Khoa học dữ liệu đang là một trong những ngành hot nhất hiện nay với rất nhiều vị trí công việc hấp dẫn. Tuy vậy, vẫn có nhiều bạn trẻ đang băn khoăn về công việc của ngành này sau khi ra trường. Cùng khám phá các việc làm data hot nhất hiện nay qua bài viết dưới đây từ topviecit.vn nhé.
Các việc làm data dành cho ngành Khoa học Dữ liệu
Thời đại công nghệ 4.0 đang phát triển nhanh mang đến nhiều cơ hội việc làm data cho sinh viên ngành Khoa học dữ liệu. Tham khảo các công việc dưới đây xem đâu là lựa chọn phù hợp nhất với bạn nhé.
Data Analysis – Chuyên viên phân tích dữ liệu
Data Analyst là gì? Mặc dù đây là khái niệm quen thuộc nhưng không phải ai cũng hình dung rõ được cụ thể công việc này. Data Analyst là nhà phân tích dữ liệu có vai trò giải quyết các công việc như: khai thác và làm sạch dữ liệu, thăm dò và trực quan hóa dữ liệu.
Người làm Data Analysis sử dụng các kỹ năng của mình thu thập được càng nhiều insight từ Data càng tốt. Việc làm của họ không chỉ giới hạn trong việc phân tích các data sẵn có mà còn tìm ra dữ liệu phù hợp nhất nhằm thực hiện các yêu cầu của khách hàng.
Data Analyst là một trong những việc làm data được tuyển dụng rất nhiều hiện nay. Công việc này mang đến nhiều cơ hội thuận lợi để thăng tiến và cũng giúp bạn có mức thu nhập hấp dẫn.
Xem thêm: Data Analyst Là Gì? Mô Tả Công Việc Data Analyst
>>> Ứng tuyển việc làm Data Analyst lương cao, mới nhất ngay!
Data Scientist – Chuyên gia khoa học dữ liệu
Data scientist hay còn được gọi là nhà khoa học dữ liệu. Đây là công việc được lĩnh vực tuyển dụng data “ưu ái” với mức lương hấp dẫn. Có thể nói, mức lương của vị trí này thuộc top cao nhất với hơn 100k USD một năm làm việc.
Công việc Data Scientist là phát triển những thuật toán cho các Data Analyst sử dụng. Kỹ năng data của nhà khoa học dữ liệu bao gồm các phép thống kê, phân tích, khả năng lập trình và đầu óc nhạy bén trong kinh doanh.
Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu đều có một nền tảng vững chắc về toán học hoặc các lĩnh vực khoa học khác. Data Scientist đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác giá trị to lớn của dữ liệu. Chính vì lẽ đó mà hiện nay, các doanh nghiệp trong và ngoài nước đều có nhu cầu mạnh mẽ trong việc chuyển đổi dữ liệu thành các thông tin có giá trị cho mình nhằm kinh doanh đạt hiệu quả hơn.
Xem thêm: Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là gì? Học gì? Mức lương?
>>> Ứng tuyển việc làm Data Scientist lương cao, mới nhất ngay!
Data Architect
Data Architect là vị trí việc làm data có vai trò triển khai các bản thiết kế của nền tảng dữ liệu trong doanh nghiệp.
Ngoài ra, công việc của Data Architect còn có thể tổ chức và quản lý dữ liệu cả ở cấp độ vĩ mô cũng như cấp vi mô. Data Architect thường sử dụng các công cụ quan trọng như SQL, XML, Pig, Hive và Spark.
Data Engineer
Nhiệm vụ của Data Engineer là chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu lớn để các nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu, phân tích và đưa ra những đánh giá quan trọng. Data Engineer cũng có vai trò trong mô hình hóa các hệ thống xử lý quy mô lớn thông qua việc sử dụng các công cụ Python, Java, SQL, Hive, Pig, SAS, SPSS…
Muốn trở thành kỹ sư dữ liệu thì bạn cần phải thành thạo cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không cấu trúc. Bên cạnh việc xây dựng các mô hình dữ liệu thì Data Engineer còn duy trì, quản lý và kiểm tra nó thường xuyên.
>>> Ứng tuyển việc làm Data Engineer lương cao, mới nhất ngay!
Data Science Manager
Vị trí việc làm Data Science Manager thực hiện các công việc xử lý và quản lý hiệu suất các dự án khoa học dữ liệu để đảm bảo thời hạn dự án. Để làm được trong vị trí này thì Data Science Manager hầu như phải có trung bình 5 năm kinh nghiệm ở một trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu như: Data Analysis, Data Engineering, Data Science…
Data Science Manager chịu trách nhiệm lập ra và quản lý các kế hoạch, lộ trình cho nhóm trong dự án Data Science. Không những vậy, trách nhiệm của họ còn là thực hiện kế hoạch và đưa ra kết quả trước thời hạn. Do đó, kỹ năng data yêu cầu dành cho vị trí này là khả năng giao tiếp, lãnh đạo để vận hành dự án.
Statistician – Chuyên gia thống kê
Đây là công việc được hình thành lâu đời nhất trong tất cả những vị trí việc làm data từ trước đến nay. Họ có nhiệm vụ phát triển các công cụ thống kê để suy luận, kiểm chứng các giả thuyết đặt ra. Chuyên gia thống kê thường sử dụng các công cụ được như: SAS, Matlab, Stata, SPSS, SQL, Python…
Machine Learning Engineer
Vai trò của Machine Learning Engineer là điều chỉnh các mô hình Machine Learning nhằm mục đích thực hiện các nhiệm vụ phân loại và hồi quy dữ liệu. Vị trí công việc này đòi hỏi các kỹ năng phân tích, phát triển các thuật toán Machine Learning. Machine Learning Engineer sử dụng các công cụ phổ biến là TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Scikit-learn…
Xem thêm: Sự Khác Biệt Giữa Deep Learning Và Machine Learning Là Gì?
Decision Scientists
Việc làm data với vị trí Decision Scientists cũng là một lựa chọn lý tưởng dành cho những người đang theo học ngành Khoa học dữ liệu. Decision Scientists hỗ trợ cho doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh thông qua những dữ liệu được trợ giúp từ các công cụ như Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning.
Đây cũng được xem là một phần của Data Science với mục tiêu mở rộng tư duy thiết kế và khoa học hành vi để phục vụ khách hàng tốt hơn.
Xem thêm: Ngành IoT Và Trí Tuệ Nhân Tạo Ứng Dụng Là Gì? Cơ Hội Việc Làm?
Tạm kết
Không phải tự nhiên mà Khoa học dữ liệu được xem là ngành hấp dẫn nhất thế kỷ 21. Những việc làm data từ ngành này luôn mang đến cơ hội thu nhập khủng và khả năng thăng tiến cao. Tại chuyên mục chia sẻ kinh nghiệm cũng đang có nhiều kiến thức hữu ích liên quan đến lĩnh vực IT để bạn tham khảo. Ngoài ra, đừng quên truy cập vào TopCV để tìm thêm nhiều việc làm IT hấp dẫn khác nhé!
Nguồn ảnh: Sưu tầm
