Data Scientist là gì? Lương, Trách nhiệm và Con đường trở thành một Data Scientist

Một data scientist là người thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu để giúp các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khoa học dữ liệu đã trở thành một từ khóa trong thị trường việc làm trong một thời gian, nhưng ngày nay, nó là một trong những công việc phát triển nhanh nhất. Hơn nữa, lương trung bình của một data scientist là $125,891 mỗi năm, theo Glassdoor.

Nhưng khoa học dữ liệu là gì? Quan sát và thí nghiệm là khoa học. Quan sát các mẫu ẩn trong dữ liệu và thí nghiệm với các kỹ thuật học máy và thống kê khác nhau để tạo ra một chiến lược dựa trên dữ liệu được gọi là khoa học dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về vai trò và trách nhiệm của một data scientist, con đường trở thành một data scientist và sự khác biệt giữa một data scientist và một data analyst.

Trách nhiệm của Data Scientist

Trách nhiệm của một data scientist có thể thay đổi tùy theo tổ chức, mục tiêu, chiến lược dữ liệu và quy mô của tổ chức. Trách nhiệm hàng ngày là như sau:

• Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
• Phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu ẩn
• Xây dựng thuật toán và mô hình dữ liệu
• Sử dụng học máy để dự đoán xu hướng
• Truyền đạt kết quả với đội ngũ và các bên liên quan
• Hợp tác với các kỹ sư phần mềm để triển khai mô hình vào sản xuất
• Luôn cập nhật với các công nghệ và phương pháp mới nhất trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu

Làm thế nào để trở thành một Data Scientist?

Bằng cấp Đại học

Bằng cấp Đại học về Khoa học Máy tính là một bước khởi đầu tốt để trở thành một data scientist. Bạn sẽ làm quen với các nguyên tắc lập trình và kỹ thuật phần mềm. Bằng cấp về thống kê hoặc vật lý cũng có thể tạo ra một nền tảng tốt.

Học các kỹ năng

Lập trình

Theo một phân tích của 15.000 bài đăng việc làm về khoa học dữ liệu, 77% bài đăng việc làm đề cập đến Python và 59% đề cập đến SQL là kỹ năng yêu cầu cho vị trí. Do đó, việc học Python và SQL là điều tuyệt đối cần thiết. Sau khi học lập trình cơ bản, bạn cần có chuyên môn về các thư viện và khuôn khổ học máy, bao gồm:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Visual hóa dữ liệu

Não bộ của chúng ta xử lý thông tin hình ảnh nhanh hơn 60.000 lần so với thông tin viết. Trình bày các thông tin thu được từ phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng bảng điều khiển được gọi là Visual hóa dữ liệu. Trong visual hóa dữ liệu, các data scientist sử dụng các đồ thị phù hợp để truyền đạt thông tin đến các bên liên quan và đội ngũ. Sự thành thạo trong bất kỳ công cụ nào sau đây là đủ cho visual hóa dữ liệu:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Học máy

Bước này đi cùng với lập trình. Sự hiểu biết về học máy là cần thiết để dự đoán xu hướng tương lai trên dữ liệu chưa được xem. Các khái niệm học máy cơ bản mà mỗi data scientist phải biết bao gồm:

• Học có giám sát, Học không giám sát, Phát hiện異 thường, Giảm chiều, và Phân cụm
• Kỹ thuật tính năng
• Đánh giá và chọn mô hình
• Phương pháp tập hợp
• Học sâu

Nhiều nền tảng EdTech và khóa học dạy các kỹ năng kỹ thuật cần thiết để trở thành một data scientist.

Dữ liệu lớn

Dữ liệu lớn, Kinh doanh lớn. 1 trong 5 bài đăng việc làm yêu cầu ứng viên có kỹ năng xử lý dữ liệu lớn. Kiến thức về khuôn khổ Spark và Hadoop là cần thiết để xử lý dữ liệu lớn.

Xây dựng Dự án Portfolio

Một khi bạn đã hoàn thành con đường học tập của mình, đã đến lúc đưa kiến thức vào thực tế bằng cách xây dựng các dự án khoa học dữ liệu. Hãy thực hiện các dự án có giá trị bằng cách giải quyết các vấn đề. Tìm kiếm dữ liệu thực tế thông qua Kaggle hoặc các nguồn đáng tin cậy khác là cách tốt nhất để bắt đầu.

Tiếp theo, áp dụng toàn bộ chu kỳ sống của khoa học dữ liệu, bao gồm: Tiền xử lý, Phân tích, Mô hình hóa, Đánh giá và cuối cùng, Triển khai vào dự án của bạn. Kể câu chuyện về dự án của bạn bằng cách viết một bài blog về kết quả bạn đã đạt được. Hoạt động này có thể thay thế cho kinh nghiệm làm việc nếu bạn đang bắt đầu.

Kỹ năng mềm

Để trở thành một data scientist, kỹ năng mềm là vừa quan trọng như kỹ năng kỹ thuật. Các data scientist phải có khả năng truyền đạt các khái niệm kỹ thuật đến các bên liên quan một cách hiệu quả. Giải quyết vấn đề và sáng tạo là cần thiết để tạo ra các giải pháp dữ liệu sáng tạo. Các data scientist làm việc với các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư phần mềm; do đó, hợp tác và làm việc nhóm là cần thiết.

Công việc Entry-Level

Được một công việc entry-level trong phân tích dữ liệu có thể là một bước tuyệt vời để trở thành một data scientist. Để đạt được điều này, việc đề cập đến các dự án portfolio trong hồ sơ của bạn có thể giúp bạn nổi bật trước các nhà tuyển dụng. Bạn có thể chuyển sang vai trò data scientist khi bạn có được kinh nghiệm và kỹ năng.

Data Scientist vs. Data Analyst: Sự khác biệt là gì?

Các data scientist và data analyst có thể giống nhau. Tuy nhiên, có sự khác biệt rõ ràng giữa hai vai trò, bao gồm:

Tổng lượng dữ liệu được tạo, tiêu thụ và thu thập là khoảng 64 zettabytes vào năm 2020, và dự kiến sẽ đạt 181 zettabytes vào năm 2025. Để hiện thực hóa tiềm năng của lượng dữ liệu khổng lồ như vậy, chúng ta cần các data scientist. Một data scientist phân tích dữ liệu và cung cấp các giải pháp dựa trên dữ liệu. Các data scientist nên cập nhật mình với các phương pháp và công cụ nghiên cứu tiên tiến để mang lại giá trị tối đa.

Muốn có thêm nội dung liên quan đến khoa học dữ liệu? Truy cập unite.ai