7 Công việc khoa học dữ liệu tốt nhất dành cho bạn

• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
• 9x tâm đắc với khóa học Khoa học Dữ liệu trực tuyến tại FUNiX
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề
• 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?

Công việc khoa học dữ liệu không phải là một nghề mới, tuy nhiên, nó đã phát triển vượt bậc trong thập kỷ qua. Gần như mọi tương tác với công nghệ đều bao gồm dữ liệu, bao gồm mua sắm trực tuyến, thuật toán truyền thông xã hội và bất kỳ thứ gì được đề xuất trên nguồn cấp dữ liệu của bạn.

Công việc Khoa học dữ liệu có các ứng dụng quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp. Đó là lý do tại sao theo đuổi sự nghiệp trong Công việc khoa học dữ liệu là một bước đi thông minh. Tuy nhiên, để có được những vai trò được trả lương cao và có nhu cầu cao này, nhìn chung cần phải có trình độ học vấn nâng cao.

Công việc khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành kết hợp thống kê, phân tích dữ liệu, học máy, dữ liệu lớn và khoa học máy tính. Nó mở ra cánh cửa cho nhiều cơ hội việc làm. Dưới đây là một số vị trí được tìm kiếm nhiều nhất.

1. Kiến trúc dữ liệu

Kiến trúc sư dữ liệu làm việc với các nhà phân tích và quản trị viên cơ sở dữ liệu để đảm bảo quyền truy cập dễ dàng vào dữ liệu của công ty. Các kiến ​​trúc sư thiết kế một kế hoạch để tích hợp, bảo vệ và duy trì các nguồn dữ liệu tiềm năng của công ty. Họ sử dụng kiến ​​thức đã được đào tạo về phân tích và các chương trình mã hóa khác nhau để phân tích thông tin và đưa ra kết luận dựa trên những phát hiện của họ. Ngoài ra, bằng cách sử dụng các phương pháp toán học và lý thuyết thống kê, họ trình bày kết quả cho ban quản lý, sau đó được sử dụng để cải thiện các sáng kiến ​​khác nhau của công ty.

Nhiệm vụ điển hình của một kiến ​​trúc sư dữ liệu là:

• Thiết kế và triển khai các giải pháp cơ sở dữ liệu hiệu quả để lưu trữ và truy xuất dữ liệu của công ty.
• Phân tích các thực tiễn triển khai cơ sở dữ liệu để đảm bảo chúng tuân thủ các quy định nội bộ và bên ngoài.
• Đề xuất các giải pháp cải thiện hệ thống cơ sở dữ liệu mới và hiện có.
• Đào tạo nhân viên và cung cấp hỗ trợ cá nhân.
• Giám sát việc chuyển dữ liệu từ các hệ thống cũ sang các giải pháp mới.
• Đánh giá các hoạt động, ứng dụng và lập trình của khách hàng để kiểm tra và xác định các yêu cầu cơ sở dữ liệu cấu trúc.

>>> Xem thêm: Trở thành một nhà khoa học dữ liệu Data Science như thế nào?

2. Kiến trúc ứng dụng

Kiến trúc sư ứng dụng tạo mới hoặc nâng cấp các ứng dụng hiện có, chạy thử nghiệm phần mềm, tạo nguyên mẫu sản phẩm và tạo tài liệu kỹ thuật và hướng dẫn liên quan đến việc tạo ứng dụng. Họ có thể đánh giá các công nghệ ứng dụng và đưa ra các đề xuất cho các phương pháp ứng dụng tốt nhất của công ty mà họ đang làm việc. Họ là những người làm việc nhóm theo định hướng chi tiết, những người luôn đưa ra các đề xuất và giải pháp có giá trị trong việc phát triển, sử dụng và bảo trì phần mềm.

Nhiệm vụ điển hình của một kiến ​​trúc sư ứng dụng bao gồm:

• Cung cấp khả năng lãnh đạo cho nhóm phát triển ứng dụng.
• Xem lại thiết kế và mã.
• Thiết kế các khía cạnh quan trọng của kiến ​​trúc ứng dụng, bao gồm giao diện người dùng, phần mềm trung gian và cơ sở hạ tầng.
• Cộng tác với các bên liên quan khác để đảm bảo kiến ​​trúc phù hợp với yêu cầu kinh doanh.
• Đảm bảo rằng các tiêu chuẩn thiết kế ứng dụng thống nhất trên toàn doanh nghiệp được duy trì.

3. Kỹ sư máy học

Các kỹ sư máy học thiết kế phần mềm tự chạy để tự động hóa các mô hình dự đoán. Mỗi khi phần mềm hoạt động, nó sẽ sử dụng các kết quả đó để thực hiện các hoạt động trong tương lai với tỷ lệ chính xác cao hơn. Các lập trình viên và lập trình viên có kỹ năng dữ liệu vững chắc có thể chuyển đổi để trở thành kỹ sư máy học, mặc dù trước đó họ có thể cần có kinh nghiệm về vai trò dữ liệu.

Nhiệm vụ hàng ngày của kỹ sư máy học bao gồm:

• Thực hiện phân tích thống kê.
• Tinh chỉnh kết quả kiểm tra.
• Đào tạo và đào tạo lại các hệ thống và mô hình ML khi cần thiết.
• Làm việc trên các khuôn khổ khác nhau.
• Thực hiện các thử nghiệm và thử nghiệm học máy.
• Thiết kế chương trình máy học.
• Phát triển các hệ thống học sâu cho các trường hợp sử dụng khác nhau dựa trên nhu cầu kinh doanh.
• Nghiên cứu và chuyển đổi các nguyên mẫu khoa học dữ liệu.
• Triển khai các thuật toán AI/ML phù hợp.
• Thiết kế và phát triển hệ thống Machine Learning.
• Sử dụng kết quả kiểm tra để thực hiện phân tích thống kê và tinh chỉnh mô hình.

4. Công việc khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra giá trị từ dữ liệu, nghĩa là một chuyên gia chủ động tìm nạp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích thông tin đó để hiểu rõ hơn cách thức hoạt động của doanh nghiệp và xây dựng các công cụ AI giúp tự động hóa các quy trình cụ thể trong công ty. Công việc khoa học dữ liệu sẽ sử dụng ý thức kinh doanh mạnh mẽ của họ và khả năng truyền đạt những phát hiện cho cả các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và CNTT để tác động đến cách một tổ chức tiếp cận thách thức kinh doanh.

Nhiệm vụ của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm:

• Thực hiện thu thập dữ liệu, tiền xử lý và phân tích.
• Xây dựng các mô hình để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
• Trình bày thông tin bằng kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu.
• Xác định các nguồn dữ liệu có giá trị và tự động hóa quy trình thu thập.
• Kiểm tra một lượng lớn dữ liệu để khám phá các xu hướng và mẫu.
• Xây dựng các mô hình dự đoán và thuật toán học máy.
• Kết hợp các mô hình thông qua mô hình tập hợp.
• Trình bày thông tin bằng kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu.
• Đề xuất các giải pháp và chiến lược cho các thách thức kinh doanh.
• Phối hợp với các nhóm kỹ thuật và phát triển sản phẩm.

>>> ĐỌC NGAY: Mô tả công việc của Nhà khoa học dữ liệu: Vai trò, Trách nhiệm & Kỹ năng

5. Kỹ sư dữ liệu

Các kỹ sư dữ liệu thường tập trung vào các bộ dữ liệu lớn hơn và được giao nhiệm vụ tối ưu hóa cơ sở hạ tầng xung quanh các quy trình phân tích dữ liệu khác nhau. Các kỹ sư xây dựng và thử nghiệm hệ sinh thái Dữ liệu lớn có thể mở rộng cho các doanh nghiệp để các nhà khoa học dữ liệu có thể chạy các thuật toán của họ trên hệ thống dữ liệu ổn định và được tối ưu hóa cao. Một kỹ sư dữ liệu cũng làm việc chặt chẽ với một nhóm kỹ sư giao diện người dùng và phụ trợ, người quản lý sản phẩm và nhà phân tích và xác định tài sản dữ liệu của công ty.

Một số trách nhiệm phổ biến nhất đối với kỹ sư dữ liệu bao gồm:

• Phát triển, xây dựng, thử nghiệm và duy trì kiến ​​trúc.
• Căn chỉnh kiến ​​trúc với yêu cầu kinh doanh.
• Phát triển các quy trình tập dữ liệu.
• Sử dụng ngôn ngữ lập trình và công cụ.
• Xác định các cách để cải thiện độ tin cậy, hiệu quả và chất lượng của dữ liệu.
• Nghiên cứu các câu hỏi về ngành và doanh nghiệp.
• Sử dụng tập dữ liệu lớn để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
• Triển khai các chương trình phân tích phức tạp, máy học và phương pháp thống kê.
• Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình dự đoán và quy định.
• Tìm các mẫu ẩn bằng cách sử dụng dữ liệu.
• Sử dụng dữ liệu để khám phá các nhiệm vụ mà họ có thể tự động hóa.
• Cung cấp thông tin cập nhật cho các bên liên quan dựa trên phân tích.

6. Quản trị cơ sở dữ liệu

Những chuyên gia này sử dụng phần mềm tiên tiến để lưu trữ và sắp xếp dữ liệu quan trọng của công ty họ. Các DBA đóng một vai trò thiết yếu trong việc điều phối các hệ thống mà các nhà phân tích dữ liệu sử dụng để chuyển các con số thành các kế hoạch kinh doanh chiến lược. Họ quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu phần mềm, chẳng hạn như hồ sơ khách hàng, khảo sát thống kê, thông tin điều tra dân số, tài khoản người dùng và danh mục thư viện. Quản trị viên cơ sở dữ liệu làm việc trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm thiết kế hệ thống máy tính và các công ty dịch vụ liên quan, công ty bảo hiểm, ngân hàng và bệnh viện.

Các trách nhiệm chính của quản trị viên cơ sở dữ liệu bao gồm:

• Kiểm soát sự phát triển cơ sở dữ liệu của công ty để chỉ cung cấp dữ liệu quan trọng cho người dùng có quyền truy cập.
• Giám sát các khía cạnh kỹ thuật của quản trị cơ sở dữ liệu, bao gồm sửa lỗi mã và nâng cấp phần mềm.
• Đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu đang chạy hiệu quả và không có lỗi.
• Thực hiện và kiểm tra các điều chỉnh phù hợp với cấu hình của cơ sở dữ liệu.
• Thực hiện hoạch định năng lực.
• Khôi phục và sao lưu để tránh mất dữ liệu.

7. Nhà thống kê

Trong thế giới Công việc khoa học dữ liệu, các nhà thống kê thu thập dữ liệu số và sau đó hiển thị dữ liệu đó để giúp các công ty hiểu dữ liệu và phát hiện xu hướng cũng như đưa ra dự đoán. Các nhà thống kê thường làm việc để diễn giải dữ liệu nhằm thông báo cho chủ nhân của họ về xu hướng của ngành hoặc hành vi của người tiêu dùng. Họ làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, y tế và y học, chính phủ, khoa học vật lý và khoa học môi trường.

Một nhà thống kê thực hiện một số nhiệm vụ sau:

• Thiết kế thử nghiệm thu thập dữ liệu.
• Truyền đạt thông tin phức tạp cho những người không phải là chuyên gia.
• Thống kê liên quan để đưa ra dự báo và đưa ra con số dự kiến.
• Hoạt động với tư cách tư vấn.
• Đánh giá kết quả.
• Phân tích xu hướng.
• Áp dụng phương pháp thống kê cho dữ liệu phức tạp.
• Truyền đạt kết quả cho các bên liên quan.

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

Nguồn tham khảo: https://bau.edu/