5 kỹ năng các nhà khoa học dữ liệu cần có

Trong cuộc chạy đua công nghệ số, người thắng cuộc chính là người làm chủ các nguồn dữ liệu lớn. Do vậy Khoa học dữ liệu đã trở thành lĩnh vực thu hút người học và Nhà khoa học dữ liệu cũng nổi lên như một nghề được săn lùng nhiều đến bất ngờ.

Vậy nghề Khoa học dữ liệu và các kỹ năng cần có trong lĩnh vực này là gì? Hãy cùng ABIZ tìm hiểu nhé!

                                          5 kỹ năng cần có của nhà Khoa học dữ liệu là gì?


NGHỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU


Chỉ một vài thập kỷ trước, dữ liệu vẫn còn chưa được nhiều người biết đến và ứng dụng nó. Tuy nhiên, ngày hôm nay, điều đó đã hoàn toàn thay đổi, khi con người bước vào thời kỳ chuyển đổi số và cùng với sự bùng nổ về dữ liệu lớn (big data), họ đã nhận ra giá trị của dữ liệu mang lại cho doanh nghiệp của mình.

Hiện nay có 2 nhóm người làm việc trong lĩnh vực dữ liệu (data), một là kỹ sư dữ liệu – người kiên định trong việc tìm kiếm đổi mới, nắm bắt xu thế lối đi mới, đối chiếu và thu hẹp dữ liệu khổng lồ; và hai là các nhà khoa học dữ liệu – những người phân tích dữ liệu này và lấy được những hiểu biết có giá trị từ nó để đề xuất những hành động mà thực sự sẽ tạo nên sự khác biệt lớn.

Nhà khoa học dữ liệu là người thực hiện thu thập, phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả phân tích kèm theo những giải thích về tính ứng dụng cho kết quả trong thực tế. Kết quả phân tích được sử dụng để đưa ra quyết định quan trọng cho doanh nghiệp, có thể ảnh hưởng đến sự tăng trưởng và giúp giành lợi thế cạnh tranh trên thị trường.


5 KỸ NĂNG CÁC NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU CẦN CÓ


1. Thu thập, truy vấn và tiêu thụ dữ liệu

  • Dữ liệu mà bạn truy cập từ nhiều nguồn khác nhau thường không ở dạng dễ hiểu, sẵn sàng để phân tích mà hoàn toàn ngược lại. Bên cạnh đó, những hiểu biết có giá trị có thể được tạo ra từ một nguồn dữ liệu duy nhất, nhưng khi kết hợp một số nguồn có liên quan có thể mang lại thông tin theo ngữ cảnh tốt hơn. Do vậy, khi nhà khoa học dữ liệu thu thập, truy vấn và tiêu thu dữ liệu, ngoài việc thay đổi định dạng của dữ liệu thô, họ còn phải chuyển đổi sao cho tất cả các nguồn dữ liệu gắn kết với nhau và có thể phân tích được.
  • Phần lớn, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu và sử dụng các giải pháp dữ liệu lớn như Hadoop để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ mà một máy tính không thể xử lý.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng SQL và các giải pháp dữ liệu để truy vấn, xử lý lượng dữ liệu khổng lồ

2. Kỹ năng định lượng

  • Khoa học dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào các kỹ năng toán học và thống kê bởi đây là những kỹ năng cần thiết để thực hiện dự báo dự đoán, mô hình hóa quyết định và kiểm tra giả thuyết. Thống kê là một dạng khoa học có nguồn gốc từ toán học, nhưng tập trung vào cách sử dụng phương pháp ngẫu nhiên, một cách tiếp cận dựa trên xác suất dựa trên xác suất. Trong khoa học dữ liệu, các phương pháp thống kê rất hữu ích để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của dữ liệu, để xác thực các giả thuyết, để mô phỏng các kịch bản và để đưa ra dự báo về các sự kiện trong tương lai.
  • Do vậy, nếu bạn muốn đi đến khoa học dữ liệu, hãy dành chút thời gian để tìm trong một số phương pháp thống kê cơ bản, như hồi quy tuyến tính, Định lý Bayes và xác suất, thống kê suy luận, hồi quy bình phương nhỏ nhất, mô phỏng Monte Carlo và thời gian phân tích-series. Tin vui là bạn không cần phải biết tất cả mọi thứ, không giống như bạn cần phải ra ngoài và lấy bằng thạc sĩ thống kê để làm khoa học dữ liệu. Bạn chỉ cần biết một vài khái niệm và cách tiếp cận cơ bản từ thống kê để giải quyết vấn đề.

