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

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Nhà khoa học dữ liệu là nhân vật chủ chốt tương đối mới trong các tổ chức – một thế hệ chuyên gia dữ liệu phân tích mới. Họ vừa là nhà toán học, vừa là nhà khoa học máy tính và họ thống trị thế giới dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp ngày nay đang vật lộn với khối lượng thông tin phi cấu trúc vốn là một mỏ vàng ảo, có thể giúp tăng doanh thu khi được khai thác. Nhưng họ thực sự cần những chuyên gia có thể đào sâu và tìm ra những hiểu biết có giá trị về kinh doanh, sàng lọc những thứ vô dụng và tìm ra những mẩu dữ liệu quý giá . Đó là những gì nhà khoa học dữ liệu làm; đó là lý do tại sao họ được săn đón nhiều và được trả lương cao.   

Cho dù đó là cảm giác hồi hộp khi giải quyết vấn đề hay mức lương hậu hĩnh, những đặc quyền của việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu đang thu hút nhiều chuyên gia CNTT đi theo con đường sự nghiệp này. Nếu bạn là một trong số họ, bài viết này có mọi thứ bạn cần biết về cách trở thành nhà khoa học dữ liệu. 

1. Vai trò và trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu

Vai trò và trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu bao gồm:

• Khai thác dữ liệu hoặc trích xuất dữ liệu có thể sử dụng từ các nguồn dữ liệu có giá trị
• Sử dụng các công cụ học máy để chọn các tính năng, tạo và tối ưu hóa các bộ phân loại
• Tiến hành tiền xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
• Tăng cường các quy trình thu thập dữ liệu để bao gồm tất cả các thông tin liên quan để phát triển các hệ thống phân tích
• Xử lý, làm sạch và xác nhận tính toàn vẹn của dữ liệu được sử dụng để phân tích
• Phân tích một lượng lớn thông tin để tìm ra các mẫu và giải pháp
• Phát triển hệ thống dự đoán và thuật toán học máy
• Trình bày kết quả một cách rõ ràng
• Đề xuất các giải pháp và chiến lược để giải quyết các thách thức kinh doanh
• Phối hợp với các nhóm Kinh doanh và CNTT

>>> Đọc thêm: Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

2. Kỹ năng cần có của một nhà khoa học dữ liệu

Bạn cần nắm vững các kỹ năng cần thiết cho công việc nhà khoa học dữ liệu trong các ngành và tổ chức khác nhau nếu muốn theo đuổi sự nghiệp nhà khoa học dữ liệu. Hãy xem xét các bằng cấp khoa học dữ liệu phải có. Các kỹ năng chính cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu:

• Kỹ năng lập trình – mong muốn có kiến ​​thức về các ngôn ngữ lập trình thống kê như R, Python và các ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL , Hive, Pig. Quen thuộc với Scala, Java hoặc C++ là một lợi thế bổ sung.
• Thống kê – Kỹ năng thống kê được áp dụng tốt, bao gồm kiến ​​thức về kiểm tra thống kê, phân phối, hồi quy, công cụ ước tính khả năng tối đa, v.v. Thành thạo thống kê là điều cần thiết đối với các công ty dựa trên dữ liệu. 
• Học máy – kiến ​​thức tốt về các phương pháp học máy như k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, SVM, Decision Forests. 
• Kỹ năng Toán học thành thạo (Giải tích nhiều biến và Đại số tuyến tính) – hiểu các nguyên tắc cơ bản của Giải tích nhiều biến và Đại số tuyến tính là rất quan trọng vì chúng tạo thành cơ sở của rất nhiều kỹ thuật tối ưu hóa thuật toán hoặc hiệu suất dự đoán. 
• Sắp xếp dữ liệu – thành thạo trong việc xử lý các điểm không hoàn hảo trong dữ liệu là một khía cạnh quan trọng trong mô tả công việc của nhà khoa học dữ liệu. 
• Trải nghiệm với các Công cụ trực quan hóa dữ liệu như matplotlib, ggplot, d3.js., Tableau giúp mã hóa dữ liệu trực quan
• Kỹ năng giao tiếp xuất sắc – điều cực kỳ quan trọng là mô tả những phát hiện cho đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật.
• Nền tảng kỹ thuật phần mềm mạnh mẽ
• Trải nghiệm thực tế với các công cụ khoa học dữ liệu
• Năng khiếu giải quyết vấn đề
• Đầu óc phân tích và ý thức kinh doanh tuyệt vời
• Bằng cấp về Khoa học máy tính, Kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan được ưu tiên
• Kinh nghiệm đã được chứng minh là Nhà phân tích dữ liệu hoặc Nhà khoa học dữ liệu

>>> Xem thêm bài viết: Cách để xây dựng một phần mềm software dành cho dân công nghệ

3. Mô tả công việc nhà khoa học dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia thu thập lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ năng phân tích, thống kê và lập trình . Họ có trách nhiệm sử dụng dữ liệu để phát triển các giải pháp phù hợp để đáp ứng nhu cầu riêng của tổ chức.

Các tổ chức đang ngày càng sử dụng nhiều dữ liệu hơn trong các hoạt động hàng ngày của họ. Một nhà khoa học dữ liệu diễn giải dữ liệu thô và rút ra ý nghĩa có giá trị từ nó. Sau đó, họ sử dụng thông tin này để tìm các mẫu và phát triển các giải pháp mà một tổ chức cần để phát triển và cạnh tranh. 

Tự hỏi chính xác những gì cấu thành công việc của một nhà khoa học dữ liệu? Chà, không có điểm nào để đoán, một ngày của một nhà khoa học dữ liệu xoay quanh – như tên công việc gợi ý – dữ liệu và dữ liệu ở khắp mọi nơi.  

Mô tả công việc của nhà khoa học dữ liệu liên quan đến việc tìm nạp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và phân tích thông tin đó để hiểu rõ về cách thức hoạt động của một tổ chức. Nhà khoa học sử dụng các phương pháp thống kê và phân tích cộng với các công cụ AI để tự động hóa các quy trình cụ thể trong tổ chức và phát triển các giải pháp thông minh cho các thách thức kinh doanh. Sau khi giải thích dữ liệu, họ trình bày kết quả một cách rõ ràng và thú vị. Mục tiêu là giúp tổ chức phân tích xu hướng để đưa ra quyết định tốt hơn. Do đó, một nhà khoa học dữ liệu giỏi cần có sự kết hợp phù hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật, phân tích và giao tiếp. 

Để hiểu vai trò của nhà khoa học dữ liệu, trước tiên chúng ta hãy hiểu rằng vị trí nhà khoa học dữ liệu đã phát triển và mở rộng từ vị trí công việc của nhà phân tích dữ liệu. 

Cả nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đều tổ chức và phân tích dữ liệu lớn trong một tổ chức. Nhưng nhà khoa học dữ liệu có vai trò bổ sung là sử dụng ý thức kinh doanh và kỹ năng giao tiếp để tác động đến cách tổ chức giải quyết các thách thức kinh doanh. 

>>> Xem thêm bài viết:

Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu

5 công cụ phần mềm phân tích dữ liệu

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

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn