1️⃣ Data Science Là Gì? 🧭

Data Science là lĩnh vực kết hợp giữa:

• 📊 Thống kê & Toán học → hiểu dữ liệu, phát hiện pattern

• 💻 Kỹ thuật dữ liệu → thu thập, xử lý, chuẩn hóa dữ liệu

• 🤖 Machine Learning & AI → xây mô hình dự báo

• 🧠 Tư duy phân tích & nghiệp vụ → biến insight thành hành động thực tế

👉 Mục tiêu cuối cùng: Từ dữ liệu → ra quyết định tốt hơn, nhanh hơn, chính xác hơn.

2️⃣ Data Science Lifecycle 🌀

Data Science không phải “làm model xong là xong” 😅
Nó là một vòng đời liên tục, thường gồm 6 giai đoạn chính:

💡 Điểm quan trọng: Vòng đời này không tuyến tính → có feedback loop (evaluation → refine data & model liên tục).

3️⃣ Những Kỹ Năng Cốt Lõi Trong Data Science 🧠💪

🧼 Data Handling

• Làm sạch, xử lý missing, standardize format

• Là nền móng để mọi bước sau hoạt động ổn định

🧮 Feature Engineering

• Encoding, scaling, extract datetime

• Domain feature giúp model hiểu bài toán sâu sắc hơn

🤖 Modeling & Evaluation

• Biết chọn model phù hợp: Linear vs Tree vs Deep

• Biết đánh giá: AUC, RMSE, Precision-Recall, Cross-validation

📊 Visualization & Storytelling

• Không chỉ vẽ chart đẹp → mà phải kể câu chuyện bằng dữ liệu

• Chọn đúng chart, nhấn đúng insight

⚙️ Automation & Deployment

• Biết dùng pipeline, Airflow, CI/CD để tránh làm tay

• Biết deploy model ra môi trường thật (API, Dashboard, Batch jobs…)

4️⃣ Tool Stack Cho Data Scientist 🧰

🔥 pandas là best friend cho giai đoạn học & MVP. Khi scale lên production → kết hợp thêm polars, Spark, Airflow để “bay” 🚀

5️⃣ Case Study – Từ Excel Rời Rạc Đến Dashboard Real-time 📈💥

🧾 Bối cảnh

Một công ty retail có dữ liệu từ: POS, CRM, Excel thủ công — mỗi nguồn một format, không có dashboard tổng hợp.

🔧 Xử lý

• Chuẩn hoá tên cột → snake_case

• Gộp bảng theo customer_id

• Làm sạch missing order_date

• Tạo các feature như days_since_last_purchase để dự báo churn

📊 Kết quả

• Dataset sạch, thống nhất

• Dashboard Power BI real-time

• Logistic model dự báo churn đạt AUC 0.84

• Sales team dùng dashboard để giữ chân khách hàng rủi ro cao sớm hơn 2 tuần 🧠⚡

6️⃣ Best Practices 📝

• 🧠 Document mọi thứ — không có log = không thể reproduce 😅

• ⚡ Pipeline hóa quy trình — hạn chế xử lý thủ công lặp đi lặp lại

• 🧪 Validate liên tục — mỗi bước nên có kiểm tra để bắt lỗi sớm

• 👥 Đặt convention rõ ràng — để teamwork không loạn tên biến & bảng

• 🔁 Feedback loop với business — insight phải quay về tạo giá trị thật

📝 Kết Luận

Data Science không chỉ là modeling — nó là một hệ sinh thái kỹ năng, từ data wrangling → feature engineering → visualization → deployment.

✨ Làm chủ vòng đời này = bạn trở thành Data Scientist thực chiến, không chỉ biết dùng tool mà còn tạo impact thật sự 🚀

📞 Hotline: 0352.433.233
🌐 mcivietnam.com
📺 youtube.com/@HocVienMCI
👥 facebook.com/groups/dataaivn