Một con số đúng vẫn có thể dẫn đến kết luận sai. Cùng chú Nha học cách đọc dữ liệu, nhận diện 7 sai lầm phổ biến và tự kiểm tra bằng ví dụ thực tế.
Để giải quyết nhu cầu cho việc tạo ra các đồ thị hiển thị dữ liệu đơn giản nhưng mạnh mẽ, chứ đựng nhiều thông tin; nhiều công cụ hiển thị dữ liệu đã ra đời. Tuy nhiên nhiều chuyên gia phân tích dữ liệu và các nhà quản lý thường không nhận biết hết được các công cụ này.
Bài viết cập nhật lại khái niệm Data Science mà Nha từng chia sẻ từ năm 2018. Data Science không chỉ là Python, Machine Learning hay AI mà là quá trình kết hợp dữ liệu, thống kê, lập trình, kiến thức chuyên môn và tư duy giải quyết vấn đề để tạo ra insight hoặc giải pháp có giá trị. Bài cũng phân biệt Data Scientist với Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning và AI, đồng thời gợi ý lộ trình học Data Science phù hợp hơn trong thời đại Generative AI.
Chưa bao giờ các doanh nghiệp lại “khát” nhân lực về “Big Data” như hiện nay do ngày càng có nhiều công ty nhận ra được lợi ích to lớn từ việc khai thác và phân tích dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh của họ. Theo phân tích trên thị trường việc làm thì họ được đón chào với mức lương hậu hĩnh cùng nhiều phụ cấp hấp dẫn khác cho công việc như Data scientist - nhà khoa học dữ liệu hay Data analyst - Chuyên gia phân tích dữ liệu. Vậy làm sao để trở thành nhà khoa học dữ liệu cũng như chuyên gia phân tích dữ liệu?
