Cho dù là một chuyên gia mới ra trường hay đã có kinh nghiệm, những người muốn chuyển sang Khoa học dữ liệu luôn muốn biết, "Khoa học dữ liệu có cần viết mã không?". Trước tiên hãy hiểu thêm một chút. Khoa học dữ liệu là lĩnh vực kết hợp giữa toán học, kinh doanh và công nghệ. Trong một lĩnh vực không ngừng phát triển, hiểu biết toán học về Khoa học dữ liệu vẫn nhất quán. Bây giờ, nó là một câu hỏi của phần còn lại. Hãy hiểu thêm.
- Kinh doanh. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực bất khả tri trong kinh doanh. Dù bạn đến từ miền nào, bạn có thể tận dụng kiến thức kinh doanh của mình để làm khoa học dữ liệu tốt hơn
Chẳng hạn, nếu bạn đến từ CA, bạn có thể giúp các công ty Fintech. Ngoài ra, với sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu tài chính, bạn có thể hiểu nhiều hơn hầu hết. Tuy nhiên, dựa trên sở thích của bạn, bạn có thể làm việc trong bất kỳ lĩnh vực nào của Khoa học dữ liệu - Công nghệ. Công nghệ là lĩnh vực không ngừng phát triển mỗi ngày. Phải áp dụng tư duy học tập suốt đời để bắt kịp tốc độ của công nghệ
Khi chúng tôi hiểu các yếu tố cơ bản của công nghệ, điều quan trọng là chúng tôi phải tiếp tục nâng cấp bản thân dựa trên công nghệ mới nhất, chẳng hạn như bằng cách thực hiện Bootcamp khoa học dữ liệu chuyên sâu.
Bây giờ chúng tôi đã xác định rằng chúng tôi cần cập nhật công nghệ, hãy hiểu thêm một chút về câu hỏi ban đầu của chúng tôi
Bạn có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu mà không cần viết mã không?
câu trả lời ngắn
Đúng
Câu trả lời dài
- dành cho người mới. Viết mã trong Khoa học dữ liệu không phải là cách bạn đã làm khi còn đi học hoặc đại học. Nó có một hình thức khác trong thế giới thực. Tuy nhiên, phần lớn những gì chúng ta học được trong Khoa học dữ liệu đã tồn tại trong các hàm dễ sử dụng. Khoa học dữ liệu là thực tế. Google sẽ là vị cứu tinh của bạn và có tất cả các câu trả lời, nhưng để hỏi đúng câu hỏi, bạn cần hiểu cách viết mã
Nhìn vào dữ liệu, bạn cần tìm ra đâu sẽ là đầu vào và đầu ra có thể. Chúng tôi có các chức năng đầu vào và có sẵn mà bạn có thể sử dụng làm mã, sau đó chúng tôi nhận được kết quả. Một phần quan trọng của công việc là diễn giải đầu ra. Như chúng ta đã thảo luận, mã hóa là bắt buộc và chứng chỉ khoa học dữ liệu có thể giúp
- Đối với các chuyên gia làm việc không viết mã. Tôi thường được hỏi – chúng ta có cần biết viết mã cho khoa học dữ liệu không? . Đó có lẽ là điều sai lầm để thắc mắc – bởi vì câu trả lời là có. Câu hỏi là, bạn có sẵn sàng học cách viết mã
Nếu bạn không viết mã trong công việc của mình ngay bây giờ, có thể bạn không thích viết mã. Tuy nhiên, giả sử bạn đang ở vị trí quản lý trong Khoa học dữ liệu sắp tới. Để hướng dẫn nhóm của bạn một cách chính xác, bạn cần có kinh nghiệm viết mã thực tế để biết họ đang nói về điều gì. Mã hóa là bắt buộc - Đối với các chuyên gia làm việc viết mã. Mã hóa là bắt buộc trong Khoa học dữ liệu và bạn có thể chọn nó. Có một đường cong học tập trong Khoa học dữ liệu bởi vì, cùng với mã, bạn cũng sẽ cần học lại và học lại toán học và kinh doanh. Bootcamp khoa học dữ liệu có thể trợ giúp tại đây
Thay vì chỉ phân phối, trở thành Nhà khoa học dữ liệu là một thử thách và thú vị. Bạn sẽ cần suy nghĩ về cách bạn có thể gia tăng giá trị cho lợi nhuận cuối cùng của công ty mà bạn làm việc cùng. Điều này sẽ bao gồm các yếu tố lãnh đạo tư duy và kinh doanh mà bạn chưa từng xem xét trước đây. Tìm hiểu thêm về các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Tại sao mã hóa được yêu cầu trong khoa học dữ liệu?
