Nhà khoa học dữ liệu là gì?

1. Nhà khoa học dữ liệu 

Nhà khoa học dữ liệu là những người sắp xếp dữ liệu lớn, thu thập và phân tích các tập lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nhà khoa học dữ liệu có vai trò kết hợp khoa học máy tính, thống kê và toán học. Họ sẽ phân tích, xử lý và lập mô hình dữ liệu, sau đó diễn giải kết quả để tạo ra các kế hoạch mà các công ty và tổ chức khác có thể triển khai.

Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia phân tích sử dụng các kỹ năng về cả công nghệ và khoa học xã hội để tìm ra xu hướng và quản lý dữ liệu. Họ sử dụng kiến ​​thức ngành, hiểu biết về bối cảnh, hoài nghi về các giả định hiện có – để tìm ra giải pháp cho các thách thức kinh doanh.

Công việc của nhà khoa học dữ liệu thường liên quan đến việc tìm hiểu dữ liệu lộn xộn, không có cấu trúc từ các nguồn như thiết bị thông minh, nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội và email không vừa khớp với cơ sở dữ liệu.

Tuy nhiên, kỹ năng chuyên môn không phải là điều quan trọng duy nhất. Các nhà khoa học dữ liệu thường có mặt trong các cơ sở kinh doanh, chịu trách nhiệm truyền đạt các ý tưởng phức tạp và đưa ra các quyết định cho tổ chức dựa trên dữ liệu. Do đó, họ cần trở thành những người giao tiếp hiệu quả, những nhà lãnh đạo và các thành viên trong nhóm cũng là những nhà tư duy phân tích cấp cao.

Các nhà khoa học dữ liệu và nhà quản lý dữ liệu có kinh nghiệm được giao nhiệm vụ phát triển các phương pháp hay nhất của công ty, từ làm sạch đến xử lý và lưu trữ dữ liệu. Họ cộng tác chéo với các nhóm khác trong toàn bộ tổ chức, chẳng hạn như tiếp thị, chủ động tiếp cận khách hàng và vận hành. Họ rất được săn đón trong nền kinh tế gắn với công nghệ và dữ liệu như hiện nay, đồng thời mức lương và tốc độ tăng trưởng công việc của họ cũng phản ánh rõ ràng điều đó.

2. Các bước trở thành một nhà khoa học dữ liệu

Dưới đây là sáu bước phổ biến cần xem xét nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu:

1. Kiếm bằng đại học về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan chặt chẽ
2. Học các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu
3. Xem xét chuyên môn
4. Bắt đầu từ vị trí nhà khoa học dữ liệu tập sự trước 
5. Xem xét các chứng chỉ bổ sung về nhà khoa học dữ liệu và khóa học sau đại học
6. Kiếm bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu

>>> Đọc ngay: 4 con đường sự nghiệp cho các nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

3. Làm thế nào để trở thành nhà khoa học dữ liệu vào năm 2021

3.1 Kiếm bằng đại học về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan chặt chẽ 

Bạn sẽ cần ít nhất là bằng cử nhân về khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan đến máy tính để có cơ hội trở thành nhà khoa học dữ liệu chưa có kinh nghiệm, mặc dù hầu hết các công việc liên quan tới khoa học dữ liệu yêu cầu bằng thạc sĩ. Bằng cấp cũng bổ sung cấu trúc, thực tập, mạng lưới và các bằng cấp học thuật được công nhận cho lý lịch của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn đã có bằng cử nhân về một lĩnh vực khác, hãy tập trung vào việc phát triển các kỹ năng cần thiết cho công việc thông qua các khóa học ngắn hạn trực tuyến hoặc bootcamp

3.2 Học các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu

• Lập trình
• Kỹ thuật học máy
• Trực quan hóa dữ liệu và báo cáo
• Phân tích rủi ro
• Phân tích thống kê và toán học
• Giao tiếp hiệu quả
• Kỹ năng Kỹ thuật Phần mềm
• Khai phá, làm sạch và sắp xếp dữ liệu
• Nghiên cứu
• Nền tảng dữ liệu lớn
• Công cụ Cloud
• Kho dữ liệu và cấu trúc

3.3 Xem xét chuyên môn

Các nhà khoa học dữ liệu có thể chuyên về một ngành cụ thể hoặc phát triển các kỹ năng mạnh mẽ trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, học máy, nghiên cứu hoặc quản lý cơ sở dữ liệu. Chuyên môn hóa là cách tốt để tăng khả năng kiếm thu nhập và làm công việc có ý nghĩa đối với bạn.

