I. Tìm hiểu về ngành Data Science
1. Data Science là gì?
Data Science hay còn gọi là khoa học dữ liệu, là một lĩnh vực liên quan đến việc sử dụng các công cụ máy tính tiên tiến kết hợp với kiến thức toán học, thống kê để chuyển hóa dữ liệu thành những thông tin quan trọng và có ích cho công ty. Ví dụ như dự đoán tình hình xã hội, con người hậu Covid 19 hoặc khám phá về các xu hướng, hành vi của người dùng Facebook, Tik Tok, Instagram thông qua các dữ liệu người dùng họ thu thập được.
2. Tầm quan trọng của Data Science
Có thể khẳng định rằng ngày nay công ty nào nắm giữ được lượng dữ liệu càng lớn thì càng nắm trong tay ưu thế hơn các đối thủ còn lại. Bởi vì sao? Vì thu thập được dữ liệu lớn giúp các Data Scientist có thể phân tích và dự đoán một cách chính xác hơn về các thực trạng về khách hàng, xã hội, xu hướng. Mà nhờ đó công ty có thể phát triển được các chiến lược hiệu quả, giảm chi phí, giảm thiểu rủi ro. Và quan trọng hơn là giải quyết đúng ngay vấn đề mà khách hàng và xã hội đang gặp phải.
II. Tìm hiểu về vị trí Data Scientist
1. Data Scientist là gì?
Data Scientist là những người làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Họ có thể tự giới thiệu bản thân theo cách dễ hiểu như sau: “Tôi một nửa là nhà phân tích, một nửa là nghệ sĩ. Tôi sử dụng khả năng phân tích và kỹ thuật của mình để rút ra ý nghĩa, cái nhìn sâu sắc từ những tập dữ liệu khổng lồ”. Thật vậy, Data Scientist là những người rất quan trọng trong các công ty, đặc biệt là công ty công nghệ. Vì nhờ họ mà dữ liệu được sử dụng một cách hiệu quả, khôn ngoan giúp doanh nghiệp đưa ra được những quyết định đúng đắn.
2. Các công việc của một Data Scientist
Data Scientist làm việc chủ yếu xoay quanh dữ liệu với mục đích chính là để đưa ra những kết luận có ý nghĩa từ lượng dữ liệu đó. Nghe có vẻ đơn giản, tuy nhiên để khám phá ra những điều đó đòi hỏi bạn phải có năng lực, kỹ năng, kinh nghiệm và nhìn vấn đề ở nhiều góc độ. Cụ thể hơn, công việc của một Data Scientist sẽ gồm những nhiệm vụ sau:
- Lọc dữ liệu thô đã thu thập được để loại bỏ những thông tin bị lỗi mà máy tính không thể đọc được. Dữ liệu có thể ở dạng cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Công đoạn này được cho là mất thời gian và công sức nhất vì dữ liệu nhiễu cũng khá nhiều.
- Phân tích lượng dữ liệu hợp lệ để xây dựng được những mô hình và giả thuyết hiệu quả. Dựa vào đó, nhìn từ nhiều góc độ để đưa ra những kết luận có ý nghĩa.
- Sử dụng các công cụ hỗ trợ như Machine Learning để tìm ra những xu hướng, cơ hội cho công ty trong tương lai. Đồng thời xác định được những vấn đề mà công ty đang gặp phải hoặc. Sau đó, Data Scientist có nhiệm vụ trình bày bằng hình ảnh, biểu đồ trực quan để giải thích cho công ty, đồng thời đề xuất các giải pháp khả thi cho các vấn đề đó.
3. Phân biệt Data Scientist với những thuật ngữ khác
- Data Engineer: Là kiến trúc sư dữ liệu, họ thường có kỹ thuật máy tính và kỹ năng tạo hệ thống nâng cao để chuyển đổi dữ liệu thành “Pipeline” cho nhóm Khoa học dữ liệu. Một số ngôn ngữ lập trình họ sử dụng là Python, C++, Java, Scala. Nói chung nhiệm vụ chính của họ là thiết kế, xây dựng, sắp xếp đường ống dữ liệu. Khác với Data Scientist, họ sẽ không làm việc liên quan đến đọc số liệu để đưa ra kết luận, dự đoán.
- Data Analyst: Vị trí này tham gia vào việc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, phân tích và viết các chương trình theo từng công việc được giao. Họ cũng chịu trách nhiệm minh họa, báo cáo lại kết quả theo từng nhiệm vụ. Data Analyst khác Data Scientist ở chỗ họ chỉ báo cáo về một nhiệm vụ nào đó chứ không báo cáo kết quả khám phá của cả dự án.
- Computer Science: Dịch sang tiếng Việt là khoa học máy tính. Ngành này liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu môi trường Web và Internet, các hệ điều hành, bộ xử lý thông tin dữ liệu, hỗ trợ nghiên cứu AI (trí tuệ nhân tạo), an toàn máy tính, thiết kế và phát triển ứng dụng,… Nhìn chung, Computer Science khác Data Scientist ở chỗ tất cả công việc tập trung và xoay quanh các kỹ thuật máy tính mà không phải phân tích, đưa ra kết quả thực tiễn cho công ty.
III. Các yếu tố cần có để trở thành Data Scientist
1. Nắm vững các ngôn ngữ lập trình cơ bản
SQL, R, Python, C/C++,… những loại ngôn ngữ lập trình này sẽ giúp Data Scientist cho từng thao tác khác nhau từ nhập dữ liệu, viết các câu lệnh, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu. Tuy hơi khô khan nhưng nắm vững chúng thì con đường trở thành một Data Scientist giỏi toàn diện sẽ được rút ngắn đáng kể đấy.
2. Hiểu rõ thuật toán Machine Learning
Đây có thể cho là kỹ năng cần thiết nhất đối với một Data Scientist. Hiểu đơn giản, Machine Learning là “dạy” máy tính học các dữ liệu lịch sử, dữ liệu có sẵn để đưa ra được các quyết định tự trị một cách thông minh. Hiểu rõ cơ chế hoạt động này sẽ giúp Data Scientist tiết kiệm được nhiều thời gian trong việc khám phá, dự báo từ dữ liệu.
3. Kỹ năng thống kê
Đây cũng là kiến thức cơ bản bạn cần nắm. Bạn nên bắt đầu nghiêm túc với các môn học xác suất thống kê, thống kê mô tả để nắm được các khái niệm cơ bản như nghịch lý Simpson, phân tích dữ liệu khám phá (EDA), liên kết các biến,… Đó sẽ là tiền đề vững chắc để bạn phát triển hơn trong nghề.
4. Kỹ năng trình bày tốt
30% công việc của một Data Science là phải trao đổi với ban lãnh đạo, các phòng ban liên quan như Marketing, Phát triển sản phẩm,... để hiểu được vấn đề chung. Ngoài ra ở bước cuối cùng của chuỗi công việc, bạn sẽ phải trình bày các kết quả với ban lãnh đạo sao cho trực quan và dễ hiểu nhất. Chính vì thế, kỹ năng thuyết trình tốt là một điểm vô cùng quan trọng và cần được trau dồi thường xuyên.
5. Kỹ năng định lượng dữ liệu
Mục đích cuối cùng của một Data Scientist là dự đoán, khám phá được xu hướng, giả thuyết sẽ xảy ra trong tương lai. Vì vậy kỹ năng định lượng rất quan trọng. Việc giỏi toán học và thống kê sẽ giúp bạn rất nhiều để nâng cao kỹ năng này. Do đó hãy trau dồi 2 kiến thức này ngay từ bây giờ nhé!
6. Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu ngày nay vô cùng đa dạng và đến từ nhiều nguồn khác nhau (như bảng khảo sát, thống kê mạng xã hội, điện thoại di động,...). Từ đống dữ liệu “lộn xộn” đó bạn phải xử lý về cùng một ngôn ngữ mà máy đọc được. Vì vậy bạn cần chú trọng đến các kỹ năng này để làm việc hiệu quả, năng suất, tiết kiệm thời gian hơn.
7. Tư duy như một Data Scientist thực thụ
Khả năng tư duy là yếu tố phân biệt một người giỏi hay bình thường. Đối với một Data Scientist, bạn cần rèn luyện não mỗi ngày bằng cách luôn tò mò về nhiều vấn đề và tự tìm cho mình lời giải đáp từ nhiều góc độ khác nhau. Ngoài ra bạn cũng nên có tính tiểu tiết, ghi chép lại đầy đủ các phát hiện của mình và phải có óc sáng tạo để đưa ra giải pháp mới mẻ, hiệu quả.
IV. Cơ hội nghề nghiệp của ngành Data Science
Data Science được đánh giá là ngành có mức lương hấp dẫn hàng đầu trên thế giới, nhu cầu tuyển dụng cho vị trí trong ngành cũng rất cao. Những người giỏi thường được các công ty săn đón với mức lương cao ngất ngưởng cùng nhiều quyền lợi đi kèm. Dưới đây sẽ là các vị trí mà bạn có thể làm trong ngành Data Science:
- Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist): là những người phân tích dữ liệu để phát triển các mô hình, thuật toán. Từ đó đưa ra các giả thuyết, khám phá hoặc dự đoán nhằm giúp công ty giải quyết vấn đề, thử nghiệm dự án mới.
- Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst): là người thu thập các tập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, viết chương trình nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu. Ngoài ra họ cũng có nhiệm vụ biến dữ liệu thành báo cáo trực quan.
- Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): là người có nền tảng kỹ thuật tốt, có kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ lập trình. Họ thiết kế, chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu để thu thập và phân tích dữ liệu một cách tốt nhất.
- Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst): là người có đầu óc phân tích, tư duy logic tốt. Business Analyst sử dụng dữ liệu, kết quả phân tích định lượng để đưa ra các quyết định kinh doanh mang tính chiến lược. Họ có thể giúp đỡ công ty để đưa ra đường hướng phát triển, cải tiến tốt nhất với mục tiêu tối ưu hóa doanh thu và lợi nhuận của công ty.
- Kỹ sư học máy (Machine Learning): là một nhánh của AI (trí tuệ nhân tạo) nhằm dự đoán kết quả trong tương lai một cách tự động nhờ vào dữ liệu đầu vào và dữ liệu lưu trong quá khứ. Một kỹ sư học máy tạo ra các mô hình thông minh, có thể mở rộng cho khoa học dữ liệu. Họ cũng có thể lập trình cho máy tính, robot tự học tập từ các mô hình dữ liệu để thực thi các lệnh.
Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn biết rõ hơn về Data Science cũng như những tố chất cần có để trở thành chuyên gia trong ngành nghề này. Hãy để lại bình luận và chia sẻ bài viết nếu thấy nó có ích cho bạn nhé!
Nguồn tham khảo:
https://vi.wikipedia.org/wiki/Khoa_hoc_du_lieu
