Lộ trình Khoa học Dữ liệu & Phân tích Nâng cao

Hành trình biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết và giá trị kinh doanh.

Trở về lộ trình
Giai đoạn Lĩnh vực Chính Công nghệ & Khái niệm Mục tiêu
1. Nền tảng Toán & Lập trình Toán, Thống kê & Lập trình
  • Lập trình: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib)
  • Cơ sở dữ liệu: SQL
  • Toán học: Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất thống kê
 Xây dựng nền tảng vững chắc về lập trình và các khái niệm toán học cần thiết cho khoa học dữ liệu.
2. Thu thập & Xử lý Dữ liệu Kỹ thuật Dữ liệu & Tiền xử lý
  • Thu thập: Web Scraping (BeautifulSoup), APIs
  • Xử lý: Quy trình ETL, Làm sạch dữ liệu, Xử lý giá trị thiếu
  • Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering)
 Nắm vững kỹ năng thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô thành định dạng sẵn sàng cho phân tích.
3. Phân tích & Trực quan hóa Phân tích Khám phá (EDA) & Kể chuyện
  • Trực quan hóa: Seaborn, Plotly
  • BI Tools: Tableau, Power BI
  • Khái niệm: Phân tích thống kê, Giảm chiều dữ liệu (PCA)
 Khám phá các mẫu, mối quan hệ và điểm bất thường trong dữ liệu, và truyền đạt kết quả một cách hiệu quả.
4. Học máy (Machine Learning) Mô hình hóa Dự báo
  • Thư viện: Scikit-learn
  • Học có giám sát: Hồi quy (Regression), Phân loại (Classification)
  • Học không giám sát: Phân cụm (Clustering)
  • Đánh giá mô hình, Cross-validation
 Xây dựng và triển khai các mô hình học máy để dự đoán kết quả và phân loại dữ liệu.
5. Học sâu & Dữ liệu lớn Mạng Neural & Hệ thống Phân tán
  • Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras
  • Kiến trúc: CNNs, RNNs, Transformers
  • Dữ liệu lớn: Spark, Hadoop, Cơ sở dữ liệu NoSQL
 Xử lý các bộ dữ liệu cực lớn và xây dựng các mô hình phức tạp cho nhận dạng hình ảnh, NLP.
6. Triển khai & Đạo đức AI MLOps & Tác động Xã hội
  • MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD, A/B Testing
  • Cloud: AWS, Google Cloud Platform, Azure
  • Đạo đức: Giải thích AI (XAI), Thiên vị và Công bằng
 Đưa mô hình vào môi trường sản xuất và xem xét các tác động đạo đức, xã hội của ứng dụng AI.

Tư Duy Cốt Lõi

1. Tư duy Dựa trên Dữ liệu

Mọi quyết định và giả thuyết đều phải được kiểm chứng và hỗ trợ bởi dữ liệu. Không chỉ dựa vào trực giác.

2. Sự Tò mò & Hoài nghi

Luôn đặt câu hỏi "tại sao" đằng sau các con số và không chấp nhận kết quả bề mặt một cách dễ dàng. Đào sâu để tìm sự thật.

3. Giao tiếp & Kể chuyện

Khả năng biến những phân tích phức tạp thành những câu chuyện dễ hiểu, có sức ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh.

4. Học hỏi Liên tục

Lĩnh vực này phát triển không ngừng. Phải luôn cập nhật các công cụ, thuật toán và phương pháp mới để không bị tụt hậu.