Nhà khoa học dữ liệu

Hướng dẫn nghề nghiệp Nhà khoa học dữ liệu của BrainStation có thể giúp bạn thực hiện những bước đầu tiên để hướng tới sự nghiệp sinh lợi trong khoa học dữ liệu. Đọc để biết tổng quan về lĩnh vực khoa học dữ liệu, cũng như vai trò công việc của Nhà khoa học dữ liệu.

Trở thành nhà khoa học dữ liệu

Nói chuyện với Cố vấn học tập để tìm hiểu thêm về cách các khóa đào tạo và khóa học của chúng tôi có thể giúp bạn trở thành Nhà khoa học dữ liệu.

Bằng cách nhấp vào Gửi, bạn chấp nhận Điều kiện .

Nộp

Không thể gửi! Làm mới trang và thử lại?

Tìm hiểu thêm về Chương trình đào tạo Khoa học Dữ liệu của chúng tôi

Cảm ơn bạn!

Chúng tôi sẽ liên lạc sớm.

Xem trang Bootcamp của Data Science

Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Các nhà khoa học dữ liệu thu thập, tổ chức và phân tích các bộ dữ liệu lớn - dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc - để tạo ra các giải pháp và kế hoạch kinh doanh theo hướng dữ liệu có thể hành động cho các công ty và tổ chức khác. Kết hợp ý thức về toán học, khoa học máy tính và kinh doanh, Nhà khoa học dữ liệu cần phải có cả kỹ năng kỹ thuật để xử lý và phân tích dữ liệu lớn và sự nhạy bén trong kinh doanh để khám phá những hiểu biết có thể hành động ẩn trong dữ liệu đó.

Khoa học dữ liệu so với Khai thác dữ liệu

Có một vài khác biệt giữa khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu. Hãy xem xét kỹ hơn:

Khoa học dữ liệu

• Là một lĩnh vực rộng có xu hướng bao gồm học máy, trí tuệ nhân tạo, phân tích nhân quả dự đoán và phân tích mô tả
• Giao dịch với tất cả các loại dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
• Nhằm mục đích xây dựng các sản phẩm tập trung vào dữ liệu và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu
• Tập trung vào nghiên cứu khoa học về dữ liệu và mô hình

Khai thác dữ liệu

• Là một tập hợp con của khoa học dữ liệu bao gồm làm sạch dữ liệu, phân tích thống kê và nhận dạng mẫu, và đôi khi bao gồm trực quan hóa dữ liệu, học máy và chuyển đổi dữ liệu
• Giao dịch chủ yếu với dữ liệu có cấu trúc, không phải dữ liệu phi cấu trúc
• Nhằm mục đích lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và làm cho nó có thể sử dụng được
• Tập trung vào thực tiễn kinh doanh

Nhà khoa học dữ liệu làm gì?

Nhà khoa học dữ liệu phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra các mẫu và xu hướng dẫn đến thông tin chi tiết hữu ích về kinh doanh và giúp các tổ chức giải quyết các vấn đề phức tạp hoặc xác định cơ hội cho doanh thu và tăng trưởng. Nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc trong hầu hết mọi lĩnh vực và phải thành thạo trong việc xử lý các tập dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Đây là một công việc đa lĩnh vực và để trở thành Nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có hiểu biết về toán học, khoa học máy tính, kinh doanh và giao tiếp để thực hiện công việc của mình một cách hiệu quả.

Mặc dù các nhiệm vụ và trách nhiệm công việc cụ thể của Nhà khoa học dữ liệu sẽ khác nhau rất nhiều tùy thuộc vào ngành, vị trí và tổ chức, nhưng hầu hết các vai trò của Nhà khoa học dữ liệu sẽ bao gồm các lĩnh vực trách nhiệm sau:

Tìm kiếm

Một nhà khoa học dữ liệu cần phải hiểu các cơ hội và điểm khó khăn cụ thể cho cả một ngành và một công ty riêng lẻ.

Chuẩn bị dữ liệu

Trước khi có thể tìm thấy bất kỳ thông tin chi tiết có giá trị nào, Nhà khoa học dữ liệu phải xác định tập dữ liệu nào hữu ích và phù hợp trước khi thu thập, trích xuất, làm sạch và áp dụng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau.

Tạo mô hình và thuật toán

Sử dụng các nguyên tắc máy học và trí tuệ nhân tạo, Nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng tạo và áp dụng các thuật toán cần thiết để triển khai các công cụ tự động hóa.

Phân tích dữ liệu

Điều quan trọng đối với Nhà khoa học dữ liệu là có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu của họ để xác định các mẫu, xu hướng và cơ hội.

Trực quan và Giao tiếp

Nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng kể những câu chuyện được khám phá qua dữ liệu bằng cách tạo và tổ chức các trang tổng quan và hình ảnh trực quan hấp dẫn về mặt thẩm mỹ, đồng thời có kỹ năng giao tiếp để thuyết phục các bên liên quan và các thành viên khác trong nhóm rằng những phát hiện trong dữ liệu đáng được thực hiện.

