, May 25, 2022

0 kết quả được tìm thấy

Data Scientist là gì? Làm sao để trở thành Data Scientist

  • Đăng bởi  Kieu Hoa
  •  Mar 13, 2022

  •   8 min reads
Data Scientist là gì? Làm sao để trở thành Data Scientist

Năm 2018, Harvard Business Review đã từng bầu chọn Data Scientist là nghề "hot" nhất của thế kỷ 21 và nhấn mạnh sự thành công cùng sức ảnh hưởng của dữ liệu trong tương lai. Vì thế, với skillset chuyên sâu trải dài khắp các lĩnh vực, Data Scientists được mọi người ví “quý hiếm như kỳ lân”.

Tuy nhiên, lĩnh vực này còn chưa lớn mạnh như kỳ vọng và cũng xuất hiện rất nhiều hiểu lầm. Vì thế hãy cùng 200Lab tìm hiểu chi tiết hơn về nghề Data Scientist và từng bước để “dấn thân” theo con đường này.

Data Scientist là gì?

Data Scientist là những người thu thập, phân tích và trình bày insight từ các tập dữ liệu lớn, bất kể nó có cấu trúc hay không. Công việc của họ cần có sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa thống kê, toán học và khoa học máy tính. Họ có nhiệm vụ phân tích, xử lý, mô hình hóa dữ liệu, sau đó diễn giải kết quả để tìm ra kế hoạch hành động cho công ty.

Data scientists là những chuyên gia phân tích, sử dụng kỹ năng của mình trong cả công nghệ và khoa học xã hội để tìm ra xu hướng và quản lý dữ liệu. Họ áp dụng kiến thức ngành, những hiểu biết về bối cảnh, những hoài nghi về các giả định hiện tại để tìm ra giải pháp đối với những thách thức kinh doanh.

Công việc của data scientist thường liên quan đến việc tìm hiểu về những dữ liệu lộn xộn, không có cấu trúc, từ các nguồn như thiết bị thông minh, nguồn cấp dữ liệu trên mạng xã hội (social media feeds) và email không vừa với cơ sở dữ liệu.

Tuy nhiên, kỹ năng kỹ thuật không phải là điều quan trọng duy nhất. Data scientists thường xuất hiện trong môi trường kinh doanh, chịu trách nhiệm truyền đạt những ý tưởng phức tạp và đưa ra các quyết định tổ chức dựa trên dữ liệu. Do đó, điều quan trọng đối với họ là trở thành người biết cách giao tiếp, leaders và thành viên trong nhóm cũng như nhà tư duy phân tích cấp cao.

Các nhà khoa học dữ liệu và nhà quản lý dữ liệu có kinh nghiệm được giao nhiệm vụ phát triển các best practice của công ty, từ làm sạch đến xử lý và lưu trữ dữ liệu. Họ cộng tác với các nhóm khác trong tổ chức, chẳng hạn như marketing, customer success và operations. Data scientists rất được săn đón trong nền kinh tế coi trọng công nghệ và dữ liệu như hiện nay, đồng thời mức lương và tốc độ tăng trưởng công việc phản ánh rất rõ điều đó.

Công việc của một Data Scientist?

Hằng ngày, data scientist có thể thực hiện những công việc sau:

  • Tìm các mẫu và xu hướng trong tập dữ liệu để khám phá insights hữu ích
  • Tạo ra các thuật toán và mô hình hóa dữ liệu để dự báo kết quả
  • Sử dụng các kỹ thuật machine learning để cải thiện chất lượng dữ liệu hoặc sản phẩm cung cấp
  • Truyền đạt những đề xuất cho các nhóm khác và nhân viên cấp cao
  • Triển khai các công cụ như Python, R, SAS hoặc SQL trong phân tích dữ liệu
  • Luôn cập nhật những đổi mới trong lĩnh vực data science

Sự khác biệt giữa data analyst và data scientist

Công việc của data analysts và data scientists có vẻ giống nhau — cả hai đều tìm kiếm xu hướng hoặc mẫu trong dữ liệu để khám phá những cách thức mới giúp tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn. Tuy nhiên, data scientists có trách nhiệm lớn hơn và thường được coi là cấp cao hơn data analysts.

