Một nhà Khoa học Dữ liệu cần những kỹ năng nào?

Chỉ một vài thập kỷ trước, dữ liệu vẫn còn chưa được tận dụng chưa nhiều người biết và ứng dụng nó. Vậy khoa học dữ liệu là gì? Đây ắt hẳn sẽ là câu hỏi phổ biến nhất trái đất khi bạn chuẩn bị tìm hiểu  về vị trí nhà khoa học dữ liệu.

Data science (Khoa học dữ liệu) là gì?

Khoa học dữ liệu tạo ra những hiểu biết có giá trị cho mọi người làm việc trong bất kỳ ngành nào. Nó giúp bạn hiểu và mở rộng doanh nghiệp của bạn, đầu tư, lên kế hoạch và ngay cả sức khỏe cá nhân của bạn, phong cách sống và mạng xã hội.

Dữ liệu ở xung quanh bạn. Ở bất cứ nơi đâu, ngay cả khi bạn không nhận ra nó và không thấy được mức độ phổ biến của nó. Nhưng nó lại ở đó từ những nơi gần gũi với bạn đó là trên điện thoại di động, trên máy tính, máy ảnh, thậm chí trong đồng hồ của bạn nữa.

Do nhu cầu phát sinh thông tin chi tiết từ dữ liệu đã tăng lên, tất cả các ngành đã bắt đầu áp dụng khoa học dữ liệu. Các loại khoa học dữ liệu khác nhau đã xuất hiện.

Sau đây là một vài yêu cầu mà theo đó các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cần có.

Thu thập truy vấn và tiêu thụ dữ liệu

Thu thập truy vấn và tiêu thụ dữ liệu

Dữ liệu bạn truy cập từ nhiều nguồn khác nhau không có sẵn ở dạng dễ hiểu, sẵn sàng phân tích. Dữ liệu thô không chỉ có thể thay đổi đáng kể về định dạng, nhưng bạn cũng cần chuyển đổi dữ liệu để làm cho tất cả các nguồn dữ liệu gắn kết và có thể phân tích. Việc chuyển đổi có thể yêu cầu thay đổi kiểu dữ liệu, thứ tự dữ liệu xuất hiện và thậm chí tạo ra các mục dữ liệu dựa trên thông tin được cung cấp bởi các mục hiện có. Bạn sẽ phải suy nghĩ cẩn thận về việc lưu trữ dữ liệu khi bạn phân tích dữ liệu khám phá bằng công nghệ mới.

Kỹ năng định lượng

Khoa học dữ liệu dựa chủ yếu vào kỹ năng toán học và thống kê bởi vì đây là những kỹ năng cần thiết để hiểu dữ liệu của bạn và ý nghĩa của nó. Các kỹ năng cũng có giá trị trong khoa học dữ liệu bởi vì bạn có thể sử dụng chúng để thực hiện dự báo tiên đoán, mô hình quyết định và thử nghiệm giả thuyết. Mặc dù hầu hết các khái niệm và công thức được sử dụng trong thống kê có nguồn gốc từ cơ sở tri thức rộng lớn của toán học, nó được coi là nhánh riêng biệt, độc lập của toán học và có nhiều ứng dụng. Vì vậy, điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa các lĩnh vực toán học và thống kê để hiểu được câu trả lời cho câu hỏi “khoa học dữ liệu là gì”.

Trong khoa học dữ liệu, các phương pháp thống kê được sử dụng để hiểu rõ hơn về ý nghĩa của dữ liệu của bạn, để xác thực giả thuyết, để mô phỏng các tình huống và để dự đoán các sự kiện trong tương lai.

Khả năng lập trình

Khả năng lập trinh

Một nhà khoa học dữ liệu có thể cần biết về một vài ngôn ngữ lập trình để đạt được mục đích riêng biệt. Ví dụ, bạn có thể cần có kiến thức SQL để trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Các ngôn ngữ lập trình như Python và R là quan trọng để viết các câu lệnh cho thao tác dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.

