Nhà Khoa Học Dữ Liệu (Data Scientist) Và Con Đường Để Trở Thành

0
520

Con đường về khoa học dữ liệu thực sự rất khó khăn làm nhiều người phải bỏ cuộc. Tuy nhiên, vẫn sẽ tồn tại một con đường giúp bạn chinh phục sự nghiệp này bằng kinh nghiệm và kỹ năng của bạn. Một nhà khoa học dữ liệu (data scientist) là gì? Lộ trình để bạn trở thành? Đọc bài viết này chúng tôi sẽ giải đáp thắc mắc đó cho bạn!

 Nhà khoa học dữ liệu là gì?

data-scientist-la-gi
Data Scientist là gì?

Các nhà khoa học dữ liệu là những người sắp xếp dữ liệu lớn, thu thập và phân tích các tập hợp lớn dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Vai trò của nhà khoa học dữ liệu kết hợp giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học. Họ phân tích, xử lý và mô hình hóa dữ liệu sau đó diễn giải các kết quả để tạo ra các kế hoạch hành động cho các công ty và các tổ chức khác.

Những việc làm dành cho Nhà Khoa Học Dữ Liệu. 

Các nhà khoa học dữ liệu cũng là các chuyên gia phân tích sử dụng các kỹ năng của họ trong cả công nghệ và khoa học xã hội để tìm xu hướng và quản lý dữ liệu. Họ sử dụng kiến ​​thức ngành, hiểu biết theo ngữ cảnh, sự hoài nghi về các giả định hiện có – để khám phá các giải pháp cho các thách thức kinh doanh.

Một công việc của nhà khoa học dữ liệu thường liên quan đến việc cảm nhận dữ liệu lộn xộn, không có cấu trúc, từ các nguồn như thiết bị thông minh, nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội và email không phù hợp với cơ sở dữ liệu.

Kỹ năng kỹ thuật không phải là điều duy nhất quan trọng, tuy nhiên. Các nhà khoa học dữ liệu thường tồn tại trong các thiết lập kinh doanh và chịu trách nhiệm truyền đạt các ý tưởng phức tạp và đưa ra các quyết định tổ chức dựa trên dữ liệu. Do đó, điều rất quan trọng đối với họ là những người giao tiếp, lãnh đạo và thành viên nhóm hiệu quả cũng như những nhà tư tưởng phân tích cấp cao.

Các nhà khoa học dữ liệu và quản lý dữ liệu có kinh nghiệm thường có hơn mười năm kinh nghiệm và được giao nhiệm vụ phát triển một công ty tốt nhất, từ làm sạch đến xử lý và lưu trữ dữ liệu. Họ làm việc chéo chức năng với các nhóm khác trong toàn tổ chức của họ, chẳng hạn như tiếp thị, thành công của khách hàng và hoạt động. Họ rất được tìm kiếm trong nền kinh tế nặng về dữ liệu và công nghệ hiện nay, và mức lương và tăng trưởng công việc của họ phản ánh rõ ràng điều đó.

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

cac-ki-nang-can-co-cua-nha-khoa-hoc-du-lieu
Các kỹ năng cần có của một nhà khoa học dữ liệu
  • 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 công ty sẽ có một nhiệm vụ công việc khoa học dữ liệu khác nhau. Một số đối xử với các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) của họ như các nhà phân tích dữ liệu hoặc kết hợp nhiệm vụ của họ với các kỹ sư dữ liệu; những số khác cần các chuyên gia phân tích cấp cao có kỹ năng học máy và trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ. Hãy cung cấp tất cả các kỹ năng cần thiết cho bạn để trở thành một nhà khoa học dữ liệu như bạn muốn. 

 

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here