Data scientists thường được kỳ vọng là biết cách đặt ra những câu hỏi đối với dữ liệu, trong khi data analysts hỗ trợ các nhóm đã thiết lập sẵn mục tiêu. Data scientist có thể dành thời gian để phát triển mô hình, sử dụng machine learning hay lập trình nâng cao để tìm và phân tích dữ liệu.

Nhiều data scientists có thể bắt đầu sự nghiệp của mình từ vị trí data analyst hoặc nhà thống kê.

Đọc bài So sánh Data Analyst và Data Scientist để hiểu sâu hơn về sự khác biệt giữa 2 vị trí này nhé.

Làm thế nào để trở thành một data scientist

Để trở thành một data scientist, người ta thường yêu cầu một số khóa đào tạo chính quy. Bạn có thể xem xét một số bước dưới đây:

1. Lấy bằng khoa học dữ liệu.

Các nhà tuyển dụng thường muốn xem thông tin về trình độ học vấn, đảm bảo bạn biết cách giải quyết công việc khoa học dữ liệu. Điều đó có nghĩa là bằng cử nhân liên quan chắc chắn rất hữu ích — hãy thử nghiên cứu khoa học dữ liệu, thống kê hoặc khoa học máy tính để có được một vị trí trong lĩnh vực này.

Bạn đã hoàn thành chương trình đại học chưa? Hãy cân nhắc việc học lên thạc sĩ khoa học dữ liệu. Tại chương trình thạc sĩ, bạn có thể hiểu sâu hơn về thống kê, machine learning, thuật toán, mô hình hóa và dự báo, đồng thời có khả năng tiến hành nghiên cứu về chủ đề mình quan tâm. Ngoài ra, bạn cũng có thể tham khảo một số bằng thạc sĩ khoa học dữ liệu có sẵn trên mạng.

2. Luyện tập các kỹ năng liên quan.

Nếu bạn cảm thấy có thể trau dồi một số kỹ năng dữ liệu cứng, hãy nghĩ đến việc tham gia khóa học trực tuyến hoặc chương trình đào tạo phù hợp. Dưới đây là một số kỹ năng bạn có thể luyện tập:

Ngôn ngữ lập trình: Data scientists có thể dành nhiều thời gian sử dụng các ngôn ngữ lập trình để sắp xếp, phân tích và quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Dưới đây là những ngôn ngữ lập trình phổ biến trong ngành khoa học dữ liệu:

  • Python
  • R
  • SQL
  • SAS

Trực quan hóa dữ liệu: Biết cách vẽ biểu đồ và đồ thị là một phần quan trọng trên con đường trở thành data scientist. Thành thạo những công cụ dưới đây sẽ giúp ích rất nhiều cho công việc của bạn:

  • Tableau
  • PowerBI
  • Excel

Machine learning: Kết hợp machine learning vào công việc của data scientist nghĩa là liên tục cải thiện chất lượng dữ liệu và có khả năng dự đoán kết quả của tập dữ liệu trong tương lai. Một khóa học về machine learning có thể giúp bạn bắt đầu với những điều cơ bản.

Big data: Đôi khi, một số nhà tuyển dụng muốn biết bạn có quen thuộc với big data không? 200Lab xin giới thiệu bạn đọc một số phần mềm frameworks được sử dụng để xử lý big data như Hadoop và Apache Spark.

Khả năng truyền đạt: Các data scientist giỏi nhất cũng không thể thay đổi bất kỳ điều gì nếu họ không có khả năng truyền đạt, diễn giải những phát hiện của mình. Khả năng chia sẻ ý tưởng và kết quả qua lời nói hay chữ viết là kỹ năng thường được nhà tuyển dụng tìm kiếm ở các data scientist.

3. Bắt đầu với công việc ở cấp độ đầu vào.

Mặc dù có nhiều con đường để trở thành một data scientist, nhưng bắt đầu từ một công việc ở cấp độ đầu vào có thể là một bước khởi đầu thuận lợi. Tìm kiếm các vị trí tiếp xúc nhiều với dữ liệu, chẳng hạn như nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích tình báo kinh doanh, nhà thống kê hoặc kỹ sư dữ liệu. Từ đó, bạn có thể cố gắng trở thành nhà khoa học thông qua việc trau dồi kỹ năng và kiến thức của mình.

4. Chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn.

Trước khi bước vào cuộc phỏng vấn, hãy chuẩn bị sẵn một số câu trả lời đối với những câu có khả năng được hỏi trong vòng này.

Các vị trí data scientist đòi hỏi kỹ thuật cao, vì vậy bạn có thể gặp phải các câu hỏi về hành vi và kỹ thuật. Hãy thử dự đoán trong đầu cả hai loại câu hỏi này và luyện tập trả lời chúng một cách rõ ràng, rành mạch. Việc chuẩn bị sẵn các ví dụ từ kinh nghiệm làm việc hoặc học tập trong quá khứ có thể giúp bạn trở nên tự tin và có hiểu biết trong mắt nhà tuyển dụng.

Dưới đây là một số câu hỏi bạn có thể gặp phải:

  • Ưu và nhược điểm của mô hình tuyến tính là gì?
  • Random forest là gì?
  • Bạn sử dụng SQL như thế nào để tìm ra tất cả bản sao trong tập dữ liệu?
  • Mô tả trải nghiệm của bạn với machine learning.
  • Đưa ra ví dụ về lần bạn gặp phải vấn đề nhưng không biết cách giải quyết. Khi đó bạn đã làm gì?

Kết

Qua bài viết trên, 200Lab mong rằng bạn sẽ hiểu rõ hơn về khái niệm data scientist, 4 bước cần thực hiện để có thể dành lấy một vị trí trong ngành khoa học dữ liệu. Bên cạnh đó, công việc của data analyst và data scientist có vẻ rất giống nhau nhưng chúng vẫn tồn tại những điểm khác biệt. Và hãy nhớ rằng dù như thế nào thì data scientist sẽ không hoàn thiện nếu thiếu data analyst và ngược lại.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy theo dõi 200Lab để có thể cập nhật thêm kiến thức bổ ích về ngành dữ liệu nhé.

Nguồn: tổng hợp

Bài viết liên quan

Thống kê mô tả - Descriptive Statistics - Phần 2

Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu thống kê mô tả Descriptive Statistics qua khái niệm Measures of Central Tendency và Measures of Spread...

Thống kê mô tả - Descriptive Statistics - Phần 2
Thống kê mô tả - Descriptive Statistics - Phần 1

Cơ bản về thống kê chia ra làm 2 nhánh là thống kê mô tả (Descriptive Statistics) và thống kê suy luận (Inferential Statistics)...

Thống kê mô tả - Descriptive Statistics - Phần 1
Các kỹ thuật lấy mẫu trong Thống kê

Trong bài này mình sẽ liệt kê khái niệm về các phương pháp lấy mẫu hiện có, việc chọn mẫu sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân tích và những suy luận của bạn...

Các kỹ thuật lấy mẫu trong Thống kê
Kiến thức cơ bản về Thống kê cho người mới

Nếu bạn đang thắc mắc Thống kê (Statistics) là gì, các khái niệm xung quanh nó dành cho một người hoàn toàn mới, thì bạn đến đúng nơi rồi đấy, những khái niệm này không đòi hỏi bạn phải có kiến thức nền về Toán đâu. Nào chúng ta hãy cùng bắt đầu thôi...

Kiến thức cơ bản về Thống kê cho người mới
Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis

Nếu bạn đang thắc mắc sự khác biệt giữa Data Analysis và Data Analytics là gì ? Vì dịch ra tiếng việt chúng đều có ý nghĩa là Phân tích dữ liệu. Ngữ cảnh sử dụng của chúng có khác nhau không ? Thì bài viết này hoàn toàn phù hợp với bạn rồi đấy. Bây giờ chúng ta cùng đi vào nội dung thôi nào....

Sự khác biệt giữa Data Analytics và Data Analysis
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.