Một thuật ngữ đang khá phổ biến hiện nay trong lĩnh vực công nghệ thông tin chính là Data Science – Khoa học dữ liệu. Data Science có thể giúp doanh nghiệp giải quyết được nhiều vấn đề liên quan đến dữ liệu của họ. Do đó, vị trí Data Science đang cần nguồn nhân lực cao hơn bao giờ hết. Hãy cùng theo dõi bài viết dưới đây của topviecit.vn để có được những thông tin cụ thể và hữu ích về Data Science là gì nhé!
Data Science là gì?
Data Science là ngành khoa học chuyên khai thác, thu thập và phân tích dữ liệu để tìm ra insight có giá trị. Sau đó trực quan hóa các insight cho bộ phận liên quan để chuyển hóa insight thành hành động. Có thể nói Data Science là lĩnh vực đa ngành, sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học nhằm rút ra insight từ dữ liệu.
Với sự có mặt của công nghệ mới, các dữ liệu thu được cũng tăng lên nhanh chóng, mang tới những cơ hội mới để phân tích và chuyển hóa những insight ý nghĩa từ data. Do vậy có thể hiểu Data Science là ngành liên quan tới xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin từ nguồn dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu sẽ sử dụng một số phương pháp thống kê hoặc thuật toán máy tính để xuất dữ liệu. Data Science cũng được biết tới là lĩnh vực đa ngành với sự kết hợp của Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính.
Những người làm công việc này gọi là Data Scientist – kỹ sư khoa học dữ liệu với nhiệm vụ là dùng công cụ thống kê với Machine Learning. Họ không chỉ phân tích dữ liệu mà còn dùng thuật toán Machine learning để dự đoán trước một sự kiện hay vấn đề. Qua đó doanh nghiệp có thể đưa ra những chiến lược hay quyết định sáng suốt nhằm thúc đẩy hoạt động kinh doanh, tăng lợi nhuận.
Vai trò của ngành Data Science
Ngày nay, không ít doanh nghiệp chú trọng tới ngành khoa học dữ liệu và sẵn sàng đầu tư kinh phí để nghiên cứu, phát triển. Họ cần sử dụng các dữ liệu thu được để làm nền tảng phát triển và đưa ra các chiến lược cải tiến doanh nghiệp. Khi các kỹ sư khoa học dữ liệu làm việc họ phân tích dữ liệu để đưa ra những insight có ý nghĩa chiến lược, doanh nghiệp căn cứ vào các nội dung thu được để đưa ra sách lược đúng đắn, phù hợp.
Chỉ tính từ năm 2012 đến nay, vai trò của Data Scientist tăng tới 650%, có khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến công việc này tính tới năm 2026 ( theo U.S. Bureau of Labor Statistics).
Data Science là làm gì?
Nhiệm vụ của ngành khoa học dữ liệu là giúp các bộ phận trong doanh nghiệp đưa ra những quyết định căn cứ vào dữ liệu tốt hơn. Chính vì thế Data Science như một công cụ hỗ trợ để doanh nghiệp hoạt động tốt hơn, tăng giá trị lợi nhuận nhờ đưa ra được các quyết định đúng đắn.
Nhiệm vụ của Data Science
Công việc chính của Data Science sẽ gồm các giai đoạn cũng như các bước cụ thể. Quy trình làm việc cụ thể như sau: doanh nghiệp đề xuất vấn đề cần giải quyết đến nhóm khoa học dữ liệu sau đó bộ phận này tiến hành quản lý dự án.
Một chu trình Data Science cụ thể sẽ có 3 giai đoạn đó là:
- Thu thập, làm sạch dữ liệu (chuẩn bị): Thông thường bước này tốn khá nhiều thời gian vì dữ liệu bị nhiễu phải cải thiện chất lượng và chuyển sang dạng mà máy có thể đọc hiểu.
- Giai đoạn thử nghiệm là quá trình trực quan hóa các dữ liệu để tạo nên mô hình, là nơi tạo ra những giả thuyết.
- Giai đoạn phân phối với hoạt động chính là báo cáo kết quả thành slideshow, tài liệu cụ thể để trình bày với lãnh đạo, chờ đợi phản hồi và thông qua. Khi quy trình kết thúc, phần thông tin được đưa ra sẽ giúp doanh nghiệp có được những chiến lược mới.
>> Xem thêm: So sánh Data Engineer và Data Analyst, Data Scientist chi tiết
Công việc của Data Scientist
Nhiều người nhầm lẫn giữa Data Science với Machine Learning, thực tế cho thấy Machine Learning chỉ chiếm 20% trong workload của Data Scientist. Một số nhiệm vụ mà kỹ sư khoa học dữ liệu đảm nhận đó là:
- Dùng các kỹ thuật định lượng như: kiến thức về kinh tế lượng, thống kê, machine learning, optimizations, deep learning để tìm được giải pháp cho doanh nghiệp
- Ngoài ra còn dùng các phương pháp thống kê để tạo nên mô hình dự đoán
- Xác định nguồn dữ liệu mới, khám phá tiềm năng ứng dụng trong việc phát triển insight sản phẩm
- Khám phá các công nghệ mới, giải đáp, phân tích để sử dụng trong việc phát triển mô hình định lượng
- Thiết kế và phát triển các báo cáo cũng như bảng điều khiển tương tác tùy chỉnh
- Cải thiện, duy trì những mô hình sẵn có
- Truyền đạt, phân tích insight với lãnh đạo và các phòng ban liên quan để đưa ra thay đổi khi cần thiết.
