Ngày nay có rất nhiều người muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Nhưng bạn có thật sự muốn, hay bạn chọn ngành khoa học dữ liệu vì những lý do sai lầm như trong bài viết này?

Khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực nghiên cứu phổ biến nhất trong thời gian gần đây. Dự đoán và sự thổi phồng làm cho Khoa học dữ liệu ngày càng phổ biến và xu hướng này sẽ tiếp tục trong những thập kỷ tới.

Do xu hướng này, có rất nhiều cơ hội việc làm được tạo ra, và do đó có nhu cầu rất lớn về các Nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao. Khoa học dữ liệu được ứng dụng rộng rãi và hầu hết mọi công ty lớn hay nhỏ, bao gồm cả những công ty khổng lồ công nghệ, đang đầu tư rất nhiều thời gian và giá trị của họ để sản xuất các sản phẩm chất lượng với sự trợ giúp của các nhà khoa học dữ liệu.

Vậy chính xác khoa học dữ liệu là gì?

Chúng ta đã đề cập rất nhiều về khoa học dữ liệu. Nhưng cũng không thừa để xem lại khoa học dữ liệu là gì trước khi đi vào nội dung chính của bài viết.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để đưa ra các kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ nhiều dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. Khoa học dữ liệu liên quan đến khai thác dữ liệu, học máy và dữ liệu lớn.

Rất nhiều người muốn tham gia vào ngành khoa học dữ liệu và theo đuổi sự nghiệp như một nhà khoa học dữ liệu. Điều đó không có gì sai cả. Với đa số mọi người, họ đều có sở thích giống nhau khi tham gia vào lĩnh vực này. Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng một số người có ý tưởng và nhận thức sai lầm về những gì cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng phân tích 10 lý do sai lầm khi muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu. Quan điểm ở đây là không có xu hướng làm nản lòng bất cứ ai. Thay vào đó là một số sự thật về một số nhận thức và ý tưởng sai lầm cần được thay đổi để thành công với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Sai lầm #1: Bạn nghĩ rằng dễ dàng tìm được việc khi chọn ngành khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu được coi là công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 21. Có vô số vị trí đang cần người. Một công việc có uy tín hấp dẫn là điều mà ai cũng mong muốn. Nếu bạn không quan tâm đến khoa học dữ liệu, nhưng bạn cảm thấy rằng đây là một trong ngành dễ kiếm việc do nhu cầu lớn trong tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu lành nghề, thì bạn đã nhầm.

Có một yêu cầu bắt buộc về một mức trần kỹ năng để đảm bảo một công việc về khoa học dữ liệu. Bạn cần phải có một sơ yếu lý lịch tuyệt vời với nhiều dự án khoa học dữ liệu thú vị mà bạn đã xây dựng hoặc bằng cấp từ một trường đại học danh tiếng với nền tảng vững chắc về các khái niệm cơ bản.

Khoa học dữ liệu đôi khi có thể là một môn học khó. Cần rất nhiều nỗ lực để học các khái niệm cơ bản về toán học, lập trình, học máy và các lĩnh vực nghiên cứu khác. Tất nhiên không có nghĩa là bạn không thể nghiên cứu điều này trong vòng vài tháng. Chắc chắn là bạn có thể, nhưng chỉ khi bạn có sự cống hiến và hứng thú để theo đuổi lĩnh vực tuyệt vời này.

Nếu bạn nghĩ rằng nghiên cứu khoa học dữ liệu sẽ là một cuộc dạo chơi và lý do chính của bạn để chọn chủ đề khoa học dữ liệu là bạn cảm thấy rằng bạn có cơ hội tìm được việc, thì đó sẽ là một xem xét không chính xác.

Ngay cả khi bạn đã vào làm việc trong ngành khoa học dữ liệu nhưng bạn không có bất kỳ sự quan tâm và yêu thích thực sự nào đối với môn học này, bạn sẽ khó có thể tiếp tục làm việc một cách hoàn hảo.

Sai lầm #2: không quan tâm đến lập trình

Kiến thức về lập trình và coding gần như là một yêu cầu bắt buộc để có hiểu biết chuyên sâu về lĩnh vực khoa học dữ liệu. Ngay cả khi bạn thiếu kỹ năng viết code hoặc lập trình, bạn cũng phải quan tâm đến việc học và theo đuổi những kỹ thuật này.