3. Lập trình

  • Một nhà khoa học dữ liệu cần biết một số ngôn ngữ lập trình để đạt được các mục tiêu cụ thể. Ví dụ: họ cần có kiến ​​thức SQL để trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ hay cần các ngôn ngữ lập trình như Python và R để viết các tập lệnh để thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Bên cạnh đó, thư viện JavaScript D3.js cũng là một tùy chọn mới hơn để thực hiện trực quan hóa dữ liệu dựa trên web tương tác trong trường hợp muốn chia sẻ hiểu biết khoa học dữ liệu của mình.
  • Các tập dữ liệu khổng lồ mà các nhà khoa học dữ liệu dựa vào thường yêu cầu nhiều cấp độ xử lý để chuyển thành dữ liệu hữu ích. Thực hiện thủ công các tác vụ này rất tốn thời gian và dễ bị lỗi, vì vậy lập trình trình bày phương pháp tốt nhất để đạt được mục tiêu của một nguồn dữ liệu mạch lạc, có thể sử dụng được.

      Một nhà khoa học dữ liệu cần biết một số ngôn ngữ lập trình để đạt được các mục tiêu cụ thể

4. Kỹ năng chuyên môn

  • Các nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu phải có chuyên môn về lĩnh vực mà họ đang làm việc, họ phải tạo ra những hiểu biết sâu sắc và sau đó sử dụng chuyên môn về lĩnh vực này để hiểu chính xác ý nghĩa của những hiểu biết đó.
  • Giả sử bạn vừa đạt được một công việc khoa học dữ liệu với một công ty viễn thông lớn của Mỹ. Họ đang gặp vấn đề lớn với việc giữ chân khách hàng trong kinh doanh không dây khi thị trường điện thoại di động đã bão hòa và các công ty truyền thông đều cạnh tranh mạnh mẽ để thu hút khách hàng của nhau mà phải giữ được khách hàng cũ của chính họ. Bạn đã được gọi để giúp phân tích vấn đề và đưa ra giải pháp. Phòng marketing sẽ thiết kế một chương trình ưu đãi đặc biệt cho khách hàng cũ và nhiệm vụ của bạn là đưa ra kế hoạch từng bước chính xác về cách nhóm khoa học dữ liệu nên sử dụng tài nguyên dữ liệu khổng lồ của công ty như thế nào để quyết định khách hàng nào sẽ được cung cấp thỏa thuận duy trì đặc biệt trước khi hết hạn hợp đồng. Trong trường hợp này, bạn cần hiểu rõ về ngành viễn thông để có thể giải quyết vấn đề khoa học dữ liệu này.

5. Truyền đạt thông tin chi tiết

  • Giao tiếp là một trong những kỹ năng được đánh giá thấp nhất mà một nhà khoa học dữ liệu cần có. Tuy nhiên, đây là lại là một kỹ năng không thể thiếu đối với các nhà khoa học dữ liệu khi họ cần phải giao tiếp với các nhóm khác và và truyền tải kết quả công việc của họ để có tác động tối đa. Nếu một nhà khoa học dữ liệu không thể giao tiếp, tất cả kiến thức và thông tin họ thu thập được sẽ giúp được gì cho tổ chức.
  • 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 không ngừng sáng tạo và ứng dụng các phương tiện và cách giao tiếp của họ.

>>> Xem thêm

  • Phân tích và Mô hình hóa Dữ liệu với R – Data Analytics and Modelling with R (Level 1)
  • Các khóa học Phân tích Dữ liệu
Rate this post

Trả lời

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