Thường được coi là “công việc quyến rũ nhất thập kỷ”, Sự nghiệp của nhà khoa học dữ liệu có lịch sử phong phú từ những năm 1960. Lĩnh vực này đã được chứng minh là có uy tín hơn một số người có thể nghĩ. Tuy nhiên, nó vẫn tiếp tục thu hút các chuyên gia từ nhiều nền tảng khác nhau do tính chất hấp dẫn của nó. Với hứa hẹn về mức lương cạnh tranh, công việc ổn định và cơ hội việc làm dồi dào do thiếu nhân lực có tay nghề cao, nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có rất nhiều sức hấp dẫn, ngay cả đối với những người đến từ các lĩnh vực phi kỹ thuật. Và đây là điểm nổi bật nhất: bạn thậm chí có thể đủ điều kiện được đào tạo miễn phí thông qua [phiếu thưởng] cụ thể(https://codelabsacademy.com/blog/part-time-data-science-bootcamp-with-the-bildungsgutschein-german-education -voucher) chương trình.
Nhà khoa học dữ liệu làm gì?
Vậy chính xác thì một nhà khoa học dữ liệu sẽ làm gì? Vai trò chính của nhà khoa học dữ liệu là phân tích lượng lớn dữ liệu, xác định các mô hình và xu hướng cũng như đưa ra dự đoán về xu hướng trong tương lai. Dữ liệu rất quan trọng đối với tất cả các tổ chức nhưng việc biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động hoặc “dữ liệu thông minh” là rất quan trọng để đưa ra quyết định hiệu quả trong các tổ chức.
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến, chẳng hạn như phân tích dự đoán, để tạo ra các dự đoán chính xác giúp doanh nghiệp luôn cập nhật thông tin, điều này có thể mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh.
Nhu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học dữ liệu
Với sự chú trọng ngày càng tăng vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, các doanh nghiệp đang phải đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao. Ngoài khả năng xử lý dữ liệu thành thạo, những chuyên gia này thường sở hữu các kỹ năng kỹ thuật khác, chẳng hạn như lập trình Python, điều này càng làm tăng thêm giá trị của họ đối với các tổ chức. Do đó, nhiều công ty hiện đang ưu tiên đào tạo và phát triển lực lượng lao động của mình để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về chuyên môn dữ liệu.
Trong bối cảnh ngày nay, ngày càng có nhiều chuyên gia đang cân nhắc theo đuổi con đường khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, trước khi đi sâu vào lĩnh vực này, điều quan trọng là phải hiểu các kỹ năng thiết yếu, tầm quan trọng của toán học, lập trình và thống kê, cũng như quá trình chuyển sang nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Bài viết này tìm hiểu sâu về các chủ đề này, cung cấp cho bạn thông tin cần thiết để bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của mình.
Nhà khoa học dữ liệu là gì?
Trong thời đại công nghệ và dữ liệu ngày nay, lượng dữ liệu được tạo ra ngày càng tăng với tốc độ chưa từng thấy. Sự gia tăng dữ liệu này đã tạo ra nhu cầu về những người có kỹ năng phân tích và chuyển đổi dữ liệu này thành thông tin có ý nghĩa và có thể hành động được. Những người này được gọi là nhà khoa học dữ liệu – những chuyên gia sử dụng kỹ năng phân tích của mình để rút ra những hiểu biết có giá trị từ các nguồn bên trong và bên ngoài. Mục tiêu chính của họ là dự báo xu hướng trong tương lai, xác định những trở ngại tiềm ẩn và khám phá những hiểu biết có lợi cho doanh nghiệp.
Nhà khoa học dữ liệu so với Nhà phân tích dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
Các nhà phân tích dữ liệu tập trung chủ yếu vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu truyền thống, trong khi các nhà khoa học dữ liệu áp dụng cách tiếp cận khoa học hơn, thường đòi hỏi nền tảng học thuật vững chắc trong các lĩnh vực như toán học, vật lý hoặc khoa học máy tính. Kiến thức cơ bản này cung cấp cho họ những kỹ năng để xem xét các phân tích nâng cao hơn, bao gồm các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy.
Vai trò và trách nhiệm của Nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc giúp các doanh nghiệp giải quyết sự phức tạp của dữ liệu lớn. Trách nhiệm của họ thường bao gồm:
-
Xây dựng câu hỏi: Nền tảng của mọi phân tích nằm ở câu hỏi được xác định rõ ràng. Hiệu quả của việc phân tích phụ thuộc vào độ chính xác và rõ ràng của câu hỏi được đặt ra.
-
Thu thập và làm sạch dữ liệu: Các nhà khoa học dữ liệu có nhiệm vụ xác định các nguồn dữ liệu có liên quan từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nội bộ, bên ngoài hoặc bên thứ ba và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.
-
Phân tích dữ liệu: Thông qua phân tích dữ liệu khám phá, các nhà khoa học dữ liệu khám phá các mô hình và cấu trúc cơ bản, xác định các biến chính và các ngoại lệ.
-
Mô hình hóa dữ liệu: Điều này liên quan đến việc phát triển các mô hình dữ liệu phác thảo luồng thông tin trong tổ chức, để cải thiện hiệu quả lưu trữ và hợp lý hóa các thủ tục báo cáo.
-
Tài liệu và Trực quan hóa: Các nhà khoa học dữ liệu ghi lại các quy trình của họ và trình bày các cách trình bày trực quan về các phát hiện của họ, đơn giản hóa dữ liệu phức tạp cho những người không thông thạo các khái niệm kỹ thuật.
Những kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Để trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần nhiều kỹ năng:
-
Kỹ năng kỹ thuật: Kiến thức chuyên môn về ngôn ngữ lập trình (ví dụ: Python, SQL, R), mô hình thống kê, học máy và công nghệ dữ liệu lớn là rất quan trọng .
-
Kỹ năng mềm: Kỹ năng giao tiếp hiệu quả, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề là những kỹ năng cần thiết để diễn giải dữ liệu và truyền đạt thông tin chuyên sâu cho các bên liên quan khác nhau.
Cách chuyển sang nghề khoa học dữ liệu
Trở thành nhà khoa học dữ liệu không yêu cầu nền tảng kỹ thuật thông thường. Mặc dù có thể có lợi nếu có nền tảng về các ngành STEM, nhưng nhiều nhà khoa học dữ liệu thành công lại có nền tảng học vấn đa dạng. Các yếu tố chính dẫn đến thành công trong lĩnh vực này là sự tò mò, ham học hỏi mạnh mẽ và khả năng áp dụng các nguyên tắc khoa học dữ liệu vào những thách thức trong thế giới thực.
Một ngày trong cuộc đời của nhà khoa học dữ liệu
Công việc hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu có thể khác nhau rất nhiều tùy thuộc vào ngành và dự án cụ thể. Tuy nhiên, một ngày điển hình có thể bao gồm một số hoạt động chính. Để bắt đầu, một nhà khoa học dữ liệu có thể bắt đầu ngày mới bằng cách xem xét và xác thực dữ liệu mới thu được, đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu đó. Sau đó, họ sẽ tiến hành phân tích dữ liệu, rút ra những hiểu biết có giá trị và đưa ra kết luận có ý nghĩa. Vào buổi chiều, họ có thể tham gia vào các buổi động não hợp tác với đồng nghiệp, khám phá các phương pháp và chiến lược mới để phân tích dữ liệu. Ngoài ra, họ sẽ phân bổ thời gian để tinh chỉnh các phát hiện của mình và chuẩn bị bài thuyết trình để truyền đạt kết quả một cách hiệu quả đến các bộ phận hoặc bên liên quan khác.
Cơ hội nghề nghiệp và tiềm năng thu nhập cho các nhà khoa học dữ liệu
Lĩnh vực khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao, dẫn đến mức lương cạnh tranh cho các chuyên gia. Các vị trí cấp đầu vào đưa ra mức lương khởi điểm hấp dẫn và khi các nhà khoa học dữ liệu có được kinh nghiệm, tiềm năng kiếm tiền của họ sẽ tăng lên đáng kể. Con đường sự nghiệp này mang đến nhiều cơ hội trong nhiều ngành, bao gồm chăm sóc sức khỏe, hậu cần, bán lẻ trực tuyến và cung cấp năng lượng, khiến đây trở thành sự lựa chọn nghề nghiệp vững chắc trong tương lai.
Tương lai của khoa học dữ liệu
Quá trình chuyển đổi kỹ thuật số đang diễn ra đang mang lại những thay đổi đáng kể trong tất cả các ngành và do đó, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ còn tăng hơn nữa trong tương lai. Đối với những người đang cân nhắc thay đổi nghề nghiệp, bắt đầu làm nhà phân tích dữ liệu và dần dần xây dựng kiến thức chuyên môn của họ có thể là một lựa chọn khả thi. Cho dù bạn đang bắt đầu chuyển đổi sang lĩnh vực khoa học dữ liệu hay mới bắt đầu sự nghiệp của mình, thì vẫn luôn có những cơ hội đầy hứa hẹn cho những người sở hữu các kỹ năng cần thiết và có tư duy đúng đắn.
Bạn đã sẵn sàng tìm hiểu sâu về Khoa học dữ liệu và AI chưa? Bootcamp Khoa học dữ liệu & AI của Code Labs Academy mang đến cho bạn sự kết hợp hoàn hảo giữa lý thuyết và trải nghiệm thực hành. Các giảng viên chuyên môn của chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn những điều cơ bản và cung cấp cho bạn những kỹ năng cũng như kiến thức cần thiết để khởi đầu sự nghiệp thành công trong lĩnh vực thú vị này. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay đang thay đổi nghề nghiệp, chương trình đào tạo này là cánh cổng để bạn trở thành chuyên gia khoa học dữ liệu.
