Những điều cần biết trước khi phát triển sự nghiệp Machine Learning

Công nghệ Machine learning đang bùng nổ hiện nay với nhiều thuật toán thông minh hơn đã và đang được áp dụng khắp mọi nơi từ soạn thảo email qua ứng dụng di động cho đến những chiến dịch marketing. Nếu bạn đang tìm kiếm cho mình một công việc như mong muốn, hãy trang bị cho mình kiến thức và những kỹ năng sử dụng các thiết bị thông minh hay trí tuệ nhân tạo.

Theo chia sẽ từ CEO Florian Douetteau của công ty Dataiku, sau đây và một vài điều mà bạn phải nắm bắt ngày hôm nay để phục vụ cho công việc tương lai của mình ở lĩnh vực công nghệ machine learning.

CEO Florian Douetteau

1. Có kiến thức về công nghệ machine learning

Đây là một điều hiển nhiên nhưng rất quan trọng. Ông Douetteau cho biết: “Bạn phải có kinh nghiệm và hiểu biết về công nghệ machine learning và những thuật toán cơ bản của nó. Bạn cũng cần có kiến thức về những công nghệ thay thế hay kinh nghiệm hoặc trải nghiệm thực tế về công nghệ đó”.

2. Sự tò mò

Công nghệ Machine learning và AI là công nghệ tân tiến và sẽ có thể tiếp tục phát triển trong tương lai. Bạn cần phải có máu tò mò và yêu thích khám phá nhằm bắt kịp với những công nghệ mới và những gì liên quan đến nó.

Ông Douetteau nói: “Theo nhu cầu hiện hay thì machine learning đang phát triển khá nhanh so với những năm trước cùng với sự ra đời của những công nghệ, kỹ thuật, ngôn ngữ, frameworks hay những kiến thức mới mà qua đó con người ta cần phải ham học hỏi. Nghĩa là bạn phải tự tìm tòi trên mạng, hay đọc những bài viết về framework mới hay nắm bắt cơ hội học hỏi từ các khóa học online và Coursera. Để có thể thành công trong lĩnh vực machine learning, một điều mà con người ta cần phải có chính là sự tò mò.

3. Chuyển tải những vấn đề kinh doanh thành thuật ngữ toán học

Machine learning là một công nghệ dành riêng cho những người có tư duy logic. Công việc này đòi hỏi tổng hợp những kiến thức về công nghệ, toán học và phân tích kinh doanh. Theo ông Douetteau, bạn cần phải chú tâm hơn vào công nghệ cùng với việc vận dụng trí óc để tìm tòi nhưng cũng cần phải cởi mở đón nhận những vấn về kinh doanh và chuyển tải nó thành vấn đề về công nghệ machine learning thuộc về toán học và mang đến giá trị cho nó”.

4. Hãy là một team player

Thuật ngữ “machine learning” có thể gợi tưởng đến hình ảnh một công nhân phải làm việc với nhiều máy tính hay máy móc bao quanh anh ta. Điều này có thể đúng so với năm năm trước, tuy nhiên ngày nay lĩnh vực này thực ra là một sự cộng tác.

Ông Douetteau giải thích: “Ngày nay khi làm việc trong lĩnh vực machine learning, thường thì bạn thích làm việc theo nhóm, và nhóm của bạn là những người đều tương tác trực tiếp với doanh nghiệp. Có nghĩa là nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về lĩnh vực machine learning, bạn cần phải có khả năng tương tác với doanh nghiệp và là một thành viên trong nhóm”.

5. Cần có kiến thức nền về phân tích dữ liệu

Những chuyên viên phân tích dữ liệu đang có cơ hội thuận lợi hơn để chuyển sang làm việc ở lĩnh vực machine learning. Ông Douetteau cho biết: “Trong vai trò là một chuyên gia phân tích dữ liệu, một khía cạnh quan trọng mà những người này cần có chính là tư duy phân tích. Có nghĩa là về cách họ nghĩ đến những nguyên nhân, kết quả hay nguyên tắc khi nhìn vào dữ liệu rồi phân tích nó và hiểu rõ về điều gì khả thi hoặc không khả thi hay có ngoại lệ nào khác không. Thêm vào đó, tôi nghĩ kỹ năng chia sẽ thông tin ngắn gọn đầy đủ, hình dung tốt hay tổng hợp thông tin dễ hiểu cho đối tác cũng khá là quan trọng”.

6. Hãy học ngôn ngữ lập trình Python và cách sử dụng thư viện machine learning.

Các ngôn ngữ lập trình đang phát triển gần đây, qua đó ông Douetteau nhấn mạnh vào việc học ngôn ngữ lập trình Python rồi sau đó chuyển sang nghiên cứu sử dụng thư viện machine learning. Ông nói: “Những thư viện mã nguồn mở như Scikit-learn và Tensor Flow rất phổ biến trong lĩnh vực này”.

7. Tham gia các khóa học trực tuyến hay tham dự các chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu

Mục tiêu của bạn ở đây là mở rộng các kỹ năng liên quan đến machine learning càng nhiều càng tốt. Ông Douetteau đưa ra một số gợi ý cụ thể như khởi đầu việc học bằng cách kết hợp các khóa học trực tuyến với những cuộc thi về machine learning trên các website ví dụ như trang Kaggle.com chuyên về những cuộc thi này. Bước tiếp theo, nếu bạn có thời gian và tiền bạc, hãy tham dự những khóa đào đạo về khoa học dữ liệu nhằm đẩy mạnh quá trình học tập để đạt được kết quả tốt nhất.

8. Am hiểu về công ty mà bạn muốn làm việc

Công nghệ machine learning hay những công việc về dữ liệu khác đều có tính chất riêng của nó. Mọi ngành công nghiệp hay các công ty đều sẽ có mục tiêu và những đòi hỏi riêng biệt. Bạn càng tìm hiểu hay hiểu biết càng nhiều về các công ty bạn muốn làm việc thì cơ hội bạn được nhận hay gắng bó với công việc càng cao.

Ông Douetteau giải thích: “Bạn thật sự cần thời gian để tìm hiểu về những sản phẩm trong công ty mình muốn làm việc. Hãy dành thời gian để tìm hiểu về các sản phẩm tài chính, về quy trình vận chuyển hay những vấn đề trong việc vận hành. Vì vậy tùy theo sự hiểu biết mà bạn sẽ mất vài tháng hoặc thậm chí là vài năm để theo kịp”.

Bạn không cần phải là một chuyên gia (hay nếu may mắn trong nhóm bạn có một người như vậy) nhưng việc có kiến thức về doanh nghiệp thì rất là hữu ích.

Từ smartphone cho đến chatbots, nhu cầu việc làm cho những chuyên gia về công nghệ AI và machine learning đang ngày một tăng lên. Do đó đây chính là thời điểm tốt để nắm bắt cơ hội trong nhưng ngành công nghiệp đang phát triển.

Post Author: Tu Vo