được ứng dụng vào thực tế. ¡ Làm những project thú vị hơn là outsource. ¡ Công việc đòi hỏi phải cập nhật để bắt kịp xu hướng. ¡ Làm việc giữa các nhóm Data Engineer, Data Analyst, và Data scientist được ăn ý hơn.
kiến thức mới. ¡ Không ngại thử sai nhiều lần trong quá trình thực nghiệm. ¡ Yêu thích những phát hiện về khoa học tự nhiên. ¡ Ngưỡng mộ những nhà khoa học khác. ¡ Thích tìm tòi áp dụng những công cụ mới.
ngôn ngữ tự nhiên Language modeling, Part of speech tagging, Grammar parsing, Word segmentation, Machine translation, Named entity recognition, Question and Answering, Sentiment analysis, Discourse analysis, Word sense disambiguation, … Thị giác máy tính Image processing, Medical imaging, Pattern recognition, 3D reconstruction, Face recognition, Computer human interaction, Computer graphics, Object detection, Pose estimation, Shape recognition, Scene construction … Xử lý tín hiệu số Audio processing, Speech recognition, Noise reduction, Audio/Video compression, … Khai thác dữ liệu Extract Transform Load, anomaly detection, association rule learning, clustering, classification, regression, …
mobile app, NLP framework. ¡ Scala: Big Data processing. ¡ C++/Go: Big Data processing. ¡ Cấp cao ¡ Python: tích hợp các nguồn dữ liệu, prototype mô hình thực nghiệm. ¡ R: phân tích thống kê, trình bày biểu đồ.
tiểu cho mô hình, cực đại hoá khả năng. ¡ Đại số tuyến tính (Linear algebra): nhân ma trận trong xử lý ảnh, biểu diễn và thao tác dữ liệu bảng. ¡ Toán rời rạc (Discrete mathematics): hỗ trợ phép đếm trong xác suất. ¡ Lý thuyết đồ thị (Graph theory): phân tích mạng xã hội. ¡ Xác suất thống kê (Statistics and probability): xây dựng mô hình dự đoán dựa vào dữ liệu quá khứ “educated guess”.
không giỏi Tiếng Anh và bài giảng vẫn khó hiểu. • Bạn từ một ngành khác không phải IT. • Bạn muốn chuyển chuyển từ Dev sang DS. • Bạn muốn hiểu sơ để biết cách sử dụng điều hành nhóm. • Bạn muốn làm DS chuyên nghiệp và muốn tìm hiểu kĩ và sâu hơn các thuật toán.
để tìm kiếm các luận văn đàn anh đã làm. ¡ Xem blog TiếngViệt. ¡ Xác định các hội nghị, tạp chí chuyên ngành. ¡ Tìm kiếm các bài báo liên quan. ¡ Quản lý tài liệu thu thập được. ¡ Tóm tắt từng bài báo, tạp chí thu thập được (bài toán, phương pháp, kết quả, ưu điểm, nhược điểm).
dụng cheat sheet để học lập trình nhanh hơn. ¡ Sử dung appendix để học nhanh các thuật ngữ mình chưa biết. ¡ Chỉ nên biết để thoả sự tò mò không nên chuyển ngành. ¡ Biết được tính chất công việc của DS để tuyển dụng và làm việc nhóm. ¡ Biết qua các mô hình Machine Learning để sử dụng ra quyết định (các độ đo chính xác, ưu/khuyết điểm, đầu vào đầu ra). ¡ Nếu muốn theo đuổi thì có thể xem ngành này là đam mê bên cạnh công việc chính của mình (áp dụng vào công việc của mình, lập bạn học nhóm, làm một ứng dụng nho nhỏ).
trình liên quan đến vị trí công việc. ¡ Phỏng vấn công trình nghiên cứu đã làm. ¡ Kỹ năng làm việc thực tế. ¡ Mindset trong vòng 3 năm tới. ¡ Khả năng trình bày. ¡ Nếu làm domain của bạn thì sẽ đưa ra giải pháp gì. Không nên ¡ Hỏi quá nhiều về thuật toán, mất thời gian vì trên mạng có hết rồi. ¡ Nói quá nhiều về domain của mình, không cho ứng viên có cơ hội trình bày ý tưởng của mình. ¡ Môi trường làm việc không tự do, bị áp đặt ý tưởng và gò bó về thời gian làm việc.
project portfolio. ¡ Viết blog trình bày kinh nghiệm bản thân. ¡ Apply công việc. ¡ Cần có tư duy phản biện khi review các bài báo. ¡ Đừng bắt đầu với các giải pháp phức tạp. ¡ Không biết mô hình nào tốt nhất thì thử tất cả. ¡ Đừng tin vào trực giác, nên dùng số liệu để kiểm chứng. ¡ Luôn có tinh thần sẵn sàng thay đổi.
ongxuanhong
nttcom
kentaitakura
yumulab
mkimura
masatoto
naok615
okoso
momoseoyama
kiyohiro8
s_uryu
samanthasiow
trishagee
hursman
wjessup
pedronauck
akmur
mojombo
jennybc
jonrohan
cassininazir
brad_frost
paulrobertlloyd
