Data Science còn được gọi là Khoa học dữ liệu. Đây là một trong những ngành phát triển mạnh mẽ, cấp thiết và có nhu cầu nhân lực cao bậc nhất ở thời điểm này. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Mua Bán tìm hiểu Data Science là gì và tầm quan trọng của nó. Từ đó, hiểu thêm về một lĩnh vực quan trọng trong cuộc sống nhé.
Nghề Data Science là gì?
Thông tin chung về Data Science
Data Science là ngành gì? Nghề này là cách gọi chung cho những kỹ sư trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Và nó còn được biết đến qua thuật ngữ Data Scientist. Đây là những người chịu trách nhiệm cho việc phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu “kể chuyện” dù nó có cấu trúc hay không đi chăng nữa.
Công việc của những người này sẽ đòi hỏi sự phối hợp của khoa học máy tính với thống kê, toán học. Nhìn chung, họ chính là người phân tích, sau đó tiến hành mô hình hóa các dữ liệu và diễn giải kết quả. Mục đích của cả quá trình này chính là tạo ra những kế hoạch hoạt động cần thiết cho team và doanh nghiệp.
Cách làm việc của ngành Data Science là gì?
Những kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ làm việc cùng các dữ liệu để đưa ra insight mang tính phân tích, có độ chính xác cao. Họ sẽ truyền đạt lại insight này với các bên liên quan như lãnh đạo cấp cao của doanh nghiệp, quản lý, nhân viên làm việc dưới quyền, đối tác.
Nhờ quá trình này, công ty có thể dễ dàng nắm bắt thông tin để đưa ra các quyết định sáng suốt, có lợi cho doanh nghiệp. Từ đó, đạt được mục tiêu quan trọng là thúc đẩy tăng trưởng lợi nhuận, mở rộng hoạt động kinh doanh.
Tại sao nghề Data Science lại quan trọng?
Tính đến nay, khoa học dữ liệu đang được xem trọng vì nó đã góp phần không nhỏ trong quá trình thay đổi đời sống. Khoa học dữ liệu đã mang lại ý nghĩa cho các dữ liệu thu thập được. Điều đó được thực hiện thông qua việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các sản phẩm có ý nghĩa, phục vụ cho các ngành nghề khác nhau.
Dễ hiểu nhất chính là những dữ liệu khách hàng, thị trường được thu thập một cách cẩn thận. Từ đó, tạo ra giá trị dịch vụ cũng như xu hướng thị trường. Điều này rõ ràng mang tới rất nhiều lợi ích cho hoạt động kinh doanh. Trong tương lai việc làm ngành này sẽ khá phát triển.
Vai trò của Data Scientist?
Cách làm việc của Data Scientist với dữ liệu
Khi trở thành một Data Scientist, bạn sẽ phải xử lý các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô và đòi hỏi được xử lý, làm sạch, tổ chức lại để tạo thành một cấu trúc có ý nghĩa, dễ xem xét và thấu hiểu hơn cho bộ dữ liệu.
Các Data Scientist sẽ tiến hành nghiên cứu dữ liệu đã được tổ chức, phân tích kỹ lưỡng. Sau đó trích xuất thông tin bằng cách sử dụng, kết hợp các phương pháp thống kê khác nhau. Từ đó mô tả, trực quan hóa dữ liệu để đưa ra những thông tin dễ hiểu, mang tính đại chúng hơn.
Sau đó, Data Scientist sẽ tiến hành sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán, đưa ra quyết định dựa trên data thu thập được. Những mảng lớn công cụ, thực tiễn sẽ giúp Data Science dự đoán, nhận ra các mẫu dư thừa trong dữ liệu đã có. Các công cụ phổ biến nhất ở đây có thể kể tới Hadoop, Weka, R, SQL, Python.
Chính vì vậy, lộ trình học Data Science đòi hỏi mọi người phải dành nhiều thời gian học hỏi và ghi nhận kiến thức. Từ đó, đảm bảo hiểu đúng về ngôn ngữ lập trình và ứng dụng nó trong thực tế.
Vai trò của Data Scientist trong một doanh nghiệp
Trong công ty, Data Scientist giữ vai trò như một nhà tư vấn. Họ tham gia vào các quá trình tìm hiểu, ra quyết định khác nhau nhằm tạo nên những chiến lược hợp lý, hữu ích cho công ty.
Chính nhờ sự hiểu biết về dữ liệu, họ có thể hỗ trợ công ty rất nhiều trong việc nắm bắt tình hình thị trường. Từ đó, đưa ra những quyết định thông minh hơn cho doanh nghiệp.
>>> Xem thêm: 5 cơ hội việc làm công nghệ thông tin hấp dẫn nhất.
Trở thành Data Scientist cần tố chất gì?
Khoa học dữ liệu không chỉ là nghề của hiện tại, nó còn là ngành nghề của tương lai. Vậy để trở thành một Data Scientis, bạn cần những tố chất gì?
