Cuối cùng thì bạn cũng đã sẵn sàng để thực hiện một số động tác một cách chuyên nghiệp. Bạn là người tò mò, có óc phân tích và có sở trường về toán học — và bạn biết rằng phải có một nghề nghiệp mới có thể phát huy tốt tài năng đó.

Một lĩnh vực nghề nghiệp có thể phù hợp với dự luật là khoa học dữ liệu. Bạn có thể đã nghe những đoạn trích về “Dữ liệu lớn” và khoa học dữ liệu trên các phương tiện truyền thông và đã nghe nói về cách nó sẽ hình thành thế giới tốt đẹp hơn. Tất cả điều đó nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng bây giờ có lẽ bạn đang tự hỏi, “Dù sao thì nhà khoa học dữ liệu là gì? Va họ lam gi?”

Chúng tôi đã kết nối với một số nhà khoa học dữ liệu làm việc trong lĩnh vực này để giúp bạn hiểu được cả bức tranh lớn đằng sau lựa chọn nghề nghiệp đang bùng nổ này và những gì được mong đợi trong công việc hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu. Hãy tiếp tục đọc để tìm hiểu xem nghề nghiệp khoa học dữ liệu có phù hợp với bạn không!

Nhà khoa học dữ liệu là gì? Câu trả lời đơn giản mà bạn đang tìm kiếm
Nhà khoa học dữ liệu là gì? Câu trả lời đơn giản mà bạn đang tìm kiếm là gì?

Sự xuất hiện của khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghề nghiệp đang phát triển nổi lên nhờ vào công nghệ của thời đại thông tin. Phần lớn sự phát triển của nó có thể được bắt nguồn từ hai từ: thu thập dữ liệu. Internet và sự phát triển của các thiết bị di động hiện nay đã dẫn đến một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc được lưu trữ và thu thập. Phần lớn dữ liệu này được coi là một loại từ chối – biên nhận, nhật ký, đăng ký, v.v. – phục vụ cho một mục đích hẹp, nhưng các doanh nghiệp và tổ chức sẽ không mất nhiều thời gian để nhận ra dữ liệu này trên thực tế có thể là vàng của tôi thông tin có giá trị tiềm năng nếu được tinh chỉnh đúng cách. Đó là nơi mà lĩnh vực khoa học dữ liệu xuất hiện.

Evelyn Hytopoulos, nhà kinh tế trưởng và nhà khoa học dữ liệu của PolySwarm cho biết: “Trực giác và kinh nghiệm không phải lúc nào cũng dẫn dắt các công ty đi theo hướng tốt nhất .“ Trong những năm gần đây, các công ty đã chuyển sang sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh ”. Hytopoulos giải thích rằng thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu giúp các công ty đưa ra những lựa chọn hiệu quả và hiệu quả hơn.

Loại thông tin đó có thể tiết kiệm rất nhiều tiền. Prabhath Sirisena, đồng sáng lập của DonorDo , cho biết: “Trong thế giới siêu cạnh tranh ngày nay, sai lầm có thể phải trả giá rất đắt . “Để giảm thiểu những sai lầm trong quá trình ra quyết định, tiêu chuẩn hiện nay là dựa trên dữ liệu.”

Theo Hytopoulos, các nhà khoa học dữ liệu có khả năng duy nhất để cung cấp những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu có giá trị này. “Chúng tôi sử dụng một bộ kỹ năng đa dạng được nhiều người yêu thích nhưng ít người thành thạo. Những người giỏi nhất có kỹ năng về kỹ thuật dữ liệu, thống kê, kinh tế, lập trình và truyền thông. ” Cô giải thích rằng những kỹ năng này kết hợp để tạo ra những chuyên gia có thể thao tác dữ liệu, phân tích xu hướng và biết nơi để tìm kiếm những thông tin chi tiết mạnh mẽ nhất.

Sirisena nói: “Các tổ chức ngày nay thu thập nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. “Và các nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu phân tích dữ liệu này và xây dựng các mô hình để hiểu những gì chúng tạo ra.”

Một nhà khoa học dữ liệu làm gì?

Một nhà khoa học dữ liệu xem xét tất cả dữ liệu đó và lấy ra thông tin liên quan, phát hiện các kết nối và thông tin chi tiết có ảnh hưởng đến cách công ty của họ kinh doanh. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng nhiệm vụ công việc hàng ngày tiết lộ rằng các nhà khoa học dữ liệu có rất nhiều trên đĩa của họ.

