Data Science là gì? Lĩnh vực này có gì thú vị? Có thể nhận thấy rằng ngành Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực có thu nhập cao và phát triển nhanh. Đây cũng là những điều bạn cơ bản khi bạn quyết định tham gia vào lĩnh vực này.
Bạn có thể đã nghe thấy cụm từ “khoa học dữ liệu” được nhắc đến rất nhiều trong những năm gần đây. Nó được nghiên cứu là một ngành được trả lương cao và đang có sự phát triển rất mạnh mẽ. Đồng thời, nhu cầu về chuyên môn khoa học dữ liệu cũng đòi hỏi tính chuẩn xác, phù hợp. Đặc biệt là đối với các ngành nhỏ với các đặc thù riêng biệt.
Nhưng chính xác thì Data Science là gì? Và hoạt động của lĩnh vực này như thế nào? Cùng freeC phân tích những điều thú vị xoay quanh lĩnh vực này nhé!
Data Science là gì?
Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về Data Science cụ thể là gì? Hiểu một cách đơn giản, Data Science là công việc liên quan đến phân tích dữ liệu, sắp xếp; thay kiểu dữ liệu thành dạng kể chuyện bất kể dữ liệu có cấu trúc hay không.
Công việc của một chuyên gia trong ngành Khoa học dữ liệu là tạo ra sự liên chặt chẽ giữa các chu trình trên cơ sở phối hợp giữa khoa học máy tính, toán học và thống kê. Họ đảm nhận vai trò xử lý; mô hình hóa; phân tích cho các dữ liệu rồi diễn giải các kết quả để có thể tạo ra hoạt động phù hợp cho doanh nghiệp cũng như team của họ.
Nhà khoa học dữ liệu là gì và họ làm gì?
Cụ thể hơn, các nhà khoa học dữ liệu viết mã để lập mô hình; trả lời các câu hỏi kinh doanh. Lấy ví dụ như các quảng cáo Instagram đó. Sử dụng tất cả các điểm dữ liệu khác nhau được thu thập, một nhà khoa học dữ liệu sẽ tạo ra một mô hình; hoặc thuật toán đủ chung để áp dụng cho từng người dùng. Hơn thế nữa, họ còn là người đánh giá; đưa ra các đề xuất phù hợp về quảng cáo sẽ hiển thị cho từng người và khi nào. Đây là một kỳ công không nhỏ.
Số lượng dữ liệu được tạo ra trên thế giới mỗi ngày là rất lớn và nó đang tăng lên theo cấp số nhân. Chúng ta không thể chỉ sử dụng Excel; hoặc các công cụ tương tự để giải quyết tất cả dữ liệu này. Thay vào đó, một nhà khoa học dữ liệu sử dụng ngôn ngữ lập trình, phổ biến nhất là ngôn ngữ lập trình Python; để hiểu và hoạt động cùng với dữ liệu.
Nhìn nhận tổng quan về Data Science
Kate Lyons, một nhà khoa học dữ liệu cấp cao tại PPG Industries, chia sẻ rằng: “Có lẽ kỹ năng lớn nhất của một nhà khoa học dữ liệu giỏi là tư duy phản biện.”
Nhiều nhà khoa học dữ liệu tiềm năng luôn tìm tòi về dữ liệu. Họ có khả năng lồng ghép câu chuyện của mình theo cách mà khán giả của bạn (lãnh đạo cấp cao, đồng nghiệp trong tổ chức và bất kỳ ai khác) có thể hiểu.
Để nói về nhiệm vụ của các nhà Khoa học dữ liệu đảm nhận thì rất nhiều và khó nói chính xác được. Nhưng hầu hết các nhà khoa học dữ liệu:
- Giúp định khung các câu hỏi kinh doanh để chúng có thể được trả lời bằng dữ liệu có sẵn
- Làm công việc thám tử dữ liệu để tìm ra dữ liệu nào hữu ích và/hoặc bị hỏng
- Làm việc với các kỹ sư dữ liệu để đảm bảo có sẵn dữ liệu phù hợp
- Viết mã để mô hình hóa dữ liệu
- Làm việc với các nhóm dự án để bán mô hình và giá trị kinh doanh của nó
- Tìm hiểu các khuôn khổ và công cụ mới gần như hàng ngày
Những vị trí cụ thể trong ngành Data Science là gì?
Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng. Nó có rất nhiều chức danh/vị trí công việc mà bạn có thể định hướng theo đuổi để phát triển sự nghiệp của mình. Đây là một số vị trí phổ biến nhất:
- Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu : Tạo và mã hóa các mô hình máy học; hoặc trí tuệ nhân tạo để trả lời câu hỏi và đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu lớn
- Machine Learning Engineer – Kỹ sư học máy : Hoạt động giống như một nhà khoa học dữ liệu
- Artificial Intelligence Engineer – Kỹ sư trí tuệ nhân tạo : Làm việc giống như một nhà khoa học dữ liệu
- Risk Analyst – Nhà phân tích rủi ro : Sử dụng số liệu thống kê; mã hóa để đánh giá rủi ro với bộ dữ liệu lớn
- Cloud Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu đám mây : Tạo cơ sở hạ tầng được sử dụng để chạy các đường ống dẫn dữ liệu khác nhau trong đám mây. Có thể làm khoa học dữ liệu hoặc không
Các nhà khoa học dữ liệu làm việc ở đâu và môi trường như thế nào?
>>> Xem thêm Data Analyst là ai? Vai trò của những Data Analyst là gì?
Các nhà khoa học dữ liệu chủ yếu làm việc trong môi trường văn phòng trên tất cả các lĩnh vực (IT, ô tô, thương mại,…) tại bất kỳ loại hình tổ chức nào. Đó có thể là các công ty khởi nghiệp nhỏ đến các tập đoàn khổng lồ, tổ chức phi lợi nhuận quốc tế,…).
Một số công ty có nhóm khoa học dữ liệu trung tâm đóng vai trò tư vấn; giúp các nhóm kinh doanh khác nhau hiểu được dữ liệu của họ. Đồng thời, tạo ra các mô hình hấp dẫn để hỗ trợ các chiến lược kinh doanh. Tuy nhiên, tại một công ty công nghệ lớn, nhiều khả năng họ sẽ làm việc trong một nhóm rất chuyên biệt; tập trung vào việc tối ưu hóa các phần cụ thể của mô hình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
Các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc từ xa không?
Tất nhiên là có rồi! Các nhà khoa học dữ liệu cần một máy tính và quyền truy cập vào dữ liệu. Vì vậy, về mặt kỹ thuật sẽ khả thi để làm việc ở mọi nơi. Trong thực tế, tất cả phụ thuộc vào công ty. Nhiều công ty đang quảng cáo các vai trò từ xa trong nỗ lực thu hút các nhà khoa học dữ liệu. Những người khác thích các phiên động não trực tiếp. Vì vậy, cho dù bạn thích điều khiển từ xa hay trực tiếp, bạn chắc chắn có sự lựa chọn của mình.
>>> Xem thêm Data engineer là gì? Làm Data Engineer thì cần kỹ năng cơ bản nào?
Triển vọng công việc cho các nhà khoa học dữ liệu là gì?
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) đã được coi là một trong những công việc hot nhất kể từ năm 2012. Gần một thập kỷ sau, bạn có thể tự hỏi liệu thị trường đã hoặc sẽ bão hòa. Câu trả lời là không. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), khoa học dữ liệu là một trong 20 lĩnh vực phát triển nhanh nhất hàng đầu. Và dự kiến sẽ tăng trưởng 31% từ năm 2019 đến năm 2029. Trong khi đó, tốc độ tăng trưởng trung bình cho tất cả các ngành nghề là khoảng 4%; nghĩa là khoa học dữ liệu dự kiến sẽ phát triển với tốc độ gần gấp tám lần tốc độ trung bình.
Trở thành Nhà Khoa học dữ liệu giỏi, cần những kỹ năng gì?
Hai kỹ năng lớn nhất mà một nhà khoa học dữ liệu thành công cần có là:
- Khả năng hiểu, phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp với mã
- Khả năng sử dụng dữ liệu để kể một câu chuyện hấp dẫn
Nếu bạn là một lập trình viên xuất sắc và đang chờ ai đó cho bạn biết chính xác những gì cần phải thực hiện, đây có thể không phải là công việc dành cho bạn. Nếu bạn muốn nói về các chiến lược; mà không bao giờ viết một dòng mã theo cấu trúc, thì chắc rằng bạn đang chệch hướng.
