100+ Cơ hội giới thiệu job của Danh mục Data Scientist

Tuyển dụng việc làm Data Scientist lương cao | Aniday

1. Khoa học dữ liệu là gì? 

Để khai thác những hiểu biết có giá trị ẩn sâu trong dữ liệu của tổ chức, khoa học dữ liệu kết hợp chuyên môn lập trình chuyên sâu, phân tích nâng cao, trí tuệ nhân tạo (AI), học máy và kỹ thuật toán học/thống kê với kiến thức chuyên ngành. Những hiểu biết này có thể hướng dẫn quá trình lập kế hoạch chiến lược và ra quyết định.

Sự gia tăng nhanh chóng nguồn dữ liệu và số lượng dữ liệu đã đẩy khoa học dữ liệu trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trên mọi ngành công nghiệp. Không ngạc nhiên khi vị trí nhà khoa học dữ liệu được phong là 'công việc hot nhất thế kỷ 21' bởi Harvard Business Review. Hiện nay, doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào những chuyên gia này để phân tích dữ liệu và cung cấp những hiểu biết có thể hành động để nâng cao hiệu suất hoạt động.

Vòng đời của khoa học dữ liệu bao gồm nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn có những vai trò, công cụ và quy trình riêng để khai thác những hiểu biết có thể hành động: 

• Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu thô cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn bằng phương pháp nhập liệu thủ công, quét web và luồng trực tuyến từ hệ thống và thiết bị. 

• Lưu trữ và xử lý dữ liệu: Quản lý lưu trữ dữ liệu và cấu trúc dữ liệu, bao gồm làm sạch, loại trừ trùng lặp, biến đổi và tích hợp dữ liệu sử dụng công việc ETL (trích xuất, biến đổi, tải) hoặc công nghệ tương tự. Giai đoạn này đảm bảo chất lượng dữ liệu trước khi tải lên kho dữ liệu hoặc hồ sơ dữ liệu. 

• Phân tích dữ liệu: Thực hiện phân tích thăm dò dữ liệu để xác định mô hình, thiên kiến và phân bổ trong dữ liệu. Phân tích này hướng dẫn quá trình sinh giả thuyết để kiểm tra và thúc đẩy nỗ lực mô hình hóa học máy dự báo và học sâu. 

• Truyền tải: Trình bày những hiểu biết thông qua báo cáo và thị giác hóa dữ liệu để hỗ trợ hiểu biết và quá trình ra quyết định của nhà phân tích kinh doanh và bên liên quan. Công cụ thị giác hóa hoặc ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python được sử dụng để tạo ra những thị giác hóa này

2. Data Scientist là ai?

Các Data Scientist không phải lúc nào cũng chịu trách nhiệm trực tiếp cho mọi bước trong chu trình sống của khoa học dữ liệu. Ví dụ, luồng dữ liệu thường được quản lý bởi các Data Engineer, mặc dù các Data Scientist có thể đóng góp ý kiến về các loại dữ liệu cần thiết. Trong khi các Data Scientist có thể tạo ra các mô hình học máy, mở rộng những nỗ lực này yêu cầu kiến thức kỹ thuật phần mềm bổ sung để nâng cao hiệu quả chương trình. Do đó, sự hợp tác với các kỹ sư học máy thường cần thiết để mở rộng quy mô các mô hình học máy một cách hiệu quả.

Vai trò của các Data Scientist có thể chồng chéo với các nhà phân tích dữ liệu, đặc biệt trong nhiệm vụ như phân tích thăm dò dữ liệu và thị giác hóa. Tuy nhiên, các nhà data scientists thường sở hữu một kỹ năng rộng hơn so với một nhà phân tích dữ liệu trung bình. Họ thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python cho việc thống kê và thị giác hóa dữ liệu.

Để hoàn thành trách nhiệm này, các nhà Data Scientist cần có khoa học máy tính và khoa học kỹ thuật vượt ra ngoài những người phân tích kinh doanh hoặc dữ liệu truyền thống. Ngoài ra, họ phải hiểu biết kiến thức ngành cụ thể, chẳng hạn như sản xuất ô tô, thương mại điện tử hoặc chăm sóc sức khỏe.

