Lộ trình nghề nghiệp CNTT: Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu

Trong Lộ trình nghề nghiệp tháng này, Tom Walsh và Alex Krowitz, cả hai kỹ sư nghiên cứu cho công ty quản lý lực lượng lao động Kronos, thảo luận về những gì cần có để trở thành một nhà khoa học dữ liệu – một trong những nghề nghiệp CNTT cần thiết và nóng nhất hiện nay.

Lộ trình nghề nghiệp CNTT: Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một trong những nghề nghiệp có nhu cầu cao trong ngành CNTT hiện nay, Tom Walsh và Alex Krowitz đã làm việc trên nền tản này trong nhiều năm. Walsh, một kỹ sư nghiên cứu và Krowitz, một kỹ sư nghiên cứu cao cấp của công ty giải pháp quản lý lực lượng lao động đám mây Kronos, chuyên sàng lọc dòng dữ liệu độc quyền và khách hàng để xác định các mẫu và hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu đó.

“Cả hai chúng tôi đều làm việc trong bộ phận quản lý lực lượng và chấm công tại Kronos. Nhìn chung có hai loại dự án chúng tôi thường xử lý, mô hình khai thác trong dữ liệu để cải thiện sản phẩm của chúng tôi là một và hai là lấy dữ liệu khách hàng cụ thể để thu thập và cung cấp cái nhìn sâu sắc từ đó” Walsh nói.

Những gì các công ty đang tìm kiếm cuối cùng là khả năng đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu đó, Krowitz nói. Các công ty sử dụng những dự đoán đó để giúp thúc đẩy mọi thứ, từ chiến lược tiếp thị đến phân bổ nguồn lực, cấp độ nhân sự và nhân sự, hoặc để dự đoán doanh số bán lẻ, ông nói.

“Chúng tôi có các sản phẩm sử dụng thuật toán học máy để giúp khách hàng có những dự đoán này. Chúng tôi liên tục làm việc để tinh chỉnh các thuật toán đó và đưa ra dự đoán chính xác hơn nhiều. Khách hàng đang tìm kiếm sự trợ giúp với những điều như dự đoán sẽ có bao nhiêu doanh nghiệp bán lẻ cửa hàng, hoặc khối lượng bán hàng trên mỗi cửa hàng, hoặc trong bệnh viện họ muốn dự đoán có bao nhiêu bệnh nhân sẽ được nhập viện. Được trang bị dữ liệu đó, họ có thể hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa số lượng nhân viên họ cần cho doanh nghiệp của họ hoặc cách cấu trúc chuỗi cung ứng, ví dụ” Krowitz nói.

Những nhà khoa học dữ liệu cần bằng cấp gì?

Những nhà khoa học dữ liệu cần bằng cấp gì?

Walsh có bằng tiến sĩ. trong học máy và làm việc trong một loạt các công việc cả về học thuật và công nghiệp liên quan đến học máy và robot ứng dụng trước khi đến Kronos hai năm trước. Krowitz, người có bằng thạc sĩ về khoa học máy tính và bằng cử nhân vật lý, anh đến Kronos sau một thời gian làm việc tại một công ty mạng lưới thần kinh.

Ít nhất một bằng cử nhân được yêu cầu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu và nên có bằng thạc sĩ, nhưng nó không phải là một bằng cấp cụ thể về khoa học dữ liệu, giáo sư Sue Metzger, giảng viên về hệ thống thông tin quản lý (MIS) nói Đại học Villanova. Có một số ngành công nghiệp và lĩnh vực mà trọng tâm khoa học dữ liệu là hữu ích, cô nói thêm.

“Chúng tôi đề nghị thạc sỹ khoa học về phân tích và chúng tôi cũng có một phần nhỏ trong phân tích kinh doanh hoặc phân tích dữ liệu. Chúng tôi đã rất tích cực tham gia vào không gian phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, bởi vì chúng tôi biết khu vực tập trung này có thể áp dụng cho Rất nhiều nghề nghiệp khác nhau. Nếu bạn đang tiếp thị, bạn phải có được vị trí thứ yếu đó. Cũng nên làm nếu bạn sẽ trở thành một lập trình viên” Metzger nói.

Patrick Circelli, nhà tuyển dụng kỹ thuật cao cấp và huấn luyện viên kỹ thuật hàng đầu cho công ty tuyển dụng và nhân sự CNTT Mondo nói rằng các nhà khoa học dữ liệu cũng có nhu cầu cao từ các khách hàng chính phủ lớn hơn ở Washington, D.C., khu vực và vùng ngoại ô.

Nhu cầu về dữ liệu của các nhà khoa học tăng lên

“Có nhu cầu ngày càng tăng, khi lĩnh vực khoa học dữ liệu phát triển, để phân tích và giải thích dự đoán. Đó là một trong những lĩnh vực lớn nhất nơi chúng ta làm đầy vai trò của khoa học dữ liệu, nhưng chúng ta cũng thấy nhu cầu trong các lĩnh vực như các công ty phát triển và thiết kế, hoặc các công ty phần mềm , đặc biệt là những dịch vụ có dịch vụ SaaS hoặc PaaS (nền tảng là dịch vụ) phải liên tục phát triển sản phẩm của họ dựa trên phản hồi của người dùng và phân tích cạnh tranh” theo Circelli.

Bằng cấp MIS là nền tảng tuyệt vời cho sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu vì tập trung vào các nguồn dữ liệu và khả năng tiếp cận đáng kinh ngạc vào các lĩnh vực liên quan như lập trình và thiết kế cơ sở dữ liệu, Metzger nói.

