Khoa học dữ liệu: Nghề quyến rũ nhất thế kỷ 21

Trên thế giới, nhu cầu về nhân lực ngành khoa học dữ liệu rất lớn. Nguồn: TechGig.

Theo một báo cáo của Viện nghiên cứu McKinsey toàn cầu vào năm 20142, nước Mỹ sẽ có 250.000 vị trí tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu vào năm 2024. Để đáp ứng nhu cầu đó, các chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu hay Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng ra đời. Ngoài các chương trình chính quy tại các trường Đại học, các nền tảng học trực tuyến, các trung tâm đào tạo ngắn hạn cũng tích cực tham gia vào việc tạo nguồn cung nhân lực Khoa học dữ liệu. Tuy nhiên sau một thời gian tăng trưởng nhanh, nhu cầu tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu đã chậm lại do những thay đổi về công nghệ và kinh doanh các sản phẩm AI. Các doanh nghiệp đều muốn khai thác nguồn dữ liệu giá trị của mình, phát triển các sản phẩm AI nhưng còn chưa rõ trong việc xác định đúng kỹ năng và tuyển đúng người. Đã có nhiều trường hợp tuyển dụng và nghỉ việc nhà khoa học dữ liệu sau một thời gian do hai bên chưa đáp ứng đúng nhu cầu của nhau.

Ở Việt Nam, xu hướng này cũng bắt đầu xuất hiện, đi kèm với những khóa đào tạo trình độ đại học và cao học do một số trường đại học nhanh nhạy mở ra, ví dụ trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Khoa Quốc tế (ĐHQGHN), trường Đại học Bách khoa HN, Viện John von Neumann, trường Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc tế (ĐHQG TPHCM)… Theo ước đoán thì số lượng mà các trường này có thể cung cấp vẫn còn chưa đáp ứng được nhu cầu của thị trường.

Để có cái nhìn toàn cảnh hơn về nghề khoa học dữ liệu, tôi giới thiệu năm xu hướng dịch chuyển mà tôi tổng hợp và tham khảo được. Việc nhận định các xu hướng nổi bật này cũng giúp chúng ta có được một con số dự đoán gần hơn với nhu cầu nhà khoa học dữ liệu ở Việt Nam hiện nay.

Xu hướng thứ nhất: tập trung vào dữ liệu thay vì thuật toán

Nhiệm vụ chính của một nhà khoa học dữ liệu là khai thác ra giá trị từ dữ liệu và một sản phẩm AI thường được mô tả nổi bật bởi những tính năng thông minh ví dụ như nhận dạng giọng nói và trả lời từ động. Thực tế ngày nay các công cụ mô hình hóa đã được hỗ trợ rất nhiều bởi các nền tảng, việc có được dữ liệu trở nên khó gấp 10 lần việc khai thác dữ liệu. Như vậy các nhà khoa học dữ liệu chỉ tham gia vào một phân đoạn nhỏ (số 4) trong cả một quá trình dài từ xây dựng mô hình kinh doanh, marketing, thiết kế phần mềm, chuẩn bị dữ liệu, khai thác dữ liệu, và triển khai và chỉ chiếm chưa quá 5% tổng số nhân sự của dự án.

Như vậy các doanh nghiệp có thể nhận định quá số lượng nhà khoa học dữ liệu cần có và tuyển dụng nhiều hơn cần thiết. Sau khi được tuyển một số nhà khoa học dữ liệu có thể bị giao việc của giai đoạn ba vốn của kỹ sư dữ liệu (cần nhiều kỹ năng về cơ sở dữ liệu và công nghệ phần mềm), họ vẫn có thể giữ chức danh nhà khoa học dữ liệu nhưng bản chất là một kỹ sư dữ liệu.

Ngoài ra, một data scientist cần làm tốt những việc cơ bản như làm sạch dữ liệu hay biểu diễn hình ảnh, thay vì chỉ tập trung vào mô hình dữ liệu, bởi vì các bộ dữ liệu thực tế trong doanh nghiệp thường rất rời rạc và thiếu sót. Công việc xử lý và làm sạch các nguồn dữ liệu có thể chiếm đến 80% công việc của một nhà khoa học dữ liệu và đây có thể là một điều khiến nhiều data scientist thất vọng. Thực chất thì kết nối giỏi các nguồn dữ liệu, làm sạch hiệu quả và biểu diễn hình ảnh sống động trong một thời gian nhanh nhất là những kỹ năng rất quan trọng sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo ra được nhiều giá trị hơn.

Xu hướng thứ hai: bình dân hóa Khoa học dữ liệu

Sau một thời gian nổi lên như những mô hình kỳ diệu và phức tạp thì các mô hình khoa học dữ liệu đã được tìm hiểu nhiều hơn, đơn giản hóa và đặc biệt là được hỗ trở bởi các công cụ kéo thả đặc biệt dễ dàng từ các hãng lớn. Ngày nay hầu như ai sau một vài giờ đào tạo cũng có thể kéo dữ liệu từ hệ thống Dữ liệu thông minh (Business Intelligence)/ kho dữ liệu (Datawarehouse)/ cơ sở dữ liệu (Database) hay các file dữ liệu trên máy hoặc trên đám mây vào công cụ Machine Learning (là các mô hình khoa học dữ liệu) với giao diện thân thiện. Như vậy một chuyên viên marketing cũng có thể dự báo xác suất mua hàng của từng khách hàng với mô hình cây quyết định, mạng nơron, hay một chuyên viên tín dụng dễ dàng chấm điểm tín dụng cho mỗi khách hàng với mô hình XGB (“Extreme Gradient Boosting”) hay SVM (“Support Vector Machine”). Và như thế là rất nhiều công việc có thể do các chuyên viên hay kỹ sư khác mà không cần nhà khoa học dữ liệu như trước nữa, nhu cầu tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu có thể giảm đi nhưng nhu cầu đào tạo khoa học dữ liệu thì không giảm đi thậm chí còn tăng mạnh (đào tạo cho mọi ngành).

Khoa Quốc tế (ĐHQGHN) giới thiệu một khóa đào tạo khoa học dữ liệu. Nguồn: ĐHQGHN.
 

Xu hướng thứ ba: Chuyển dịch sang các mô hình không giám sát

Các mô hình giám sát bao gồm các bản ghi dữ liệu gắn kèm với một nhãn (“label”) mô tả tính chất. Ví dụ như với bộ dữ liệu gồm một triệu bức ảnh khuôn mặt, mỗi bức ảnh được đánh dấu/ghi lại trạng thái (vui, buồn, giận dữ, lo lắng, …) của khuôn mặt trên đó thì ta có thể dễ dàng tạo ra được một mô hình nhận dạng trạng thái khuôn mặt. Việc khó khăn nhất sẽ là có được một triệu bức ảnh và dán nhãn cho chúng, khó hơn nhiều so với việc xây dựng mô hình nhận dạng. Do vậy vai trò của kỹ sư phần mềm quan trọng hơn nhà khoa học dữ liệu.

Các mô hình không giám sát ngược lại có thể áp dụng cho dữ liệu không dán nhãn, tức là không được phân loại hay chấm điểm sẵn. Ở đây doanh nghiệp có sẵn các bộ dữ liệu thô chưa có sự đánh giá và phân loại, thì các nhà khoa học dữ liệu có thể vận dụng được sự sáng tạo của mình để đưa ra các đặc tính chưa được hình dung trước, thậm chí tạo ra một mô hình kinh doanh mới. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần nhiều kiến thức về toán và thống kê (cả mô tả và suy diễn), cụ thể là các phân phối xác suất, xác suất Bayes, ước lượng và kiểm định, đại số tuyến tính, phương pháp phân tích thành phần chính (“Principle Components Analysis” – PCA) hay phân tích giá trị đặc biệt (“Singular Value Decomposition” – SVD), các mô hình “Gaussian Mixture Model” hay “k-mean clustering”,…

Xu hướng thứ tư: sử dụng ™hộp đen∫ Deep Learning cho tất cả mọi thứ

Cũng là chuyển dịch mô hình, các nhà khoa học dữ liệu cũng đang đối diện với một xu hướng khác ở hướng ngược lại, đó là sử dụng “Deep Learning” (học sâu) cho mọi bài toán. Nguyên nhân là chúng hiệu quả, độ chính xác cao và dễ dàng triển khai hơn nhiều các mô hình Machine Learning (học máy) cổ điển. Đặc biệt học sâu phù hợp cho các dữ liệu phi cấu trúc là hình ảnh, âm thanh, giọng nói, và khối lượng dữ liệu lớn. Nhưng cũng chính xu hướng học sâu hóa này đang tạo ra một số vấn đề khá lớn trong AI hiện nay, đó là chúng hoạt động giống như một “hộp đen”.

Một mô hình học sâu là một tập hợp các neuron nối với nhau bởi các liên kết có trọng số. Các trọng số này sẽ được điều chỉnh hay “học” khi dữ liệu được đưa vào theo một cách khá cơ học, cho đến khi nào chúng có được giá trị phù hợp cho việc dự báo. Mô hình càng sâu, càng to thì càng chính xác, nhưng vấn đề chưa ai hiểu vì sao nó lại chính xác. Các tiến bộ về học sâu phần lớn là dựa trên thử sai và chưa giải thích được rõ ràng vì sao mô hình có kiến trúc như thế này lại phù hợp với dạng dữ liệu nào đó và các giá trị trọng số có vai trò gì? Nếu như cho trước một dạng dữ liệu có thể dự đoán sơ bộ kiến trúc mạng neuron nào, giá trị trọng số nào sẽ phù hợp trước khi chạy thử hay không?

Và điều này dẫn đến một hệ quả quan trọng là thế mạnh đang thuộc về những người hay doanh nghiệp có tiền, thật nhiều tiền, vì chạy mạng học máy tốn rất nhiều nguồn lực. Các mô hình tiên tiến nhất đang có đến hàng tỷ, hàng chục tỷ tham số cần học và giá cho một lần “học” đó có thể lên đến vài chục triệu đô la tiền tính toán. Điều này cũng đặt ra cho các nhà nghiên cứu về AI một bài toán hóc búa là giải thích được vì sao các mô hình học máy lại chạy tốt? Câu trả lời này sẽ giúp xây dựng được các hệ thống AI rẻ và nhanh hơn nhiều.

Xu hướng thứ năm: chuyên sâu về một dạng dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu sẽ có một lợi thế lớn nếu hiểu rõ dữ liệu đặc thù ngành, ví dụ như tài chính, xã hội học, địa chất, thương mại hoặc đặc thù nguồn như dữ liệu vệ tinh, dữ liệu ảnh y tế/nông sản, dữ liệu âm thanh thoại, tiếng Việt,… Khi đó bạn có thể khá yên tâm với công việc mang nhiều tính khoa học này. Xu hướng này cũng có nghĩa là nghề khoa học dữ liệu sẽ rộng mở với nhiều ngành nghề khác nhau. Học tốt và hiểu rõ một ngành sau đó học thêm về khoa học dữ liệu và học sâu là một lựa chọn không tồi. Và một lưu ý cuối cùng là “hãy học tốt môn Toán” và sẵn sàng cho việc (học) lập trình rất nhiều.

Theo Topdev3,nhu cầu kỹ sư công nghệ thông tin là khoảng 500,000 kỹ sư vào năm 2021-2022. Như vậy nếu hình dung khoảng 20% doanh nghiệp sẽ bắt đầu làm các sản phẩm có tính AI trong 1-2 năm tới, tương đương 100,000 kỹ sư liên quan, thì sẽ có nhu cầu khoảng 5.000 nhà khoa học dữ liệu cho Việt Nam (5%) trong năm 2021 này.

Với xu hướng thứ hai chúng ta cần mở rộng các khóa học cơ bản về Khoa học dữ liệu cho mọi đối tượng liên ngành, từ điện tử đến hóa học, địa chất, từ marketing đến sale hay xã hội học,... Khoa Khoa học dữ liệu hay Trí tuệ nhân tạo nên là một khoa mở nhất của trường. Chúng ta đã thành công trong việc đào tạo phổ cập Tin học cho mọi sinh viên thì sắp tới sẽ là khoa học dữ liệu cơ bản. Xu hướng thứ ba và thứ tư có thể là tham khảo cho các chương trình học về Khoa học dữ liệu. Xu hướng thứ năm lại là một sự hợp tác đào tạo theo chiều ngược lại. Ở đó sinh viên của khoa Khoa học dữ liệu cần phải được gửi về các khoa khác để “học” tính chất của dữ liệu chuyên ngành và giúp giải quyết các bài toán chuyên ngành dựa trên khoa học dữ liệu. □

-----

Tham khảo:

* https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century

2 https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/the-age-of-analytics-competing-in-a-data-driven-world

3 https://moit.gov.vn/web/guest/tin-chi-tiet/-/chi-tiet/topdev-nam-2019-viet-nam-thieu-hut-toi-90-000-nhan-luc-cntt-16444-402.html

Xu hướng số 2 và một phần của số 3 được tham khảo chủ yếu trong thảo luận sau:

https://www.quora.com/What-is-the-brutal-truth-about-data-scientists