“Tương tự như kinh nghiệm của nhiều nhà khoa học dữ liệu, tôi liên tục dự đoán những câu hỏi mà tôi có thể cần trả lời trong tương lai và nghĩ ra cách để bắt đầu thu thập thông tin có liên quan ngay bây giờ,” Hytopoulos nói. “Sử dụng các phương pháp thống kê và kinh tế lượng tiên tiến, đồng thời lấy cả nguồn dữ liệu chính và thứ cấp, công việc của tôi là trả lời điều gì đã xảy ra, điều gì đang xảy ra, các thao tác tốt nhất hiện nay — và điều gì sắp xảy ra.”

Theo Elijah Elazarov, nhà khoa học dữ liệu tại Exeq, một số nhiệm vụ hàng ngày phổ biến đối với các nhà khoa học dữ liệu bao gồm thu thập dữ liệu từ các nguồn có thể không phải lúc nào cũng rõ ràng để xem xét, lập chiến lược các phương pháp lý tưởng để vận hành với tập dữ liệu, thao tác, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu và phân tích . Sau quá trình đó, các nhà khoa học dữ liệu sẽ trình bày khám phá của họ theo những cách rõ ràng, ngắn gọn và có thể hành động được.

Ngoài việc đo lường các phân tích hiện tại và dự báo các phân tích trong tương lai, các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể trở thành thành viên nhóm trong các dự án liên quan đến chuyên môn của họ. Sirisena đang làm việc với tư cách là một chuyên gia học máy giúp xây dựng một sản phẩm mới. Sirisena nói: “Tôi làm việc để tìm kiếm các nguồn dữ liệu có thể giúp đạt được một mục tiêu nhất định. “Tôi đang thu thập rất nhiều dữ liệu (ví dụ: nguồn cấp dữ liệu Twitter ™), xây dựng mô hình để hiểu hành vi của các thực thể có liên quan (ví dụ: người dùng, công ty) và xác nhận kết quả.”

Nhiệm vụ công việc của một nhà khoa học dữ liệu sẽ phụ thuộc phần lớn vào nhu cầu của công ty họ. Một số công ty có thể yêu cầu họ làm mọi thứ từ thu thập dữ liệu đến giải thích dữ liệu, trong khi các công ty khác sẽ cung cấp các vai trò cụ thể hơn, như chỉ tập trung vào dữ liệu bán hàng.

Một điều rõ ràng là: giống như tên của nó, một nhà khoa học dữ liệu thành công cần thực sự thích đi sâu vào dữ liệu. Nhưng nó không phải là tất cả các thống kê và lập trình. Phần lớn công việc của một nhà khoa học dữ liệu là có thể giải thích những ý tưởng và phát hiện phức tạp cho những người khác có thể không quen với thuật ngữ kỹ thuật. Điều đó có nghĩa là các kỹ năng mềm như giao tiếp là rất cần thiết.

Các chuyên gia của chúng tôi đã chỉ ra những kỹ năng cứng và mềm này là nhu cầu cần thiết cho một nhà khoa học dữ liệu thành công:

Kỹ năng cứng:

  • Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL)
  • Ngôn ngữ lập trình (đặc biệt là Python, R và Java ™)
  • Kiến thức về thống kê, đại số tuyến tính và giải tích vectơ
  • Đào tạo tập trung cho ngành của bạn (Dữ liệu giao dịch, dữ liệu mạng xã hội và dữ liệu liên hệ / khách hàng tiềm năng)
  • Kỹ năng kinh tế và cơ sở kiến ​​thức

Các kĩ năng mềm:

  • Giao tiếp (“kể chuyện dữ liệu”)
  • Suy nghĩ có tính đổi mới
  • Trực giác
  • Chính xác và chú ý đến từng chi tiết
  • Kiên nhẫn với các nhiệm vụ dài

Tương lai của khoa học dữ liệu

Rõ ràng là khoa học dữ liệu đang là một nghề hot hiện nay, nhưng nó sẽ hướng đến đâu trong tương lai?

Hytopoulos nói: “Trong những năm tới, tôi kỳ vọng rằng dân số các giám đốc điều hành và các nhà lãnh đạo ngành sẽ bao gồm nhiều nhà khoa học dữ liệu hơn, những người tập trung vào việc dẫn dắt nhóm của họ theo các hướng dựa trên dữ liệu.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành, theo Sirisena – người hy vọng phạm vi tiếp cận của khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục mở rộng. Những tiến bộ trong công nghệ cũng sẽ thúc đẩy khoa học dữ liệu phát triển hơn nữa. Sirisena giải thích: “Khi máy tính trở nên nhanh hơn, các mô hình sẽ nghiêng về phương pháp học sâu — một phương pháp dựa trên cấu trúc mạng nơ-ron hữu cơ trong não.