Tuy nhiên, nếu bạn không quan tâm đến việc viết code hoặc lập trình thì hãy nhớ rằng có rất nhiều môn học khác thực sự không đòi hỏi kỹ năng lập trình. Thật không may, khoa học dữ liệu không phải là một trong những lĩnh vực đó, và coding là một yêu cầu cần thiết.

Python là một ngôn ngữ lập trình cho bất kỳ ai, ngay cả những người không có kinh nghiệm về ngôn ngữ lập trình trước đây để bắt đầu với học máy. Mặc dù có một số vấn đề nhưng Python vẫn là một trong những ngôn ngữ tốt nhất cho AI và học máy. Có rất nhiều ngôn ngữ mới hơn cũng có thể có tác động mạnh trong tương lai.

Việc thực hành là rất quan trọng để giúp bản thân cập nhật tất cả các xu hướng mới nhất và xử lý các kỹ thuật đang diễn ra trong lĩnh vực to lớn này. Có rất nhiều khía cạnh với sự phát triển liên tục. Vì vậy, bạn cần phải tiếp tục với việc coding và làm việc với các triển khai thực tế.

Bạn hãy cố gắng tích cực tham gia các cuộc thi trên các trang web. Kaggle là một trong những trang web tổ chức một số cuộc thi liên quan đến khoa học dữ liệu tốt nhất. Đừng lo lắng về nơi bạn hoàn thành. Nó không quan trọng nhiều miễn là bạn học được điều gì đó mới.

Có rất nhiều trang web để cải thiện khả năng viết mã của bạn cũng như tham gia các cuộc thi như HackerRank mà bạn nên cân nhắc. Tham gia vào cộng đồng rất hữu ích để liên tục học hỏi thêm từ những người bạn đam mê khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên, nếu bạn không quan tâm đến lập trình hoặc coding bất kỳ thứ gì, thì ngay cả với các thư viện mới hơn như autoML hoặc các công cụ cung cấp cho bạn làm việc trên các dự án khoa học dữ liệu, bạn sẽ thiếu nền tảng vững chắc để xây dựng các dự án của riêng mình từ đầu và thiếu kiến ​​thức cơ bản tổng thể để hiểu biết về các chủ đề cần thiết.

Sai lầm #3: Lý do chính của bạn là tiền

Nhà khoa học dữ liệu có lẽ là một trong những người được trả lương cao nhất trong số những người làm việc trong các các lĩnh vực liên quan đến phần mềm. Bạn có thể được trả lương cao và ngay cả khi bạn không làm việ toàn thời gian, bạn vẫn có rất nhiều cơ hội để xây dựng các dự án khác nhau và kiếm tiền bằng cách làm việc tự do hoặc với các công ty khởi nghiệp.

Tuy nhiên, tương tự như điểm đầu tiên của bài viết này, nếu bạn không có hứng thú với ngành khoa học dữ liệu, và bạn chỉ chọn ngành này với mục đích kiếm tiền, thì bạn sẽ nhanh chóng chán nản và kiệt sức. Phần lớn các nhà khoa học dữ liệu thành công đều là những người yêu thích lĩnh vực này và tạo ra các dự án mới để cải thiện nhiều thứ xung quanh.

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu rất phát triển. Có quá nhiều thứ để bạn tò mò và khám phá. Có rất nhiều khái niệm về các chức năng toán học, lý thuyết chuyên sâu về nhiều khía cạnh của học máy và học sâu. Nếu tiền là thứ duy nhất mà bạn quan tâm, thì có lẽ có nhiều lĩnh vực và phương pháp kiếm tiền dễ dàng hơn là lĩnh vực này. Khoa học dữ liệu là một môn học đòi hỏi sự học hỏi và tiến bộ không ngừng để bắt kịp các kỹ năng và sự phát triển khác nhau đang diễn ra.

Không quá khoa trương hay đạo đức giả, tiền là một khía cạnh thiết yếu của cuộc sống. Nhưng nếu lý do chính mà bạn chọn ngành khoa học dữ liệu để kiếm tiền, thì có lẽ bạn sẽ gặp khó khăn nếu không không tận hưởng lĩnh vực này.

Lý do chính khi đề cập đến việc này là vì Khoa học dữ liệu đôi khi khá khó và trên thực tế, trong nhiều trường hợp, có rất nhiều người đã bỏ học vì không thể theo kịp áp lực liên tục. Bạn có thể kiếm được rất nhiều tiền nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng tổng thể, nhưng nếu bạn không hài lòng khi làm điều đó, thì chẳng ích gì để theo đuổi mong muốn thêm nữa.

Sai lầm #4: Bạn ghét toán

Toán học là một trong những môn học mà bạn có thể yêu hoặc ghét. Một số người thấy toán học là một môn học tuyệt vời trong khi những người khác lại thấy tất cả những thứ này thật nhàm chán. Không quan trọng bạn đang ở phía nào nhưng toán học, may mắn thay, hoặc không may, là một trong những yêu cầu cơ bản nhất đối với học máy và khoa học dữ liệu.

Toán học là một yêu cầu thiết yếu đối với khoa học dữ liệu. Đại số tuyến tính, giải tích, xác suất và thống kê là những khái niệm quan trọng nhất mà bạn cần biết để chinh phục tất cả các khía cạnh toán học của khoa học dữ liệu.

Toán học được ứng dụng để xây dựng các mô hình học máy dự đoán, hiểu các phương pháp xác suất, để giải các bài toán Bayesian và các vấn đề tương tự khác, hiểu sự lan truyền ngược trong các mạng nơ-ron sâu, phân tích độ dốc gradient và hơn thế nữa. Phần lớn học máy liên quan đến toán học quan trọng. Nếu bạn hoàn toàn ghét toán học và hoàn toàn không hứng thú với nó, thì chắc chắn bạn đang sẽ gặp khó khăn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Sai lầm #5: Thiếu đam mê

Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu thành công đều có một điểm chung: niềm đam mê với khoa học dữ liệu và những khám phá mới.

Đam mê và yêu thích môn Khoa học dữ liệu là một điều tuyệt đối cần thiết. Nếu bạn không đam mê và thiếu ham muốn tổng thể về khoa học dữ liệu, thì có lẽ bạn nên xem xét một lĩnh vực khác.

Tư duy sáng tạo, phản biện và phân tích là một số đặc điểm hấp dẫn nhất của một nhà khoa học dữ liệu. Khả năng tư duy bên ngoài và thực hiện các ý tưởng đổi mới là điều cần thiết và yêu cầu đối với một nhà khoa học dữ liệu thành công. Các thuộc tính này là một số khía cạnh chính của việc hoạt động xuất sắc ở cấp độ ngành.

Tuy nhiên, một phẩm chất quan trọng hơn ở các nhà khoa học dữ liệu thành công, những người tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu của họ là nhu cầu liên tục tự cải thiện và là sinh viên của môn học trong suốt cuộc đời của họ. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu khiêm tốn, những người có mục đích học hỏi và chia sẻ kiến ​​thức sâu rộng của họ với xã hội và những người đam mê khoa học dữ liệu khác.

Bạn cần có một động lực không ngừng và niềm đam mê tuyệt đối với khoa học dữ liệu để tồn tại lâu hơn trong lĩnh vực này và có một tương lai tươi sáng và lâu dài với lĩnh vực này.

Sai lầm #6: Bạn không thấy hứng thú khi làm việc với dữ liệu

Khoa học dữ liệu, như cái tên của nó, có rất nhiều dữ liệu.

Từ khai thác dữ liệu, trích xuất dữ liệu, thu thập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, khám phá dữ liệu và hơn thế nữa, khoa học dữ liệu là tất cả về dữ liệu. Thuật ngữ dữ liệu đôi khi có thể bị loại bỏ một cách lỏng lẻo, nhưng nó là tài nguyên quý giá nhất cho bất kỳ dự án nào. Các lĩnh vực dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu đang phát triển rất nhiều. Những công ty khổng lồ công nghệ đang đầu tư nhiều hơn vào việc thu thập dữ liệu hữu ích.

Dữ liệu có thể được coi là bất kỳ tài nguyên hoặc thông tin hữu ích nào có sẵn phù hợp để thực hiện các nhiệm vụ học máy hoặc học sâu. Có rất nhiều dữ liệu có sẵn cho mọi mô hình bạn muốn xây dựng. Điều quan trọng là phải thu thập và tìm những dữ liệu có giá trị cần thiết để hoàn thành đánh giá.

