHOA HỌC DỮ LIỆU

Không có con đường đúng đắn hoặc lộ trình cụ thể nào mà một người có thể lựa chọn khi theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nó thường liên quan đến việc nâng cao bộ kỹ năng của bạn theo thời gian để bạn có thể xử lý và có khả năng xử lý các công cụ và phương pháp tiên tiến hơn và thông minh hơn được thiết kế theo thời gian. Bạn cần phải nhúng tay vào dữ liệu và thực hành.

HÃY THỬ THỰC HIỆN VIỆC HỌC CỦA BẠN MỘT CÁCH THỰC TẾ

Thu được kiến ​​thức sẽ chẳng ích gì nếu bạn không áp dụng kiến ​​thức lý thuyết của mình vào thực tế. Bây giờ câu hỏi có thể nảy sinh trong đầu bạn rằng làm thế nào điều này có thể được thực hiện?

Điều này có thể được thực hiện bằng cách làm việc trên các dự án khác nhau sẽ hướng dẫn bạn cách xử lý dữ liệu trong thế giới doanh nghiệp. Nó cung cấp cho bạn kinh nghiệm thực tế để xử lý dữ liệu lớn được tạo ra hàng ngày. Nó sẽ hỗ trợ thêm cho bạn để có được một sự nghiệp tốt hơn và đầy triển vọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cũng đòi hỏi kiến ​​thức chi tiết và chuyên sâu về toán học và thống kê, chỉ có điều bạn sẽ thích xử lý dữ liệu và thuật toán, còn không thì như bao người khác, bạn cũng sẽ là người bỏ dở giữa chừng bởi vì thực tế nó là rất khó khăn. Những người bị thu hút bởi triển vọng công việc cao và gói lương hậu hĩnh của các nhà khoa học dữ liệu không bao giờ có một tương lai hứa hẹn trong lĩnh vực này vì nó đòi hỏi kỹ năng phân tích, kỹ năng toán học hoặc thống kê, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng hình dung, v.v. cá nhân đặt trái tim và tâm trí của mình vào việc học chúng và quan trọng hơn là những con số và mã hóa phải khiến bạn phấn khích.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan