“Garbage in, garbage out” không phải chỉ là câu nói vui — nó là sự thật tàn nhẫn trong Data 😬 Dữ liệu là nhiên liệu cho toàn bộ hệ thống AI, dashboard, mô hình… Nhưng nếu dữ liệu không chuẩn, không quản lý đúng, không kiểm soát chất lượng → mọi thứ phía sau đều sụp đổ như domino 🧠💥 Đó là lý do Module 10 – Data Governance & Data Quality là yếu tố “xương sống” của mọi tổ chức Data chuyên nghiệp 🧱✨

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 304

“If you have to run your data manually, you don’t have a system — you have a hobby.” 🧠⚡ Trong các module trước, bạn đã học cách xử lý, mô hình hóa, đánh giá, trực quan… Nhưng nếu tất cả những thứ đó phải làm lại thủ công mỗi tuần, hệ thống sẽ không bao giờ scale nổi 😅 Đó là lý do Data Pipeline & Automation trở thành “trái tim” của mọi hệ thống Data hiện đại.

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 303

Làm Data Science giỏi không chỉ là train model ngon, mà còn là khả năng truyền tải insight rõ ràng, trực quan, thuyết phục được lãnh đạo & các team khác. Đó chính là lý do vì sao Module 7: Data Visualization & Storytelling là một trong những kỹ năng “đắt giá” nhất của Data Scientist senior 💼✨

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 304

“Without experimentation, you’re just guessing.” 🧠✨ Trong thế giới business thực tế, mọi thay đổi — từ gợi ý sản phẩm mới, điều chỉnh giá, đến triển khai mô hình AI — đều phải được kiểm chứng qua thử nghiệm. Và phương pháp chuẩn, khoa học và mạnh mẽ nhất để làm điều đó chính là A/B Testing 💥

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 303

“Một mô hình tốt mà không được triển khai = một file notebook bị quên lãng.” 🧠💻 Bạn có thể train ra một mô hình AUC 0.95 cực khủng, nhưng nếu không thể đưa nó ra sản phẩm, không thể giám sát, không thể cập nhật → thì nó… vô dụng 😅 Đó chính là lý do vì sao Module 5: Deployment & MLOps là “cửa ngõ” để Data Scientist bước từ mức làm dự án học thuật → làm dự án doanh nghiệp thực tế ⚡

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 302

Trong Data Science, xây model chỉ là một nửa chặng đường. Nửa còn lại — và cực kỳ quan trọng — là đánh giá xem mô hình đó có thật sự tốt, đáng tin cậy, và dùng được trong thực tế không. Đó chính là lý do vì sao Module 4: Model Evaluation được xem là kỹ năng “senior-level” 🧠📊

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 306

Khi nói về kỹ năng chuyên môn của Data Scientist, người ta thường nghĩ đến mô hình, Python, hay visualization. Nhưng trong thực tế dự án, bạn sẽ dành phần lớn thời gian để truy vấn dữ liệu, tổng hợp, lọc và chuẩn bị dataset — và công cụ cốt lõi chính là SQL 🧠⚡

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 303

“A clever feature beats a fancy model.” – Andrew Ng ✨ Trong thế giới Data Science, việc bạn xây được mô hình tốt không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà quan trọng hơn là bạn cho mô hình “ăn” dữ liệu như thế nào. Đó chính là vai trò của Feature Engineering — giai đoạn biến dữ liệu thô thành những biến đặc trưng (features) có ý nghĩa, giúp mô hình học chính xác hơn, nhanh hơn, và tổng quát tốt hơn 🧠⚡

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 307