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực mà các thử nghiệm được thực hiện trên dữ liệu để giúp cải thiện chất lượng hoặc lợi nhuận của doanh nghiệp. Chúng tôi chỉ sử dụng các công cụ cụ thể của dự án để phân tích dữ liệu. Khối lượng dữ liệu lớn thường có trên nền tảng đám mây và Nhà khoa học dữ liệu phải thực hiện phân tích.
Để làm được điều này, Nhà khoa học dữ liệu cần có một bộ công cụ mạnh mẽ để họ có thể tự do thử nghiệm. Mọi thử nghiệm, thao tác dữ liệu và trực quan hóa đều có thể đạt được để đạt được kết quả cuối cùng. Nó không phải là kỹ thuật; .
Mã hóa là bắt buộc trong Khoa học dữ liệu vì.
- Tìm nguồn dữ liệu. Bất kể nền tảng hoặc nguồn đám mây nào, mã có thể giúp lấy dữ liệu từ bất kỳ nơi nào dữ liệu được lưu trữ. Mã cho phép chúng tôi thao tác dữ liệu trong khi lấy dữ liệu ngay từ đầu
- Chuyển đổi dữ liệu. Biết cách viết mã có thể giúp thao tác, sửa chữa và chuyển đổi dữ liệu theo yêu cầu – điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nền tảng. Chẳng hạn, mã Python có thể được áp dụng trên hầu hết mọi nền tảng hoặc công cụ đám mây
- Phân tích dữ liệu khám phá. Các mẫu trong dữ liệu có thể được giải mã với sự trợ giúp của mã;
- Thử nghiệm với dữ liệu. Làm việc trên các giả thuyết khác nhau để xem liệu có sự ủng hộ nào cho một quyết định dựa trên dữ liệu hay không, có thể được thực hiện với sự trợ giúp của mã
- Máy học & Mô hình hóa. Có quyền tự do tạo mô hình và thực hiện học máy trên dữ liệu, có thể được thực hiện với sự trợ giúp của mã
- Hình dung. Cung cấp cho Nhà khoa học dữ liệu khả năng trực quan hóa dữ liệu theo nhiều cách là một công cụ mạnh mẽ. Nó có thể biến đổi cách chúng ta giải quyết vấn đề, vì việc trực quan hóa dữ liệu có thể giúp các bên liên quan trong doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn
Tự do làm bất cứ điều gì là lý do chính khiến mã hóa được yêu cầu trong Khoa học dữ liệu. Vì vậy, trong phần tiếp theo, chúng ta hãy xem mức độ mã hóa cần thiết cho Khoa học dữ liệu.
Cần bao nhiêu mã hóa cho khoa học dữ liệu?
Tùy thuộc vào vai trò bạn đã chọn, các mức độ mã hóa khác nhau được yêu cầu cho từng vị trí. Tuy nhiên, một khởi đầu tốt sẽ là hiểu các nguyên tắc cơ bản của một ngôn ngữ mã hóa và ngôn ngữ truy vấn. Hãy nhớ rằng, khi bạn viết mã trong thế giới thực, Google là người bạn tốt nhất của bạn. Tất cả chúng tôi đều là Nhà khoa học dữ liệu vì Google luôn sẵn sàng trợ giúp chúng tôi. Để biết thêm về khoa học dữ liệu dành cho tất cả mọi người như thế nào, hãy nhấp vào đây
Trong phần này, chúng ta hãy xem qua một số vai trò và số lượng mã hóa được yêu cầu.
