7 Kỹ năng để trở thành nhà khoa học dữ liệu

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Ngành khoa học dữ liệu có nhiều tiềm năng phát triển hay không?
• Thực tập sinh ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?
• Vai trò của nhà khoa học dữ liệu trong ngành Fintech và sản phẩm thực tế
• Cấu trúc dữ liệu là gì? Những điều cần biết về cấu trúc dữ liệu

Trong bài viết này bạn sẽ được trang bị những kỹ năng để trở thành nhà khoa học dữ liệu mới nhất. Đón đọc bài viết để có thêm kiến thức hữu ích nhé!

Các công ty trên toàn thế giới luôn thu thập và phân tích dữ liệu về khách hàng của họ để cung cấp dịch vụ tốt hơn và cải thiện lợi nhuận của họ. Trong thế giới kỹ thuật số ngày nay, chúng ta có thể thu thập lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi các phương pháp và phần mềm xử lý dữ liệu phi truyền thống.

1. Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia chuyên phân tích và giải thích dữ liệu. Họ sử dụng các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình để giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn và cải thiện hoạt động của họ. Các nhà khoa học dữ liệu thường có nền tảng vững chắc về toán học, thống kê và khoa học máy tính. Họ sử dụng kiến ​​thức này để phân tích các tập dữ liệu lớn và tìm ra xu hướng hoặc mẫu. Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu có thể phát triển các cách mới để thu thập và lưu trữ dữ liệu.

2. 7 Kỹ năng để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần thành thạo các kỹ năng trong các lĩnh vực sau:

• Kỹ năng 1: Có được kiến ​​thức về cơ sở dữ liệu cần thiết để lưu trữ và phân tích dữ liệu bằng các công cụ.
• Kỹ năng 2: Tìm hiểu thống kê, xác suất và phân tích toán học. Thống kê là khoa học liên quan đến việc phát triển và nghiên cứu các phương pháp thu thập, phân tích, giải thích và trình bày dữ liệu thực nghiệm. Xác suất là thước đo khả năng một sự kiện sẽ xảy ra. Giải tích toán học là một nhánh của toán học giải quyết các giới hạn và các lý thuyết liên quan, chẳng hạn như vi phân, tích phân, độ đo, chuỗi vô hạn và các hàm phân tích.
• Kỹ năng 3: Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình. Các công cụ lập trình như R , Python và SAS rất quan trọng khi thực hiện phân tích dữ liệu. R là môi trường phần mềm miễn phí dành cho tính toán thống kê và đồ họa, hỗ trợ hầu hết các thuật toán Máy học cho Phân tích dữ liệu như hồi quy, liên kết và phân cụm. Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng mã nguồn mở. Các thư viện Python như NumPy và SciPy được sử dụng trong Khoa học dữ liệu. SAS có thể khai thác, thay đổi, quản lý và truy xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cũng như thực hiện phân tích thống kê trên dữ liệu.
• Kỹ năng 4: Tìm hiểu Sắp xếp dữ liệu liên quan đến việc dọn dẹp, thao tác và sắp xếp dữ liệu. Các công cụ phổ biến để sắp xếp dữ liệu bao gồm R, Python, Flume và Scoop.
• Kỹ năng 5: Nắm vững các khái niệm về Machine Learning. Cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy có thể đạt được thông qua các thuật toán khác nhau như Regressions, Naive Bayes, SVM, K Means Clustering, KNN và các thuật toán Cây quyết định để đặt tên cho một số thuật toán.
• Kỹ năng 6: Có kiến ​​thức làm việc về các công cụ Dữ liệu lớn như Apache Spark, Hadoop, Talend và Tableau, được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn và phức tạp không thể xử lý bằng phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống.
• Kỹ năng 7: Phát triển khả năng hình dung kết quả. Trực quan hóa dữ liệu tích hợp các bộ dữ liệu khác nhau và tạo màn hình trực quan về kết quả bằng sơ đồ, biểu đồ và đồ thị

>>> ĐỌC NGAY: Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu vào năm 2023

3. Xu hướng phát triển của nhà khoa học dữ liệu

Bạn đã học khoa học dữ liệu là gì. Nghe có thú vị không? Đây là một lý do vững chắc khác tại sao bạn nên theo đuổi khoa học dữ liệu như lĩnh vực công việc của mình. Theo Glassdoor và Forbes, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 28% vào năm 2026, điều này nói lên tính lâu bền và tuổi thọ của nghề này, vì vậy nếu bạn muốn có một sự nghiệp an toàn , khoa học dữ liệu sẽ mang đến cho bạn cơ hội đó.

Hơn nữa, nghề nhà khoa học dữ liệu đứng ở vị trí thứ hai trong cuộc khảo sát Việc làm tốt nhất ở Mỹ năm 2021 , với mức lương cơ bản trung bình là 127.500 USD.

Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm một nghề nghiệp thú vị mang lại sự ổn định và đãi ngộ hậu hĩnh, thì không cần tìm đâu xa!

Nếu bạn đang quan tâm đến khóa học lập trình trở thành nhà khoa học dữ liệu trong tương lai, hãy tìm hiểu ngay khóa học tại FUNiX nhé!

Hiện nay FUNiX là đơn vị đào tạo lập trình trực tuyến nhận được sự tin tưởng của hơn 20.000 học viên ở nhiều độ tuổi khác nhau. Với cách học mới lạ, phù hợp với những người bận rộn và đam mê lập trình và sự dẫn dắt của 5000 mentor giỏi chuyên môn, FUNiX đã trở thành trường đại học lập trình trực tuyến uy tín nhất tại Việt Nam. Cụ thể cách học của FUNiX Way:

• Học 100% trực tuyến
• Học liệu MOOC trực quan, thực tế
• Được dẫn dắt bởi 5000 mentor và hannah ( cán bộ hướng dẫn) tận tâm
• Đề cao tinh thần chủ động học tập nâng cao hiệu quả
• Kiểm tra minh bạch, vấn đáp 1-1, làm dự án thực tế
• Học đến đâu cấp chứng chỉ đến đó, chứng chỉ FUNiX FPT được hàng doanh nghiệp công nhận

FUNiX liên kết với hàng trăm doanh nghiệp công nghệ thông tin trên cả nước nhằm kết nối đầu ra cho sinh viên. Với tình trạng khan hiếm nhân sự IT giỏi như hiện nay, các doanh nghiệp đã chủ động liên hệ với FUNiX với mong muốn có được nhân sự ngay sau khi học viên tốt nghiệp khóa học.

Đăng ký học tại FUNiX ngay:

>> Xem thêm bài viết liên quan:

• 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
• Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
• 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

Nguyễn Cúc