LỢI ÍCH KHI HỌC R (1 kèm 1)

Học một kỹ năng mới có thể góp phần giảm lo âu, căng thẳng và trầm cảm. 

Mến chào bạn,

Bài viết này được đúc kết từ kinh nghiệm kèm R 1:1 các bạn nghiên cứu ở lĩnh vực y dược và xã hội học mà mình có vinh hạnh được đồng hành qua các đề tài liên quan chủ đề sức khỏe tinh thần (mental health). Mình trình bày theo cách hiểu của bản thân về chủ đề này trong bối cảnh liên hệ trực tiếp với R, là kỹ năng xử lý thống kê.

Trong các buổi làm việc, mình đã giúp các bạn học viên phần nào giảm bớt lo âu, căng thẳng và trầm cảm trên hành trình rất dài và "cô đơn" của các bạn ấy. 

OK, ngắn gọn như sau, theo mình hiểu thì:

1/ Lo âu (anxiety) là cảm giác trống rỗng, khi còn mơ hồ về thực tại và tương lai, có thể bao gồm mất động lực về mục tiêu đang thực hiện. 

==> Việc học R 1:1 có thể giúp bạn giảm bớt lo âu khi bạn có 1 khung chương trình học R rõ ràng, có cấu trúc, giúp dễ dàng theo dõi tiến độ học tập và mục tiêu đầu ra cụ thể là trang bị kỹ năng R coding để bạn chủ động xử lý dữ liệu theo yêu cầu công việc.

2/ Căng thẳng (stress) có thể từ nhiều nguồn áp lực khác nhau đè nén lên bạn, mà cụ thể là bạn không biết cách để xử lý vấn đề khi dữ liệu phân tán, rườm rà, overlap và không biết bắt đầu từ đâu cho hiệu quả khi lăn tăn giữa R, Python hay AI, abcd khiến thời gian thì trôi qua nhưng hiệu quả công việc không như mong đợi.

==> Việc học R 1:1 có thể giúp bạn giảm căng thẳng đáng kể khi mình hướng dẫn (trực tiếp code trên bộ dataset của bạn, trên máy tính của bạn) để đầu tiên là rà soát lại tổng thể câu chuyện, sau đó làm gọn lại dữ liệu (hiểu về dữ liệu) và từ đó dựng nên khung workflow để bạn ráp code vào lần lượt giải quyết các mục tiêu cấp bách của đề tài, sau đó là các mục tiêu dài hạn hơn của chủ đề nghiên cứu.

3/ Trầm cảm (depression), mình nghĩ thuật ngữ này có nội hàm rất khó giải thích cho chính xác, nhưng có lẽ chúng ta cảm thấy trầm cảm vì gốc rễ do không tìm ra người hiểu hoàn cảnh (dữ liệu đau đầu) của mình, không có người hiểu mình dẫn đến mình trình bày vấn đề rất khó khăn, và khi không giao tiếp được với giáo sư hay bạn đồng môn thì ta cảm thấy lạc lòng và rơi vào buồn chán, không muốn nói chuyện, vòng xoáy này làm cho việc nghiên cứu trở nên ngày càng áp lực mà không biết giải tỏa với ai những khúc mắc trong quá trình học tập.

==> Việc học R 1:1, cụ thể là mình nhận support các bạn làm nghiên cứu, phần lớn đang ở giai đoạn "deadline" nên mình rất hiểu áp lực của các bạn rất lớn, qua việc giao tiếp với nhau trong các buổi học 1:1 (thường từ 1-2 tiếng), chúng ta có đủ không gian và thời gian để phơi bày mọi ngóc ngách của đề tài cũng như khúc mắc trong giao tiếp giữa các bên với nhau. Mình đứng ở góc độ support R, cũng có khi ở góc độ một người bạn cùng học, chia sẻ cách nhìn về problem bạn đang gặp phải, có thể giải pháp của mình chưa tối ưu nhưng ít ra bạn cũng tìm ra được sự đồng cảm và chia sẻ. Do vậy, các bạn học viên qua các buổi làm việc với cảm thấy nhẹ nhàng, thông suốt vì câu chuyện của bạn đã được lắng nghe, chia sẻ và nỗ lực giải quyết từng chút một.

Có nhiều bạn hỏi vì sao mình không học PhD mà lại chuyển hướng qua training R?

Lý do của mình rất đơn giản, vì mình thích làm nghiên cứu, rộng hơn chủ đề nghiên cứu trước đây của mình là than sinh học cải tạo đất bạc màu (biochar bioremediation). Mình làm nghiên cứu về R, về các chủ đề của các bạn học viên và mình thấy việc học trải dài qua các lĩnh vực có rất nhiều khoảng trống vẫn còn chưa được giải quyết. Mình hy vọng các buổi học 1:1 với nhau, xuất phát điểm từ việc học R cho thành thạo, chúng ta sẽ tạo thành network chuyên môn hỗ trợ công việc nhau thật tốt. 

Sau khi khép lại một project với bạn này, mình tiếp tục hành trình với một bạn khác. Và câu chuyện R được viết ra theo thời gian như vậy. Khi có nhiều bạn giỏi R, thì công việc, nhìn chung, sẽ gọn gàng và hiệu quả hơn rất nhiều cho tất cả các bên. 

Trân trọng và yêu thương,

Duc Nguyen,

Chuyên đào tạo kỹ năng R