Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu vào năm 2023

Các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng thao tác và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn. Do đó, điều quan trọng là phải có một số kinh nghiệm làm việc với các tập dữ liệu lớn trước khi trở thành nhà khoa học dữ liệu.

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.

>>> ĐỌC THÊM: Nhà khoa học dữ liệu làm gì? Mức lương của nhà khoa học dữ liệu

2. Điều kiện để trở thành một nhà khoa học dữ liệu

Trở thành một nhà khoa học dữ liệu thường đòi hỏi nền tảng vững chắc về toán học và khoa học máy tính, cũng như kinh nghiệm làm việc với lượng dữ liệu lớn. Ngoài ra, việc có kinh nghiệm về máy học và mô hình thống kê thường rất hữu ích.

Mặc dù không có con đường cụ thể nào để trở thành nhà khoa học dữ liệu, nhưng đây là một số điều kiện tiên quyết hoặc kinh nghiệm hữu ích có thể cải thiện cơ hội thành công của bạn:

• Có nền tảng vững chắc về toán học và khoa học máy tính: Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ làm việc với lượng lớn dữ liệu hàng ngày. Do đó, điều cần thiết là bạn phải có một nền tảng vững chắc về toán học và khoa học máy tính. Đặc biệt, bạn nên làm quen với các phương pháp và thuật toán thống kê.
• Kinh nghiệm làm việc với lượng lớn dữ liệu: Các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng thao tác và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn. Do đó, điều quan trọng là phải có một số kinh nghiệm làm việc với các tập dữ liệu lớn trước khi trở thành nhà khoa học dữ liệu.
• Kinh nghiệm với máy học và mô hình thống kê: Máy học và mô hình thống kê là những công cụ mạnh mẽ mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để đưa ra dự đoán từ dữ liệu. Do đó, kinh nghiệm với các kỹ thuật này là điều cần thiết cho bất kỳ ai quan tâm đến việc trở thành nhà khoa học dữ liệu.
• Kỹ năng giao tiếp và trực quan mạnh mẽ: Các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng truyền đạt hiệu quả những phát hiện của họ cho người khác. Do đó, kỹ năng giao tiếp và trực quan mạnh mẽ là điều cần thiết cho bất kỳ ai muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu.
• Sẵn sàng học hỏi: Lĩnh vực khoa học dữ liệu không ngừng phát triển, điều đó có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu phải sẵn sàng liên tục học hỏi các phương pháp và kỹ thuật mới. Do đó, tinh thần sẵn sàng học hỏi là điều cần thiết đối với bất kỳ ai muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu. Một trong những cách tốt nhất để học cách trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc cải thiện các kỹ năng hiện tại của bạn là đăng ký vào một chương trình giáo dục về khoa học dữ liệu hàng đầu .

>>> ĐỌC THÊM: Ứng dụng của khoa học dữ liệu và những đóng góp trong ngành dữ liệu

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

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc trích xuất kiến ​​​​thức từ tất cả các dữ liệu được thu thập. Có nhu cầu lớn đối với các chuyên gia có thể biến phân tích dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh cho tổ chức của họ. Trong sự nghiệp của một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ tạo ra các phân tích và giải pháp kinh doanh dựa trên dữ liệu.

3.1 Bước 1: Bằng cử nhân

Một cách tuyệt vời để bắt đầu trong Khoa học dữ liệu là lấy bằng cử nhân trong lĩnh vực liên quan như khoa học dữ liệu, thống kê hoặc khoa học máy tính. Đây là một trong những tiêu chí phổ biến nhất mà các công ty xem xét để tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu. 

3.2 Bước 2: Tìm hiểu các ngôn ngữ lập trình có liên quan

Mặc dù bằng Cử nhân có thể cung cấp cho bạn hiểu biết lý thuyết về chủ đề này, nhưng điều cần thiết là phải tiếp tục học các ngôn ngữ lập trình có liên quan như Python, R, SQL và SAS. Đây là những ngôn ngữ cần thiết khi làm việc với các tập dữ liệu lớn.

3.3 Bước 3: Học các kỹ năng liên quan

Ngoài các ngôn ngữ khác nhau, Nhà khoa học dữ liệu cũng cần có kiến ​​thức làm việc với một số công cụ để Trực quan hóa dữ liệu, Học máy và Dữ liệu lớn. Khi làm việc với các tập dữ liệu lớn, điều quan trọng là phải biết cách xử lý các tập dữ liệu lớn cũng như làm sạch, sắp xếp và phân tích chúng.

3.4 Bước 4: Học chứng chỉ lập trình khoa học dữ liệu

Các chứng chỉ cụ thể về công cụ và kỹ năng là một cách tuyệt vời để thể hiện kiến ​​thức và kiến ​​thức chuyên môn về các kỹ năng của bạn. Dưới đây là một số chứng chỉ tuyệt vời để giúp bạn mở đường:

3.5 Bước 5: Thực tập

Thực tập là một cách tuyệt vời để bạn có cơ hội tiếp cận các công ty đang tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu. Tìm kiếm các công việc bao gồm các từ khóa như nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh thông minh, nhà thống kê hoặc kỹ sư dữ liệu. Thực tập cũng là một cách tuyệt vời để tìm hiểu thực tế chính xác những gì công việc đòi hỏi.

3.6 Bước 6: Công việc cấp đầu vào về khoa học dữ liệu

Khi thời gian thực tập của bạn kết thúc, bạn có thể tham gia vào cùng một công ty (nếu họ đang tuyển dụng) hoặc bạn có thể bắt đầu tìm kiếm các vị trí cấp đầu vào cho nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu. Từ đó, bạn có thể tích lũy kinh nghiệm và thăng tiến khi bạn mở rộng kiến ​​thức và kỹ năng của mình.

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