Để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp, bạn cần phải có các yếu tố sau:
VẬY VAI TRÒ CỦA MỘT DATA SCIENTIST LÀ GÌ?
Một Data Scientist phải xử lý dữ liệu bất kể dữ liệu có cấu trúc hay không. Làm việc với dữ liệu "phi cấu trúc" là "đặc sản" của ngành này. Dữ liệu "phi cấu trúc" được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, yêu cầu phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để tạo ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ dữ liệu.
Tiếp đến các Data Scientist tiếp tục nghiên cứu và phân tích kỹ lưỡng các dữ liệu trên. Để trích xuất thông tin, họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.
Sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra, tìm ra những xu hướng, cơ hội cho công ty trong tương lai. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn, chính xác hơn.
Khoa học dữ liệu đang dần thay đổi xã hội của chúng ta. Khoa học dữ liệu mang lại ý nghĩa cho dữ liệu. Nó chuyển đổi dữ liệu thô thành các sản phẩm có ý nghĩa có thể được sử dụng bởi các ngành công nghiệp nhằm tạo ra giá trị dịch vụ và nhận ra xu hướng thị trường.
Data Science (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21. Thuật ngữ “Data Science” cũng là thuật ngữ được nhiều người nhắc đến hằng ngày. Vậy Data Science là gì? Hãy bắt đầu tìm hiểu với hướng dẫn về Data Science.
Data Science là gì? Hướng dẫn về Data Science
Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. Đây là lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.
Data Science và các lĩnh vực liên quan
Với sự xuất hiện của công nghệ mới các dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. Điều này đã đem đến một cơ hội mới để phân tích cũng như chuyển hóa các Insight ý nghĩa từ Data.
Theo đó, yêu cầu bức thiết đặt ra cần có một chuyên gia “Data Scientist”, người mà có khả năng dùng các công cụ thống kê và Machine learning (một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, công cụ có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể).
Một Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu, mà còn biết sử dụng thuật toán Machine Learning để dự đoán tương lai của một sự kiện.
Do đó, có thể hiểu Data Science là một lĩnh vực liên quan đến xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng các phương pháp thống kê và thuật toán máy tính khác nhau. Đây là một lĩnh vực đa ngành kết hợp Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính.
Các công ty phụ thuộc vào nền tảng dữ liệu để cấu trúc, phát triển và cải tiến doanh nghiệp. Các Data Scientist làm việc với các con số, phân tích một một khối lượng lớn Data để xuất ra những Insight ý nghĩa. Những insight này rất hữu ích khi phân tích công ty và các hoạt động của công ty trên thị trường từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn.
Cũng như các ngành công nghiệp thương mại khác, ngành chăm sóc sức khỏe cũng ứng dụng Data Science. Nơi mà công nghệ đang có nhu cầu rất lớn để nhận dạng các khối u siêu nhỏ ngay từ giai đoạn đầu.
Thống kê chỉ ra số lượng vai trò của các Data Scientist đã tăng trưởng 650% kể từ năm 2012. Khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến chức danh này sẽ được tạo ra đến năm 2026 (theo U.S. Bureau of Labor Statistics). Bên cạnh đó công việc của các Data Scientist được xếp hạng top các công việc nổi bật trên LinkedIn.
Một Data Scientist phải xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, yêu cầu phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để tạo ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ dữ liệu.
Theo đó các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.
Sau đó các Data scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra và đưa ra quyết định dựa trên các data đó. Những Data Scientist sẽ triển khai các mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra các mẫu dư thừa trong dữ liệu. Các công cụ này bao gồm SQL, Hadoop, Weka, R và Python.
Họ thường đóng vai trò nhà tư vấn trong công ty, tham gia vào các quá trình ra quyết định khác nhau và tạo ra các chiến lược. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn.
Điển hình như các công ty công nghệ như Google, Netflix, và Amazon đang sử dụng Khoa học dữ liệu, để phát triển hệ thống các đề xuất tích cực cho người dùng. Tương tự, các công ty tài chính khác nhau đang sử dụng các phương pháp phân tích và dự báo để dự đoán giá cổ phiếu.
Khoa học dữ liệu đã giúp tạo ra một hệ thống thông minh hơn có thể đưa ra các quyết định tự trị dựa trên các dữ liệu lịch sử. Thông qua sự đồng hóa với các công nghệ mới nổi như Thị giác máy tính, Xử lý công nghệ tự nhiên, Reinforcement Learning (một lĩnh vực thuộc Machine Learning).
Nhập email để cập nhật nhanh nhất thông tin, kiến thức từ Viện ISB
Tìm hiểu về vị trí Data Scientist
Data Scientist là những chuyên gia làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Họ có thể tự giới thiệu bản thân theo cách dễ hiểu như sau: "Tôi là một nửa nhà phân tích và một nửa nghệ sĩ. Tôi sử dụng khả năng phân tích và kỹ thuật của mình để khám phá ý nghĩa và cái nhìn sâu sắc từ những tập dữ liệu khổng lồ." Data Scientist đóng vai trò quan trọng trong các công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nhờ vào họ, dữ liệu được sử dụng một cách hiệu quả và thông minh, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác.
TẠI SAO KHOA HỌC DỮ LIỆU LẠI HOT ĐẾN VẬY?
Trong thời đại công nghệ 4.0 hiện nay, có thể thấy, lượng dữ liệu do con người tạo ra ngày càng nhiều. Sẽ không sai nếu nói Big Data đã "cách mạng hóa" các doanh nghiệp và tạo cho họ một lợi thế cạnh tranh. Tất cả đều muốn khai thác tối đa sức mạnh của Big Data và nâng tầm doanh nghiệp của mình. Từ đó cho thấy các doanh nghiệp dần trở nên phụ thuộc vào Data để giúp họ thông minh hơn, tối ưu hóa hơn.
Data Science được Harvard Business Review nhận định là một trong những ngành nghề “quyến rũ” nhất thế kỷ 21. Và thực tế chứng minh, nhu cầu tuyển dụng nghề “Data Scientist” không hề có xu hướng chậm lại trong những năm gần đây do sự khác biệt rất lớn về nguồn cung và cầu của các chuyên gia khoa học dữ liệu. Vì thế, Khoa học dữ liệu là một ngành nghề béo bở tiềm năng.
Data Scientist là ngành nghề quyến rũ nhất thế kỷ 21
Các công việc của một Data Scientist
Data Scientist thường làm việc xoay quanh việc xử lý dữ liệu để rút ra các kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu đó. Tuy nhiên, để khám phá điều này, yêu cầu Data Scientist phải có năng lực, kỹ năng, kinh nghiệm và có khả năng nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ. Công việc của Data Scientist bao gồm:
TẦM QUAN TRỌNG CỦA DATA SCIENCE
Dữ liệu vô cùng quan trọng với bất kỳ lĩnh vực nào. Làm việc với các con số, dữ liệu lớn giúp các Data Scientist có thể phân tích, tìm ra những Insights ý nghĩa, tạo ra lợi thế cạnh tranh với đối thủ trên thị trường. Nhờ đó doanh nghiệp sẽ đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn, nhanh chóng, triển khai chiến lược hiệu quả, giảm chi phí, giảm thiểu rủi ro.
Data Science đóng vai trò quan trọng trong thế giới dữ liệu hiện nay
Trong các ngành công nghiệp thương mại, Ngân hàng là một trong những ngành ứng dụng Data Science nhiều nhất. Với Data Science, các ngân hàng quản lý nguồn tài nguyên của họ dễ dàng hơn, nhận biết vấn đề trục trặc sớm hơn và quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả hơn.
Thống kê chỉ ra số lượng vai trò của các Data Scientist đã tăng trưởng 650% kể từ năm 2012. Có khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến ngành này sẽ được tạo ra đến năm 2026 (theo U.S. Bureau of Labor Statistics). Ngoài ra, công việc của các Data Scientist được xếp hạng TOP các công việc nổi bật trên LinkedIn (trang mạng chia sẻ và tìm kiếm việc làm IT nổi tiếng).