Thư viện JavaScript D3.js là một tùy chọn mới hấp dẫn để tạo trực quan hóa dữ liệu dựa trên web, tương tác tùy chỉnh thực sự tuyệt vời trong trường hợp bạn muốn chia sẻ thông tin chi tiết về khoa học dữ liệu của mình.

Vấn đề chuyên môn

Các nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu có chuyên môn cao trong lĩnh vực mà họ đang làm việc. Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra những hiểu biết sâu sắc và sau đó sử dụng chuyên môn về lĩnh vực cụ thể của họ để hiểu chính xác ý nghĩa của những hiểu biết đó.

Giả sử bạn vừa có một công việc khoa học dữ liệu với một trong những công ty viễn thông lớn nhất ở Hoa Kỳ. Họ đang có một vấn đề lớn với việc giữ chân khách hàng trong việc kinh doanh của họ. Các công ty thông đang tham gia vào các trận đánh đề thu hút khách hàng của nhau trong khi vẫn giữ lại khách hàng của mình. Bạn đã được gọi đến để giúp hiểu vấn đề và đưa ra giải pháp. Nhiệm vụ là đưa ra kế hoạch từng bước chính xác để nhóm khoa học dữ liệu sử dụng tài nguyên dữ liệu khổng lồ của công ty này để quyết định khách hàng nào sẽ được cung cấp thỏa thuận đặc biệt trước khi hết hạn hợp đồng. Trong trường hợp này, bạn cần hiểu rõ về ngành viễn thông để giải quyết vấn đề khoa học dữ liệu này.

Truyền đạt thông tin chi tiết về dữ liệu

Một kỹ năng khác đặt ra cho thành công của một nhà khoa học dữ liệu là kỹ năng giao tiếp. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có kỹ năng giao tiếp bằng miệng và viết sắc nét. Nếu một nhà khoa học dữ liệu không thể giao tiếp, tất cả kiến thức và thông tin sẽ không giúp được gì cho tổ chức của bạn.

Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng giải thích thông tin chi tiết về dữ liệu theo cách mà các nhân viên có thể hiểu được. Không chỉ vậy, họ cần có khả năng tạo ra các hình ảnh hóa dữ liệu rõ ràng và có ý nghĩa tường thuật bằng văn bản. Các nhà khoa học dữ liệu phải sáng tạo và ứng dụng các phương tiện và cách giao tiếp của họ.

Trở thành sinh viên trường đại học công lập quốc tế để có những trải nghiệm học tập tuyệt vời!

Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh, Đại học Đà Nẵng (VNUK)

Là một trong những thành viên của Đại học Đà Nẵng, Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh được xây dựng dựa trên thỏa thuận hợp tác giữa hai chính phủ Việt Nam và Anh quốc nhằm quốc tế hóa đại học công lập Việt Nam theo chủ trương của Chính phủ. VNUK tự hào là trường ĐẠI HỌC CÔNG LẬP QUỐC TẾ đầu tiên và duy nhất tại Miền Trung. Chúng tôi cam kết đem lại cho sinh viên môi trường học tập tốt nhất, cung cấp nền tảng kiến thức vững chắc và giúp các em sẵn sàng cho thị trường lao động trong nước cũng như nước ngoài. Các chương trình đào tạo đều được xây dựng theo tư vấn của Đại học Aston, đối tác chiến lược của VNUK tại Anh quốc, được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh với 30% thời lượng được giảng dạy bởi giảng viên người nước ngoài. Sinh viên học tập tại VNUK được tập trung phát triển tư duy toàn cầu, thái độ chuyên nghiệp và có nhiều cơ hội thực tập tại các doanh nghiệp lớn nên nhờ đó có thể sẵn sàng cho thị trường lao động trong nước và quốc tế.

Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh (mã trường: DDV) đang xét tuyển các ngành đào tạo như sau:

Mọi thắc mắc xin vui lòng liên hệ theo địa chỉ:

Viện Nghiên Cứu và Đào Tạo Việt – Anh

158A Lê Lợi, Q.Hải Châu, TP. Đà Nẵng

Website: vnuk.udn.vn

Email: contact@vnuk.edu.vn

Hotline: 0905 55 66 54

Số điện thoại: 0236 37 38 399

 

 

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *