Một full stack Data Scientist cần những gì?
Dear c Yến, em có cơ hội được nghe c chia sẻ trong workshop AI Powered Marketing hôm t6 vừa rồi, và được biết xu hướng nghề DS sẽ cân nhiều những data scientist full stack. Hiện công việc của e là ML engineer, đã sử dụng SQL, Python và các package ML liên quan, cloud services nhiều. Vậy em cần hoc thêm gì để trở thành 1 full stack Data Scientist. Cảm ơn chị nhiều ạ
công nghệ thông tin
,hướng nghiệp
,thấu ngành hiểu nghề
Cảm ơn câu hỏi của em.
Trở thành full-stack data scientist cũng là mục tiêu phấn đấu của bất cứ ai muốn theo đuổi lĩnh vực data science (DS). Vì khi có khả năng làm fullstack của dự án DS, có thể làm việc remote, nhận các dự án về làm.
Tuy nhiên không phải ai cũng có khả năng trở thành fullstack DS mà đầy đủ các skill như:
1. Domain Knowledge (có kiến thức sâu về chuyên môn lĩnh vực ứng dụng DS như business, finance, marketing, hay y tế, ...)
2. Problem Solving: khả năng có thể hiểu bài toán nghiệp vụ, chuyển đổi sang bài toán data science để giải quyết
2. Data Engineering
3. Data Analytics
4. Data Modeling
5. Production (triển khai tự động lên production): skill của Data engineer hoặc Backend Dev
6. Communication: khả năng giao tiếp, truyền tải kết quả của dự án để đội non-technical cũng có thể hiểu.
Nếu DS không thể thành thạo tất cả các skill, thì cũng cần biết để có thể kết hợp với các bạn khác trong team để hoàn thành tốt dự án. Và điều chị thấy thử thách nhất đối với các dự án ứng dụng DS vào thực tế là phần hiểu và phân tích giải quyết các vấn đề thực tế, chuyển đổi sang bài toán DS, ngoài ra phần chứng minh giá trị thực tế mà kết quả dự án DS đem lại (ví dụ nhiều dự án thực tế không thể chứng minh giá trị đem lại bằng backtesting, buộc phải thuyết phục được khách hàng hoặc manager tin tưởng và chấp nhận chạy thực tế - có thể A/B testing, ...).
Mỗi dự án DS cũng sẽ có những khó khăn khác nhau. Lúc nào có cơ hội chị sẽ chia sẻ các case study từ các bài học thực tế :)
Yen Do
Cảm ơn câu hỏi của em.
Trở thành full-stack data scientist cũng là mục tiêu phấn đấu của bất cứ ai muốn theo đuổi lĩnh vực data science (DS). Vì khi có khả năng làm fullstack của dự án DS, có thể làm việc remote, nhận các dự án về làm.
Tuy nhiên không phải ai cũng có khả năng trở thành fullstack DS mà đầy đủ các skill như:
1. Domain Knowledge (có kiến thức sâu về chuyên môn lĩnh vực ứng dụng DS như business, finance, marketing, hay y tế, ...)
2. Problem Solving: khả năng có thể hiểu bài toán nghiệp vụ, chuyển đổi sang bài toán data science để giải quyết
2. Data Engineering
3. Data Analytics
4. Data Modeling
5. Production (triển khai tự động lên production): skill của Data engineer hoặc Backend Dev
6. Communication: khả năng giao tiếp, truyền tải kết quả của dự án để đội non-technical cũng có thể hiểu.
Nếu DS không thể thành thạo tất cả các skill, thì cũng cần biết để có thể kết hợp với các bạn khác trong team để hoàn thành tốt dự án. Và điều chị thấy thử thách nhất đối với các dự án ứng dụng DS vào thực tế là phần hiểu và phân tích giải quyết các vấn đề thực tế, chuyển đổi sang bài toán DS, ngoài ra phần chứng minh giá trị thực tế mà kết quả dự án DS đem lại (ví dụ nhiều dự án thực tế không thể chứng minh giá trị đem lại bằng backtesting, buộc phải thuyết phục được khách hàng hoặc manager tin tưởng và chấp nhận chạy thực tế - có thể A/B testing, ...).
Mỗi dự án DS cũng sẽ có những khó khăn khác nhau. Lúc nào có cơ hội chị sẽ chia sẻ các case study từ các bài học thực tế :)