Data Science Fundamentals với Python

Một cách đơn giản: Kỹ sư dữ liệu xây dựng "đường ống" để thu thập và chuẩn bị dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu đó để xây dựng các mô hình dự báo phức tạp. Chuyên viên phân tích dữ liệu phân tích dữ liệu lịch sử để tìm ra các insight và xu hướng, thường trình bày qua các báo cáo và dashboard.

Không cần thiết, đặc biệt là cho các vị trí trong ngành. Mặc dù nhiều nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực nghiên cứu có bằng cấp cao, nhưng trong ngành công nghiệp, các kỹ năng thực tế, kinh nghiệm dự án và một portfolio tốt thường được đánh giá cao hơn bằng cấp học thuật.

Python hiện là ngôn ngữ phổ biến và được ưa chuộng nhất trong cộng đồng Khoa học Dữ liệu nhờ hệ sinh thái thư viện mạnh mẽ (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow). R cũng là một lựa chọn tốt, đặc biệt trong môi trường học thuật và thống kê.

Hãy thực hiện các dự án cá nhân từ đầu đến cuối. Chọn một bộ dữ liệu công khai bạn quan tâm (ví dụ trên Kaggle), đặt ra một câu hỏi kinh doanh, và thực hiện toàn bộ quy trình: làm sạch dữ liệu, phân tích, xây dựng mô hình, và trình bày kết quả. Ghi lại quá trình này trên GitHub hoặc một bài blog.

EDA là quá trình khám phá ban đầu một bộ dữ liệu để tóm tắt các đặc điểm chính của nó, thường bằng các phương pháp trực quan. Nó giống như việc "làm quen" với dữ liệu trước khi đi sâu vào mô hình hóa, giúp phát hiện các điểm bất thường, các mẫu và các mối quan hệ tiềm ẩn.

Trong học có giám sát, bạn có dữ liệu đã được "gán nhãn" (ví dụ: email là spam hay không spam) và mục tiêu là dạy mô hình dự đoán nhãn cho dữ liệu mới. Trong học không giám sát, bạn không có nhãn và mục tiêu là để mô hình tự tìm ra cấu trúc hoặc các cụm (cluster) trong dữ liệu.

Đây là quá trình sử dụng kiến thức chuyên môn về lĩnh vực để tạo ra các "tính năng" (features) mới từ dữ liệu thô, giúp các thuật toán học máy hoạt động hiệu quả hơn. Ví dụ, từ ngày sinh, bạn có thể tạo ra tính năng "tuổi". Đây thường là một trong những bước quan trọng nhất quyết định sự thành công của một dự án.

Có nhiều cách: bạn có thể xóa các hàng hoặc cột có dữ liệu bị thiếu (nếu số lượng ít), hoặc "điền vào" (impute) các giá trị bị thiếu bằng các giá trị thống kê như trung bình, trung vị, hoặc sử dụng các mô hình phức tạp hơn để dự đoán giá trị bị thiếu.

Overfitting xảy ra khi một mô hình học quá "thuộc lòng" dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả nhiễu, đến mức nó hoạt động rất tốt trên dữ liệu đó nhưng lại hoạt động kém trên dữ liệu mới. Nó giống như một học sinh học vẹt, chỉ biết những gì trong sách mà không thể áp dụng vào thực tế.

Đó là một môi trường làm việc tương tác dựa trên web cho phép bạn viết và thực thi code (thường là Python), xem kết quả, trực quan hóa dữ liệu và viết các ghi chú giải thích trong cùng một tài liệu. Nó rất phổ biến cho việc phân tích dữ liệu và thử nghiệm các mô hình.