3. Công việc của Data Scientist là gì?

Bây giờ chúng ta có ý tưởng tốt hơn về cách một data scientist làm việc, hãy tham khảo các nhiệm vụ chủ yếu của họ:

• Thu thập và tinh chỉnh dữ liệu: từ nhiều nguồn khác nhau, khám phá mẫu và mối liên hệ giữa các biến số để phát hiện xu hướng hoặc tương quan. Họ tinh chỉnh dữ liệu trong bảng tính, cấu trúc dữ liệu vào khung dữ liệu Python và sử dụng gói thống kê trong R cho phân tích.

• Xây dựng các mô hình dự báo: Sau khi tổ chức dữ liệu, các Data Scientist tạo ra các mô hình dự báo sử dụng thuật toán học máy để dự báo xu hướng hay kết quả. Họ xây dựng các mô hình cụm cơ bản trong Tableau, sử dụng thuật toán học máy trong Apache Spark và nâng cao nền tảng phân tích hiện có với chức năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống khuyến nghị điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo.

• Tạo ra thị giác hóa dữ liệu: hỗ trợ người dùng cuối hiểu rõ hơn về những hiểu biết. Họ chia sẻ biểu đồ thông qua ứng dụng bảng điều khiển Streamlit, xây dựng bảng điều khiển Tableau và tạo ra đồ thị trong tập tin Jupyter cho hợp tác nhóm.

• Thiết kế thuật toán: Sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python, họ xuất suất thuật toán để tự động hóa các công việc như tinh chỉnh dữ liệu và lựa chọn mô hình, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả tổ chức.

• Đơn giản hóa các khái niệm kỹ thuật: dịch kết quả phân tích phức tạp thành ngôn ngữ dễ hiểu đối với đối tượng không kỹ thuật, đảm bảo truyền tải hiệu quả các hiểu biết.

4. Những kỹ năng quan trọng đối với các Data Scientist:

Đây là những kỹ năng bạn nhất định cần nắm vững khi bắt đầu sự nghiệp của một Data Scientist:

• Kỹ năng lập trình: thành thạo ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R là khá quan trọng đối với data scientist để xử lý và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ, thông thường gọi là 'Big Data'. Bắt buộc phải nắm vững các nguyên lý cơ bản về khoa học dữ liệu và quen thuộc với việc sử dụng Python.

• Phân tích thống kê: để xây dựng các mô hình học máy và thuật toán hiệu quả. Nắm vững các khái niệm thống kê như hồi quy tuyến tính rất cần thiết cho các nhiệm vụ học máy. Hiểu biết các biện pháp đo lường thống kê là quan trọng cho việc thu thập, giải thích, tổ chức và trình bày dữ liệu.

• Xử lý và quản lý cơ sở dữ liệu: Xử lý dữ liệu liên quan đến làm sạch và tổ chức các tập dữ liệu phức tạp cho phân tích dễ dàng hơn. Bao gồm sắp xếp dữ liệu theo mô hình, sửa chữa các giá trị và phân loại thông tin để thúc đẩy ra quyết định dựa trên dữ liệu. Hơn nữa, hiểu biết về quản lý cơ sở dữ liệu là rất quan trọng để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, biến đổi thành định dạng thân thiện với truy vấn và tải lên hệ thống kho dữ liệu.

• Học máy và học sâu: nâng cao khả năng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và dự đoán xu hướng tương lai. Ví dụ, có thể dự báo số lượng khách hàng tương lai dựa trên dữ liệu trong quá khứ bằng các kỹ thuật như hồi quy tuyến tính.

• Thị giác hóa dữ liệu: Kỹ năng trị giá hóa tốt giúp truyền tải hiệu quả những hiểu biết kinh doanh đến các bên liên quan. Quen thuộc với các công cụ sau đây để thành công trong lĩnh vực này.

• Điện toán đám mây: phân tích và thị giác hóa dữ liệu lưu trữ trên các nền tảng điện toán đám mây. Chứng chỉ như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud được thiết kế riêng cho những dịch vụ điện toán đám mây, cho phép truy cập cơ sở dữ liệu và khung làm việc quan trọng cho sự phát triển công nghệ trong mọi ngành.

• Kỹ năng giao tiếp: như khả năng giao tiếp là rất quan trọng đối với các Data Scientist. Giao tiếp hiệu quả tạo nên mối quan hệ chặt chẽ trong nhóm và thúc đẩy việc trình bày kết quả nghiên cứu cho các bên liên quan. Tương tự như thị giác hóa dữ liệu truyền tải ý nghĩa, sự hợp tác thành công cũng là chìa khóa