Luôn luôn tò mò
Để hoàn thành tốt công việc này, bạn sẽ phải luôn luôn đưa ra những câu hỏi “Vì sao”. Từ đó tìm kiếm mối liên kết giữa những thông tin, dữ liệu mới với ảnh hưởng của cuộc sống hàng ngày.
Trong quá trình làm việc của mình, các nhà khoa học dữ liệu sẽ chọn ra insight từ dữ liệu, dataset để ra các quyết định quan trọng. Việc phân tích hoàn hảo, thu thập dữ liệu cuối cùng vẫn nhằm mục đích đưa ra các quyết định, giải quyết vấn đề.
Và câu hỏi “vì sao” sẽ giúp bạn thử tiếp cận một vấn đề dưới nhiều góc độ khác nhau. Và điều này sẽ mang tới cơ hội giải quyết vấn đề tốt hơn rất nhiều.
Sở hữu tư duy logic
Với một công việc đòi hỏi tính chính xác cao, khả năng liên kết và phân tích thông tin, tư duy logic là điều không thể thiếu. Đặc biệt, các nhà khoa học máy tính cũng cần tới khả năng tập trung, đầu óc phán đoán nhanh nhậy để đảm bảo kết quả công việc.
>>> Xem thêm: Phương pháp nghiên cứu khoa học nào là quan trọng nhất?
Có đầu óc sáng tạo
Khoa học dữ liệu không chỉ cần tới những con số hay khả năng tư duy logic vượt trội như nhiều người lầm tưởng. Để hoàn thành công việc này thật tốt, bạn cũng cần tới óc sáng tạo để tiếp cận sự việc, dữ liệu dưới nhiều góc nhìn khác nhau.
Nguyên nhân là chính óc sáng tạo sẽ giúp bạn có suy nghĩ thay thế – alternative thingking. Và đây là chìa khóa quan trọng để giải quyết những vấn đề mới, công việc khó nhằn.
Chú trọng tới từng tiểu tiết nhỏ
Để hoàn thành công việc, nhà khoa học dữ liệu cần sử dụng rất nhiều công cụ khác nhau. Từ đó, đạt được hiệu quả trong quy trình quản lý công việc, quan sát dữ liệu, thử nghiệm và phân tích thông tin.
Quá trình này bao gồm nhiều công việc tiểu tiết, nhưng tất cả đều cần tính chính xác cao. Vì vậy, mọi người sẽ không thể hoàn thành tốt công việc của một Data Scientist nếu không biết coi trọng các tiểu tiết nhỏ.
Ngoài ra, nếu có nhu cầu tìm kiếm việc làm với mức lương cao, uy tín, bạn có thể tham khảo các tin đăng tuyển dụng tại Muaban.net:
Các kỹ năng cần phải có của Data Scientist?
Nếu bạn đang muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, hãy cùng tìm hiểu về những kỹ năng cần có đối với ngành nghề này nhé.
Nắm vững các ngôn ngữ lập trình cơ bản, được sử dụng rộng rãi
SQL, R, Python, C/C++ là các ngôn ngữ lập trình phổ biến, hữu ích đối với Data Scientist. Mỗi ngông ngữ lập trình mang tới lợi ích trong các thao tác khác nhau như nhập dữ liệu, viết lệnh, xử lý dữ liệu, xuất thông tin từ dữ liệu, chia sẻ chúng cho đồng nghiệp/ đối tác của mình.
Nhìn chung, những ngôn ngữ lập trình là một “miếng bánh khô khan” mà Data Scientist cần nắm vững. Khi đã đạt được yêu cầu này, con đường trở thành một nhà khoa học dữ liệu xuất sắc sẽ ngắn hơn rất nhiều.
Hiểu rõ về Machine Learning
Machine Learning hiểu đơn giản là việc dạy cho máy tính học các dữ liệu. Từ đó, đưa ra những quyết định tự trị thông minh, hữu ích nhất. Đây chính là kỹ năng quan trọng bậc nhất mà một nhà khoa học dữ liệu cần có. Nắm vững kỹ năng này, họ có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian trong việc khám phá, dự báo thông tin cũng như tình hình thị trường từ các dữ liệu thu thập được.
Có kỹ năng thống kê tốt
Dù làm việc với dữ liệu dạng nào, trong lĩnh vực nào, thì bạn cũng sẽ phải tiếp xúc, phân tích, xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ. Kỹ năng thống kê có ý nghĩa rất lớn đối với việc này.
Nếu bạn muốn trở thành Data Scientist, hãy chú trọng tới xác xuất thống kê, thống kê mô tả. Từ đó nắm vững những khái niệm cơ bản cho công việc như sau:
- Liên kết các biến.
- Phân tích dữ liệu khám phá – EDA.
- Nghịch lý Simpson.
Đây chính là tiền đề vững chắc, có ý nghĩa rất lớn để bạn phát triển. Đồng thời, nó cũng được xem là kỹ năng không thể thiếu để một nhà khoa học dữ liệu hoàn thành công việc của mình.
Biết cách trình bày hiệu quả
Có khoảng 30% khối lượng công việc của một kỹ sư khoa học dữ liệu là trình bày, trao đổi thông tin với lãnh đạo hay các phòng ban. Họ cần phải truyền đạt thông tin, để mọi người hiểu được vấn đề chung. Và công việc này đòi hỏi rất nhiều ở kỹ năng trình bày, thuyết trình hay truyền đạt thông tin.
Có kỹ năng thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu một cách hiệu quả
Các loại dữ liệu ngày nay vô cùng đa dạng, chúng đến từ nhiều nguồn, mang đặc điểm và ý nghĩa khác nhau. Dữ liệu có thể là thống kê mạng xã hội, một bảng khảo sát hay các thông tin thu thập được tư di động…
Từ đống dữ liệu lộn xộn thu thập được, Data Scientist phải tiến hành xử lý. Đảm bảo máy có thể đọc được. Chính vì vậy, khả năng xử lý, thu thập các dữ liệu cần thiết là vô cùng quan trọng.
Hãy bắt đầu tư duy như một Data Scientist thực sự
Chính khả năng tư duy thể hiện sự khác biệt giữ một người tài năng với các cá nhân bình thường. Và một Data Scientist cũng có sự khác biệt nhất định.
Hãy bắt đầu tư duy như một Data Scientist bằng cách rèn luyện mỗi ngày. Bạn cần tò mò về nhiều vấn đề khác nhau, những gì mình gặp phải. Sau đó, tìm hướng giải đáp cho thắc mắc đó từ nhiều góc độ.
Đừng quên ghi lại đầy đủ những thông tin, phát hiện của mình. Đây là những yếu tố giúp ích rất nhiều cho bạn trong quá trình học tập và tìm kiếm những giải pháp mới mẻ cho công việc của mình.
Những công việc thuộc ngành Data Science?
Data Scientist – chuyên gia khoa học dữ liệu
Đây là công việc tập trung và phân tích dữ liệu, chịu trách nhiệm tìm hiểu dữ liệu trong mô hình. Họ phân tích dữ liệu thô, thực hiện các quy trình thống kê khác nhau để trực quan hóa dữ liệu thu được. Điều này là tiền đề để tạo ra những hiểu biết sâu sắc, giúp ích cho hoạt động của doanh nghiệp, tổ chức.
Data Architect
Data Architect chịu trách nhiệm về việc triển khai các bản thiết kế nền tảng dữ liệu do doanh nghiệp giao cho. Chúng mô tả các mô hình, chính sách, quy tắc khác nhau có ảnh hưởng, chi phối đến dữ liệu cũng như cách các nhà khoa học sử dụng nó ở cả cấp vi mô lẫn vĩ mô.
Data Engineer
Data Engineer – kỹ sư dữ liệu là người chịu trách nhiệm xây dựng nên những mô hình dữ liệu lớn. Từ đó, phục vụ quy trình làm việc của những nhà khoa học dữ liệu. Một Data Engineer phải nắm được bản chất của dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc để xây dựng, duy trì và quản lý các mô hình dữ liệu.
Data Science Manager
Một người làm Data Science Manager sẽ phải xử lý, quản lý hiệu suất các dự án khoa học dữ liệu. Trách nhiệm của họ chính là đảm bảo dự án hoàn thành đúng thời hạn. Thông thường, vị trí này đòi hỏi khá cao, phải là những người có ít nhất 5 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu để có khả năng lãnh đạo, vận hành dự án tốt.
Statistician – Chuyên gia thống kê
Một người làm Statistician sẽ chịu trách nhiệm thực hiện các thử nghiệm A/B để thu thập và mô tả dữ liệu. Hoạt động này có vai trò rất lớn đối với việc thống kê, suy luận và kiểm chứng các giả thuyết.
Machine Learning Engineer
Đây là người có trách nhiệm điều chỉnh các mô hình Machine Learning nhằm mục đích phân loại, hồi quy các dữ liệu đang xử lý. Họ cần có nhiều kiến thức liên quan tới kỹ thuật, thuật toán để phục vụ công việc của mình.
Decision Scientists
Các Decision Scientists sẽ giúp công ty đưa ra những quyết định kinh doanh hiệu quả từ dữ liệu. Và điều này có sự hỗ trợ rất lớn của trí tuệ nhân tạo. Nhìn chung, đây là một phần công việc trong Data Science để mở rộng tư duy, khoa học hành vi và hiểu rõ hơn về khách hàng.
Lời kết
Như vậy, bạn đã có được những thông tin cần thiết về Data Science. Từ đó hiểu hơn về vai trò của Data Science cũng như những đặc điểm của nghề này. Đừng quên theo dõi thông tin trên Muaban.net để cập nhật thông tin tuyển dụng mới nhất cũng như tìm việc làm trong lĩnh vực của mình, tìm cơ hội thực tập Data Science. Bạn sẽ sớm tìm được một việc làm phù hợp với mức lương tốt nhất đấy.
>>> Có thể bạn quan tâm:
- PHP là gì? Tất tần tật kiến thức cần biết về ngôn ngữ PHP
- 5 cơ hội việc làm công nghệ thông tin hấp dẫn nhất hiện nay!
- SharePoint là gì? Bật mí công cụ hữu ích dân IT nên biết
