5 thói quen tôi học được từ những nhà nghiên cứu dữ liệu thành công của Microsoft
Những thói quen này sẽ thay đổi sự nghiệp của bạn mãi mãi!
Kể từ khi bắt đầu công việc nghiên cứu dữ liệu vào năm 2016, tôi luôn mong muốn mình có thể được học hỏi và trau dồi kiến thức nhiều hơn trong lĩnh vực này. Sự phát triển và kinh nghiệm là những yếu tố cần thiết giúp bạn có được một công việc tốt và tiền lương cao hơn. Chính vì vậy, tôi quyết định dồn hết tâm trí của mình để bắt đầu tích lũy kinh nghiệm trong việc nghiên cứu dữ liệu. Bằng sự kiên trì, tôi đã có được một hợp đồng lớn với Microsoft.
Nhóm nghiên cứu dữ liệu của Microsoft đã tổ chức một cuộc hội nghị dành cho các nhà nghiên cứu dữ liệu (có kinh nghiệm hoặc nghiệp dư) muốn có thêm kinh nghiệm để hoàn thiện mình.
Kết quả là, những người tiên phong của ngành nghiên cứu dữ liệu đã kết nối với nhau thông qua các hội nghị. Điều này khiến tôi hiểu rằng để đạt được thành công trong lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu rất đơn giản, nhưng chúng tôi phải chấp nhận biến công việc này trở thành thói quen hàng ngày của bản thân.
1. Ưu tiên việc học tập và cải thiện bản thân
Tôi không nhận được bất kỳ email hay lời mời VIP tham dự hội nghị trực tuyến của Microsoft vì tôi vẫn còn sử dụng Hotmail.
Sự thật là nếu tôi không muốn học hỏi thêm và mở rộng kiến thức của mình, tôi đã không có ý định sẽ tham gia một hội nghị miễn phí do Microsoft tổ chức.
Rất nhiều những công nghệ mới được tạo ra trong lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu, đặc biệt là vào thời điểm hiện tại khi những kết nối đều được tự động hóa.
Học hỏi và cải tiến liên tục là điều quan trọng đối với các Nhà nghiên cứu dữ liệu, đây là điều khiến họ nổi bật so các chuyên gia có trình độ khác.
Đây là cách để làm được thói quen này:
Như nhiều người đã biết nghiên cứu dữ liệu không phải là một lĩnh vực cố định. Bạn nên xem kỹ mô tả công việc, tìm hiểu những kỹ năng mà các nhà tuyển dụng đang cần và so sánh chúng với sơ yếu lý lịch của bạn. Nếu bạn đang thiếu những kỹ năng gì, hãy xác định và cải thiện nó.
Với đa số những người làm việc trong giờ hành chính, việc học trực tuyến từ xa sẽ thuận tiện hơn rất nhiều. Bạn có thể tham gia các khóa học trực tuyến thông qua: video, radio, tài liệu nghiên cứu và blog liên quan đến ngành nghiên cứu dữ liệu và các lĩnh vực cần thiết khác.
2. Xây dựng hệ thống mạng dữ liệu chuyên nghiệp
Không có gì ngạc nhiên khi có rất nhiều Nhà nghiên cứu dữ liệu có trình độ cao tham gia hội nghị trực tuyến. Nhưng tôi tự hỏi họ làm thế nào để đạt được trình độ chuyên môn cao và có được hợp đồng làm việc với Microsoft. Vì vậy, tôi đã thực hiện một nghiên cứu nhỏ.
Tôi đã truy cập vào trang web LinkedIn và kiểm tra hồ sơ của họ, có một điểm chung là tất cả họ đều có hơn 5 nghìn kết nối trên nền tảng dữ liệu này.
Trong ngành nghiên cứu dữ liệu, sự rập khuôn sẽ khiến tư duy của bạn trở nên lỗi thời. Hãy để bản thân tự do triển khai các mô hình, biến niềm vui trở thành các hình ảnh trực quan sinh động hoặc phân tích số liệu thông qua bản năng của bạn. Nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng có thể bạn sẽ cần thêm một vài người hỗ trợ để phân tích dữ liệu nhanh và hiệu quả hơn.