3.4 Bắt đầu từ vị trí nhà khoa học dữ liệu tập sự trước

Khi đã có các kỹ năng và/hoặc chuyên môn phù hợp, bạn đã sẵn sàng để đảm nhận vị trí liên quan đến khoa học dữ liệu đầu tiên! Hãy tạo một hồ sơ trực tuyến để hiển thị một vài dự án và giới thiệu thành tích của bạn với nhà tuyển dụng. Bạn cũng có thể xem xét những công ty có không gian phát triển vì công việc khoa học dữ liệu đầu tiên của bạn có thể không phải là nhà khoa học dữ liệu, mà liên quan tới phân tích nhiều hơn. Bạn sẽ nhanh chóng học được cách làm việc nhóm và các phương pháp hay nhất sẽ giúp bạn chuẩn bị cho các vị trí cấp cao hơn

3.5 Xem xét các chứng chỉ bổ sung về nhà khoa học dữ liệu và khóa học sau đại học

Dưới đây là một số chứng chỉ tập trung vào các kỹ năng hữu ích:

Certified Analytics Professional (CAP)

CAP được tạo ra bởi Viện Nghiên cứu Hoạt động và Khoa học Quản lý (INFORMS), hướng tới các nhà khoa học dữ liệu. Trong kỳ thi chứng chỉ, các ứng viên phải chứng minh kiến ​​thức chuyên môn về quy trình phân tích đầu cuối, bao gồm việc định hình các vấn đề kinh doanh và phân tích, dữ liệu và phương pháp luận, xây dựng mô hình, triển khai và quản lý vòng đời.

SAS Certified Predictive Modeler using SAS Enterprise Miner 14

Chứng chỉ này được thiết kế cho người dùng SAS Enterprise Miner thực hiện phân tích dự đoán. Ứng viên phải có hiểu biết sâu sắc và thực tế về các chức năng của mô hình dự đoán có sẵn trong SAS Enterprise Miner 14.

3.6 Kiếm bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu

Bằng cấp học vấn có thể quan trọng hơn bạn tưởng tượng. Khi nhắc tới phần lớn các công việc về khoa học dữ liệu, có cần phải có bằng thạc sĩ không? Điều này phụ thuộc vào công việc và một số nhà khoa học dữ liệu đang làm việc có bằng cử nhân hoặc đã tốt nghiệp từ khóa đào tạo về khoa học dữ liệu. Theo dữ liệu của Burtch Works từ năm 2019, hơn 90% các nhà khoa học dữ liệu đều có bằng cấp sau đại học.

4. Trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu

Trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu có thể bao gồm:

• Giải quyết các vấn đề kinh doanh thông qua nghiên cứu không định hướng và định khung các câu hỏi mở về ngành
• Trích xuất khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Truy vấn dữ liệu có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu quan hệ bằng các ngôn ngữ lập trình như SQL. Thu thập dữ liệu phi cấu trúc thông qua web scraping, API và các cuộc khảo sát.
• Sử dụng các phương pháp phân tích phức tạp, học máy và phương pháp thống kê để chuẩn bị dữ liệu sử dụng trong mô hình dự đoán và mô tả
• Làm sạch dữ liệu một cách kỹ lưỡng để loại bỏ thông tin không liên quan và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình tiền xử lý và mô hình hóa
• Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá (EDA) để xác định cách xử lý dữ liệu bị khuyết và tìm kiếm xu hướng và/hoặc cơ hội
• Khám phá các thuật toán mới để giải quyết vấn đề và xây dựng các chương trình tự động hóa công việc lặp đi lặp lại
• Truyền đạt các dự đoán và phát hiện cho các bộ phận quản lý và CNTT thông qua các báo cáo và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
• Đề xuất những thay đổi hiệu quả về chi phí đối với các thủ tục và chiến lược hiện có

Mỗi công ty lại đặt ra nhiệm vụ khác nhau về công việc khoa học dữ liệu. Một số coi các nhà khoa học dữ liệu là chuyên gia phân tích dữ liệu hoặc kết hợp nhiệm vụ của họ với các kỹ sư dữ liệu; một số khác lại cần các chuyên gia phân tích cấp cao thành thạo về học máy học và trực quan hóa dữ liệu.

Khi các nhà khoa học dữ liệu đạt được cấp độ kinh nghiệm mới hoặc thay đổi công việc, thì trách nhiệm của họ thay đổi. Ví dụ: một người làm việc một mình ở một công ty cỡ vừa có thể dành phần lớn thời gian để làm sạch và sắp xếp dữ liệu, còn nhân viên cấp cao trong một doanh nghiệp cung cấp dịch vụ dựa trên dữ liệu được yêu cầu cấu trúc các dự án dữ liệu lớn hoặc tạo ra các sản phẩm mới.

5. Đặc điểm của một Chuyên gia Khoa học dữ liệu thành công

Các nhà khoa học dữ liệu không những phải hiểu ngôn ngữ lập trình, quản lý cơ sở dữ liệu và cách biến dữ liệu thành trực quan hóa, mà họ còn cần có tính tò mò về thế giới xung quanh nhưng dưới lăng kính phân tích. Do sở hữu những đặc điểm, tính cách giống với bộ phận đảm bảo chất lượng, nên các nhà khoa học dữ liệu rất tỉ mỉ khi xem xét lượng lớn dữ liệu, tìm ra các mẫu và câu trả lời. Họ cũng sáng tạo trong việc đưa ra các thuật toán mới để thu thập dữ liệu hoặc tạo ra các database warehouse có tổ chức.

Nói chung, các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu phải biết cách giao tiếp theo một số phương thức khác nhau, trong nội bộ nhóm, với các bên liên quan và khách hàng. Có thể sẽ có rất nhiều ngõ cụt, rẽ sai hoặc quá trình không suôn sẻ, nhưng các nhà khoa học dữ liệu cần có bản lĩnh để có thể trụ vững với nghiên cứu của mình.

“Các nhà khoa học dữ liệu thành công có nền tảng chuyên môn vững chắc, nhưng các nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất cũng có trực giác tuyệt vời về dữ liệu. Các tính năng có ý nghĩa không, và chúng có phản ánh những gì bạn nghĩ chúng nên có ý nghĩa không? Với cách phân phối dữ liệu của bạn, bạn nên sử dụng mô hình nào? Sẽ ra sao nếu có một giá trị bị khuyết và bạn nên làm gì với nó? Các nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất cũng rất giỏi trong việc giao tiếp với cả những nhà khoa học dữ liệu khác và những người không thuộc chuyên ngành. Để hoạt động hiệu quả tại Airbnb, các phân tích của chúng tôi phải vừa nghiêm ngặt về mặt kỹ thuật, vừa phải được trình bày một cách rõ ràng và dễ hành động đối với các thành viên khác của công ty”.

–Lisa Qian, nhà Khoa học dữ liệu tại Airbnb

>>> Đọc ngay: Nghề phân tích dữ liệu data analysis tại Việt Nam

6. Các kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu

Lập trình: Python, SQL, Scala, Java, R, MATLAB

Học máy: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Phân loại, Phân cụm, Phương pháp Ensemble, Học sâu

Trực quan hóa dữ liệu: Thư viện Tableau, SAS, D3.js, Python, Java, R

Nền tảng dữ liệu lớn: MongoDB, Oracle, Microsoft Azure, Cloudera

7. Triển vọng Nghề nghiệp với Khoa học Dữ liệu

Theo Cục Lao động và Thống kê Hoa Kỳ (BLS), mức tăng trưởng việc làm của các nhà khoa học nghiên cứu và thông tin máy tính, gồm các nhà khoa học dữ liệu từ năm 2019 đến năm 2029 là 15%. Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm khá cao, nhưng bạn phải có khởi điểm. Một số nhà khoa học dữ liệu bắt đầu làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu tập sự, trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ cơ sở dữ liệu MySQL hoặc hệ thống CRM, phát triển trực quan hóa cơ bản trong Tableau hoặc phân tích kết quả thử nghiệm A/B. Nếu bạn muốn làm việc ngoài vai trò phân tích của mình – hãy cân nhắc những gì bạn có thể làm với khoa học dữ liệu:

• Kỹ sư dữ liệu/dữ liệu lớn
• Kiến trúc sư dữ liệu/dữ liệu lớn

Các công ty thuộc mọi quy mô và ngành nghề – từ Google, LinkedIn và Amazon cho đến cửa hàng bán lẻ nhỏ đều đang tìm kiếm các chuyên gia giúp họ hoạch định dữ liệu lớn. Ở một số công ty nhất định, các nhà khoa học dữ liệu với “diện mạo mới” sẽ chịu trách nhiệm lập kế hoạch tài chính, đánh giá ROI, ngân sách và một loạt các nhiệm vụ khác liên quan đến việc quản lý tổ chức.

Mức lương của nhà khoa học dữ liệu

Mức lương của nhà khoa học dữ liệu phụ thuộc vào số năm kinh nghiệm, bộ kỹ năng, trình độ học vấn và vị trí. Theo Nghiên cứu của The Burtchworks, các nhà tuyển dụng định giá cao hơn cho các nhà khoa học dữ liệu có các kỹ năng chuyên biệt, chẳng hạn như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc Trí tuệ nhân tạo. BLS cho biết các nhà khoa học nghiên cứu máy tính và thông tin có tay nghề cao, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu sẽ có triển vọng công việc tuyệt vời vì nhu cầu cho các vị trí này khá cao. Dữ liệu mức lương dưới đây lấy từ dữ liệu năm 2019 từ Cục Thống kê Hoa Kỳ.

Với Data Scientist
Mức lương trung bình: 122,840 USD/năm
10% thấp nhất: 69,990 USD
10% cao nhất: 189,780 USD

Với Senior Data Scientist
Mức lương trung bình: 171,755 USD
Dao động: 147,000 – 200,000 USD

Câu hỏi thường gặp về nghề nghiệp liên quan tới nhà khoa học dữ liệu:

Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Bước đầu tiên để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thường là lấy bằng cử nhân về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan, nhưng cũng có những cách khác để thu được kỹ năng về khoa học dữ liệu như bootcamp hoặc thông qua quân đội. Bạn cũng có thể cân nhắc theo đuổi một chuyên môn hoặc chứng chỉ, hoặc lấy bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu trước khi bắt đầu công việc nhà khoa học dữ liệu mà chưa có yêu cầu kinh nghiệm.

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu cần những kỹ năng nào?

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều kỹ năng khác nhau, tùy thuộc vào ngành họ làm việc và trách nhiệm công việc của họ. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đều quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình như R và Python, phân tích thống kê, trực quan hóa dữ liệu, kỹ thuật học máy, làm sạch dữ liệu, nghiên cứu, kho dữ liệu và cấu trúc.

Mất bao lâu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Điều này phụ thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của bạn cũng như số tiền và thời gian bạn có thể dành cho việc học. Có bằng cử nhân bốn năm về khoa học dữ liệu, cũng như chương trình đào tạo ba tháng. Nếu bạn đã lấy được bằng cử nhân hoặc đã hoàn thành chương trình đào tạo, có thể bạn sẽ cân nhắc việc lấy bằng thạc sĩ, mất ít nhất một năm để hoàn thành. Như đã chỉ ra trong nghiên cứu của Burtch Works đã nói ở trên, hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đều có bằng cấp cao.

Tìm hiểu thêm về Data Science Bootcamps để kiếm công việc liên quan tới Khoa học dữ liệu

Tech bootcamps là lối tắt để gặt hái kinh nghiệm về khoa học dữ liệu và am hiểu về các ngôn ngữ lập trình như Python, R và SQL. Các chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu thường là các chương trình ngắn, được cung cấp ở nhiều định dạng khác nhau, gồm bán thời gian, toàn thời gian, trực tuyến hoặc trên giảng đường. Một số bootcamps có thể mất một vài tuần để hoàn thành, một số khác có thể mất đến vài tháng. Bootcamps giúp bạn mở rộng mạng lưới của mình và cung cấp các dịch vụ nghề nghiệp chuyên dụng cho các vị trí sau khi tốt nghiệp.

Trong quá trình tiến hành bootcamp, bạn sẽ làm việc với các dự án và tạo hồ sơ thể hiện khả năng của mình với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Các chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu thường bao gồm nhiều chủ đề như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các loại phân tích dữ liệu khác nhau, trực quan hóa dữ liệu,…

Khi nghiên cứu về bootcamp, hãy xem xét các mục tiêu nghề nghiệp của bạn và những gì bạn kỳ vọng từ chương trình. Một số bootcamp hướng đến người mới bắt đầu, một số bootcamp khác thì phù hợp hơn với những người kinh nghiệm về lập trình hoặc khoa học máy tính. Bạn cũng cần cân nhắc hồ sơ của các giảng viên dạy bootcamp cũng như chi phí. Bạn có thể dành thời gian và cam kết trải nghiệm toàn thời gian không? Bootcamp có cung cấp học bổng hoặc giảm giá không? Chú ý tới các các lựa chọn tùy theo tài chính của bạn. 

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:

>>> Xem thêm các chủ đề hữu ích:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst
• Học phân tích dữ liệu ở đâu? Cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst
• 5 Công cụ phân tích dữ liệu chuẩn, hiệu quả nhất hiện nay
• Vai trò của Python trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu

Nguyễn Hải Nam

Dịch từ bài: What is Data Science: Lifecycle, Applications, Prerequisites and Tools

Xem thêm: Khoá học về Khoa học dữ liệu đầu tiên tại Việt Nam