Khảo sát kỹ năng kỹ thuật số của BrainStation gần đây nhất cho thấy rằng các chuyên gia dữ liệu đã dành phần lớn thời gian của họ cho việc xử lý và dọn dẹp dữ liệu. Những người được hỏi cũng kết luận rằng mục tiêu công việc của họ thường là tối ưu hóa nền tảng, sản phẩm hoặc hệ thống hiện có (45%) hoặc phát triển những nền tảng, sản phẩm hoặc hệ thống mới (42%).

Các loại khoa học dữ liệu

Lĩnh vực rộng hơn của Khoa học Dữ liệu kết hợp nhiều chuyên ngành khác nhau, bao gồm:

Kỹ thuật dữ liệu

Thiết kế, xây dựng, tối ưu hóa, duy trì và quản lý cơ sở hạ tầng hỗ trợ dữ liệu cũng như luồng dữ liệu trong toàn tổ chức.

Chuẩn bị dữ liệu

Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu.

Khai thác dữ liệu

Trích xuất (và đôi khi làm sạch và chuyển đổi) dữ liệu có thể sử dụng từ tập dữ liệu lớn hơn.

Phân tích dự đoán

Sử dụng dữ liệu, thuật toán và kỹ thuật học máy để phân tích khả năng xảy ra các kết quả khác nhau trong tương lai dựa trên phân tích dữ liệu.

Máy học

Tự động hóa việc xây dựng mô hình phân tích trong quá trình phân tích dữ liệu để học hỏi từ dữ liệu, khám phá các mẫu và trao quyền cho hệ thống đưa ra quyết định mà không cần nhiều sự can thiệp của con người.

Trực quan hóa dữ liệu

Sử dụng các yếu tố trực quan (bao gồm đồ thị, bản đồ và biểu đồ) để minh họa thông tin chi tiết có trong dữ liệu theo cách dễ tiếp cận để khán giả có thể hiểu xu hướng, ngoại lệ và các mẫu có trong dữ liệu.

Lợi ích của Khoa học Dữ liệu

Các công ty trong tất cả các ngành ở tất cả các nơi trên toàn cầu đang ngày càng dành nhiều tiền bạc, thời gian và sự chú ý cho khoa học dữ liệu và tìm cách thêm một Nhà khoa học dữ liệu vào nhóm của họ. Nghiên cứu cho thấy rằng các công ty thực sự chấp nhận việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có năng suất, lợi nhuận và hiệu quả cao hơn so với đối thủ cạnh tranh.

Khoa học dữ liệu rất quan trọng để giúp các tổ chức xác định đúng vấn đề và cơ hội đồng thời giúp hình thành bức tranh rõ ràng về hành vi và nhu cầu của khách hàng và khách hàng, hiệu suất của nhân viên và sản phẩm cũng như các vấn đề tiềm ẩn trong tương lai.

Khoa học dữ liệu có thể giúp các công ty:

• Đưa ra quyết định tốt hơn
• Tìm hiểu thêm về khách hàng và khách hàng
• Tận dụng các xu hướng
• Dự đoán tương lai

Khoa học dữ liệu có thể cải thiện giá trị cho một công ty như thế nào?

Khoa học dữ liệu là một khoản đầu tư ngày càng phổ biến đối với các doanh nghiệp vì ROI tiềm năng khi mở khóa giá trị của dữ liệu lớn là rất lớn. Khoa học dữ liệu là một khoản đầu tư xứng đáng vì:

Nó loại bỏ phỏng đoán và cung cấp thông tin chi tiết hữu ích.Các công ty đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu và bằng chứng có thể định lượng được.Các công ty hiểu rõ hơn vị trí của họ trên thị trường.Khoa học dữ liệu sẽ giúp các công ty phân tích sự cạnh tranh, khám phá các ví dụ lịch sử và đưa ra các đề xuất dựa trên con số.Nó có thể được tận dụng để xác định tài năng hàng đầu.Ẩn trong dữ liệu lớn là rất nhiều thông tin chi tiết về năng suất, hiệu quả của nhân viên và hiệu suất tổng thể. Dữ liệu cũng có thể được sử dụng để tuyển dụng và đào tạo nhân tài.Bạn sẽ biết mọi thứ về đối tượng, khách hàng hoặc người tiêu dùng mục tiêu của mình.Mọi người hiện đang tạo và thu thập dữ liệu và các công ty không đầu tư đúng mức vào khoa học dữ liệu sẽ chỉ thu thập nhiều dữ liệu hơn những gì họ biết phải làm. Những hiểu biết sâu sắc về hành vi, mức độ ưu tiên và sở thích của khách hàng trước đây hoặc khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng là vô giá và họ chỉ đang chờ một Nhà khoa học dữ liệu đủ điều kiện khám phá.

Lương cho các nhà khoa học dữ liệu

Mặc dù mức lương cho Nhà khoa học dữ liệu rất khác nhau tùy theo khu vực và ngành, nhưng mức lương trung bình cho Nhà khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ được báo cáo là nằm trong khoảng từ 96.000 đô la đến 113.000 đô la, tùy thuộc vào nguồn. Một nhà khoa học dữ liệu cao cấp có thể mang về trung bình khoảng 130.000 đô la.

Nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu

Dữ liệu Các nhà khoa học đang có nhu cầu cao và nguồn cung thiếu hụt trên hầu hết các ngành công nghiệp. Một báo cáo của Deloitte Access Economics cho thấy 76% doanh nghiệp có kế hoạch tăng chi tiêu trong những năm tới cho khả năng phân tích dữ liệu, trong khi IBM dự đoán nhu cầu khoa học dữ liệu sẽ tăng 28% vào đầu thập kỷ này.

Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ đã dự báo mức tăng trưởng 31% trong khoa học dữ liệu trong 10 năm tới. Trong khi đó, Báo cáo Thị trường và Thị trường cho thấy thị trường toàn cầu cho dữ liệu lớn được dự đoán sẽ tăng lên 229,4 tỷ USD vào năm 2025, với nền tảng khoa học dữ liệu tăng 30% vào năm 2024.

Dường như ở khắp mọi nơi trên thế giới, đầu tư vào khoa học dữ liệu dự kiến ​​sẽ tăng lên và kéo theo đó là nhu cầu về các Nhà khoa học dữ liệu.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công cụ nào?

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều công cụ và chương trình khác nhau cho các hoạt động bao gồm phân tích dữ liệu, làm sạch dữ liệu và tạo hình ảnh trực quan.

Python là ngôn ngữ lập trình hàng đầu cho các Nhà khoa học dữ liệu được thăm dò ý kiến ​​trong Cuộc khảo sát kỹ năng kỹ thuật số của BrainStation. Một ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, Python rất hữu ích cho các ứng dụng Xử lý ngôn ngữ quốc gia và phân tích dữ liệu. R cũng thường được sử dụng để phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu. Để xử lý số nặng hơn, các công cụ dựa trên Hadoop như Hive rất phổ biến. Đối với học máy, Các nhà khoa học dữ liệu có thể chọn từ một loạt các công cụ bao gồm h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout và Accord.Net. Công cụ trực quan hóa cũng là một phần quan trọng trong kho vũ khí của Nhà khoa học dữ liệu. Các chương trình như Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly và Infogram giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các sơ đồ, bản đồ nhiệt, đồ họa, biểu đồ phân tán, v.v.

Các nhà khoa học dữ liệu cũng phải cực kỳ thoải mái với cả SQL (được sử dụng trên nhiều nền tảng, bao gồm MySQL, Microsoft SQL và Oracle) và các chương trình bảng tính (thường là Excel).

Các nhà khoa học dữ liệu cần có những kỹ năng gì?

Có một số kỹ năng mà tất cả các Nhà khoa học dữ liệu tham vọng và nên phát triển, bao gồm:

Excel.Là công cụ được sử dụng nhiều nhất đối với 66 phần trăm các chuyên gia dữ liệu được thăm dò ý kiến ​​trong Cuộc khảo sát Kỹ năng Kỹ thuật số của BrainStation, Excel vẫn rất quan trọng đối với các Nhà khoa học Dữ liệu.SQL.Ngôn ngữ truy vấn này không thể thiếu trong quản lý cơ sở dữ liệu và nó được khoảng một nửa số người trả lời dữ liệu sử dụng.Lập trình thống kê.Python và R thường được các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng để chạy thử nghiệm, tạo mô hình và tiến hành phân tích các tập dữ liệu lớn.Trực quan hóa dữ liệu.Các công cụ như Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl và Matplotlib giúp Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các bản trình bày trực quan hấp dẫn và dễ tiếp cận về các phát hiện của họ.

Con đường sự nghiệp của nhà khoa học dữ liệu

Là một nghề tương đối mới, con đường sự nghiệp của Nhà khoa học dữ liệu không được viết sẵn và nhiều người tìm thấy con đường đến với khoa học dữ liệu từ nền tảng khoa học máy tính, CNTT, toán học và kinh doanh. Nhưng bốn trục chính cho con đường sự nghiệp của Nhà khoa học dữ liệu nói chung là dữ liệu, kỹ thuật, kinh doanh và sản phẩm. Nhiều vai trò đa lĩnh vực trong khoa học dữ liệu đòi hỏi sự thành thạo của một số hoặc tất cả các lĩnh vực đó.

Những người làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu luôn đi đầu trong những thay đổi công nghệ sẽ ảnh hưởng nhiều nhất đến tương lai. Vì khoa học dữ liệu có thể đóng góp vào những tiến bộ trong hầu hết mọi lĩnh vực khác, nên Các nhà khoa học dữ liệu có thể nghiên cứu sâu hơn về mọi thứ, từ tài chính và thương mại đến thống kê tính toán, năng lượng xanh, dịch tễ học, y học và dược phẩm, viễn thông - danh sách này gần như vô tận. Mỗi ngành đều sử dụng các loại dữ liệu khác nhau của riêng mình, tận dụng dữ liệu đó theo những cách khác nhau để đạt được các mục tiêu khác nhau. Bất cứ nơi nào điều đó xảy ra, Nhà khoa học dữ liệu có thể hướng dẫn đưa ra quyết định tốt hơn, cho dù đó là phát triển sản phẩm, phân tích thị trường, quản lý quan hệ khách hàng, nguồn nhân lực hay hoàn toàn khác.

Các ứng dụng của khoa học dữ liệu không chỉ rộng rãi, liên quan đến nhiều lĩnh vực khác nhau, mà còn có nhiều loại khoa học dữ liệu khác nhau. Điểm chung của tất cả các hoạt động này là tất cả chúng đều cố gắng biến dữ liệu thành kiến ​​thức. Chính xác hơn, Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng phương pháp tiếp cận có phương pháp để tổ chức và phân tích dữ liệu thô để xác định các mẫu mà từ đó thông tin hữu ích có thể được xác định hoặc suy ra.

Với phạm vi ảnh hưởng của họ, không có gì ngạc nhiên khi các Nhà khoa học dữ liệu chiếm giữ các vị trí có ảnh hưởng lớn - và có nhu cầu cao. Mặc dù con đường trở thành Nhà khoa học dữ liệu có thể đòi hỏi nhiều khó khăn, nhưng hiện nay có nhiều nguồn lực hơn cho các Nhà khoa học dữ liệu có tham vọng hơn bao giờ hết và nhiều cơ hội hơn để họ xây dựng loại nghề nghiệp mà họ muốn.

Nhưng đối với tất cả các cách Nhà khoa học dữ liệu có thể đóng góp cho các ngành khác nhau và tất cả các con đường sự nghiệp khác nhau mà Nhà khoa học dữ liệu có thể theo đuổi, các loại công việc họ làm có thể được chia thành một vài loại chính. Không phải tất cả khoa học dữ liệu đều phù hợp với những nhóm này, đặc biệt là đi đầu trong ngành khoa học máy tính, nơi nền tảng mới liên tục bị phá vỡ - nhưng chúng sẽ cung cấp cho bạn một số ý tưởng về cách các nhà khoa học dữ liệu biến dữ liệu thành cái nhìn sâu sắc.

Số liệu thống kê

Trung tâm của khoa học dữ liệu, thống kê là lĩnh vực toán học mô tả các đặc điểm khác nhau của tập dữ liệu, cho dù đó là số, từ, hình ảnh hoặc một số loại thông tin có thể đo lường khác. Phần lớn số liệu thống kê chỉ tập trung vào việc xác định và mô tả những gì ở đó - đặc biệt là với các tập dữ liệu rất lớn, chỉ cần biết thông tin có chức năng gì và không bao gồm những gì là một nhiệm vụ đối với chính nó. Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, điều này thường được gọi là phân tích mô tả. Tuy nhiên, số liệu thống kê còn có thể tiến xa hơn nữa, thử nghiệm để xem liệu giả định của bạn về những gì trong dữ liệu là đúng hay nếu đúng, liệu nó có quan trọng hay hữu ích hay không. Điều này có thể không chỉ liên quan đến việc kiểm tra dữ liệu mà còn phải thao tác để rút ra các đặc điểm nổi bật của nó. Có nhiều cách khác nhau để thực hiện điều này - hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic và phân tích phân biệt, các phương pháp lấy mẫu khác nhau, v.v. phản ánh một số sự thật có ý nghĩa về thế giới mà họ tương ứng.

Phân tích dữ liệu

Mặc dù được xây dựng dựa trên nền tảng thống kê, nhưng phân tích dữ liệu còn đi xa hơn một chút, về hiểu quan hệ nhân quả, trực quan hóa và truyền đạt kết quả cho người khác. Nếu thống kê đặt ra để xác định cái gì và khi nào của một tập dữ liệu, thì phân tích dữ liệu sẽ cố gắng xác định lý do tại sao và như thế nào. Các nhà phân tích dữ liệu thực hiện điều này bằng cách dọn dẹp dữ liệu, tóm tắt, chuyển đổi dữ liệu, mô hình hóa và kiểm tra dữ liệu đó. Như đã đề cập ở trên, phân tích này không chỉ giới hạn ở những con số. Mặc dù nhiều phân tích dữ liệu sử dụng dữ liệu số, nhưng cũng có thể tiến hành phân tích các loại dữ liệu khác - ví dụ: phản hồi bằng văn bản của khách hàng hoặc các bài đăng trên mạng xã hội hoặc thậm chí cả hình ảnh, âm thanh và video.

Một trong những mục tiêu chính của Nhà phân tích dữ liệu là hiểu mối quan hệ nhân quả, sau đó có thể được sử dụng để hiểu và dự đoán xu hướng trên nhiều ứng dụng. Trong phân tích chẩn đoán, Nhà phân tích dữ liệu tìm kiếm các mối tương quan gợi ý nguyên nhân và kết quả, từ đó cái nhìn sâu sắc có thể được sử dụng để giúp sửa đổi kết quả. Tương tự, phân tích dự đoán cũng tìm kiếm các mẫu, nhưng sau đó mở rộng chúng ra xa hơn, ngoại suy quỹ đạo của chúng ra ngoài dữ liệu đã biết để giúp dự đoán các sự kiện không được đo lường hoặc giả thuyết - bao gồm cả các sự kiện trong tương lai - có thể diễn ra như thế nào. Các hình thức phân tích dữ liệu tiên tiến nhất nhằm cung cấp hướng dẫn về các quyết định cụ thể bằng cách mô hình hóa và dự đoán kết quả của các lựa chọn khác nhau để xác định hướng hành động phù hợp nhất.

