Hi cả nhà,
Mình đang cần xin lời khuyên về độ dốc của đường học, con đường sự nghiệp, và bất cứ gợi ý nào các bạn có thể góp ý cho sự phát triển nghề nghiệp của mình.
Mình có bằng cử nhân Khoa học Máy tính và AI, cũng như bằng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu. Tuy nhiên, hầu hết những gì mình học ở trường đại học chỉ là kiến thức cơ bản. Mình có ba năm kinh nghiệm làm việc—hai năm là người kiểm thử tự động hóa sử dụng Python và Selenium, và năm qua là nhà khoa học dữ liệu.
Là người kiểm thử tự động hóa, mình đã phát triển kỹ năng lập trình đáng tin cậy và bắt đầu suy nghĩ như một nhà phát triển phần mềm, điều này rất có ích. Là nhà khoa học dữ liệu, mình chủ yếu làm việc trên các dự án cá nhân, bao gồm dự báo chuỗi thời gian, tạo báo cáo bảng điều khiển bằng Power BI, viết script để thu thập dữ liệu trên web, và phát triển chatbot bằng Azure AI Studio.
Tuy nhiên, mình cảm thấy kỹ năng khoa học dữ liệu của mình, đặc biệt là trong các lĩnh vực như tạo mô hình, kiểm thử A/B, phân tích dữ liệu thăm dò (EDA), và tinh chỉnh tham số, chưa mạnh như mong muốn. Mình thấy mình dành nhiều thời gian hơn cho việc làm sạch và xử lý dữ liệu, rồi đưa dữ liệu vào mô hình để xem kết quả số liệu, mà không thực sự hiểu sâu về quá trình.
Hiện tại, mình quan tâm đến các vị trí như Nhà khoa học Dữ liệu và Kỹ sư Học máy. Mình tò mò về sự khác biệt cơ bản giữa vai trò Nhà khoa học Dữ liệu và Kỹ sư Học máy, và cái nào phù hợp hơn với mình. Vai trò nào trong số này có triển vọng tốt hơn trong tương lai, đặc biệt với sự nổi lên của các công nghệ như GPT?
Cảm ơn mọi người trước nhé!
