Năm lớp 12, cô nữ sinh Trần Thị Kim Khuyên từng khiến ba mẹ rất ngạc nhiên khi được chọn đi thi Toán, dù vốn học chuyên về Văn và tiếng Anh. Một điều thuận lợi là ba mẹ luôn ủng hộ và tôn trọng quyết định của con gái trong suốt hành trình khám phá bản thân và theo đuổi đam mê. Có lẽ một phần nhờ điều này đã giúp Khuyên phát huy năng khiếu toán học và đạt được nhiều thành tích đáng nể trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và làm việc trong ngành khoa học dữ liệu.
'Mình là ai, muốn gì?'
Sang Mỹ lúc 16 tuổi theo một chương trao đổi văn hóa, Khuyên cho biết đây cũng là thời điểm cô tập trung theo đuổi môn toán yêu thích và xác định đam mê của bản thân.
Cô chia sẻ rằng mình vốn thích toán nhưng từng sợ không đủ giỏi vì cứ nghĩ rằng "bộ môn này toàn con trai". "Em sợ là em không đủ giỏi. Khi qua Mỹ, em dành rất nhiều tiếng đồng hồ trau dồi khả năng của em. Khi bắt đầu vào đại học, em muốn tìm ngành nào liên quan đến toán và có thể kiếm được nhiều tiền", Khuyên chia sẻ.
Săn được học bổng ở trường Southern Illinois University Edwardsville (bang Illinois), cô quyết định theo đuổi ngành định phí bảo hiểm. Đặt mục tiêu, đọc sách về làm thế nào để học hiệu quả và chuẩn bị kỹ, Khuyên học rất hiệu quả và đạt điểm A trong hầu hết các lớp.
"Em là một đứa rất nhút nhát, nhưng em biết là để thành công, em phải tự tin hơn nên em ngồi bàn đầu ở mọi lớp học và giơ tay dù em không chắc về câu trả lời. Việc này giúp em chú ý vào lớp học hơn, thầy cô thương em, và em cũng trở nên tự tin hơn rất nhiều", cô chia sẻ.
Vào năm nhất đại học, Khuyên đặt một mục tiêu khác là sẽ tìm được nơi thực tập. "Dù mọi người nói em là tìm được thực tập vào năm 1 là rất khó, em không để những lời nói đó cản trở em. Cuối cùng, em cũng tìm được thực tập vào năm nhất liên quan đến Finance ở Washington DC", cô kể.
Tuy nhiên, ở giai đoạn này, Khuyên nhận ra rằng mình không thích làm việc ở một công việc nhàm chán và không giúp được nhiều cho xã hội, khi làm cho công ty bảo hiểm và giúp tìm cách để lấy lợi nhuận từ những người mua bảo hiểm. "Em thấy công việc này không ý nghĩa nên quyết định chuyển ngành. Em thích toán nên em quyết định theo đuổi ngành toán ứng dụng. Tôn trọng quyết định của em, ba mẹ để cho em chuyển qua ngành mà em mong muốn", Khuyên chia sẻ.
Vào năm 2, Khuyên lại đặt mục tiêu làm thí nghiệm khoa học với một giảng viên có tiếng nên tự học thêm ngôn ngữ lập trình Python mỗi ngày vào thời gian rảnh.
Phát triển đam mê
Đam mê thực sự được Khuyên xác định vào năm 3 sau khi dự một hội thảo có diễn giả từng có bằng tiến sĩ toán và trở thành một kỹ sư dữ liệu thực sự đam mê chuyên ngành của mình. "Bởi vì em cũng đang tìm công việc mà em thích nên em lập tức hỏi chú ấy về kỹ sư dữ liệu sau khi kết thúc buổi thuyết trình. Chú ấy mời em tới nhà ăn tối cùng gia đình và nói thêm về khoa học dữ liệu", cô kể.
Do có cả toán và Python, khoa học dữ liệu bắt đầu thu hút và cô nữ sinh này bắt đầu đọc sách và học online. Nỗ lực tìm cơ hội thực tập về khoa học dữ liệu và làm dự án trên Kaggle (nền tảng trực tuyến cho cộng đồng học máy và khoa học dữ liệu) không thành công, cô quyết định thử một phương pháp mới là viết báo trên nền tảng xuất bản trực tuyến Medium về những gì đã học được.
