01/10/2018, 15:35

Trao đổi về tự học cho nghề Data Scientist trong Big Data

Xin chào mọi người!
Mình là Minh, thành viên mới của diễn đàn.
Minh hiện là sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng, nhưng lại muốn học về Big Data và muốn ứng dụng nó cho Tài chính Ngân hàng, nhưng Minh lại không biết phải học những gì để trở thành một Data Scientist của Big Data.
Mong mọi người giúp đỡ.

Nguyễn Phạm Anh Quân viết 17:48 ngày 01/10/2018

Có lẽ em đang hiểu nhầm data science là 1 cái gì đó rất hào nhoáng, nhưng thực chất em cũng đang học về nó đấy thôi, đó là thống kê! Anh nhớ trong ngành kinh tế cũng có học về phần mềm này, em tham khảo thử nhé :
https://www.ibm.com/vn-en/marketplace/spss-predictive-analytics-enterprise

Tống Anh Thư viết 17:43 ngày 01/10/2018

Phương pháp học top-down, từ ứng dụng đến lý thuyết toán.

Đầu tiên bạn học Data Science Specialization, có tổng cộng 10 courses. Bạn học xong thì hiểu được quy trình xử lý data từ crawling, cleaning, visualization, data mining, report, có đủ kiến thức căn bản Data Science. Ngôn ngữ được học là ngôn ngữ R, không phổ biến hơn Python.

Coursera

Data Science | Coursera

Data Science from Johns Hopkins University. Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science ...

Bước thứ 2 là học Python và các thư viện đi kèm với Python.

Python: Learn Python The Hard Way
Numpy: Numpy Quick Start, Numpy User Guide
Pandas: Pandas Tutorial, Pandas Tutorial, Pandas Documentation
SciPy: Scipy Reference
StatsModels: Stable Documentation
Scikit-learn: ScikitLearn Documentation
Matplotlib: Matplotlib docs
Seaborn: Seaborn Tutorial
Plotty: Ploty Home Page

Bước 3 là học lý thuyết, mình gợi ý một số quyển sách sau:

Database System: Fundamentals of Database Systems
Database AdAdministration: Database Administration: The Complete Guide to DBA Practices and Procedure
Data Mining: Data Mining - Concepts and Techniques
Probability: An Introduction to Probability Theory and Its Application
Statistics: Think Stats: Exploratory Data Analysis
Machine Learning: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction

Bước 4, bước cuối cùng, bạn tự tạo 1 project nào về lĩnh vực bạn quan tâm, như User Behavior, tiến hành bước lấy data, xử lý data, vẽ biểu đồ trên không gian 2D 3D.

Phương pháp top-down để bạn có được kiến thức căn bản thôi nhé, nhưng cũng đủ để bạn có công việc.
Thời gian học có thể từ 3 đến 6 tháng, tuỳ vào kĩ năng lập trình của bạn.

Tống Anh Thư viết 17:38 ngày 01/10/2018

Học Data Science xong, em có thể theo learning path sau để học tiếp Big Data. Có thể bỏ qua bước học Python trong ảnh.