Ngành khoa học dữ liệu có nhiều tiềm năng phát triển hay không?

Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, big data (dữ liệu lớn) là được xem là một trong những trụ cột chính. Với tốc độ hiện đại hoá và chuyển đổi số mạnh mẽ như hiện nay, ngành khoa học dữ liệu đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của các bạn trẻ theo đuổi ngành IT. 

• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
• Những vấn đề đạo đức của Edge Analytics và Bảo mật dữ liệu
• Các thách thức trong việc lưu trữ dữ liệu hiện nay
• 8 mẹo giữ an toàn dữ liệu cho doanh nghiệp
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề

Là lĩnh vực không quá mới, nhưng chỉ bùng nổ trong một vài năm trở lại đây, dễ hiểu vì sao có rất nhiều các thắc mắc được các bạn gửi về cho chương trình xTalk #142, buổi trò chuyện về khoa học dữ liệu với sự tham gia của mentor FUNiX – anh Phan Đình Phúc – Senior Data Scientist tại DATX Technology Việt Nam. 

Một số câu hỏi đã được anh giải đáp, dựa trên những trải nghiệm cá nhân và kinh nghiệm trong nghề. 

Thực tập sinh hay junior khi tham gia ngành khoa học dữ liệu sẽ làm những công việc gì? 

Mentor Phan Đình Phúc: Khi tham gia vào công ty hay dự án với vị trí intern, junior, các bạn sẽ được thực hiện các công việc như một nhà khoa học dữ liệu bình thường, nhưng vai trò và trách nhiệm sẽ ít hơn so với vị trí chuyên viên, trưởng nhóm hay quản lý. Về mặt thời gian, những người mới sẽ được nới lỏng về mặt thời gian hoàn thành hơn. Trong khi chuyên viên có thể được giao làm nhiều dự án hơn còn người mới sẽ được giao giải quyết 1 phần việc nhất định. Tuy nhiên, dù ở vị trí nào cũng cần đảm bảo tiến độ và chất lượng công việc.

Trong nhóm phụ trách dữ liệu sẽ có các vị trí nào ngoài data scientist?

Mentor Phan Đình Phúc: Tuỳ vào team size (độ lớn của đội nhóm), bản thân mình từng trải nghiệm một nhóm có hơn 50 người với nhiều vị trí khác nhau: data scientist (nhà khoa học dữ liệu), data analyst (nhà phân tích dữ liệu), data engineer (kỹ sư dữ liệu), machine learning operator (vận hành machine learning), kỹ sư hỗ trợ triển khai dữ liệu. Còn với một nhóm nhỏ hơn thì nhà khoa học dữ liệu sẽ kiêm các nhiệm vụ liên quan đến phân tích và phối hợp với kỹ sư trong quá trình làm việc.

Cách xây dựng CV cho người mới tham gia ngành khoa học dữ liệu?

Mentor Phan Đình Phúc: Các bạn có thể tham gia các khoá học để lấy kiến thức, chứng chỉ kỹ năng, làm giàu về mặt kỹ năng cho CV của mình. Bên cạnh đó, có thể tham gia các thử thách, cuộc thi. Nếu đạt được các kết quả cao cũng cho thấy sự hiểu biết, ứng dụng kiến thức vào công việc. Các bài báo, nghiên cứu khoa học được công bố cũng sẽ làm giàu hơn cho CV của bạn. 

Quan trọng hơn, ngành data, AI cần các bạn sẵn sàng tham gia các vị trí từ fresher, intern để được làm việc với các dữ liệu thực tế của doanh nghiệp, học hỏi kinh nghiệm. Bởi các bộ dữ liệu công khai hay dữ liệu từ các cuộc thi đã khá sạch và tốt, còn khi tham gia và doanh nghiệp, bạn sẽ làm việc từ khâu lên ý tưởng, thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, sẽ học hỏi được nhiều hơn.

Khóa học FUNiX có đầy đủ kiến thức để đi làm hay không?

Mentor Phan Đình Phúc: Khóa học tại FUNiX hay bất kỳ chương trình đào tạo nào đều cung cấp kiến thức nền tảng, giúp bạn vượt qua vòng phỏng vấn nhờ những gì đã được học. Khi đi làm phải trau dồi thường xuyên kiến thức, kỹ năng,  học hỏi từ đồng nghiệp, từ các anh chị đi trước. Bản thân mình vẫn học hỏi đồng nghiệp mỗi ngày, luôn đặt câu hỏi tại sao, cái nào hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian hơn. Theo mình, nhân sự trong lĩnh vực AI đều có những sáng tạo nhất định để học tập. 

Là người mới gia nhập ngành dữ liệu, nên lựa chọn làm việc ở công ty nào?

Mentor Phan Đình Phúc: Với vị trí junior, fresher, phải xác định rõ tư tưởng lúc này là công ty chọn người, công ty đang mở ra cơ hội làm việc cho mình, nên hãy xác định ngành chuyên biệt mà mình muốn theo để học hỏi. Từ trải nghiệm các nhân của mình, các công ty lớn có quy trình vận hành trơn tru, nếu trở thành nhân viên, bạn sẽ tham gia nhiều dự án, trau dồi, học hỏi nhiều hơn từ nhiều vị trí. Các công ty nhỏ, ​​thời gian xây dựng nghiên cứu dữ liệu khá lâu, các dự án thường không đến đích. nếu tham gia và các dự án mà không thấy kết quả, dễ bị ảnh hưởng về tâm lý.

Ngành khoa học dữ liệu có nhiều tiềm năng phát triển hay không?

Mentor Phan Đình Phúc: Dữ liệu sẽ trở thành mối quan tâm của tất cả các doanh nghiệp. Công nghệ Internet, mạng xã hội đang ngày càng phát triển, nhu cầu lưu trữ, phân tích, mô hình hoá dữ liệu để giải quyết bài toán kinh doanh sẽ ngày càng lớn, từ đó mở ra nhiều vị trí, cơ hội nghề nghiệp mới cho các bạn theo ngành này. Nếu như trước đây chỉ đơn thuần có các vị trí như nhà khoa học, kỹ sư dữ liệu thì hiện tại có nhiều vị trí mới như kỹ sư AI, kỹ sư học máy, v.v.

Minh Tiến

>>> Xem thêm các chủ đề hữu ích:

• Trang bị Kỹ năng phân tích data cho người mới
• Nhà phân tích data làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Học phân tích dữ liệu ở đâu? Cơ hội nghề nghiệp của Data Analyst
• 5 Công cụ phân tích data chuẩn, hiệu quả nhất hiện nay
• Vai trò của Python trong phân tích và khoa học dữ liệu