"Em học và viết báo liên tục từ 5 giờ đến 21 giờ. Em không cho bản thân em nghỉ dù chỉ một chút. Vì như vậy, em viết được khoảng 3 bài báo mỗi tuần và vẫn giữ được điểm A ở mọi khóa học. Bài báo của em ngày càng nổi. Em bắt đầu có nhiều người theo dõi và phần lớn bài báo của em được chấp nhận trên trang Towards Data Science, một trang tin hàng đầu về khoa học dữ liệu trên Medium.
Cảm hứng từ cuốn Share Your Work của Austin Kleon, Khuyên bắt đầu chia sẻ những kiến thức trên LinkedIn và các bài viết của cô bắt đầu nổi tiếng. "Nhiều nhà quản lí ở những đội khoa học dữ liệu đọc những bài báo và bài LinkedIn của em bắt đầu nhắn tin cho em. Đó là lí do tại sao em có 4 cơ hội thực tập về ngành khoa học dữ liệu trước khi tốt nghiệp", cô kể.
Nhờ dạy kèm, tiền viết báo và những công việc thực tập này, Khuyên đã tự trả tiền nhà và học phí từ năm 2. Những kinh nghiệm và sự nổi bật trong lĩnh vực này còn giúp Khuyên dễ dàng tìm được những công việc liên quan đến dữ liệu sau khi tốt nghiệp.
Chia sẻ về những dự định sắp tới, Khuyên cho biết cô sẽ xuất bản cuốn sách về khoa học dữ liệu với tựa đề Production Ready Data Science: From Prototyping to Production with Python trong năm nay.
Bên cạnh đó, cô còn muốn phát triển CodeCut, một nền tảng chia sẻ các mẹo hằng ngày về Python và các công cụ khoa học dữ liệu, gửi chúng dưới dạng bản tin đến người đăng ký để trở thành bản tin lớn nhất về khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. "Em cũng muốn xây dựng một đội ngũ để giúp những công ty dữ liệu nguồn mở tiếp cận đến nhiều người dùng hơn và có thể kiếm tiền từ sản phẩm của họ", cô chia sẻ.
Những thành tích ấn tượng
Trần Thị Kim Khuyên từng giành 3 giải toán học, gồm The Andrew O.Linstrum, Jr. Memorial Award, Ella Ott Weisman & Ella Ott Award in Mathematics và Gordon T. Chamness Memorial Award. Năm 2020, cô được đề cử cho WomenTech Global Awards, giải thưởng toàn cầu dành cho những phụ nữ trong lĩnh vực công nghệ. Trang LinkedIn của cô hiện có hơn 109.000 người theo dõi. Cô đã có hàng trăm bài viết về khoa học dữ liệu và được phỏng vấn bởi SuperDataScience, một trong những podcast lớn nhất về chuyên ngành này. Khuyên còn là tác giả cuốn Efficient Python Tricks and Tools for Data Scientists (tạm dịch: Các thủ thuật Python hiệu quả và các công cụ cho những nhà khoa học dữ liệu).
Khuyên (phải) trong một lần gặp chị Huyền Chip
Chia sẻ trên Facebook, nhà khoa học máy tính và giảng viên tại Đại học Stanford (Mỹ) Nguyễn Thị Khánh Huyền (Huyền Chip) tỏ ra rất ấn tượng về Khuyên. "Không biết có ai có chung cảm giác này với mình không, nhưng mình rất vui khi đọc một nội dung chuyên ngành nào đó trên mạng, thấy ưng ý nên tìm xem tác giả là ai, và nhận ra rằng tác giả đó là người Việt. Và mình càng vui hơn khi tác giả đó là phụ nữ. Chúng ta đã đi một quãng đường rất dài từ khi "con gái không nên học những thứ khô khan như công nghệ", chuyên gia này viết và cho biết Khuyên là một trong những phụ nữ Việt tạo ra nhiều nội dung xuất sắc trong chuyên ngành khoa học dữ liệu cho độc giả toàn cầu mà mình yêu thích.
Theo Khánh An (TNO)