Làm việc theo nhóm cũng rất quan trọng, đặc biệt là hiện nay các giải pháp về ngành Dữ liệu đang phát triển theo từng phút. Bạn có thể bắt tay làm việc với các chuyên gia có kiến thức rộng lớn về các lĩnh vực kỹ thuật khác có cùng chí hướng với bạn.
Bên cạnh đó, các trang mạng trực tuyến cũng có thể giúp bạn tiếp cận nhanh hơn với những thông tin mới liên quan đến việc thực tập, công việc tự do hoặc các công việc khác.
Làm thế nào để áp dụng thói quen này:
Do sự nổi lên của các ngành liên quan đến dữ liệu trong xã hội ngày nay nên hàng năm có rất nhiều cơ hội việc làm được tạo ra cho các chuyên gia có cùng định hướng kết nối với nhau.
Vào lần phỏng vấn tiếp theo, dù kết quả có ra sao thì hãy đảm bảo bạn tạo được ấn tượng tốt với nhà tuyển dụng bằng việc đặt câu hỏi, thể hiện khả năng và sự tò mò của mình. Cơ hội việc làm, kỹ năng giải quyết vấn đề nhóm và kỹ năng nghề nghiệp là những lợi ích trong việc xây dựng một mạng lưới chuyên nghiệp vững mạnh.
3. Các nhà nghiên cứu dữ liệu là những người hay đọc sách
Tôi biết bạn đang nghĩ rằng: “Nghiên cứu dữ liệu là ngành về số liệu, thống kê và mã hóa. Vậy tại sao phải đọc sách?”. Nhưng có lẽ bạn không biết, khái niệm và ý nghĩa cơ bản của nghiên cứu dữ liệu đều bắt nguồn từ những ngôn từ đơn giản. Nó không chỉ cho bạn biết về các mô hình và ngôn ngữ lập trình, mà quan trọng là bạn phải hiểu được hoạt động chuyên sâu của lĩnh vực này.
Sự thật là nếu bạn phụ thuộc vào những kinh nghiệm từ các công việc trước đó thì chuyên môn về công việc hiện tại của bạn vẫn có thể bị trì trệ.
“Việc đọc các tài liệu nghiên cứu sẽ giúp các nhà nghiên cứu dữ liệu theo dõi được các xu hướng và sự phát triển trong lĩnh vực của họ”, theo Saurabh Jha.
Làm sao để áp dụng điều này:
Có hàng trăm bài báo, sách và tạp chí nghiên cứu có giá trị về lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu giúp bạn mở rộng kiến thức về các khái niệm nhất định trong lĩnh vực này.
Trước khi lấy chứng chỉ nghiên cứu dữ liệu, tôi đã học hầu hết các ngôn ngữ lập trình và thủ thuật phân tích từ các bài đăng trên blog. Ngoài khía cạnh kỹ thuật, bạn nên đọc thêm các bài viết về năng suất, mẹo nghề nghiệp và phát triển cá nhân để xác định lại tư duy của bản thân theo hướng tích cực và thái độ làm việc đúng đắn.
4. Tích cực trong các hoạt động về nghiên cứu dữ liệu
Đầu năm ngoái, tôi đã quyết định chia sẻ hành trình bắt đầu ngành nghiên cứu dữ liệu của mình lên mạng xã hội. Tuy nhiên, các nhóm Facebook và trang web không thể liên kết với đường dẫn do tôi tạo ra vì có rất nhiều trò gian lận và phần mềm độc hại được lan truyền rộng rãi. Có ai đó đã dùng một phần mềm máy tính độc hại có tên là “con ngựa thành Troy” đánh cắp một dự án mà tôi đã làm trong hơn 6 tháng.
Cảnh báo: Đừng bao giờ nhấp vào bất kỳ liên kết ngẫu nhiên nào bạn thấy trên các nhóm Facebook trừ khi bạn biết rõ nguồn gốc của chúng.
Bất kể chức vụ hoặc kinh nghiệm của bạn là gì, với tư cách là Nhà nghiên cứu dữ liệu, bạn nên sẵn sàng hỗ trợ mọi người xung quanh. Mở ra một vấn đề để giải quyết như một nhiệm vụ cụ thể, tìm và xử lý các dữ liệu, huấn luyện và đào tạo các chuyên gia trẻ hơn trong ngành. Với tốc độ phát triển cao của ngành nghiên cứu dữ liệu như ngày nay, ngày càng có nhiều người tham gia vào các lĩnh vực liên quan đến dữ liệu. Tất cả họ đều có định hướng đa dạng hóa và mở rộng trí tuệ công nghệ.
