PHẢI LÀ LAPTOP CẤU HÌNH CAO THÌ MỚI LÀM ĐƯỢC NHỮNG CÔNG VIỆC VỀ DATA?

Những ngành học được gọi là “xu thế” ở trong tương lai… vẫn giữ nguyên được độ “hot” của nó… Và một trong những nhóm ngành đó chính là IT hay cụ thể hơn là làm những công việc liên quan đến dữ liệu Data. Tuy nhiên có những nhận định rất sai lầm về những thiết bị - cụ thể ở đây là laptop cho những công việc liên quan đến dữ liệu. Câu hỏi muôn thuở được đặt ra đó chính là Nếu làm về Data thì nên chọn Laptop như thế nào để “chuẩn” và “đúng” với nhu cầu công việc nhất. 

Tuy nhiên trước khi đi vào phần chính đó là nói về việc chọn mua những chiếc laptop để làm Data như thế nào thì chúng ta hãy cùng tìm hiểu về những vị trí Data phổ biến và hay được các công ty, tập đoàn tuyển dụng nhiều ở Việt Nam…

     Data Engineer: Đây sẽ là nhóm những người làm về kỹ thuật về dữ liệu, xây luồng dữ liệu, xây hạ tầng, đảm bảo dữ liệu chạy tốt, đủ, đều.

     Data Analyst / Business Analyst: Khác với vị trí trên thì vị trí này chủ yếu phần lớn là làm về việc nghiên cứu về số, xây dựng báo cáo, dashboard, trả lời các câu hỏi về mặt kinh doanh, đưa ra lời khuyên, phân tích…

     Data Scientist: Những người làm Data Scientist thông thường sẽ làm luôn cả việc của analyst, nhưng điểm khác biệt chính là họ sẽ làm về mô hình, về các thuật toán machine learning, AI nhiều hơn, nặng hơn và có thể sẽ cần tích hợp mô hình đó vào một hệ thống khác.

Có một lưu ý rằng 3 vị trí trên sẽ được hoán đổi, chuyển đổi nhiệm vụ cho nhau tùy vào vị trí và từng công ty có đặc thù sản phẩm và quy mô khác nhau. Thế nên chúng ta cũng sẽ không phân loại chọn laptop theo cụ thể nhất định 3 vị trí đã nói kể trên.

Và bây giờ thì hãy cùng đi vào tìm hiểu những đầu việc chính của một người làm Data và phân tích về cấu hình laptop tối ưu tương ứng với từng đầu việc chính đó.

Đầu tiên đó là việc lấy số, làm báo cáo, xây dựng dashboard

Đặc thù của công việc này là những người làm chúng sẽ dùng một “client” trên máy tính của chính mình và thực hiện việc kết nối vào hệ thống dữ liệu của công ty đang làm việc, Ví dụ cụ thể để các bạn dễ hình dung đó là việc dùng SQL để lấy dữ liệu ra và hiển thị thành biểu đồ, hoặc dùng các phần mềm như Tableau, Microstrategy, Power BI… để kết nối dữ liệu từ data warehouse / database / data lake… của công ty và vẽ nó lên thành hình thù để theo dõi và tìm hiểu ý nghĩa. Một số công ty thì có thể dùng thẳng trên trình duyệt web, bạn không cần phải cài bất kỳ phần mềm nào thêm, ví dụ như bạn nào dùng Superset, Redash, Metabase, Google Data Studio, AWS QuickSight…

Với những việc công việc này, thì cách mà những người làm Data chuyên nghiệp hay làm (và cũng là cách mà nhiều người trong số họ cho là cách tối ưu) đó là để việc nặng cho data warehouse / database / data lake… xử lý, gọi chung là đẩy việc cho server. Bạn không nên đưa phần tính toán, ghép nối dữ liệu, làm sạch dữ liệu… về máy tính laptop / desktop của mình. Các hạ tầng dữ liệu hiện nay đang làm rất tốt chuyện này, và nó chạy nhanh hơn cái máy của bạn rất nhiều nên hãy để việc cho các hạ tầng đó xử lý.

Tóm lại thì có thể kết luận rằng nếu bạn làm các việc lấy số, báo cáo, dashboard thì không cần một chiếc laptop thật sự mạnh, quá mạnh vì nó sẽ thừa thãi. Gần như mọi chiếc máy tính hay laptop trên thị trường đều có thể làm tốt việc đó, vì phần nặng không nằm trong máy của bạn, Nếu muốn chạy nhanh mượt này kia… thì mua các máy trên 20 triệu là an tâm, còn không thì vẫn không sao. Tiền để làm việc khác, hoặc đầu tư vô một cái máy đẹp, mỏng nhẹ pin trâu gì đó cũng được.

Tiếp theo sẽ là đến phần làm hạ tầng, xây dựng data pipeline, làm những thứ của data engineering

Với những công việc này thì chiếc laptop của bạn cần phải có một cấu hình mạnh hơn vì trong quá trình làm thì đôi lúc bạn sẽ phải chạy thêm các docker container, phải chạy nhiều tool song song với nhau để phát triển giải pháp trước khi chính thức đưa lên server. Tuy nhiên bạn nên hiểu rằng cần mạnh hơn chứ không phải là quá mạnh hay là mạnh nhất vì vậy bạn cũng đừng nên đổ dồn tiền vào để build 1 bộ PC thật là khủng kiểu sử dụng i9 12900K và card đồ hoạ RTX 3090.

Sự lựa chọn về laptop là bạn sẽ cần 1 chiếc laptop có CPU Core i7 dòng H, RAM tầm 16GB, có khi không cần GPU mạnh, vậy là đủ. Bạn có thể dễ dàng tìm được một con laptop với cấu hình như thế này với giá tầm 20 triệu trở lên.

Và cuối cùng là việc thử nghiệm các thuật toán machine learning, xây dựng, huấn luyện model

Những người làm công việc này cũng không cần về chiếc laptop có cấu hình quá mạnh cho việc train model, lọc số, làm sạch dữ liệu, hay xây dựng model để chuẩn bị tích hợp vào các hệ thống vận hành. Thậm chí những chiếc laptop từ 2 đến 3 năm trước cấu hình của chúng vẫn có thể đáp ứng được hiệu năng cho các nhu cầu xử lý công việc kia…

Thế nhưng bản chất của các công việc train các model thì không thể chỉ làm và xong được trong vài tiếng đồng hồ … Mà đó là cả một quá trình hoàn toàn có thể lên đến vài ngày, …. Vậy thì vấn đề ở đây là gì đó là khi cần chạy lâu, chạy nặng thì laptop có cấu hình không thật sự khủng có trụ nổi không… Việc chạy những tác vụ trên lâu bằng laptop là một phương án không khả thi… vì pin của những chiếc laptop sẽ là vấn đề lớn…

Giải pháp ở đây là bạn hoặc team của một hãy bỏ ra một khoản phí để mua Google Colab với giá chỉ $10 / tháng và sau đó là sử dụng thoải mái. Nếu không thích dùng Google Colab Pro, có thể dùng các dịch vụ khác của AWS, Microsoft Azure… Làm theo cách này sẽ giúp cho bạn có thể chạy trong thời gian dài, dễ dùng, linh hoạt. Nếu cần dùng GPU để train thì cũng hoàn toàn được.

Vậy thì cuối cùng là… Bạn không cần mua laptop có cấu hình quá mạnh để làm những công việc về Data.

Nếu bạn đã có laptop rồi thì hãy cứ dùng chính chiếc laptop đó của mình để làm về Data rồi khi nào có điều kiện về kinh tế thì hãy tính đến phương án nâng cấp máy. 

Sou tham khảo: Tinhte.vn