Phần thú vị của các dự án khoa học dữ liệu đối là xây dựng mô hình học máy hoặc học sâu và đảm bảo rằng chúng hoạt động hoàn hảo. Sau đó, triển khai các mô hình đã xây dựng đó khi chúng đáp ứng các yêu cầu thích hợp.

Tuy nhiên, một phần lớn của Khoa học dữ liệu đang thực sự xử lý dữ liệu. Hầu hết dữ liệu có sẵn tự nhiên trên web là không sạch. Phải thực hiện nhiều công đoạn làm sạch và sơ chế để chiết xuất các dữ liệu hữu ích.

Hầu hết các nhiệm vụ phức tạp yêu cầu phân tích quan trọng và xử lý tính toán để đạt được kết quả mong muốn. Tính bền bỉ là cực kỳ quan trọng trong mọi tình huống, đặc biệt là trong ngành khoa học dữ liệu. Nếu bạn không thích làm việc với dữ liệu, điều mà đôi khi có thể được coi là một thứ kém hấp dẫn hơn một chút trong số nhiều khía cạnh thú vị của khoa học dữ liệu, thì điều đó hoàn toàn ổn. Tuy nhiên, nếu bạn thực sự khó chịu khi làm việc với dữ liệu, một phần tinh túy của khoa học dữ liệu, thì đó nên là điều cần cân nhắc.

Sai lầm #7: Học tập là nhàm chán

Khoa học dữ liệu không phải là một lĩnh vực đứng yên tại chỗ. Đây là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng và liên tục. Mỗi ngày, một công nghệ hoặc xu hướng mới được giới thiệu với thế giới khoa học dữ liệu và mọi nhà khoa học dữ liệu hàng đầu đều cần cập nhật những phát triển mới nhất này.

Phần hay nhất về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu là sự phát triển liên tục của các môn học này mỗi ngày. Những cải tiến trong công nghệ đang tăng lên nhanh chóng. Do đó, việc cập nhật các xu hướng mới nhất và những phát triển mới nhất xảy ra trong ngành khoa học dữ liệu trở nên quan trọng đáng kể.

Nghiên cứu là một phần không thể thiếu của bất kỳ Dự án Khoa học Dữ liệu nào. Điều quan trọng là phải có một số kiến ​​thức hoặc ít nhất là một ý tưởng ngắn gọn về những gì đang mở rộng xảy ra trong lĩnh vực AI. Nghiên cứu về một dự án hoặc bất kỳ nhiệm vụ cụ thể nào hoặc thậm chí chỉ là một thuật ngữ khoa học dữ liệu đơn giản là vô cùng cần thiết.

Thường xuyên học và đọc các tài liệu nghiên cứu là điều mà hầu hết các nhà khoa học dữ liệu làm  thường xuyên. Có thể hàng ngày hoặc hàng tuần. Không có gì ngạc nhiên khi yêu cầu này là bắt buộc. Rất nhiều người nói rằng họ đã học đủ gần 20 năm hoặc lâu hơn, và họ chỉ muốn có một nghề mà họ có thể sử dụng các kỹ năng đã học trong nhiều năm.

Nếu bạn là một trong những người không thích học hỏi nhiều điều mới, thì trở thành nhà khoa học dữ liệu có lẽ không phải là lựa chọn tốt nhất cho bạn. Có rất nhiều lĩnh vực mà bạn có thể sử dụng lặp đi lặp lại các kỹ năng được phát triển trong trường đại học hoặc công việc trước đây để phát triển mọi thứ và kiếm sống.

Thật không may cho những người không thích học hỏi, khoa học dữ liệu là một chủ đề đang phát triển nhanh chóng với những cải tiến mới hơn xuất hiện mỗi ngày và không thể tiến bộ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu nếu không phát triển và nâng cao kỹ năng của bạn liên tục.

Sai lầm #8: Thiếu kỹ năng giao tiếp

Tương tác hiệu quả là vấn đề then chốt đối với hầu hết mọi thứ trong cuộc sống và cả trong hầu hết các công việc. Đặc biệt trong khoa học dữ liệu, kỹ năng giao tiếp đóng một vai trò quan trọng. Để thực hiện một dự án phức tạp một cách hiệu quả đồng thời phối hợp và giao tiếp hiệu quả là một yêu cầu bắt buộc đối với mọi nhà khoa học dữ liệu.