Theo Elazarov, khi khoa học dữ liệu ngày càng phát triển, những nhà khoa học vượt qua ranh giới của công việc bằng cách tạo ra các công cụ, phương pháp và thực hành độc đáo với dữ liệu sẽ nổi bật so với đám đông. “Vẽ một bức tranh mà một nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu khác có thể không khắc họa được.”

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

Giống như với các lĩnh vực nghề nghiệp tương đối mới hoặc đang trưởng thành khác, con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu không hoàn toàn có cấu trúc hoặc cứng nhắc như đối với một người muốn trở thành, ví dụ, y tá hoặc kế toán. Nhiều chuyên gia khoa học dữ liệu hiện tại có bằng Cử nhân (và hơn thế nữa) về các môn học như Khoa học máy tính, Toán học, Phân tích dữ liệu hoặc Thống kê và đã tìm đường vào lĩnh vực này thông qua đào tạo không chính thức.

Tuy nhiên, con đường sự nghiệp hơi khó điều hướng này trong khoa học dữ liệu đang bắt đầu suôn sẻ. Trong khi bằng Cử nhân trong bất kỳ lĩnh vực nào được đề cập ở trên vẫn cung cấp một nền tảng tuyệt vời, nhiều trường học và cơ sở giáo dục đang phát triển các chương trình để cung cấp chương trình đào tạo tập trung hơn nhiều vào lĩnh vực khoa học dữ liệu, cụ thể là.

Mặc dù thật tuyệt khi các chương trình học thuật hiện đã tồn tại cho những người quan tâm đến lĩnh vực này, nhưng vẫn còn câu hỏi về việc biết những gì nhà tuyển dụng đang tìm kiếm. Để giúp trả lời câu hỏi này, chúng tôi đã sử dụng phần mềm phân tích tin tuyển dụng để xem nhà tuyển dụng mong đợi gì ở các ứng viên cho vị trí nhà khoa học dữ liệu. Trong phân tích của chúng tôi, chúng tôi nhận thấy gần 57% vị trí đăng tuyển Nhà khoa học dữ liệu đang tìm kiếm các ứng viên có tối thiểu bằng Cử nhân — và 33% khác đang tìm kiếm các ứng viên có ít nhất bằng Thạc sĩ . * Điều này phản ánh một số tính mới của lĩnh vực này — thiếu bằng cấp sau đại học có thể không đủ tiêu chuẩn với nền tảng và kinh nghiệm phù hợp.

Chúng tôi cũng đã xem xét mức độ kinh nghiệm mà các nhà tuyển dụng tìm kiếm ở các nhà khoa học dữ liệu và nhận thấy rằng chỉ hơn 80% các tin tuyển dụng ưu tiên các ứng viên có từ ba năm kinh nghiệm trở lên. * Điều này cho thấy bạn sẽ cần xây dựng sơ yếu lý lịch của mình một chút với các vai trò liên quan đến khoa học dữ liệu và các dự án cá nhân để phù hợp với khuôn mẫu của một ứng viên lý tưởng.

“Nhà khoa học dữ liệu” có phải là chức danh tiếp theo của bạn không?

Có rất nhiều điều để thích về lĩnh vực khoa học dữ liệu — đó là một nghề nghiệp gần đây đã được chú ý và các doanh nghiệp đã rất quan tâm đến việc đầu tư vào khả năng dữ liệu để đạt được lợi thế cạnh tranh. Điều đó nói rằng, con đường trở thành một nhà khoa học dữ liệu sẽ mất nhiều thời gian và đào tạo. Nếu bạn tin rằng đây là lĩnh vực dành cho bạn, thì bước đầu tiên của bạn sẽ là xây dựng nền tảng về lập trình và kiến ​​thức toán học. Tin tốt là bằng cử nhân Phân tích dữ liệu có thể giúp cung cấp nền tảng đó trong thời gian ngắn — và bằng Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu sẽ giúp bạn nổi bật khi xây dựng trên nền tảng đó.

 

khoa học dữ liệu là gì

khoa học dữ liệu là gì

khoa học dữ liệu là gì

0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments