Nếu bạn muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu, hãy học ngay 3 ngôn ngữ này!

• Làm thế nào để phân biệt giữa Front-End, Back-End và Full Stack?
• 7 lý do bạn nên học ngôn ngữ lập trình Swift
• Java là gì? Tại sao nên chọn Java?

Nhu cầu tuyển dụng các nhà phát triển có kỹ năng data science tiếp tục tăng cao. Đây là những gì bạn cần học để có một sự nghiệp vững chắc trong ngành này.

Bạn muốn mở rộng kỹ năng của mình trong lĩnh vực công nghệ cao? Theo Shu Wu, Giám đốc của Indeed Prime cho biết: “Nhu cầu tuyển các developer sở hữu kỹ năng data science đang rất lớn, cùng với sự tăng trưởng vượt bậc suốt 4 năm qua về các công việc tuyển dụng liên quan đến khoa học dữ liệu (data science)".

Giám đốc Shu Wu nói: “Triển vọng công việc này đang rất lớn, data science là một công việc có mức lương hấp dẫn nhưng sự cạnh tranh khốc liệt. Một data scientist là tuyệt vời nếu họ là chuyên gia trong việc kiểm định dữ liệu, nhưng người có thể làm dữ liệu 'dễ tiêu hoá' trong toàn bộ tổ chức mới là đỉnh cao".

Karen Panetta, hội viên IEEE kiêm trưởng khoa kỹ thuật bậc cao tại trường Đại học Tufts có nói: “Những tiến bộ về công nghệ và khối lượng dữ liệu trực tuyến sẵn có khổng lồ đang ảnh hưởng đến từng lĩnh vực và có tác động to lớn đến nền kinh tế. Điều này được ví như là 'cơn bão dữ liệu', không chỉ bởi lượng dữ liệu khủng, mà còn do tốc độ thay đổi, tăng trưởng và các loại dữ liệu đa dạng có sẵn".

Karen Panetta cho biết thêm: “Việc biết cách sử dụng bảng tính và cơ sở dữ liệu truyền thống sẽ không còn đủ trong cuộc cách mạng Big Data (Dữ liệu lớn) đang nổi lên. Các phân tích cần phải được hoàn thành trong thời gian thực, khi các quyết định có thể bị ảnh hưởng. Biết cách sử dụng các công cụ phần mềm chỉ là một phần của thử thách này. Hiểu dữ liệu trên nhiều lĩnh vực, có thể truyền đạt ý nghĩa của nó và có thể sử dụng các dữ liệu thống kê sẽ là những yếu tố tạo ra khác biệt so với các số liệu truyền thống”.

Xem thêm: Người mới bắt đầu học lập trình máy tính cần tập trung vào những gì?

Về phương diện học ngôn ngữ lập trình cho phép bạn làm việc với dữ liệu, “tiêu chuẩn cho bất kỳ ngôn ngữ nào là tìm một thứ gì đó và làm ngay", nhà phân tích Forrester Mike Facemire nói. “Điều tuyệt vời của việc viết code là khi làm sai một việc gì đó, bạn sẽ có những kinh nghiệm tuyệt vời". Facemire khuyên nên ghé thăm Github để xem các ví dụ và tìm kiếm một tập dữ liệu gây hứng thú với bạn và học cách phân tích nó.

Facemire nói: "Sau cùng, điều quan trọng hơn bạn phải hiểu cách giải quyết vấn đề bằng việc chia nhỏ nó thành những vấn đề nhỏ hơn việc biết ngôn ngữ của nó. Suy cho cùng thì nó chỉ là một cách để tương tác với máy tính. Máy tính không quan tâm ngôn ngữ mà bạn đang sử dụng là gì, nó quan tâm nhiều hơn đến việc bạn đã chia nhỏ vấn đề đúng cách và giải quyết hợp lý để có một kết quả tốt".

"Một số tổ chức giáo dục đã tạo ra các chương trình học về data science, bao gồm Đại học Northeastern, Đại học Boston, CUNY và Cao đẳng Merrimack. Một số trường còn cung cấp các khoá học online, các chương trình và các buổi hội thảo có chi phí thấp thông qua Hiệp hội máy tính IEEE", Panetta nói.

Nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu, bạn nên cân nhắc học một trong ba ngôn ngữ sau:

1. R

"R là một ngôn ngữ và framework được sử dụng bởi các nhà khai thác dữ liệu (data miner) để phát triển phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu", Panetta nói.

Ngôn ngữ này đã có sự tăng trưởng vượt bậc khi phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu trở nên phổ biến hơn trong những năm gần đây. Tuy nhiên, độ phổ biến của nó đã giảm đi một chút. R có những công cụ được xây dựng cho các data scientist với các extension và plugin cụ thể cho mục đích đó.

Panetta nói: “Điều quan trọng khi học ngôn ngữ như R là hiểu các kỹ năng toán học cơ bản. Nó sẽ là một thảm hoạ nếu chúng ta chỉ tin vào những kết quả của phần mềm mà không biết chúng ta đang đo lường gì và không hiểu dữ liệu đầu vào mà chúng ta cung cấp”.

2. Python

"Python là một ngôn ngữ lập trình đa mục đích, khá mạnh và bao gồm các công cụ có thể ứng dụng vào các môi trường yêu cầu hình tượng hoá mà có thể xuất hiện trên các trang web hoặc trên điện thoại. Nó cũng dễ đọc hơn R", Facemire nói.

Nếu bạn đang trong thời điểm suy nghĩ lựa chọn công việc của mình, "Tôi muốn trở thành data scientist – tôi nên học ngôn ngữ nào?". Hãy cân nhắc cả R và Python và xem ngôn ngữ nào phù hợp với bạn. Cả hai đều khả thi. Các doanh nghiệp thường sẽ không ưu tiên ngôn ngữ nào khi xem xét các kỹ năng của một data scientist.

Xem thêm: Python là gì? Tại sao nên chọn Python?

3. Java

Ngôn ngữ lập trình Java gần đây được xếp hạng một trong những ngôn ngữ được yêu thích và đa năng nhất để viết, dựa vào bản khảo sát từ WP Engine. Nó cũng là một ngôn ngữ lập trình đa mục đích, được thiết kế riêng để càng ít phụ thuộc vào việc thực thi càng tốt. Nó có thể được sử dụng để xây dựng mọi thứ, đặc biệt là các nền tảng có thể mở rộng, nền tảng đa luồng (multithread) và có nền tảng người dùng mạnh mẽ.

"Java là ngôn ngữ thông dịch - không giống C và C++, Java không yêu cầu hiểu biết về phần cứng ở mức độ thấp", Panetta nói. Điều đó giúp cho những người đang nghiên cứu bên ngoài lĩnh vực khoa học máy tính và kỹ thuật dễ tiếp cận Java hơn. Theo trang Indeed, Java cũng là ngôn ngữ lập trình được yêu cầu nhiều nhất trong các bài đăng tuyển dụng công nghệ.

Tham khảo thêm một số bài viết:

• 16 ngôn ngữ lập trình phổ biến, dễ kiếm việc nhất
• Bạn đã biết 15 ngôn ngữ lập trình hot nhất trên GitHub này chưa?
• Bài tập C++ có lời giải (code mẫu)
• 9 lý do bạn nên trang bị một chút kiến thức về HTML và CSS
• Hành trình từ chưa biết gì đến trở thành kỹ sư phần mềm tại San Francisco trong 12 tháng

Chúc các bạn vui vẻ!