Trở thành một nhà khoa học dữ liệu Data Science như thế nào?

• 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

Nghề khoa học dữ liệu Data Science đã gây bão trên toàn thế giới. Các tổ chức đang sử dụng Khoa học dữ liệu để nâng cao sản phẩm, quyết định kinh doanh và hiệu quả tiếp thị của họ. Cơ hội nghề nghiệp về Khoa học dữ liệu là vô hạn và các chuyên gia có chuyên môn về dữ liệu sẽ tiếp tục thúc đẩy cuộc cách mạng công nghệ.

1. Nhà khoa học dữ liệu Data Science

Các nhà khoa học dữ liệu xác định các câu hỏi mà nhóm của họ nên đặt ra và tìm ra cách trả lời những câu hỏi đó bằng cách sử dụng dữ liệu. Họ thường phát triển các mô hình dự đoán đề lý thuyết hóa và dự báo.

Một nhà khoa học dữ liệu Data Science có thể thực hiện các nhiệm vụ sau hàng ngày:

• Tìm các mẫu và xu hướng trong tập dữ liệu để khám phá thông tin chi tiết
• Tạo thuật toán và mô hình dữ liệu để dự báo kết quả
• Sử dụng các kỹ thuật máy học để cải thiện chất lượng dữ liệu hoặc dịch vụ sản phẩm
• Truyền đạt các đề xuất cho các nhóm khác và nhân viên cấp cao
• Triển khai các công cụ dữ liệu như Python, R, SAS hoặc SQL trong phân tích dữ liệu
• Luôn cập nhật những đổi mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu Data Science

2. Sự khác nhau giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu

Công việc của nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu có vẻ giống nhau. Cả hai đều tìm ra các xu hướng hoặc mẫu trong dữ liệu để tiết lộ những cách mới giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn về hoạt động. Nhưng các nhà khoa học dữ liệu Data Science có xu hướng có nhiều trách nhiệm hơn và thường được coi là cao cấp hơn các nhà phân tích dữ liệu. 

Các nhà khoa học dữ liệu thường phải đặt câu hỏi của riêng họ về dữ liệu, trong khi các nhà phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ các nhóm đã đặt mục tiêu trong đầu. Một nhà khoa học dữ liệu cũng có thể dành nhiều thời gian hơn để phát triển các mô hình, sử dụng máy học hoặc kết hợp lập trình nâng cao để tìm và phân tích dữ liệu.

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

3. Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu

Trở thành một nhà khoa học dữ liệu Data Science thường yêu cầu một số khóa đào tạo chính quy. Dưới đây là một số bước để xem xét.

3.1 Kiếm bằng khoa học dữ liệu.

Nhà tuyển dụng thường muốn xem một số bằng cấp học thuật để đảm bảo bạn có bí quyết giải quyết công việc khoa học dữ liệu Data Science, mặc dù điều này không phải lúc nào cũng bắt buộc. Điều đó nói rằng, bằng cử nhân liên quan chắc chắn có thể giúp ích hãy thử nghiên cứu khoa học dữ liệu, thống kê hoặc khoa học máy tính để có được vị thế vững chắc trong lĩnh vực này.

3.2 Rèn luyện các kỹ năng liên quan

Nếu bạn cảm thấy mình có thể trau dồi một số kỹ năng dữ liệu cứng của mình, hãy nghĩ đến việc tham gia một khóa học trực tuyến hoặc đăng ký một chương trình đào tạo có liên quan. Dưới đây là một số kỹ năng bạn cần có:

• Ngôn ngữ lập trình: Các nhà khoa học dữ liệu có thể mong đợi dành thời gian sử dụng ngôn ngữ lập trình để sắp xếp, phân tích và quản lý các khối dữ liệu lớn
• Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng tạo biểu đồ và đồ thị là một phần quan trọng để trở thành nhà khoa học dữ liệu.
• Học máy: Kết hợp học máy và học sâu vào công việc của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu Data Science có nghĩa là liên tục cải thiện chất lượng dữ liệu bạn thu thập và có khả năng dự đoán kết quả của các bộ dữ liệu trong tương lai. Một khóa học về máy học có thể giúp bạn bắt đầu với những kiến ​​thức cơ bản.
• Dữ liệu lớn: Một số nhà tuyển dụng có thể muốn thấy rằng bạn đã quen với việc xử lý dữ liệu lớn. Một số khung phần mềm được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn bao gồm Hadoop và Apache Spark.
• Giao tiếp: Các nhà khoa học dữ liệu xuất sắc nhất sẽ không thể tác động đến bất kỳ thay đổi nào nếu họ không thể truyền đạt tốt những phát hiện của mình. Khả năng chia sẻ ý tưởng và kết quả bằng lời nói và ngôn ngữ viết là một kỹ năng thường được các nhà khoa học dữ liệu tìm kiếm.

3.3 Thực tập vị trí Data Science

Mặc dù có nhiều con đường để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bắt đầu từ một công việc thực tập có liên quan có thể là một bước đầu tiên tuyệt vời. Tìm kiếm các vị trí làm việc nhiều với dữ liệu, chẳng hạn như nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh thông minh, nhà thống kê hoặc kỹ sư dữ liệu. Từ đó, bạn có thể tiến lên trở thành một nhà khoa học khi bạn mở rộng kiến ​​thức và kỹ năng của mình.

>>> Xem thêm: Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

3.4 Chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu Data Science

Với một vài năm kinh nghiệm làm việc với phân tích dữ liệu, bạn có thể cảm thấy sẵn sàng chuyển sang lĩnh vực khoa học dữ liệu. Khi bạn đã ghi điểm trong cuộc phỏng vấn, hãy chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi phỏng vấn có thể xảy ra. 

Các vị trí nhà khoa học dữ liệu có thể mang tính kỹ thuật cao, vì vậy bạn có thể gặp phải các câu hỏi về kỹ thuật và hành vi. Dự đoán cả hai và thực hành bằng cách nói to câu trả lời của bạn. Chuẩn bị các ví dụ từ công việc trước đây hoặc kinh nghiệm học tập của bạn có thể giúp bạn tỏ ra tự tin và hiểu biết trước người phỏng vấn.

Nếu bạn đang có nhu cầu tìm hiểu khóa học lập trình phân tích dữ liệu kinh doanh, mời bạn tham khảo ngay khóa học tại FUNiX:

>> Xem thêm bài viết liên quan:

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