Trí tuệ nhân tạo và máy học

Một trong những tiến bộ vượt bậc hiện đang diễn ra trong khoa học dữ liệu - và một trong những tiến bộ sẵn sàng gây ảnh hưởng to lớn trong tương lai - là trí tuệ nhân tạo và cụ thể hơn là học máy. Tóm lại, học máy liên quan đến việc đào tạo máy tính thực hiện các tác vụ mà chúng ta thường nghĩ là đòi hỏi một số hình thức thông minh hoặc khả năng phán đoán, chẳng hạn như khả năng xác định các đối tượng trong ảnh. Điều này thường đạt được bằng cách cung cấp cho nó những ví dụ phong phú về loại quyết tâm mà bạn đang huấn luyện mạng thực hiện. Như bạn tưởng tượng, điều này đòi hỏi cả hàng đống dữ liệu (thường là có cấu trúc) và khả năng khiến máy tính hiểu được dữ liệu đó. Kỹ năng thống kê mạnh mẽ và kỹ năng lập trình là điều bắt buộc.

Những tác dụng có lợi của học máy hầu như không giới hạn, nhưng trước hết là khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hoặc kéo dài nhanh hơn bất kỳ con người nào từng có thể, chẳng hạn như xác định một dấu vân tay cụ thể từ trong kho lưu trữ hàng triệu hình ảnh hoặc tham khảo chéo hàng chục biến số trong hàng nghìn tệp y tế để xác định các mối liên hệ có thể cung cấp manh mối về nguyên nhân gây bệnh. Với đủ dữ liệu, các chuyên gia học máy thậm chí có thể đào tạo mạng lưới thần kinh để tạo ra hình ảnh gốc, trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa từ khối lượng lớn văn bản, đưa ra dự đoán về xu hướng chi tiêu trong tương lai hoặc các sự kiện thị trường khác và phân bổ tài nguyên phụ thuộc vào phân phối phức tạp cao, như năng lượng , với hiệu quả tối đa. Lợi ích của việc sử dụng máy học để thực hiện các tác vụ này, trái ngược với các hình thức tự động hóa khác, là A.I. không được giám sát. hệ thống có thể tự động học hỏi và cải thiện theo thời gian - ngay cả khi không có lập trình mới.

Kinh doanh thông minh

Như bạn có thể đã đoán từ tài liệu tham khảo trước đó về các sự kiện thị trường, thế giới kinh doanh và tài chính là một trong những nơi mà máy học đã tạo ra một trong những tác động sớm nhất và sâu sắc nhất của nó. Nhờ lượng dữ liệu số khổng lồ có sẵn - cơ sở dữ liệu tiếp thị, khảo sát, thông tin ngân hàng, số liệu bán hàng, v.v., hầu hết trong số đó được tổ chức cao và tương đối dễ làm việc - Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng thống kê, phân tích dữ liệu và học máy để rút ra những hiểu biết sâu sắc về vô số khía cạnh của thế giới kinh doanh, hướng dẫn việc ra quyết định và tối ưu hóa kết quả, đến mức trí tuệ kinh doanh đã trở thành một lĩnh vực khoa học dữ liệu của chính nó.

Thông thường, các Nhà phát triển Business Intelligence không chỉ đơn giản là xem xét bất kỳ dữ liệu nào có sẵn để xem họ có thể khám phá những gì; họ đang chủ động theo đuổi việc thu thập dữ liệu và phát triển các kỹ thuật và sản phẩm để trả lời các câu hỏi cụ thể và đạt được các mục tiêu cụ thể. Theo nghĩa đó, Nhà phát triển và Nhà phân tích Trí tuệ Doanh nghiệp đóng vai trò quan trọng đối với sự phát triển chiến lược trong thế giới kinh doanh và tài chính - giúp lãnh đạo đưa ra các quyết định tốt hơn và đưa ra các quyết định nhanh hơn, hiểu rõ thị trường để xác định các cơ hội và thách thức của doanh nghiệp, đồng thời cải thiện hiệu quả tổng thể của hệ thống và hoạt động của một doanh nghiệp, tất cả đều có mục tiêu bao trùm là đạt được lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy lợi nhuận.

Kỹ thuật dữ liệu

Ngành học chính cuối cùng mà Nhà khoa học dữ liệu thường làm việc bao gồm nhiều chức danh công việc khác nhau - Kỹ sư dữ liệu, Kiến trúc sư hệ thống, Kiến trúc sư ứng dụng, Kiến trúc sư dữ liệu, Kiến trúc sư doanh nghiệp hoặc Kiến trúc sư cơ sở hạ tầng, chỉ cần kể tên một vài. Mỗi vai trò trong số này đều có những trách nhiệm riêng, với một số phần mềm đang phát triển, một số phần mềm khác thiết kế hệ thống CNTT và những người khác điều chỉnh cấu trúc và quy trình nội bộ của công ty với công nghệ mà công ty sử dụng để theo đuổi chiến lược kinh doanh của mình. Điều liên kết tất cả là các Nhà khoa học dữ liệu làm việc trong lĩnh vực này đang áp dụng dữ liệu và công nghệ thông tin để tạo ra hoặc cải tiến các hệ thống với một chức năng cụ thể trong tâm trí.

Ví dụ: Kiến trúc sư ứng dụng quan sát cách một doanh nghiệp hoặc doanh nghiệp khác sử dụng các giải pháp công nghệ cụ thể, sau đó thiết kế và phát triển các ứng dụng (bao gồm cả phần mềm hoặc cơ sở hạ tầng CNTT) để cải thiện hiệu suất. Tương tự như vậy, Data Architect cũng phát triển các ứng dụng - trong trường hợp này là các giải pháp lưu trữ, quản trị và phân tích dữ liệu. Kiến trúc sư cơ sở hạ tầng có thể phát triển các giải pháp tổng thể mà một công ty sử dụng để tiến hành hoạt động kinh doanh hàng ngày để đảm bảo các giải pháp đó đáp ứng các yêu cầu hệ thống của công ty, cho dù đó là ngoại tuyến hay trên đám mây. Về phần mình, các Kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc xử lý dữ liệu, hình thành và triển khai các đường ống dữ liệu thu thập, sắp xếp, lưu trữ, truy xuất và xử lý dữ liệu của một tổ chức. Nói cách khác, đặc điểm nổi bật của loại khoa học dữ liệu rộng lớn này là nó liên quan đến việc thiết kế và xây dựng những thứ: hệ thống, cấu trúc và quy trình mà khoa học dữ liệu được thực hiện.

Những Công việc Khoa học Dữ liệu Theo Yêu cầu Nhất là gì?

Khoa học dữ liệu nói chung là một kỹ năng có yêu cầu cao, vì vậy có rất nhiều cơ hội được tìm thấy trong mọi lĩnh vực và chuyên ngành của lĩnh vực này. Trên thực tế, vào năm 2019, LinkedIn đã liệt kê Nhà khoa học dữ liệu là công việc hứa hẹn nhất trong năm và QuantHub dự đoán sự thiếu hụt nghiêm trọng các Nhà khoa học dữ liệu có trình độ trong năm tới.

Từ khóa ở đây là đủ tiêu chuẩn. Thông thường, các yêu cầu kỹ thuật mà Nhà khoa học dữ liệu phải đáp ứng rất cụ thể nên có thể mất một vài năm kinh nghiệm làm việc trong ngành để xây dựng phạm vi năng lực cần thiết, bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học tổng hợp, sau đó từ từ bổ sung ngày càng nhiều năng khiếu và khả năng để bộ kỹ năng của họ.

Đây chỉ là một vài cách phổ biến nhất mà Nhà khoa học dữ liệu có thể làm - có rất nhiều con đường sự nghiệp tiềm năng như Nhà khoa học dữ liệu, nhưng trong mọi trường hợp, thăng tiến nghề nghiệp phụ thuộc vào việc đạt được các kỹ năng và kinh nghiệm mới theo thời gian.

Nhà phân tích dữ liệu

Như tên cho thấy, Nhà phân tích dữ liệu phân tích dữ liệu - nhưng tiêu đề ngắn gọn đó chỉ nắm bắt được một phần nhỏ những gì Nhà phân tích dữ liệu thực sự có thể đạt được. Có điều, dữ liệu hiếm khi bắt đầu ở dạng dễ sử dụng và thường là các Nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm xác định loại dữ liệu cần thiết, thu thập và lắp ráp nó, sau đó làm sạch và sắp xếp nó - chuyển đổi nó thành biểu mẫu có thể sử dụng, xác định tập dữ liệu thực sự chứa những gì, xóa dữ liệu bị hỏng và đánh giá độ chính xác của tập dữ liệu. Sau đó là phân tích chính nó - sử dụng các kỹ thuật khác nhau để kiểm tra và lập mô hình dữ liệu, tìm kiếm các mẫu, trích xuất ý nghĩa từ các mẫu đó và ngoại suy hoặc lập mô hình cho chúng. Cuối cùng, Nhà phân tích dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết của họ cho người khác bằng cách trình bày dữ liệu trong trang tổng quan hoặc cơ sở dữ liệu mà người khác có thể truy cập và truyền đạt kết quả của họ cho người khác thông qua bản trình bày, tài liệu viết và biểu đồ, đồ thị và các hình ảnh trực quan khác.

Con đường sự nghiệp của Nhà phân tích dữ liệu

Data Analyst là một điểm xuất sắc để bước vào thế giới của Data Science; nó có thể là một vị trí cấp thấp, tùy thuộc vào mức độ chuyên môn được yêu cầu. Các nhà phân tích dữ liệu mới thường tham gia vào lĩnh vực này ngay từ khi còn học - với bằng cấp về thống kê, toán học, khoa học máy tính hoặc tương tự - hoặc chuyển sang phân tích dữ liệu từ một lĩnh vực liên quan như kinh doanh, kinh tế hoặc thậm chí là khoa học xã hội, thường bằng cách nâng cấp kỹ năng giữa sự nghiệp thông qua bootcamp phân tích dữ liệu hoặc chương trình chứng nhận tương tự.

Nhưng cho dù họ là những người tốt nghiệp gần đây hay các chuyên gia dày dạn đang thực hiện một sự thay đổi giữa sự nghiệp, các Nhà khoa học Dữ liệu mới thường bắt đầu bằng cách thực hiện các nhiệm vụ thường lệ như thu thập và xử lý dữ liệu bằng một ngôn ngữ như R hoặc SQL, xây dựng cơ sở dữ liệu, thực hiện phân tích cơ bản và tạo hình ảnh hóa bằng cách sử dụng các chương trình như Tableau. Không phải mọi Nhà phân tích dữ liệu đều cần biết cách làm tất cả những điều này - có thể có chuyên môn hóa, ngay cả ở vị trí cấp dưới - nhưng bạn sẽ có thể thực hiện tất cả những công việc này nếu bạn hy vọng có thể tiến bộ trong sự nghiệp của mình. Tính linh hoạt là một tài sản lớn ở giai đoạn đầu này.

Cách bạn thăng tiến với tư cách là Nhà phân tích dữ liệu ở một mức độ nào đó phụ thuộc vào ngành bạn đang làm việc - chẳng hạn như tiếp thị hoặc tài chính. Tùy thuộc vào lĩnh vực và loại công việc bạn đang làm, bạn có thể chọn chuyên về lập trình bằng Python hoặc R, trở thành chuyên gia làm sạch dữ liệu hoặc chỉ tập trung vào việc xây dựng các mô hình thống kê phức tạp hoặc tạo ra hình ảnh đẹp; mặt khác, bạn cũng có thể chọn học một chút mọi thứ, thiết lập bạn để đảm nhận vị trí lãnh đạo khi bạn đảm nhận chức danh Nhà phân tích dữ liệu cấp cao. Với kinh nghiệm đủ rộng và đủ sâu, một Nhà phân tích dữ liệu cao cấp sẵn sàng đảm nhận vai trò lãnh đạo giám sát một nhóm các Nhà phân tích dữ liệu khác, cuối cùng trở thành giám đốc hoặc giám đốc bộ phận. Với việc đào tạo kỹ năng bổ sung, Nhà phân tích dữ liệu cũng có vị trí vững chắc để chuyển sang vị trí nâng cao hơn của Nhà khoa học dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu thích hợp thường có thể làm tất cả những việc mà Nhà phân tích dữ liệu có thể làm, ngoài ra còn có một số việc khác - trên thực tế, với sự đào tạo và kinh nghiệm phù hợp, Nhà phân tích dữ liệu cuối cùng có thể thăng tiến lên vị trí Nhà khoa học dữ liệu. Vì vậy, vâng, các nhà khoa học dữ liệu phải có thể thu thập, làm sạch, thao tác, lưu trữ và phân tích dữ liệu - nhưng cũng có thể hiểu và làm việc với các phương pháp học máy khác nhau và có thể lập trình bằng Python, R hoặc một ngôn ngữ lập trình thống kê tương tự để xây dựng và đánh giá các mô hình tiên tiến hơn.

Con đường sự nghiệp của Nhà khoa học dữ liệu

Nhiều người tham gia lĩnh vực này với tư cách là Nhà phân tích dữ liệu trước khi có được kinh nghiệm và thêm các kỹ năng cần thiết để tự gọi mình là Nhà khoa học dữ liệu. Sau đó, từ Nhà khoa học dữ liệu trẻ em, bước tiếp theo thường là Nhà khoa học dữ liệu cấp cao - mặc dù sự thay đổi đơn giản đó về chức danh chứng tỏ công việc cần thiết để thực hiện chuyển đổi đó; một Nhà khoa học dữ liệu cấp cao sẽ chỉ huy sự hiểu biết vượt trội về hầu như tất cả các khía cạnh của khoa học dữ liệu - A.I., lưu trữ dữ liệu, đào tạo dữ liệu, điện toán đám mây, v.v. , hoặc họ sẽ chuyên về một trong những lĩnh vực này với chuyên môn cấp guru.

Điều đáng nói là trong khi một số Nhà khoa học dữ liệu bắt đầu sự nghiệp của họ trong phân tích và làm việc theo cách của họ đến các vị trí cấp cao hơn trong các lĩnh vực chuyên môn như tâm lý học, tiếp thị, kinh tế, v.v., những người khác bắt đầu với tư cách là chuyên gia trong một trong những lĩnh vực khác nhau trước khi chuyển sang dữ liệu vai trò khoa học.

Đối với nhiều người, Nhà khoa học dữ liệu cao cấp là mục tiêu nghề nghiệp cuối cùng; đây đã là một vai trò nâng cao để đảm bảo rằng, ít nhất là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, đây thường là vị trí cao cấp nhất có thể đạt được - bạn chỉ cần trở thành Nhà khoa học dữ liệu cấp cao giỏi hơn, có năng lực hơn với các lĩnh vực chuyên môn lớn hơn. Tuy nhiên, đối với một số người, đặc biệt là những người có cách tiếp cận tổng quát hơn, có thể đạt được những bước tiến xa hơn ở vị trí quản lý như Nhà khoa học dữ liệu trưởng, điều hành nhóm hoặc phòng ban hoặc thậm chí là Giám đốc dữ liệu, lãnh đạo chiến lược dữ liệu của tổ chức ở cấp cao nhất và chỉ trả lời cho Giám đốc điều hành.

Kỹ sư dữ liệu

Điều phân biệt Kỹ sư dữ liệu với các chuyên gia khác làm việc trong lĩnh vực dữ liệu là việc họ thiết kế và xây dựng toàn bộ hệ thống - bao gồm cơ sở hạ tầng và quy trình mà công ty sử dụng để tận dụng tối đa dữ liệu đó. Có nghĩa là, Kỹ sư dữ liệu là những người xác định cách thức mà các Nhà khoa học dữ liệu khác có thể thực hiện công việc của họ. Hệ thống của công ty có thể đáp ứng những dạng dữ liệu nào? Những phương pháp nào được sử dụng để thu thập dữ liệu từ bán hàng và tiếp thị, hoặc kết quả của một cuộc khảo sát chăm sóc sức khỏe và cung cấp dữ liệu đó để phân tích? Để làm được điều này, Kỹ sư dữ liệu cần phải rất quen thuộc với các loại công việc mà các chuyên gia khoa học dữ liệu khác làm - Quản trị viên cơ sở dữ liệu, Nhà phân tích dữ liệu, Kiến trúc sư dữ liệu, v.v. - đến mức Kỹ sư dữ liệu thường có thể thực hiện từng vai trò này như ổn. Nhưng bởi vì họ là người xây dựng, các Kỹ sư dữ liệu thường dành nhiều thời gian hơn cho việc phát triển so với các chuyên gia khoa học dữ liệu khác - viết chương trình phần mềm, xây dựng cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc phát triển các công cụ cho phép các công ty chia sẻ dữ liệu giữa các phòng ban.

Con đường sự nghiệp của Kỹ sư dữ liệu

Giống như các công việc khác làm việc trong lĩnh vực dữ liệu, bước đầu tiên để trở thành Kỹ sư dữ liệu thường là bằng đại học (thường là cử nhân hoặc thạc sĩ về kỹ thuật, khoa học máy tính hoặc toán học) - nhưng không phải lúc nào cũng vậy. Một người có nhiều kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực CNTT hoặc phát triển phần mềm có thể thấy họ đã có tất cả các kỹ năng cần thiết để trở thành Kỹ sư dữ liệu ngoại trừ các kỹ năng dữ liệu, trong trường hợp đó, một số kỹ năng được đào tạo lại, chẳng hạn như bootcamp dữ liệu, có thể giúp mang lại cho họ lên đến tốc độ. Nhiều kỹ năng mà Kỹ sư dữ liệu yêu cầu (như phát triển SQL, UNIX và Linux, phát triển ETL hoặc cấu hình hệ thống CNTT) có thể được phát triển bằng cách làm việc trong lĩnh vực liền kề; những người khác (như học máy hoặc xây dựng đường ống dữ liệu) sẽ yêu cầu học tập trung hơn.

Điều đó nói lên rằng, hầu hết các Kỹ sư dữ liệu đều bắt đầu sự nghiệp của họ làm việc trong một số lĩnh vực phụ của khoa học máy tính trước khi có được tất cả các kỹ năng cần thiết để trở thành Kỹ sư dữ liệu sơ cấp - thực tế, hầu hết các vị trí đăng tuyển cho Kỹ sư dữ liệu sơ cấp đều yêu cầu từ một đến năm năm kinh nghiệm làm việc. Từ đó, bước hợp lý tiếp theo là Kỹ sư dữ liệu cao cấp và Kỹ sư dữ liệu trưởng. Tuy nhiên, với khả năng chỉ huy rất nhiều khía cạnh của CNTT, kỹ thuật phần mềm và khoa học dữ liệu, có rất nhiều vị trí khác dành cho Kỹ sư dữ liệu - bao gồm Kiến trúc sư dữ liệu, Kiến trúc sư giải pháp hoặc Kiến trúc sư ứng dụng. Đối với một người muốn thực hiện ít công việc thực hành hơn và quản lý nhân viên nhiều hơn, các lựa chọn khác bao gồm Giám đốc phát triển sản phẩm - hoặc cuối cùng, được cung cấp kỹ năng cho người phù hợp, thậm chí là Giám đốc dữ liệu hoặc Giám đốc thông tin.

Các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc tại nhà không?

Giống như nhiều công việc trong lĩnh vực công nghệ, vai trò của Nhà khoa học dữ liệu thường có thể được thực hiện từ xa — nhưng điều này cuối cùng phụ thuộc vào công ty bạn làm việc và loại công việc bạn làm.

Khi nào các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc từ xa?

Các vị trí khoa học dữ liệu làm việc với dữ liệu và thông tin bí mật hoặc nhạy cảm cao (bao gồm một số lượng lớn chúng, ngay cả bên ngoài các lĩnh vực đòi hỏi quyền riêng tư như ngân hàng và chăm sóc sức khỏe, vì dữ liệu độc quyền có thể là một trong những tài sản có giá trị nhất của một công ty lớn) sẽ tìm thấy chúng phải đối mặt với nhiều hạn chế hơn liên quan đến công việc từ xa. Trong những trường hợp này, có khả năng bạn sẽ phải làm việc tại văn phòng trong giờ làm việc.

Một số yếu tố khác cần xem xét:

• Công ty của bạn có truyền thống như thế nào. Các công ty lớn hơn, cũ hơn thường không thân thiện với điều kiện từ xa — mặc dù COVID có thể đã mang lại những thay đổi lớn trong lĩnh vực này.
• Bạn có thể làm việc với các đồng đội và phòng ban khác từ xa dễ dàng như thế nào. Nếu công việc của bạn mang tính cộng tác cao, nhiều khả năng bạn sẽ được yêu cầu trực tiếp xuất hiện.
• Các Nhà khoa học Dữ liệu làm việc theo hợp đồng - hoặc thậm chí trên cơ sở tư vấn - cũng có thể linh hoạt hơn trong việc lựa chọn vị trí của riêng họ.