Nhà khoa học dữ liệu làm gì? 

Chúng tôi có cả một bài viết dành riêng cho việc tìm hiểu khoa học dữ liệu . Trong đó, chúng tôi khám phá vai trò của một nhà khoa học dữ liệu. Về cơ bản, các nhà khoa học dữ liệu làm việc để hiểu sâu và phân tích dữ liệu nhằm cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. 

Trong môi trường kinh doanh, họ làm việc với nhiều nhóm để đặt nền móng cho những phân tích mạnh mẽ. Điều này có nghĩa là phát triển các chiến lược để thu thập, thu thập và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Sau khi tổ chức và khám phá dữ liệu này, họ có thể xây dựng các giải pháp và truyền đạt những phát hiện của mình tới toàn bộ doanh nghiệp. 

Các nhà khoa học dữ liệu thường làm việc với các chuyên gia khác, bao gồm kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích, kiến trúc sư CNTT, nhà phát triển ứng dụng và các bên liên quan trong kinh doanh.

Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?

Chúng tôi có hướng dẫn đầy đủ so sánh các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu . Tuy nhiên, tóm lại, mặc dù cả hai vai trò đều làm việc với dữ liệu nhưng chúng khác nhau về phạm vi và trách nhiệm:

• Các nhà phân tích dữ liệu . Thường làm việc để giải thích dữ liệu hiện có để cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Họ có thể sử dụng các mô hình và công cụ đơn giản hơn.
• Các nhà khoa học dữ liệu . Đảm nhận vai trò rộng hơn, thường đặt ra các câu hỏi cần trả lời. Họ sử dụng các công cụ và mô hình tiên tiến, bao gồm cả thuật toán học máy , để rút ra những hiểu biết sâu sắc.

Tại sao trở thành nhà khoa học dữ liệu? 

Có nhiều lý do khiến ai đó có thể chọn theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu. Đó là một ngành có thể mang lại lợi ích vô cùng lớn, cung cấp một môi trường đầy thách thức và kích thích trí tuệ. Các nhà khoa học dữ liệu phải đón đầu các xu hướng và sự phát triển công nghệ mới nhất, làm việc trong môi trường thường xuyên năng động. 

Vì vậy, nếu bạn là người tò mò về mặt trí tuệ, có đầu óc phân tích và thích làm việc với dữ liệu và công nghệ, thì việc trở thành nhà khoa học dữ liệu có thể dành cho bạn. 

Hơn nữa, có rất nhiều cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu tài năng trên thị trường việc làm. Dữ liệu từ Statista cho thấy quy mô thị trường dữ liệu lớn dự kiến sẽ tăng đáng kể trong những năm tới, được dự đoán trị giá 103 tỷ USD vào năm 2027 so với 70 tỷ USD vào năm 2022. 

Tương tự, Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ dự đoán việc làm trong ngành khoa học dữ liệu sẽ tăng 36% từ năm 2021 đến năm 2031, cao hơn nhiều so với mức trung bình toàn quốc là 4%. 

Sự tăng trưởng này được phản ánh qua mức độ phổ biến của nghề nghiệp khoa học dữ liệu, với các tổ chức như US News & World Report xếp hạng nhà khoa học dữ liệu là công việc tốt thứ 3 trong lĩnh vực công nghệ, công việc tốt thứ 6 trong công việc STEM và công việc tổng thể tốt thứ 6. Tương tự, Glassdoor xếp nó là công việc tốt thứ 3 ở Mỹ vào năm 2022. 

Nếu bạn vẫn chưa thuyết phục được tại sao mình nên nghĩ đến nghề nghiệp này thì mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu có thể rất hấp dẫn. Với mức lương trung bình là 102 nghìn đô la mỗi năm, có thể thấy rõ rằng nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu được đáp ứng với mức lương hậu hĩnh. 

Nhà khoa học dữ liệu cần những bằng cấp gì?

Có một số tranh luận về việc liệu một người nào đó có cần bằng cấp để trở thành nhà khoa học dữ liệu hay không. Rất nhiều chuyên gia đã gia nhập ngành thông qua các con đường khác, nhưng bằng cấp đại học chắc chắn có thể mang lại lợi ích. 

Hầu hết các chương trình đào tạo sau đại học và công việc sau đại học đều tìm kiếm những cá nhân có trình độ chuyên môn trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, toán học, thống kê, kỹ thuật và thậm chí cả vật lý. Tuy nhiên, một số chương trình sẽ đào tạo bất kỳ ai có bằng cấp trở thành nhà khoa học dữ liệu. 

Chúng tôi sẽ đề cập chi tiết hơn về các kỹ năng chính xác, nhưng kiến thức làm việc về các ngôn ngữ lập trình như Python, R, SQL và/hoặc Julia có thể hữu ích. 

Những người khác sẽ thấy rằng họ có thể dựa vào sự tự học của mình, thu thập những kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết trong thời gian riêng của họ và gây ấn tượng với nhà tuyển dụng ở giai đoạn phỏng vấn. Ví dụ: khóa học Nhà khoa học dữ liệu với Python của chúng tôi có thể giúp bạn học tất cả các kỹ năng cần thiết để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. 

Bạn cũng có thể được chứng nhận là nhà khoa học dữ liệu với DataCamp và chứng minh kiến thức về khoa học dữ liệu của mình với các nhà tuyển dụng tiềm năng. 

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

Chúng tôi đã đề cập chi tiết hơn về 15 kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu trong một bài viết riêng, vì vậy chúng tôi sẽ tóm tắt điều đó ở đây. Về cơ bản, để thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần nhiều kỹ năng cứng và mềm. 

Kỹ năng cứng

Đây là những kỹ năng kỹ thuật bạn cần phát triển để trở thành một nhà khoa học dữ liệu chính thức: 

• Python
• R
• Thống kê và toán học
• SQL và NoSQL 
• Trực quan hóa dữ liệu
• Học máy
• Học kĩ càng 
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 
• Dữ liệu lớn
• Điện toán đám mây

Các kĩ năng mềm 

Hiện nay, chúng thường được gọi là 'kỹ năng sức mạnh' hoặc 'kỹ năng con người' và chúng là những kỹ năng đa chức năng không dành riêng cho công việc nhưng vẫn cần thiết. Đối với một nhà khoa học dữ liệu, những điều này bao gồm: 

• Giao tiếp 
• Kể chuyện 
• Tư duy phản biện 
• Sự nhạy bén trong kinh doanh 
• Giải quyết vấn đề 
• Làm việc theo nhóm 

Mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu là gì? 

Chúng tôi đã đề cập chi tiết về mức lương của ngành khoa học dữ liệu trong một bài viết riêng, đưa ra bảng phân tích về mức lương dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Tuy nhiên, để tóm tắt mọi thứ một cách ngắn gọn: 

• Dữ liệu về mức lương trung bình khác nhau giữa các nguồn. Ví dụ: ở Mỹ, Glassdoor đưa ra mức lương trung bình là 117.212 USD mỗi năm dựa trên mẫu 18.000 mức lương, trong khi PayScale ước tính 97.318 USD mỗi năm, dựa trên 7.280 hồ sơ lương.
• Các nhà quản lý khoa học dữ liệu thường là những người có thu nhập cao nhất, với mức lương từ 113.000 USD - 230.000 USD mỗi năm. 
• Các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu có xu hướng có mức lương tương tự nhau, từ 82.000 - 167.000 USD mỗi năm cho các nhà khoa học và 76.000 - 166.000 USD mỗi năm cho các kỹ sư. 
• Vấn đề quy mô công ty; với các công ty có hơn 1.000 nhân viên trả mức lương trung bình từ 90.000 đến 110.000 USD mỗi năm, so với khoảng 80.000 USD đối với các công ty cỡ trung bình (26 đến 1.000 nhân viên) và 60.000 USD đối với các công ty nhỏ và công ty khởi nghiệp (2-25 thành viên).

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

Đến bây giờ, bạn có thể đang háo hức bắt đầu hành trình trở thành nhà khoa học dữ liệu. Nhưng bắt đầu từ đâu? Dưới đây, chúng tôi đã nêu bật tám bước bạn cần thực hiện để trở thành nhà khoa học dữ liệu ngay từ đầu. 

Như chúng ta đã thảo luận, các yêu cầu chính xác của nhà khoa học dữ liệu sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, nhưng đây là một số bước được trích dẫn phổ biến nhất: 

1. Tìm hiểu cách sắp xếp dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và báo cáo 

Khi nỗ lực trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ thường xuyên gặp phải những tập dữ liệu lớn và phức tạp. Để hiểu được thông tin này (cho bản thân bạn và những người khác), bạn sẽ cần học cách xử lý nó. Đây là lúc các kỹ năng sắp xếp dữ liệu trở nên hữu ích. Đây là nơi bạn sẽ dọn dẹp, sắp xếp và chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng mà bạn có thể phân tích và rút ra kết luận. 

Có nhiều công cụ khác nhau mà bạn có thể sử dụng để sắp xếp dữ liệu, nhưng các thư viện như pandas trong Python thường là lựa chọn phù hợp. Bạn có thể xem cách sắp xếp dữ liệu của chúng tôi bằng Python với bảng ghi chú về gấu trúc để biết thêm thông tin. 

Khi nói đến việc trình bày dữ liệu của bạn một cách có tác động, bạn sẽ cần nắm vững cách báo cáo và trực quan hóa dữ liệu. Bạn có thể tìm hiểu thêm về một số công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất hiện có, cung cấp cho bạn nhiều tùy chọn tùy thuộc vào mục tiêu cuối cùng của bạn. 

2. Rèn luyện các kỹ năng thống kê, toán học và học máy của bạn 

Mặc dù bạn không nhất thiết cần có bằng cấp về các lĩnh vực này nhưng bạn cần có kiến thức chuyên sâu về các lĩnh vực này. Nói chung, bạn sẽ muốn đề cập đến các lĩnh vực như phép tính, đại số tuyến tính và thống kê. Tuy nhiên, cần đánh giá ý định của bạn đằng sau việc học những điều này. 

Ví dụ: học phép tính có thể giúp bạn học cách tạo các thuật toán tối ưu hóa cho máy học, mặc dù có các hàm trong cả Python và R có thể đảm nhiệm việc tính toán cho bạn. Lấy một ví dụ cụ thể, việc hiểu một chủ đề như giảm độ dốc có thể giúp bạn đo lường sự thay đổi trong đầu ra của hàm khi bạn điều chỉnh đầu vào, điều này có thể giúp tinh chỉnh các mô hình học máy. 

Nếu bạn đang muốn nâng cao kỹ năng đại số tuyến tính của mình, khóa học Đại số tuyến tính cho Khoa học dữ liệu trong R của chúng tôi có thể giúp bạn làm việc với vectơ và ma trận, giải phương trình vectơ-ma trận, thực hiện phân tích giá trị riêng/vector riêng và sử dụng phân tích thành phần chính để thực hiện giảm kích thước trên các tập dữ liệu trong thế giới thực. Những lĩnh vực này đều hữu ích cho toán học ứng dụng và khoa học dữ liệu. 

Tương tự, Mô hình thống kê trung cấp trong R đề cập đến một số chủ đề thống kê máy học thiết yếu, giúp bạn đạt được tiến bộ trong các lĩnh vực chính. 

3. Học cách viết mã 

Trong bài viết về các ngôn ngữ lập trình hàng đầu dành cho nhà khoa học dữ liệu , chúng tôi khám phá chi tiết một số ngôn ngữ tốt nhất mà bạn nên cân nhắc học ngay bây giờ. Hai trong số những lựa chọn rõ ràng nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu là Python và R, nhờ tính linh hoạt và phổ biến của chúng. 

Tất nhiên, làm việc với dữ liệu cũng có nghĩa là làm việc với cơ sở dữ liệu, vì vậy SQL là một ngôn ngữ lập trình thiết yếu khác. Rất may, đây là ngôn ngữ tương đối đơn giản khi bạn đã học Python và R. 

Julia là một lựa chọn tốt khi bạn đã học Python, R và SQL. Với Julia, bạn sẽ có được một ngôn ngữ được xây dựng từ nền tảng cho khoa học dữ liệu, khiến ngôn ngữ này trở nên nhanh chóng và trực quan. Nếu bạn bắt đầu làm việc với các tập dữ liệu rất lớn, bạn có thể cần các ngôn ngữ khác, nhưng cho đến lúc đó, bốn ngôn ngữ này là đủ.

Với một ngôn ngữ như Java, bạn sẽ có được một ngôn ngữ nguồn mở nổi tiếng về tính hiệu quả và hiệu suất. Đối với khoa học dữ liệu, Máy ảo Java cung cấp một khung vững chắc và hiệu quả cho các công cụ dữ liệu lớn phổ biến, chẳng hạn như Hadoop, Spark và Scala. 

Các ngôn ngữ mã hóa khác đáng học về khoa học dữ liệu với các tập dữ liệu rất lớn bao gồm Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB và SAS. 

4. Hiểu cơ sở dữ liệu 

Chúng tôi đã đề cập đến SQL trong chủ đề ở trên và đó là điểm cần được nhắc lại. Cơ sở dữ liệu quan hệ cho phép các nhà khoa học dữ liệu lưu trữ dữ liệu có cấu trúc một cách nhanh chóng và hiệu quả. Khi thu thập và sắp xếp dữ liệu, bạn sẽ thường thấy rằng SQL là công cụ ưa thích của mình ở đây. 

SQL cho phép bạn xử lý dữ liệu có cấu trúc, cơ sở dữ liệu truy vấn, sắp xếp, chuẩn bị và thử nghiệm dữ liệu, v.v. Hơn nữa, SQL thường được triển khai cùng với Python, với các thư viện như SQLite, PostgreSQL và MySQL giúp bạn kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau. 

5. Học cách làm việc với dữ liệu lớn  

Chúng ta đã đề cập sơ qua về thực tế rằng, với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ thường xuyên làm việc với những tập dữ liệu lớn. Trong thời đại mà mọi thứ và mọi người đều tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, những bộ dữ liệu này ngày càng khổng lồ, khiến chúng khó thu thập, duy trì và xử lý hơn. 

Tuy nhiên, từ những tập dữ liệu khổng lồ này, một nhà khoa học dữ liệu lành nghề có thể rút ra những hiểu biết mới và chi tiết. Vì vậy, học cách sử dụng các nền tảng đám mây như AWS , Microsoft Azure và Google Cloud đều có thể mang lại lợi ích cho sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn. Tương tự, các công cụ như Apache Spark có thể giúp xử lý, phân tích và học máy dữ liệu lớn. 

Bạn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về dữ liệu lớn với PySpark với khóa học của chúng tôi, bao gồm một số điều cần thiết khi xử lý lượng lớn dữ liệu để phân tích.  

6. Tích lũy kinh nghiệm, thực hành và gặp gỡ các nhà khoa học dữ liệu đồng nghiệp 

Như với bất kỳ nghề nghiệp nào, để trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần càng nhiều kinh nghiệm và thực hành càng tốt. May mắn thay, có nhiều cách để bạn có thể tham gia vào cộng đồng, thực hiện các dự án và phát triển kỹ năng khoa học dữ liệu của mình. 

Ví dụ: DataCamp Workspace cung cấp sổ ghi chép dựa trên đám mây cộng tác cho phép bạn phân tích dữ liệu, cộng tác với người khác và chia sẻ thông tin chi tiết. Workspace được thiết kế để giúp bạn chuyển từ học khoa học dữ liệu sang làm khoa học dữ liệu. Nó cũng có bộ dữ liệu tích hợp, vì vậy bạn có thể bắt đầu phân tích dữ liệu trong vòng vài phút.

Bạn cũng có thể áp dụng kiến thức của mình vào các dự án khoa học dữ liệu khác nhau , cho phép bạn giải quyết các vấn đề trong thế giới thực từ trình duyệt của mình. 

7. Đi thực tập hoặc xin việc 

Khi bạn đã phát triển tất cả các kỹ năng được đề cập ở trên, bạn sẽ muốn bắt đầu áp dụng chúng trong môi trường chuyên nghiệp hơn. Khi bạn tự tin rằng mình có các kỹ năng khoa học dữ liệu cần thiết để đáp ứng mong đợi của một vai trò, bạn có thể bắt đầu nộp đơn xin thực tập hoặc xin việc. 

Hãy xem hướng dẫn đầy đủ của chúng tôi về cách ứng tuyển công việc khoa học dữ liệu và tìm hiểu cách tạo sự khác biệt với các ứng viên khác. Bạn có thể sẽ cần một danh mục đầu tư khá kỹ lưỡng thể hiện nhiều kỹ năng và bạn cũng cần chuẩn bị trước  cho cuộc phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu .

8. Theo dõi và tương tác với cộng đồng 

Nếu muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn cần phải cập nhật thông tin về ngành công nghiệp có nhịp độ phát triển nhanh. Không có cách nào tốt hơn để cập nhật thông tin về những phát triển trong khoa học dữ liệu hơn là tham gia vào cộng đồng hào phóng và tận tâm. 

Cũng như các trang truyền thông xã hội như LinkedIn, Twitter, Discord và Reddit, còn có tất cả các loại trang web, blog và nhà lãnh đạo khoa học dữ liệu thích hợp mà bạn có thể theo dõi. Hãy tìm kiếm những người quan tâm đến cùng lĩnh vực với bạn, liên hệ để xin lời khuyên và đóng góp vào các cuộc thảo luận cũng như tham gia vào những gì đang diễn ra. Và tất nhiên, hãy xem DataFramed Podcast để nhận tin tức trong ngành từ nhiều chuyên gia dữ liệu.

Con đường giáo dục để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Trở thành nhà khoa học dữ liệu là một hành trình có thể bắt đầu từ nhiều nền tảng giáo dục khác nhau. Như chúng ta đã thảo luận, bằng cử nhân về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan thường là bước đầu tiên mà mọi người phải thực hiện, nhưng trên thực tế, có nhiều con đường để đạt được các kỹ năng cần thiết:

1. Các khóa học và chứng chỉ trực tuyến : Bắt đầu với các tài nguyên trực tuyến như các bài học về khoa học dữ liệu của DataCamp là một cách tuyệt vời để đạt được các kỹ năng bạn cần. Ngoài việc xây dựng kiến thức của mình trong các lĩnh vực khác nhau, bạn cũng có thể nỗ lực trở thành chuyên gia dữ liệu được chứng nhận với chứng chỉ được công nhận của chúng tôi.
2. Bằng đại học . Bằng cử nhân về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, thống kê hoặc lĩnh vực liên quan sẽ cung cấp nền tảng vững chắc.
3. Bằng thạc sĩ . Đối với những người muốn chuyên môn hóa hoặc đạt được các kỹ năng nâng cao, bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu có thể mang lại lợi ích.
4. Chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu : Chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu cung cấp chương trình đào tạo chuyên sâu để giúp bạn nhanh chóng có được các kỹ năng thực tế. Bạn có thể đọc thêm về các chương trình đào tạo khoa học dữ liệu hàng đầu và một số tùy chọn thay thế trong bài viết riêng của chúng tôi. 

Suy nghĩ cuối cùng

Con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu vừa thú vị vừa bổ ích. Với khoa học dữ liệu thâm nhập vào mọi lĩnh vực và ngành công nghiệp, vai trò của nhà khoa học dữ liệu chưa bao giờ quan trọng hơn thế. Cho dù bạn bị thúc đẩy bởi sự tò mò trí tuệ, lời hứa về mức lương hấp dẫn hay mong muốn đưa ra quyết định có tác động dựa trên dữ liệu, thì nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu sẽ mang đến những khả năng vô tận.

Như chúng tôi đã khám phá trong hướng dẫn toàn diện này, có nhiều con đường để tham gia vào lĩnh vực năng động này. Từ giáo dục chính quy về khoa học máy tính hoặc thống kê đến việc tự học thông qua các khóa học, khóa học và chứng chỉ trực tuyến như những khóa học do DataCamp cung cấp, hành trình có thể được điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu và sở thích của bạn. 

Thị trường việc làm cho các nhà khoa học dữ liệu đang bùng nổ với mức tăng trưởng đáng kể được dự đoán trong những năm tới. Sự tăng trưởng này không chỉ về cơ hội việc làm mà còn ở sự đa dạng về vai trò và chuyên môn trong lĩnh vực này. Cho dù bạn tự coi mình là người xử lý dữ liệu, kỹ sư máy học hay nhà phân tích kinh doanh thông minh, thì vẫn luôn có một vị trí thích hợp dành cho bạn.

Vì vậy, nếu bạn là người có óc phân tích, thích giải quyết vấn đề và bị hấp dẫn bởi sức mạnh của dữ liệu, thì không có thời điểm nào tốt hơn để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Hãy bắt đầu ngay hôm nay với lộ trình nghề nghiệp Nhà khoa học dữ liệu với Python của chúng tôi. 

Tham khảo tại : https://www.datacamp.com/           

Vxchi_ BM KHDL_K CNTT