Kỹ sư dữ liệu
Một kỹ sư dữ liệu cần phải là chuyên gia về SQL hoặc ngôn ngữ truy vấn dữ liệu và hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python/R để thao tác dữ liệu theo yêu cầu. Khả năng chú ý đến từng chi tiết có thể giúp bạn trở thành một Kỹ sư dữ liệu tốt hơn.
Theo thời gian, Kỹ sư dữ liệu sẽ đạt được kiến thức chuyên môn về nền tảng Đám mây như Amazon Web Service [AWS], Google Cloud Platform [GCP] hoặc Microsoft Azure. Thực hiện các chứng chỉ trên các nền tảng đám mây này có thể giúp hỗ trợ bạn gia nhập và đẩy nhanh con đường sự nghiệp của bạn trong Kỹ thuật dữ liệu
Kỹ sư máy học
Kỹ sư máy học cần có chuyên môn về ngôn ngữ viết mã như Python/R và hiểu các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ truy vấn như SQL. Giá trị bổ sung cho vai trò này là các nguyên tắc cơ bản của Công nghệ phần mềm, như Cấu trúc dữ liệu cơ bản
Phân tích kinh doanh
Tùy thuộc vào công ty bạn đang ứng tuyển, đây là vai trò yêu cầu viết mã ít hơn. Hiểu các nguyên tắc cơ bản của SQL và công cụ trực quan hóa như Power BI và Tableau có thể giúp bạn trở thành Nhà phân tích kinh doanh giỏi hơn
Nhà khoa học dữ liệu
Một nhà khoa học dữ liệu cần biết mọi thứ được đề cập ở trên. Phải có hứng thú học hỏi, bất kể công nghệ hay vấn đề. Các nhà khoa học dữ liệu phải không ngừng học hỏi trong suốt sự nghiệp của họ, bất kể nền tảng, ngôn ngữ mã hóa, công cụ và công nghệ
Điều này có thể gây khó khăn nếu bạn đang cố gắng tham gia Khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, biết các nguyên tắc cơ bản của một ngôn ngữ và ham học hỏi là điều mà các công ty đang tìm kiếm.
Bây giờ chúng ta đã biết cần bao nhiêu mã hóa trong Khoa học dữ liệu, hãy thảo luận ngắn gọn về các ngôn ngữ lập trình được sử dụng. Biết thêm về vai trò của dữ liệu phi cấu trúc trong khoa học dữ liệu.
Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng trong Khoa học dữ liệu?
Nếu bạn đang bắt đầu học một ngôn ngữ mới dành riêng cho Khoa học dữ liệu, thì ngôn ngữ tốt nhất để học là Python. Một số blog nêu bật toàn bộ ngôn ngữ, công cụ và công nghệ
Trước đó, hãy xem một cuộc khảo sát về các ngôn ngữ lập trình hàng đầu được sử dụng trên thế giới.
Nếu muốn tìm hiểu sâu hơn, bạn có thể tìm thấy nhiều số liệu thống kê về thế giới trong cuộc khảo sát gần đây của Kaggle về các Nhà khoa học dữ liệu trên Kaggle. Hai ngôn ngữ lập trình cần tập trung vào là.
con trăn
Các nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới chủ yếu sử dụng Python làm ngôn ngữ lựa chọn của họ. Đó là một ngôn ngữ rất đa dạng và phù hợp độc đáo với nhiều ngăn xếp công nghệ mà các công ty sử dụng. Python cũng có sự hỗ trợ tuyệt vời từ cộng đồng nhà phát triển
Chắc chắn, nó được hỏi trong tất cả các cuộc phỏng vấn kỹ thuật về Khoa học dữ liệu. Nên tập trung vào việc nắm vững các khái niệm và logic chung hơn là cố gắng trở thành một chuyên gia về cú pháp của Python. [Các] ngôn ngữ đơn giản cho phép bạn triển khai logic
SQL
Các công ty kiểm tra SQL như một kỹ năng ngôn ngữ truy vấn cơ bản. SQL cho phép chúng tôi truy vấn cơ sở dữ liệu bằng một ngôn ngữ đơn giản. SQL là một ngôn ngữ trực quan hợp lý để học và có thể là một trong những ngôn ngữ đầu tiên chọn để mang lại cho bạn sự tự tin ban đầu.
Làm thế nào bạn có thể bắt đầu học viết mã cho khoa học dữ liệu
Đang băn khoăn liệu Khoa học dữ liệu có dành cho bạn không? . Có một nỗi sợ cố hữu về những điều chưa biết. Lập trình có vẻ khó khăn, giống như học đại số nâng cao khi còn nhỏ. Tuy nhiên, nó chỉ đơn giản là một rào cản mà bạn phải vượt qua để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi. Hãy nhớ rằng, các Nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu vì không có nhiều nhà khoa học tuyệt vời có thể đáp ứng nhu cầu. Và không phải ai cũng trở thành Nhà khoa học dữ liệu vì rào cản khó vượt qua
Phải nói rằng, đây là một số tài nguyên để bắt đầu học viết mã.
- YouTube. Tài nguyên tốt nhất hiện có để trả lời tất cả các câu hỏi của bạn. Một điều khó vượt qua là kiến thức phân tán và khó đối chiếu, vì vậy bạn thực sự cần biết mình đang tìm kiếm điều gì
- Trại khởi động khoa học dữ liệu KnowledgeHut. Bootcamp từ đầu đến cuối được cấu trúc để giúp bạn bắt đầu với Khoa học dữ liệu
- Sách về Khoa học dữ liệu. Sách về Khoa học dữ liệu có thể giúp ích rất nhiều khi nâng cao kỹ năng cho bản thân
- Mã hóa với một người bạn. Khi bạn nắm được các nguyên tắc cơ bản, một bài tập tuyệt vời là ngồi trực tuyến hoặc gặp mặt trực tiếp với một người bạn và cùng nhau viết mã. Có một số lượng học tập đáng ngạc nhiên có thể đến từ bài tập này.
Công việc nào trong Khoa học dữ liệu yêu cầu viết mã?
Tất cả các công việc trong Khoa học dữ liệu đều yêu cầu một số mức độ mã hóa và kinh nghiệm với các công cụ và công nghệ kỹ thuật. Để tóm tắt.
- Kỹ sư dữ liệu. Lượng Python vừa phải, nhiều kiến thức hơn về SQL và tùy chọn nhưng tốt hơn là kiến thức về Nền tảng đám mây.
- Kỹ sư máy học. Nhiều Python hơn, một lượng SQL vừa phải và rất quan tâm đến việc thử nghiệm dữ liệu.
- Phân tích kinh doanh. Hiểu biết sâu sắc về kinh doanh, kiến thức về công cụ trực quan, mã hóa tối thiểu [tùy thuộc vào hồ sơ công ty đối với Chuyên viên phân tích nghiệp vụ].
- Nhà khoa học dữ liệu. Hiểu biết từ đầu đến cuối về đường ống dữ liệu. Cần mã hóa.
Dần dần, khi ngành phát triển, chúng tôi có thể có nhiều vai trò hơn yêu cầu ít viết mã hơn. Bạn có thể đã đọc về các nền tảng “Không mã” khác nhau. Mặc dù nó sẽ là lý tưởng, nhưng nhiều công ty không sử dụng các nền tảng này. Điều này là do chúng chưa đủ trưởng thành để cung cấp nhiều tính linh hoạt như chỉ viết mã và không thể xử lý tất cả các tác vụ.
Công việc duy nhất mà bạn có thể nghĩ đến khi có thể viết mã ít hơn là Chuyên viên phân tích nghiệp vụ. Tuy nhiên, ngay cả điều đó sẽ phụ thuộc vào công ty.
Phần kết luận
Bây giờ bạn đã hiểu liệu Khoa học dữ liệu có cần mã hóa hay không và câu trả lời là có. Nhiều ý kiến trong số này đã được hình thành, sau khi nói chuyện với hơn 2000 người trong Khoa học dữ liệu. Tùy thuộc vào bản chất của bạn và vai trò mà bạn sẽ đảm nhận, có nhiều cách bạn có thể và sẽ tiếp tục viết mã.
Câu hỏi thường gặp [FAQ]
1. Tôi có thể trở thành Nhà khoa học dữ liệu mà không cần viết mã không?
Không, không nên trở thành Nhà khoa học dữ liệu mà không viết mã. Tuy nhiên, bằng cách nào đó, bạn có thể có được công việc với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu. Tăng trưởng trong ngành sẽ gần như không thể trừ khi bạn sẵn sàng học và viết mã.
2. Bạn cần bao nhiêu mã hóa cho khoa học dữ liệu?
Nó sẽ phụ thuộc vào vai trò, dự án, vị trí và công ty. Cũng giống như chu kỳ của mọi dự án khác, có thể có các giai đoạn. Ví dụ: trong giai đoạn đầu của sự nghiệp, bạn có thể cần viết mã rất nhiều cho Khoa học dữ liệu. Sau đó, khi bạn học hỏi và phát triển lên một vị trí cấp cao hơn, thời gian viết mã thực hành của bạn sẽ giảm dần theo thời gian.
3. Khoa học dữ liệu sử dụng mã hóa nào?
Khoa học dữ liệu chủ yếu hoạt động dựa trên việc tận dụng các gói được xác định trước cho nhiệm vụ hiện tại. Do đó, hầu hết mọi thứ chúng tôi muốn làm đã tồn tại dưới dạng các mô-đun trên internet trong các gói khác nhau.
Trong ngữ cảnh của Python, có các gói được sử dụng rộng rãi như gấu trúc, NumPy, sklearn, v.v. , chỉ cần được gọi và sử dụng trong mã. Tuy nhiên, Khoa học dữ liệu không thường xuyên sử dụng các nguyên tắc Cấu trúc dữ liệu và Thuật toán truyền thống.
4. C ++ có cần thiết cho khoa học dữ liệu không?
Không, C++ không bắt buộc đối với Khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, biết các kiến thức cơ bản về C++ hoặc Java có thể giúp bạn hiểu một số kiến thức cơ bản về Python. Ngoài ra, có bất kỳ kinh nghiệm nào về mã, dù ở mức độ thô sơ nhất, sẽ giúp bạn có lợi thế hơn để làm Khoa học dữ liệu. Phải nói rằng, ngay cả khi bạn không có kinh nghiệm viết mã, bạn vẫn có thể làm được.
5. Python có đủ cho khoa học dữ liệu không?
Có, Python là ngôn ngữ chính là đủ để bắt đầu với Khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, khi chúng ta tìm hiểu thêm và công nghệ phát triển, Nhà khoa học dữ liệu sẽ học được nhiều hơn, tùy thuộc vào dự án hoặc công ty cụ thể. Một câu hỏi cốt lõi là những gì tôi cần biết để trở thành Nhà khoa học dữ liệu.
Python sẽ có thể đáp ứng khoảng 70% những gì bạn cần để vượt qua cuộc phỏng vấn Khoa học dữ liệu và biết SQL sẽ giúp bạn có thêm 10-15% lợi thế. Phần còn lại sẽ phụ thuộc vào loại dự án và chứng chỉ mà bạn có thể giới thiệu với nhà tuyển dụng.