Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) và con đường để trở thành

Hành trình vào lĩnh vực khoa học dữ liệu thực sự là một thách thức đầy khó khăn, khiến nhiều người phải đối mặt với sự thất bại và buộc họ phải từ bỏ. Tuy nhiên, hãy tin rằng vẫn tồn tại một lối đi mà bạn có thể vượt qua để đạt được thành công trong sự nghiệp này, chỉ cần bạn tích lũy đủ kinh nghiệm và phát triển những kỹ năng cần thiết.

Đối với những người muốn trải nghiệm con đường này, việc hiểu rõ về vai trò của một nhà khoa học dữ liệu là cực kỳ quan trọng. Nhà khoa học dữ liệu không chỉ là người giải quyết vấn đề mà còn là người có khả năng nắm bắt và phân tích dữ liệu một cách chuyên sâu. Họ là những chuyên gia có khả năng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích, từ đó đưa ra những quyết định chiến lược.

Vậy làm thế nào để bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu? Bài viết này sẽ là nguồn thông tin hữu ích, giúp bạn khám phá lộ trình và bước tiến cụ thể. Thay vì nhìn nhận con đường này như một thách thức không thể vượt qua, hãy nhìn vào nó như một cơ hội để phát triển và đạt được ước mơ của mình.

Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Những chuyên gia dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức, thu thập, và phân tích lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Với sự kết hợp giữa kiến thức về máy tính, thống kê, và toán học, những nhà khoa học dữ liệu không chỉ phân tích mà còn xử lý và mô hình hóa dữ liệu để sau đó diễn giải kết quả, tạo ra kế hoạch hành động cho doanh nghiệp và tổ chức.

Ngoài ra, họ còn là những chuyên gia phân tích có khả năng áp dụng kỹ năng của mình trong cả lĩnh vực công nghệ và xã hội để phát hiện xu hướng và quản lý dữ liệu. Sự hiểu biết vững về ngành, khả năng hiểu biết theo ngữ cảnh, và sự hoài nghi về các giả định hiện tại giúp họ tìm kiếm giải pháp cho các thách thức kinh doanh.

Công việc của nhà khoa học dữ liệu thường liên quan đến việc đối mặt với dữ liệu không có cấu trúc và lộn xộn từ nhiều nguồn như thiết bị thông minh, truyền thông xã hội, và email. Tuy nhiên, không chỉ kỹ năng kỹ thuật, mà còn khả năng giao tiếp và lãnh đạo cũng quan trọng. Họ cần có khả năng truyền đạt ý tưởng phức tạp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, làm việc hiệu quả trong nhóm và truyền đạt thông điệp đến các bên liên quan.

Những chuyên gia dữ liệu có kinh nghiệm thường có hơn mười năm trong lĩnh vực, đảm nhận nhiệm vụ phát triển toàn diện cho doanh nghiệp, từ việc làm sạch dữ liệu đến xử lý và lưu trữ. Họ tương tác chặt chẽ với các nhóm khác trong tổ chức, bao gồm tiếp thị, thành công khách hàng, và hoạt động.

Với sự tăng cường về dữ liệu và công nghệ hiện nay, những chuyên gia này đang rất được đánh giá cao trong thị trường lao động, và mức lương cũng phản ánh rõ sự tăng trưởng và giá trị mà họ mang lại.

Các kỹ năng cần thiết của Data Scientist mà bạn cần chuẩn bị cho mình

• Kỹ năng khoa học dữ liệu – Lập trình

Không có vấn đề gì về loại công ty hoặc vai trò mà bạn đang phỏng vấn, bạn có thể sẽ biết cách sử dụng các công cụ giao dịch. Điều này có nghĩa là ngôn ngữ lập trình thống kê, như R hoặc Python và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL.

• Số liệu thống kê

Việc hiểu rõ về thống kê là rất quan trọng với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Bạn nên làm quen với các bài kiểm tra thống kê, phân phối, ước tính khả năng tối đa, v.v… Đây cũng sẽ là trường hợp cho học máy, nhưng một trong những khía cạnh quan trọng hơn trong kiến ​​thức thống kê của bạn sẽ là hiểu khi các kỹ thuật khác nhau (hoặc không) một cách tiếp cận hợp lệ.

Thống kê rất quan trọng ở tất cả các loại công ty, nhưng đặc biệt là các công ty dựa trên dữ liệu nơi các bên liên quan sẽ phụ thuộc vào sự giúp đỡ của bạn để đưa ra quyết định và thiết kế / đánh giá các thử nghiệm.

• Machine learning

Nếu bạn ở một công ty lớn với lượng dữ liệu khổng lồ hoặc làm việc tại một công ty có sản phẩm đặc biệt dựa trên dữ liệu (ví dụ: Netflix, Google Maps, Uber), có thể là trường hợp rằng bạn sẽ muốn làm quen với các phương pháp học máy. Điều này có thể có nghĩa là những thứ như hàng xóm gần nhất k, rừng ngẫu nhiên, phương pháp tập hợp, v.v.

Điều đó đúng là rất nhiều kỹ thuật này có thể được triển khai bằng thư viện R hoặc Python vì điều này, nó không cần thiết phải trở thành một chuyên gia về cách thức hoạt động của các thuật toán. Quan trọng hơn là hiểu các nét rộng và thực sự hiểu khi nào là phù hợp để sử dụng các kỹ thuật khác nhau.

• Tính toán đa biến và Đại số tuyến tính

Hiểu các khái niệm này là quan trọng nhất tại các công ty nơi sản phẩm được xác định bởi dữ liệu và những cải tiến nhỏ trong hiệu suất dự đoán hoặc tối ưu hóa thuật toán có thể dẫn đến chiến thắng lớn cho công ty. Trong một cuộc phỏng vấn cho vai trò khoa học dữ liệu, bạn có thể được yêu cầu rút ra một số kết quả học máy hoặc thống kê mà bạn sử dụng ở nơi khác.

Hoặc, người phỏng vấn của bạn có thể hỏi bạn một số phép tính đa biến cơ bản hoặc câu hỏi đại số tuyến tính, vì chúng tạo thành cơ sở của rất nhiều các kỹ thuật này. Bạn có thể tự hỏi tại sao một nhà khoa học dữ liệu sẽ cần phải hiểu điều này khi có rất nhiều triển khai trong Python hoặc R.

Câu trả lời là tại một thời điểm nhất định, nó có thể trở nên đáng giá cho một nhóm khoa học dữ liệu để xây dựng chúng thực hiện riêng trong nhà.

• Sắp xếp dữ liệu

Dữ liệu bạn phân tích sẽ trở nên lộn xộn và khó làm việc. Bởi vì điều này, nó thực sự quan trọng để biết làm thế nào để đối phó với sự không hoàn hảo trong dữ liệu. Một số ví dụ về sự không hoàn hảo của dữ liệu bao gồm các giá trị bị thiếu, định dạng chuỗi không nhất quán (ví dụ: ‘New York’ so với ‘new york’ so với ‘ny’) và định dạng ngày (‘2017-01-01′ so với ’01 / 01/2017’) , thời gian unix so với dấu thời gian, v.v.).

Điều này sẽ quan trọng nhất tại các công ty nhỏ nơi bạn thuê dữ liệu sớm hoặc các công ty điều khiển dữ liệu nơi sản phẩm không liên quan đến dữ liệu (đặc biệt là vì sau này thường phát triển nhanh chóng mà không chú ý nhiều đến độ sạch của dữ liệu), nhưng điều này kỹ năng là quan trọng cho tất cả mọi người để có.

• Trực quan hóa và truyền thông dữ liệu

Kỹ năng khoa học dữ liệu – Trực quan hóa và truyền thông dữ liệu – Truyền dữ liệu và truyền dữ liệu là vô cùng quan trọng, đặc biệt là với các công ty trẻ lần đầu tiên đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hoặc các công ty nơi các nhà khoa học dữ liệu được xem là người giúp người khác đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Khi nói đến giao tiếp, điều này có nghĩa là mô tả những phát hiện của bạn, hoặc cách các kỹ thuật hoạt động với khán giả, cả về kỹ thuật và phi kỹ thuật. Trực quan hóa, thật hữu ích khi làm quen với các công cụ trực quan hóa dữ liệu như matplotlib, ggplot hoặc d3.js. Tableau đã trở thành một công cụ hiển thị dữ liệu và bảng điều khiển phổ biến là tốt.

Điều quan trọng là không chỉ quen thuộc với các công cụ cần thiết để trực quan hóa dữ liệu, mà còn các nguyên tắc đằng sau dữ liệu mã hóa trực quan và thông tin truyền đạt.

• Kỹ thuật phần mềm

Kỹ năng khoa học dữ liệu – Kỹ thuật phần mềm – Độ bền Nếu bạn phỏng vấn tại một công ty nhỏ hơn và là một trong những người thuê khoa học dữ liệu đầu tiên, điều quan trọng là phải có nền tảng kỹ thuật phần mềm mạnh mẽ. Bạn sẽ chịu trách nhiệm xử lý nhiều việc ghi dữ liệu và có khả năng phát triển các sản phẩm dựa trên dữ liệu.

• Trực giác dữ liệu

Kỹ năng khoa học dữ liệu – Trực giác dữ liệu – Udacity Compliances muốn thấy rằng bạn là một người giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu. Tại một số thời điểm trong quá trình phỏng vấn, bạn có thể được hỏi về một số vấn đề cấp cao, ví dụ về một bài kiểm tra mà công ty có thể muốn chạy hoặc một sản phẩm dựa trên dữ liệu mà nó có thể muốn phát triển.

Điều quan trọng là phải suy nghĩ về những gì quan trọng, và những gì phát sinh. Làm thế nào bạn, như nhà khoa học dữ liệu, tương tác với các kỹ sư và quản lý sản phẩm? Những phương pháp nào bạn nên sử dụng? Khi nào xấp xỉ có ý nghĩa?

Kết luận 

Mỗi doanh nghiệp đều đặt ra một mục tiêu riêng biệt cho công việc khoa học dữ liệu của mình. Cách tiếp cận đối với những chuyên gia khoa học dữ liệu (Data Scientist) thường khác nhau; một số doanh nghiệp coi họ như những nhà phân tích dữ liệu, trong khi những doanh nghiệp khác hợp nhất nhiệm vụ của họ với kỹ sư dữ liệu. Đồng thời, có những công ty đòi hỏi chuyên gia phân tích cấp cao, có kỹ năng mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy và trực quan hóa dữ liệu.

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu có đủ kỹ năng, bạn cần tích hợp một loạt các kiến thức và kỹ năng vào hành trình của mình. Đầu tiên, bạn cần hiểu rõ về phân tích dữ liệu và có khả năng áp dụng các phương pháp thống kê để rút ra những thông tin quan trọng từ dữ liệu. Ngoài ra, việc học kỹ thuật máy học là bước quan trọng để có khả năng xây dựng mô hình dự đoán và tối ưu hóa hiệu suất.

Ngoài ra, kỹ năng trực quan hóa dữ liệu cũng là yếu tố quan trọng, giúp bạn hiểu sâu hơn về xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu. Điều này đòi hỏi khả năng làm việc với các công cụ và ngôn ngữ như Python, R, hoặc các công cụ trực quan hóa như Tableau và Power BI.

Cuối cùng, khả năng làm việc nhóm và giao tiếp hiệu quả cũng là kỹ năng quan trọng, đặc biệt là khi bạn phải làm việc với các đồng nghiệp từ nhiều lĩnh vực khác nhau như kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và các bên liên quan khác.

Tóm lại, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu đầy đủ kỹ năng, bạn cần học và áp dụng những kiến thức và kỹ năng liên quan đến phân tích dữ liệu, học máy, trực quan hóa dữ liệu, và có khả năng làm việc nhóm và giao tiếp một cách hiệu quả.