Một nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng lắng nghe cẩn thận các hướng dẫn được cung cấp bởi người giám sát, nhân viên hoặc bất kỳ ai khác. Sau khi bạn nghe xong, điều cần thiết là phải xử lý thông tin và giao tiếp hiệu quả bằng cách truyền đạt những ý tưởng và suy nghĩ của bạn thông qua các cuộc trao đổi có ý nghĩa và chu đáo.

Bạn cũng có thể hướng dẫn đồng nghiệp của mình, phối hợp hiệu quả và làm việc với đồng nghiệp của bạn trong nhiệm vụ cụ thể đang thực hiện.

Tuy nhiên, nếu bạn không sẵn sàng rèn luyện kỹ năng giao tiếp, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, thì không thể đạt được những tầm cao lớn hơn. Có một ý thức giao tiếp tốt sẽ giúp bạn đánh giá các tình huống quan trọng tốt hơn.

Việc thiếu kỹ năng giao tiếp là điều có thể khắc phục được bằng thực hành và sự tự tin. Vì vậy, sẽ không phải là ngày tận thế nếu bạn không thể giao tiếp hiệu quả với đồng nghiệp của mình. Điểm này là điểm có thể cải tiến được và bạn có thể đạt được thành công. Tuy nhiên, điều này chỉ áp dụng nếu bạn thực sự quan tâm đến việc phát triển bản thân.

Sai lầm #9: Ghét tương tác làm việc nhóm

Nếu bạn không thích chia sẻ ý tưởng của mình hoặc nói chuyện với mọi người về những cải tiến mới hơn hoặc bạn chỉ ghét giao tiếp nói chung, bạn sẽ gặp khó khăn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Làm việc cùng nhau như một nhóm rất quan trọng vì cần có sự trao đổi thông tin nhất quán về dự án đang diễn ra. Và do đó, công việc này đòi hỏi các nhà khoa học dữ liệu làm việc tập thể để tìm ra các giải pháp tốt nhất có thể, cải thiện độ chính xác của mô hình và tạo ra kết quả chất lượng hàng đầu trong quá trình triển khai.

Khả năng xử lý các tình huống phức tạp của các nhiệm vụ tính toán và đánh giá chất lượng sẽ được sản xuất bởi các mô hình khác nhau là cực kỳ quan trọng ở cấp công nghiệp. Do đó, phải đưa ra những quyết định mạnh mẽ về những lựa chọn tốt nhất và nguồn lực tốt nhất hiện có để giải quyết những nhiệm vụ phức tạp cho cả bạn và nhóm của bạn.

Không phải là không thể tự phát triển một số dự án ngoạn mục từ đầu. Bạn có thể làm việc như một con sói đơn độc và tạo ra một số dự án tuyệt vời! Tuy nhiên, nói một cách thực tế hơn, đối với các dự án lớn hơn trong một công ty hoặc một công ty khởi nghiệp, một nhóm các cá nhân cần phải phối hợp nỗ lực để phát triển các sáng tạo đổi mới.

Vì vậy, nếu bạn ghét làm việc trong một nhóm hoặc một đội, đó có lẽ không phải là ngày tận thế. Tuy nhiên, đó là phẩm chất cực kỳ quan trọng để phát triển các dự án lớn hơn và thành công hơn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Sai lầm #10: Khám phá và làm việc trên các dự án mới không thực sự hấp dẫn bạn

Nếu bạn không quan tâm đến việc thực hiện các dự án mới cũng như khám phá nhiều điều mới mẻ trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, thì có rất nhiều lựa chọn khác tốt hơn mà bạn có thể thích hơn lĩnh vực này. Và có lẽ tốt nhất bạn nên chọn một trong số chúng.

Một thuộc tính cực kỳ hữu ích mà một nhà khoa học dữ liệu đúng nghĩa sở hữu là phẩm chất để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp bằng cách thích ứng với các kỹ thuật hiện đại hoặc độc đáo để đạt được kết quả tốt nhất có thể cũng như sáng tạo để giải quyết công việc và hoàn thành công việc với độ phức tạp về không gian và thời gian thấp hơn, tức là hoàn thành công việc một cách hiệu quả với hiệu suất cao càng nhanh càng tốt, tiêu tốn ít tài nguyên nhất.

Mỗi nhiệm vụ được giải quyết bởi một nhà khoa học dữ liệu là duy nhất theo cách riêng của nó và những nhiệm vụ phức tạp này có nhiều giải pháp khác nhau và do đó, ngay cả những cách tốt nhất để giải quyết chúng cũng sẽ khác nhau. Do đó, khả năng thích ứng là một khía cạnh thiết yếu của việc tạo ra kết quả tốt nhất.

Về mặt lý thuyết, hiểu được trực giác của các khái niệm học máy và toán học đằng sau những khái niệm khoa học dữ liệu này là rất quan trọng. Để đánh giá được vẻ đẹp thực sự của khoa học dữ liệu, bạn cần thử rất nhiều dự án. Các nhiệm vụ có thể đạt được và các vấn đề bạn có thể giải quyết là hoàn toàn tuyệt vời.

Tuy nhiên, bạn cũng cần biết cách bạn có thể thực hiện các dự án sau trong một kịch bản thực tế ngoài đời thực. Đừng ngại thực hiện các dự án này.

Đôi khi các công ty có thể yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên nhiều dự án cùng một lúc. Do đó, điều quan trọng là có hứng thú phát triển, khám phá và học hỏi những điều mới hơn. Không nghi ngờ gì nữa, điểm này là một trong những yếu tố quan trọng nhất.

Nếu làm việc trên các dự án mới hơn không thực sự hấp dẫn bạn, thì có lẽ không khó để nhận ra rằng có rất nhiều lựa chọn và lựa chọn tốt hơn trên thế giới. Thật không may, khoa học dữ liệu không phải là một trong số đó vì phát triển các dự án mới và khám phá là khía cạnh tinh túy nhất mà bất kỳ nhà khoa học dữ liệu thành công nào cũng phải sở hữu.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã xem qua mười lý do sai lầm khi chọn theo đuổi ngành khoa học dữ liệu. Mục tiêu của bài viết này là thẳng thắn và thẳng thắn đưa ra quan điểm của tác giả cho độc giả. Bạn có thể đồng ý hoặc không đồng ý với những ý quan điểm này.

Miễn là bạn thích những gì bạn đang làm và bạn hài lòng với nó, thì không có gì thực sự quan trọng. Hãy chắc chắn rằng bạn làm những gì bạn yêu thích và tận hưởng. Không chỉ đơn giản là nhảy vào ban nhạc bởi vì người khác muốn làm như vậy. Hiểu rõ sở thích của bản thân và theo đuổi ước mơ

Không bắt buộc mọi người trên thế giới phải là nhà khoa học dữ liệu và chọn làm việc trong ngành khoa học dữ liệu. Có rất nhiều nghề tuyệt vời trên thế giới để theo đuổi. Chọn tùy chọn tốt nhất cho cá nhân của bạn và đảm bảo rằng bạn đang tận hưởng bất cứ điều gì bạn đang làm.

Bạn có thể tham khảo thêm nguyên bản của bài viết tại đây

Bạn có biết?


tham gia cộng đồng ITguru trên Linkedin, Facebook và các kênh mạng xã hội khác có thể giúp bạn nhanh chóng tìm được những chủ đề phát triển nghề nghiệp và cập nhật thông tin về việc làm IT mới nhất

Linkedin Page: https://bit.ly/LinkedinITguru
Facebook Group: https://bit.ly/ITguruvn
cơ hội việc làm IT : ITguru.vn
Cơ hội hấp dẫn Xem tất cả
Node Developers Node Developers
@ EVIZI LLC
Da Nang, Vietnam
Xem ngay mức lương
React Developers React Developers
@ EVIZI LLC
Da Nang, Vietnam
Xem ngay mức lương
PostgreSQL Database Developer PostgreSQL Database Developer
@ EVIZI LLC
Da Nang, Vietnam
Xem ngay mức lương
Marketing Executive Marketing Executive
@ Ðiện Máy Thành An – Cửa hàng diện máy bán máy lạnh chính hãng
Ho Chi Minh City, Vietnam
Xem ngay mức lương
TTS MARKETING TTS MARKETING
@ Công ty TNHH EAMGROUP
Ho Chi Minh City, Vietnam
Xem ngay mức lương

Bạn đánh giá bài viết thế nào?

Average rating 4.9 / 5. Vote count: 10

No votes so far! Be the first to rate this post.