Mức lương của Data Scientist là bao nhiêu?
Trên thực tế, mức lương của vị trí này sẽ tùy thuộc vào số năm kinh nghiệm của họ cũng như quy mô của doanh nghiệp. Theo thống kê từ các trang tuyển dụng việc làm, mức lương trung bình tham khảo của vị trí này như sau:
- Lương trung bình: 31.800.000 đồng/tháng.
- Dải lương phổ biến: 13.000.000 – 25.000.000 đồng/tháng.
- Mức lương thấp nhất: 10.400.000 đồng/tháng.
- Mức lương cao nhất: 104.400.000 đồng/tháng.
Ngoài mức lương theo thỏa thuận, khi trở thành Data Scientist, bạn cũng sẽ nhận thêm được các khoản thưởng theo dự án. Do đó, có thể thấy mức thu nhập của vị trí này so với trung bình chung lương lao động tại Việt Nam là một con số rất cao và hấp dẫn.
Ứng dụng của Data Science trong thực tiễn
Nếu biết cách tận dụng dữ liệu, doanh nghiệp có thể có lợi thế cạnh tranh hơn đối thủ. Một số ứng dụng của khoa học dữ liệu trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp đó là:
Hiểu rõ khách hàng
Biết được khách hàng là ai và nắm rõ hành vi của họ giúp doanh nghiệp đưa ra được những giải pháp nâng cao hiệu suất của bộ phận marketing, bán hàng. Ngoài ra cũng đảm bảo rằng các sản phẩm làm ra đáp ứng đúng nhu cầu, thị hiếu của khách hàng.
Đặc biệt nếu nắm rõ dữ liệu khách hàng cũng giúp tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa của khách hàng, mang đến cho họ những ấn tượng tốt hơn về sản phẩm hay trang web của doanh nghiệp.
Bảo mật tốt hơn
Khoa học dữ liệu cũng được ứng dụng để tăng tính bảo mật cho doanh nghiệp, đặc biệt là bảo vệ các thông tin nhạy cảm. Điển hình là hiện nay nhiều ngân hàng sử dụng thuật toán học máy để phát hiện các hành vi gian lận căn cứ vào sai lệch bất thường trong hoạt động tài chính của khách hàng. Các thuật toán cũng giúp phát hiện gian lận nhanh chóng, chính xác nhờ khối lượng dữ liệu khổng lồ thu được.
Hỗ trợ khi làm báo cáo tài chính
Data Science cũng được ứng dụng trong việc dự báo, báo cáo hay phân tích xu hướng tài chính. Một số dữ liệu về tài sản, dòng tiền hay những khoản nợ của doanh nghiệp được cập nhật liên tục giúp các nhà phân tích tài chính phát hiện xu hướng tài chính đang tăng hay giảm.
>> Xem thêm: Data Engineer là gì? Mô tả chi tiết công việc và lộ trình học
Dự đoán xu hướng của thị trường
Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn, doanh nghiệp có thể nắm bắt được các xu hướng mới trên thị trường. Hơn nữa khi theo dõi các dữ liệu mua hàng hay hoạt động của người nổi tiếng doanh nghiệp biết những xu hướng hay sản phẩm được nhiều người quan tâm. Qua đó đưa ra các chiến lược phát triển thích hợp, đáp ứng thị hiếu của thị trường.
Vì sao doanh nghiệp cần tới Data Scientist?
Kỹ sư khoa học dữ liệu cần xử lý cả những dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu thô nên cần xử lý, làm sạch, tổ chức lại để tạo ra các cấu trúc có ý nghĩa với bộ dữ liệu.
Công việc chính của các Data Scientist là nghiên cứu dữ liệu đã được tổ chức lại, phân tích và trích xuất thông tin bằng các phương pháp thống kê. Sử dụng phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu.
Sau đó Data Scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning nhằm dự đoán các sự kiện xảy ra đồng thời đưa ra quyết định căn cứ vào các dữ liệu thu được. Kỹ sư khoa học dữ liệu cũng là người thực hiện các công cụ, thực tiễn để nhận biết các phần thừa của dữ liệu. Một số công cụ mà họ có thể dùng đến là: SQL, Weka, R, Hadoop, Python,…
Đối với mỗi doanh nghiệp Data Scientist giống như một nhà tư vấn, họ trực tiếp tham gia vào việc hoạch định chiến lược và đưa ra quyết định. Từ những thông tin dữ liệu thu được họ trực tiếp hỗ trợ để doanh nghiệp đưa ra những sách lược, hướng đi thông minh, hiệu quả.
Một số doanh nghiệp lớn về công nghệ như Amazon hay Netflix, Google đều sử dụng khoa học dữ liệu để phát triển hệ thống và đưa ra các đề xuất tích cực đối với người dùng. Một số doanh nghiệp về tài chính cũng dùng phương pháp phân tích dữ liệu để dự báo giá cổ phiếu.
Có thể nói rằng, khoa học dữ liệu góp phần tạo nên một hệ thống thông minh, hay thậm chí có thể đưa ra những quyết định dựa vào dữ liệu lịch sử. Qua sự đồng bộ với các công nghệ mới như: thị giác máy tính, xử lý công nghệ tự nhiên hay Reinforcement Learning.
Kỹ năng cần có của một Data Science là gì?
Vậy, những kỹ năng, tố chất cần có để làm một Data Science là gì? Nếu bạn cũng đang phân vân về câu hỏi này, hãy tìm ngay câu giải đáp ngay sau đây. Để trở thành một Data Science, bạn sẽ cần đáp ứng được các yêu cầu, kỹ năng như sau:
Hiểu về các ngôn ngữ lập trình
Bạn cần biết về một số ngôn ngữ lập trình cơ bản, ví dụ như:
- Python: Đây là ngôn ngữ lập trình trong bộ toolkit cơ bản nhất mà bạn cần phải có. Nhiều chuyên gia Data Science chọn ngôn ngữ này bởi chúng có hệ sinh thái được thiết kế phù hợp cho khoa học dữ liệu.
- SQL: Giúp bạn lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu. Việc này được thực hiện khá dễ dàng bằng các truy vấn, không cần nối mã tùy chỉnh.
- Hadoop: Tuy công cụ này không bắt buộc, nhưng Hadoop có thể làm tăng được giá trị, khả năng chuyên môn của Data Science cao hơn.
- R: Được xem là một ngôn ngữ “thủ công” cho các Data Science. Đây là khởi điểm cần thiết mà bất kỳ ai khi làm Data Science cũng cần phải nắm bắt được. Hầu hết các dữ liệu sẽ được xử lý bằng R.
Kiến thức liên quan đến thống kê
Đây là một nhóm kiến thức, kỹ năng rất quan trọng của một Data Science cần phải có. Bạn cần bắt đầu với thống kê mô tả, hiểu rõ được cách để thực hiện các dữ liệu được khám phá tối thiểu gồm khái niệm về xác suất thống kê, các biện pháp suy luận. Bạn cũng cần phải hiểu rõ về nghịch lý Simpson, sự sai lệch lựa chọn, liên kết các biến, ý tưởng để thiết kế được quy trình thử nghiệm.
Kiến thức liên quan đến Machine Learning
Machine Learning là yếu tố quan trọng bên cạnh 2 yếu tố trên mà bạn cần nắm rõ. Machine Learning sẽ cung cấp cho người làm Data Science số lượng kiến thức lớn để hiểu về những mô hình khác nhau. Những mô hình này có thể hoạt động bên trong, thậm chí là dành riêng cho từng vấn đề.
Do đó, đây là một nhóm kiến thức bạn sẽ cần tập trung tìm hiểu chúng. Nhóm này cũng sẽ giúp cho bạn có thể thấy được sự khác biệt của chi tiết đang triển khai chúng và toán học như thế nào.
Xem thêm: Machine Learning Engineer là gì? Công việc cụ thể, mức lương?
Một số kỹ năng khác cần có
Bên cạnh những kỹ năng nói trên, để trở thành Data Science, bạn cũng cần rèn luyện thêm một số kỹ năng khác. Ví dụ như:
- Kỹ năng trình bày: 30% khối lượng công việc của một Data Science sẽ cần trao đổi với các phòng ban khác hoặc thậm chí là trao đổi trực tiếp với ban giám đốc. Sự trao đổi này có mục đích để tìm ra được những vấn đề chung cần giải quyết. Do đó kỹ năng trình bày tốt là một lợi thế cho bạn.
- Kỹ năng định lượng dữ liệu: Mỗi một quá trình phân tích, mục đích cuối chính là xác định, dự đoán, đưa ra các kịch bản tương lai dựa vào dữ liệu có sẵn. vì vậy, Data Science cần có kỹ năng định lượng tốt.
- Phân tích, xử lý, thu thập dữ liệu: Các dữ liệu ngày càng đa dạng và phức tạp hơn. Nếu không có khả năng phân tích, xử lý, thu thập dữ liệu tốt, Data Science có thể sẽ gặp nhiều khó khăn khi làm việc.
Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu hơn về vị trí Data Science là gì. Đây là một trong những vị trí có mức lương cao, do đó vẫn đang hấp dẫn nhiều bạn lựa chọn ngành nghề này.
Hy vọng rằng qua những thông tin chia sẻ trên đây của TopviecIT.vn có thể giúp các bạn hiểu rõ ngành Data Science là gì? Cũng như làm sao để theo đuổi ngành dữ liệu và trở thành một kỹ sư khoa học dữ liệu giỏi. Nếu bạn đã và đang theo đuổi ngành này, cần tìm hiểu những thông tin liên quan hay các việc làm hấp dẫn ngành IT đừng quên truy cập TopCV.vn để cập nhật những việc làm mới nhất nhé.
