Chào bạn, Bee đây! 🐝
- Có một điều mà những tấm slide về “AI, Big Data, Machine Learning” thường không nói rõ, đó là:
-
80% công việc của một data scientist là… dọn dẹp dữ liệu.
Đúng vậy.
Không phải xây mô hình.
Không phải vẽ biểu đồ đẹp lung linh.
Không phải tối ưu hyperparameter cho cool ngầu.
Mà là… chống chọi với dữ liệu lộn xộn, thiếu, sai định dạng và đầy lỗi chính tả.
Nếu bạn từng mất nửa ngày chỉ để xử lý cột “ngày tháng” vì hệ thống nhập đủ thứ kiểu định dạng (12/03/2025 hay 03/12/2025? Ai mà biết!), thì… chào mừng bạn đến với thế giới data wrangling.
1. Nhưng đừng xem thường data wrangling – nó là bước khiến AI hoạt động tử tế
Hãy tưởng tượng bạn xây một ngôi nhà – dữ liệu chính là gạch, xi măng, thép.
Nếu vật liệu kém chất lượng, dù bạn có kiến trúc sư thiên tài, căn nhà vẫn sẽ đổ sập.
📌 Machine Learning cũng vậy.
Mô hình có thể thông minh, nhưng nó chỉ học từ thứ bạn cho nó ăn.
Garbage in = garbage out.
Thông minh đến đâu cũng chẳng cứu nổi nếu dữ liệu… lởm.
2. Không cần hoàn hảo, chỉ cần đủ tốt để bắt đầu
- Một trong những “bẫy tư duy” Bee từng rơi vào là:
-
“Mình phải xử lý sạch 100% dữ liệu rồi mới bắt đầu huấn luyện.”
Kết quả? Mình trì hoãn, mệt mỏi, và đôi khi bỏ cuộc giữa chừng.
Vì thật sự, không bao giờ có “dữ liệu sạch tuyệt đối”.
- ✅ Điều đúng hơn là:
-
“Dọn đủ để bắt đầu chạy mô hình. Rồi để mô hình… giúp mình dọn tiếp.”
Đây là lúc mình bắt đầu dùng khái niệm online learning – cho AI học dần từ từng dòng dữ liệu, thay vì đợi gom đủ một cục rồi mới bắt đầu.
Nó không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp mô hình thích nghi theo thời gian thực, cực kỳ hợp với những hệ thống thay đổi liên tục như hành vi người dùng.
3. Làm dữ liệu như làm vườn – cần kiên nhẫn, tinh tế và biết… chấp nhận bụi đất
Không ai trồng cây mà mong ngày mai có quả.
Cũng không ai “bón phân” bằng code mà không dính tay.
💡 Làm dữ liệu cũng vậy:
- Phải chấp nhận một chút bẩn, một chút không hoàn hảo.
- Phải biết khi nào dừng việc dọn để bắt đầu học.
- Phải hiểu rằng dữ liệu xấu cũng có câu chuyện riêng của nó.
Nhiều khi, chính cái “loạn” trong dữ liệu là thứ giúp bạn nhận ra vấn đề lớn hơn trong sản phẩm, quy trình, hay cách khách hàng tương tác.
4. Data wrangling không phải là việc lặt vặt – đó là nghệ thuật nền tảng của AI tốt
Nếu bạn đang cảm thấy nản với việc phải merge 5 file Excel lại với nhau, hoặc viết regex để tách họ tên khỏi địa chỉ email… Bee hiểu lắm. Mình từng như thế.
Nhưng hãy nhớ:
🎯 Không có AI nào thông minh nếu không có dữ liệu đủ “đẹp”.
🎯 Không có mô hình nào đáng giá nếu không hiểu rõ mình đang học từ đâu.
📌 Vậy nên, hãy cứ dọn. Nhưng đừng dọn mãi.
👉 Dọn đủ để bắt đầu. Rồi để mô hình đồng hành cùng bạn.
Bạn đang gặp tình huống data wrangling nào “dở khóc dở cười”?
Hay bạn muốn Bee chia sẻ cách tạo pipeline AI từ data “chưa sạch”?
Cùng tâm sự dưới bài viết nhé – Bee lúc nào cũng ở đây, và không ngại “dọn cùng bạn”! 🐝✨