Tác giả: Ace Vo
Code hay không code, không code hay code nói 1 lần thôi…
Trước khi mình nói chuyện machine learning, mình sẽ nói về website và online sales trước nhé.
Những năm đầu khi Internet khai thiên lập địa rồi mọi người bắt đầu dùng, cái gì cũng mới và lạ cả. Có 1 công ty nhỏ muốn bán hàng qua mạng và sử dụng sách là mặt hàng đầu tiên để kinh doanh. Hình ảnh đầu tiên là trang web đầu tiên của công ty đó. Lúc đó bán hàng qua mạng còn không có phương thức để lấy tiền của khách hàng. Khách hàng phải gửi chi phiếu cá nhân (personal check) rồi mới nhận được hàng. Chuyện này đã xảy ra cách đây gần 30 năm rồi. Từng chi tiết một cần đội ngũ web developer cắm đầu vào code và test.
Bây giờ, bạn nào muốn bán hàng qua mạng thì có vô số cách để bán: qua Facebook, qua các sàn thương mại điện tử (Amazon, Shopify, Tiki,…), hoặc bạn nào muốn mở công ty có trang web riêng thì cũng dễ dàng hơn. Những trang web như wix, square, thậm chí bạn có thể dùng zencart [1] để không cần trả phí hàng tháng. Nếu các bạn có dùng những dịch vụ trên thì cũng không cần viết code mà cũng có thể bán hàng online được. Đó là sự chuyển đổi từ viết code ra không viết code.
Trang web Square hứa hẹn là 1 website bán hàng không cần viết code.
Vậy đối với Machine Learning thì sao. Có thể không cần viết code cũng sẽ “quẩy” được không?
Câu trả lời là thật sự là… “Có”.
Đơn giản thôi bạn. Data thì ngày càng nhiều, nhưng người hiểu cùng 1 lúc về data, business, và làm machine learning thì ít. Vậy ít người làm được thì tuyển dụng phải tuyển làm sao? Theo công ty Dice, AI và skills về AI đang rất hot, và sẽ còn hot nữa trong tương lai [2]. Nếu không biết về AI/ ML thì khó có thể mà theo kịp xu hướng thị trường được.
Vào ngày 6/7 sắp tới, mình sẽ giảng dạy lớp Business Analytics with Machine Learning tại Gmartek. Vậy thì lớp này sẽ phù hợp với những ai?
1. Manager:
Khi bạn đã có nhiều data trong tay và bạn dùng data để giúp bạn đưa ra quyết định. Vậy thì, bạn là người phù hợp để học lớp này. Khi data của bạn chỉ nói cho bạn biết là quý trước sales bao nhiêu và quý sau sales bao nhiêu, bạn có thể dùng ML để có thể có một cách nhìn chi tiết và cụ thể hơn đến từng ngạch. Bạn có thể dự đoán trước được là đối tượng khách hàng này có dễ chuyển đổi hay không?
2. Data Analyst / Business Analyst.
Bạn làm data, bạn có thể slice and dice data, tạo pivot table, tạo bảng biểu như Dương Quá. Vậy ML có thể giúp gì được cho bạn? ML là bước tiến hóa tiếp theo của data analyst, như là Dương Quá tìm được Độc Cô Cửu Kiếm vậy. Từ data bạn có bạn có thể đoán được cho data bạn sắp có. Ví dụ như bạn có 1 web campaign, có số liệu những ai mua đồ của bạn và ai không mua đồ của bạn. Sau này website của bạn gặp 1 người có những điểm chung với khách hàng trong campaign cũ của bạn, bạn sẽ có thể đoán được là ai sẽ có xu hướng mua và ai sẽ không mua trong tương lai.
3. Những người yêu data.
Nếu bạn là dân thể thao hay xem bóng đá, bóng rổ. Bạn sẽ thích thú với việc bình luận viên đưa ra vài thông tin như là: Đội VN đá bóng trước 7h tối giờ địa phương chỉ thua có 1 trận, hay là lần đối đầu giữa Messi và Ronaldo là lần thứ 35, và Messi có vẻ trội hơn. Nhưng tất cả những thứ này vẫn đang là nhìn lại thông tin mình đã có. ML là mình dùng để đoán được cho những việc mà mình chưa đụng tới. Bạn đi đặt cược thấy kèo như thế nào thì đằng sau sẽ có máy tính hỗ trợ việc tính toán hết đó.
Trong lớp này, mình sẽ dạy cho các bạn về Machine Learning mà không cần code. Bạn hiểu những điều cốt yếu về Machine Learning là gì, cái gì ML có thể làm được, sử dụng ML trong business ra sao, và làm 1 bài về ML với các học viên khác trong lớp. Công cụ bạn sẽ dùng là Azure Machine Learning Studio của Microsoft. Bạn có thể đăng ký miễn phí. Công cụ này rất phổ biến cho việc học ML trong môi trường No Code/ Low Code. Công cụ này còn có thể làm end-to-end machine learning pipeline mà không cần viết code gì cả. Hay quá đúng không. Làm ML bằng Drag and drop trong Azure Machine Learning sẽ như thế hình dưới.