Tuy nhiên, việc tích cực hoạt động trong ngành nghiên cứu dữ liệu cũng rất cần thiết để hỗ trợ các kỹ sư, nhà phân tích và nhà nghiên cứu tương lai, nhằm thúc đẩy hiệu quả và tối đa hóa tác động đến tư duy của mọi người về lĩnh vực này.
Làm thế nào để áp dụng thói quen này:
Hãy trở thành người tiên phong viết các bài blog, tài liệu nghiên cứu và bài báo có giá trị trên các diễn đàn nghiên cứu dữ liệu. Nếu bạn có kỹ năng thuyết trình, bạn có thể bắt đầu với những bản ghi âm trực tuyến hoặc một kênh YouTube của riêng mình để chia sẻ kinh nghiệm và cách sửa chữa những lỗi thường gặp trong quá trình nghiên cứu dữ liệu.
5. Nếu bạn không thể giải mã hóa, hãy tìm cách để phát triển khả năng viết mã của bạn
Các câu hỏi về nghiên cứu dữ liệu gây tranh cãi nhất trên Quora là:
Các nhà nghiên cứu dữ liệu có viết code không? Một nhà nghiên cứu dữ liệu có cần phải là một lập trình viên giỏi hay không? Một nhà phân tích dữ liệu có cần viết mã không? Liệu bạn có thể trở thành một nhà nghiên cứu dữ liệu mà không cần phải biết viết mã hóa?
Từ những tìm hiểu của mình, tôi nhận ra rằng hầu hết các Nhà nghiên cứu dữ liệu đang tìm cách thoát khỏi việc viết mã hay mã hóa dữ liệu. Điều này làm tôi lo lắng rằng rất nhiều người đang tìm kiếm con đường dễ dàng để đạt được thành công.
Tất nhiên không phải ai cũng thích viết mã, nhưng điều quan trọng là họ không sẵn sàng để học hỏi thêm.
Một Nhà nghiên cứu dữ liệu ít nhất phải có kiến thức cơ bản về các loại ngôn ngữ lập trình như Python, JavaScript hoặc R (một loại ngôn ngữ lập trình dành cho tính toán và đồ họa thống kê). Vì hầu hết các nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu được xây dựng dựa trên ngôn ngữ lập trình mã hóa vững chắc.
Làm thế nào để áp dụng thói quen này:
Có rất nhiều khóa học trực tuyến chất lượng cao về nhiều ngôn ngữ lập trình từ cơ bản đến nâng cao. Hãy khám phá bản thân và tìm ra những kỹ năng mà bạn cần cho công việc.
Bài học rút ra:
Nghiên cứu dữ liệu không phải là một lĩnh vực có thể học được trong một thời gian ngắn. Đây là lĩnh vực mà những người đam mê công nghệ có thể thực hành thông qua các thủ thuật của Dữ liệu 101.
Công việc của những người được gọi là Nhà nghiên cứu dữ liệu không chỉ là phân tích dữ liệu, mà họ còn phải có kiến thức cơ bản về kỹ thuật dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Trực quan hóa, Khai thác dữ liệu và nhiều kiến thức khác. Với tất cả các lĩnh vực này, bạn nghĩ điều gì sẽ khiến bạn trở nên nổi bật hơn so với những chuyên gia Nghiên cứu Dữ liệu khác?
Phát triển những thói quen tốt để trở thành một chuyên gia nghiên cứu dữ liệu là một cách tuyệt vời để phát huy tối đa tiềm năng của bạn. Ngoài ra, bạn còn có thể duy trì mối quan hệ với những chuyên gia có trình độ cao hơn, xây dựng sự tương tác tốt hơn giữa các thành viên trong nhóm.
Những việc nhỏ bạn làm hàng ngày là điều tạo nên con người của bạn trong tương lai. Bây giờ là lúc bạn thực hiện các bước để tạo nên thành công của chính mình.
