• May 10, 2022
  • Tri Ngo
  • Blogs

By Võ Trần Vy Thảo, 18 November 2019

Introduction
Giới thiệu
It’s been almost 9 months since my very first time knowing the concept of Data science. So far so good, I took 11 courses from Datacamp and 3 courses in total using different learning platforms. I am not a master of data science but still, I want to write this Blog to share with you my experience hoping to provide more information for you before you decide to jump into this brand new field, especially for Vietnamese students.
Đã 9 tháng từ lúc tôi lần đầu biết về khái niệm Khoa học dữ liệu. Cho đến hiện tại, tôi đã học 11 khoá học từ Datacamp và 3 khoá học trên nhiều nền tảng khác nhau. Tôi không phải là một chuyên gia về khoa học dữ liệu nhưng tôi muốn viết blog này để chia sẻ trải nghiệm của mình, hy vọng sẽ cho bạn thêm thông tin trước khi bạn quyết định dấn thân vào lĩnh vực này, đặc biệt là các bạn sinh viên Việt Nam.

Why did I start taking those courses?
Tại sao tôi học những khóa học này?
It was the second semester of my 3rd year at University, when I first knew about Data Science. At that time, as an International business student, I had no idea about DS, everything I knew is Data Analyst need to use R/Python for working with big data. Statistics & Probability is the basic knowledge, Mathematical background is required for the higher level of job and Datacamp is one of the most popular website with diversity courses using R as a tool for their hand-on courses which can help me to fulfill the requirement for this job.
Tôi biết về Khoa học dữ liệu khi tôi đang học học kỳ thứ 2, năm thứ 3 đại học. Là một sinh viên ngành Kinh doanh quốc tế, tôi không biết gì về khoa học dữ liệu, mọi thứ tôi biết là Nhà phân tích dữ liệu cần sử dụng R/Python để làm việc với dữ liệu lớn. Xác suất và thống kê là kiến thức cơ bản, nền tảng toán học là bắt buộc với những cấp độ cao hơn trong công việc và Datacamp là một trong những trang web phổ biến nhất với nhiều khoá học đa dạng sử dụng R như là công cụ giúp chúng ta có đủ khả năng làm công việc này.


Just do it! That’s what I thought, and I started taking those courses while maintaining my performance at school.
Cứ làm thôi! Đó là những gì tôi nghĩ, và tôi bắt đầu học những khoá học đó song song với lịch học ở trường.

How did my mindset change after the long journey?
Tư duy của tôi đã thay đổi như thế nào sau hành trình dài này?

1. Self discipline
1. Kỷ luật bản thân
Discipline is one of the key factors that require when I decide to learn online! There is no one encouraging or reminding me to do my homework or learning every day, I have to observe and manage myself, focus on the courses and do it efficiently. By learning all by myself I have been pushed to observe myself more so that I can realize what can help me learn better and what not.
Kỷ luật là một yếu tố then chốt khi tôi quyết định học online! Không có ai cổ vũ hay nhắc nhở tôi làm bài tập và học mỗi ngày, tôi phải tự giám sát và quản lý tốt bản thân, tập trung và các khoá học và học nó thật hiệu quả. Bằng việc tự học, tôi được thúc đẩy để quan sát bản thân nhiều hơn, để nhận ra điều gì giúp tôi học tốt hơn và điều gì không.

For me, to have more self discipline, before taking a course I need to determine the purpose of learning and set  goals for time and result I expect after I finish the course.
Với tôi, để kỷ luật với bản thân hơn, trước khi bắt đầu học tôi sẽ xác định mục đích của việc học cũng như xác định mục tiêu về thời gian và kết quả tôi mong đợi sau khi hoàn thành khóa học.

2. Learning and applying to real-world projects is part of the learning process
2. Học và áp dụng vời dự án thực tế là một phần của tiến trình học tập
There is one fact for me that all code that I learned from Datacamp only 20% from that that I can use in the real-world project. Doing projects I realized the purpose of learning shouldn’t be how many “cool” code/library you learned (by heart) but how your mindset changes when you think about the problem after finishing the course. So when one problem happen, it’s easier to google and search for the code that you want for solve the problem.
Có một sự thật rằng tôi chỉ áp dụng 20% những Code (mã) mà tôi học từ Datacamp vào một dự án thực tế. Khi làm một dự án, tôi nhận ra mục đích của việc học không nên là để thể hiện rằng những mã mình học (thuộc) ‘ngầu’ thế nào, mà quan trọng là tư duy của bạn về vấn đề thay đổi thế nào sau khi hoàn thành khóa học. Nên khi một vấn đề xảy ra, tìm kiếm trên google và nghiên cứu đoạn code mà bạn muốn dùng để giải quyết vấn đề sẽ dễ hơn.

It turned out that practice in the real-world project is really necessary for me to know what I want to learn and get back my encouragement of learning and curiosity of knowledge.
Hóa ra rèn luyện trong những dự án thực tế thực sự cần thiết cho tôi để biết những gì tôi muốn học và tạo thêm khao khát học hỏi và sự tò mò về tri thức.

3. Be patient because big things are made from small things
3. Hãy kiên nhẫn bởi vì những thành tựu lớn lao được tạo nên từ những điều nhỏ bé
I am a control freak! In high school and university I know exactly how many years I need to pass to complete the goal or what the result might be. But in real life, learning is the endless journey that you have to accept the fact that you can never know exactly how many years and how many courses you need to take to become a Data Scientist/ Data Analyst. That drove me crazy! But now I know that all I can control is my efforts and attitude toward the process. So now as I practice my skill I also practice my attitude and always remind myself about what I can and can not control, about being patient and step by step moving forward.
Tôi là một người kiểm soát. Ở trường cấp 3 và đại học, tôi biết chính xác bao nhiêu năm tôi cần để hoàn thành mục tiêu và kết quả có thể đạt được. Nhưng trong cuộc sống thực tế, học hỏi là một hành trình bất tận mà bạn phải chấp nhận rằng không thể biết chính xác bao nhiêu năm và bao nhiêu khóa học bạn cần để trở thành Nhà khoa học dữ liệu hay Nhà phân tích dữ liệu. Điều này làm tôi rất khó chịu! Nhưng hiện tại, tôi biết tất cả những gì tôi có thể kiểm soát là nỗ lực của mình và thái độ trong quá trình đó. Tôi rèn luyện các kỹ năng và cũng luyện tập thái độ của mình, luôn nhắc bản thân về những gì mà tôi không thể kiểm soát, về việc kiên nhẫn và tiến tới phía trước từng bước một.

That is mostly what I have learned and changed after 9 months of self learning. Hope that this can help you start your career with Data Science.
Đó gần như là tất cả những gì tôi đã học và thay đổi sau 9 tháng tự học. Hy vọng rằng điều này có thể giúp bạn bắt đầu sự nghiệp với Khoa học dữ liệu.

Leave a Reply

Your email address will not be published.