“Nếu bạn đang nghĩ về việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu, MIS là một nơi tuyệt vời để bắt đầu. MIS [tại Villanova] yêu cầu một khóa học cơ sở dữ liệu và một khóa học lập trình, trong số những người khác. Chúng tôi không mong đợi sinh viên trở thành lập trình viên, nhưng chúng tôi làm Và mong họ hiểu được quy trình lập trình. Và một khóa học cơ sở dữ liệu, vì bạn không thể phân tích tốt cho đến khi bạn hiểu dữ liệu của mình đến từ đâu. Sau đó, bạn phải phát triển một số kỹ năng phân tích, bao gồm khả năng mô hình hóa dữ liệu, để làm phân tích thống kê, cũng rất quan trọng” Metzger nói

Dữ liệu bị mất trong dịch thuật?

Điều quan trọng nữa là khả năng truyền đạt kết quả phân tích và trực quan hóa dữ liệu tới những người không có cùng trình độ chuyên môn kỹ thuật và phân tích, Walsh nói.

“Bạn cần có sự kết hợp độc đáo giữa sở thích và kỹ năng – sự tò mò muốn biết dữ liệu đang nói gì với bạn; để có được dữ liệu đó yêu cầu kỹ năng khó, biến nó thành một dạng mà bạn có thể phân tích nó và khả năng giải thích theo thuật ngữ của chuyên ngành về kết quả phân tích và bối cảnh điều đó có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp – bạn phải đóng gói lại đầu ra theo cách có ý nghĩa đối với người phải hành động trên dữ liệu đó” theo Walsh.

Dữ liệu bị mất trong dịch thuật?

Bởi vì những hiểu biết và dự đoán lượm lặt được từ dữ liệu thường được sử dụng làm cơ sở cho các quyết định và chiến lược kinh doanh, nên nhu cầu hiểu và giải thích các phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chắc chắn là gần như bắt buộc trong khoa học dữ liệu, hơn cả các ngành khác, Krowitz nói.

“Bất cứ ai ở cấp quản lý không nhất thiết muốn hiểu những rắc rối đằng sau dữ liệu, họ thực sự chỉ muốn biết tại sao nó ảnh hưởng đến họ và làm thế nào để định hướng chiến lược kinh doanh vì kết quả. , bạn phải hiểu rõ về doanh nghiệp đủ để giải thích nó cho ai đó sẽ đưa ra quyết định rất quan trọng dựa trên nó” ông nói.

Khi chính Walsh và Krowitz đang tuyển dụng cho vị trí nhà khoa học dữ liệu, có một vài phẩm chất họ tìm kiếm hơn và trên các kỹ năng kỹ thuật và nền tảng và giáo dục có liên quan.

“Nếu chúng tôi đang xem xét một ứng cử viên có bằng tiến sĩ, chắc chắn, chúng tôi nhìn vào trình độ học vấn và nền tảng công việc của họ. Chúng tôi cũng nhìn vào danh sách các bài báo mà họ đã xuất bản để xem họ tập trung vào lĩnh vực nào và kinh nghiệm nơi họ ‘ Krowitz nói: “Chúng tôi phải xem liệu họ có phù hợp hay không. Nhưng chúng tôi cũng muốn ai đó yêu thích dữ liệu và cực kỳ hào hứng, nói, làm những việc như phân tích dữ liệu hoặc giải quyết một vấn đề kinh doanh đặc biệt khó khăn”.

Khi lĩnh vực phát triển, các tổ chức sẽ tiếp tục yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng và đam mê, và sẽ ngày càng chuyên môn hóa các kỹ năng đó, theo lời của Mondo Circelli.

“Thật thú vị khi thấy lĩnh vực phát triển – bây giờ khách hàng của chúng tôi đang tìm kiếm không chỉ việc thuê phân tích cho mục đích chung, mà họ có thể sẽ thuê một vài người: Một người chỉ thiết lập hệ thống và thuật toán để thu thập dữ liệu và khác để làm phân tích. Đó là sự tiến hóa và thay đổi nhu cầu dựa trên nhu cầu thay đổi rất hấp dẫn để xem” theo Circelli.

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 (VNUK), Đại học Đà Nẵng tự hào là cơ sở giáo dục ĐẠI HỌC CÔNG LẬP QUỐC TẾ được thành lập theo thỏa thuận hợp tác giữa hai chính phủ Việt Nam và Vương quốc Anh.

VNUK (mã trường: DDV) đang xét tuyển các ngành đào tạo như sau:

Trong đó, ngành Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực rộng mở, mang đến nhiều phát triển trong tương lai. Chương trình tập trung vào tầm nhìn và bối cảnh toàn cầu, giúp sinh viên hội nhập nhanh chóng với các môi trường đa văn hóa, nắm được các kiến thức công nghệ thông tin, dữ liệu mới nhất. Bên cạnh kiến thức nền hiện đại và thường xuyên cập nhật, sinh viên được tạo cơ hội để tham gia giải quyết những vấn đề thực tiễn trong suốt quá trình học.

Sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu không chỉ được giảng dạy bởi nhiều chuyên gia giàu kinh nghiệm đến từ các doanh nghiệp mà còn được tham gia nhiều chương trình học tập thực tế như tham quan công ty, các dự án, cuộc thi công nghệ, thực tập ngay từ năm nhất…

——————————————————————————————————–

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

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 *

Open

Close