Nhà khoa học dữ liệu: Công việc hấp dẫn trong thế kỷ 21

Sự thiếu hụt các nhà khoa học dữ liệu đang trở thành một hạn chế nghiêm trọng trong một số lĩnh vực, đồng thời mở ra nhiều cơ hội hấp dẫn cho nghề này.

• Báo cáo Việc làm và mức lương ngành công nghệ thông tin năm 2024
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Công bố chủ nhân giải thưởng xCode - Lập trình thuật toán 2023
• Học lập trình ở đâu? Mách bạn nơi học tốt nhất
• Newwave Solutions trao học bổng lập trình cho học viên FUNiX

Khoa học dữ liệu là một ngành đang phát triển nhanh chóng. Những người mới đến cũng như các nhà khoa học dữ liệu lâu năm đều phải sẵn sàng tiếp tục học hỏi và cải thiện để duy trì giá trị và tiến bộ trong sự nghiệp của họ.

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.

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.

Trình độ chuyên môn và điều kiện cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần phải có kỹ năng phân tích và toán học mạnh mẽ. Bạn sẽ có thể hiểu và làm việc với các tập dữ liệu phức tạp. Ngoài ra, bạn sẽ có thể sử dụng các gói phần mềm thống kê và làm quen với các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R. Các nhà khoa học dữ liệu cũng thường có chứng nhận từ một chương trình được công nhận.

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 như Cơ sở dữ liệu Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server và Teradata.

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 giải 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 máy học. 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. Máy học có thể đạt được thông qua các thuật toán khác nhau như Regressions, Naive Bayes, SVM, K Means Clustering, KNN.

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

Quỳnh Anh (lược dịch từ Simplilearn.com)

Link gốc: https://www.simplilearn.com/tutorials/data-science-tutorial/how-to-become-a-data-scientist

Tin liên quan:

• NamiTech- FUNiX hợp tác chiến lược ứng dụng ChatGPT trong giáo dục
• FUNiX mở rộng hợp tác tại Nhật, thêm cơ hội việc làm cho học viên
• Xây dựng văn hóa học tập: Biến suy thoái thành cơ hội
• Chuyện nữ sinh học trực tuyến để tốt nghiệp đại học sớm
• 5 cách tìm việc IT khôn ngoan cho người ít kinh nghiệm
• Nhân sự nghỉ việc từ công ty lớn khó khăn thích nghi với startup