Các nhà khoa học dữ liệu thực sự là các nhà khoa học tài năng. Họ phải cấu trúc một vấn đề thành một câu hỏi có thể trả lời được; hình thành một giả thuyết; thiết lập một thử nghiệm (mã và mô hình); và đánh giá xem mô hình trả lời câu hỏi ban đầu của họ tốt như thế nào. Khả năng tìm hiểu sâu các vấn đề của họ là vô hạn. Đồng thời, họ luôn thử các phương pháp tiếp cận mới và kiên trì; sáng tạo để hoàn thiện, nâng cao giá trị bản thân; trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi hơn mỗi ngày.
Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu – Data Scientist?
Hầu hết tất cả các nhà khoa học dữ liệu đều có bằng BS. Nhiều người có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ. Tuy nhiên, bạn không cần phải có bằng “khoa học dữ liệu” cụ thể. Các nhà khoa học dữ liệu có thể xuất thân từ nhiều nền tảng khác nhau. Chẳng hạn như Tiến sĩ khoa học thần kinh hoặc Tiến sĩ toán học.
>>> Trang tuyển dụng việc làm lương cao từ các công ty lớn
Nói chung, có một số lộ trình để trở thành nhà khoa học dữ liệu:
- Hoàn thành bằng cử nhân về khoa học máy tính, kỹ thuật máy tính, thống kê hoặc toán học. Tìm hiểu các khuôn khổ khoa học dữ liệu điển hình (Python, PySpark, AWS, Azure, v.v.) như một phần của khóa học đại học của bạn hoặc thông qua các dự án phụ. Nhận một công việc như một nhà khoa học dữ liệu.
- Hoàn thành bằng BS trong bất kỳ lĩnh vực nào. Hoàn thành một bootcamp khoa học dữ liệu (có rất nhiều). Bạn có thể nhận được công việc như một nhà khoa học dữ liệu ngay lập tức; hoặc bạn có thể bắt đầu với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu và làm việc theo cách của bạn.
- Hoàn thành bằng MS về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc lĩnh vực liên quan.
- Hoàn thành bằng tiến sĩ của bạn trong hầu hết các lĩnh vực liên quan đến phân tích dữ liệu (tin sinh học, khoa học chính trị, vật lý thiên văn, v.v.). Trong khi hoàn thành chương trình Tiến sĩ, hãy tìm hiểu các khuôn khổ khoa học dữ liệu điển hình.
Tương lai của ngành Data Science – Khoa học Dữ liệu là gì?
Nếu bạn đã quan tâm đến trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu, bạn có thể biết rằng ngày nay có rất nhiều giải pháp AI tự động. Ví dụ như Azure autoML và AWS Sagemaker. Vì vậy, nếu máy móc sẽ tiếp quản, tại sao bạn nên theo đuổi sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu?
Phát triển phần mềm đã ở trong giai đoạn tự động hóa trong nhiều năm. Nó ngày càng cần nhiều kỹ năng chuyên biệt hơn để theo kịp với sự phức tạp của việc lắp đặt. Tương tự như vậy, chúng ta sẽ tiếp tục cần các nhà khoa học dữ liệu; các kỹ năng mà họ mang lại để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.
Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể là công cụ trong việc đào tạo; nâng cao kỹ năng cho các đồng nghiệp trong tổ chức của họ. Chung quy lại là, các nhà khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục có một vai trò nổi bật trong nhiều năm tới.
Lời kết
Dù bạn có quyết định đi sâu vào định hướng phát triển ngành khoa học dữ liệu và biến nó thành sự nghiệp của mình hay không, thì kỹ năng dữ liệu vẫn là điều cần thiết trong lực lượng lao động hiện đại. Hy vọng rằng với bài viết này, freeC đã giúp bạn đọc có những hình dung về Data Science là gì và những điều thú vị xoay quanh lĩnh vực này. Hãy theo đuổi những gì mình yêu thích một cách đầy đam mê và nỗ lực, các bạn nhé!
Có thể bạn quan tâm:
