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. Nếu bạn cũng đang tìm hiểu về vị trí này, bài viết chi tiết “Data Science là gì? Kỹ năng của một Data Science giỏi” sẽ giải đáp giúp bạn cùng topviecit.vn.
Tìm hiểu tổng quan về Data Science là gì?
Data Science là gì?
Data Science là một quy trình được thực hiện để thu thập, khai thác, phân tích dữ liệu, từ đó tìm ra được các insight có giá trị mà doanh nghiệp cần biết. Sau đó, Data Science sẽ trực quan hóa những insight này để các bên liên quan có thể biến nó thành hành động.
Các công nghệ mới hiện nay ngày càng phát triển, hệ thống cơ sở dữ liệu cũng sẽ tăng theo điều đó.Vì vậy, nhu cầu tổng hợp, phân tích số liệu của các doanh nghiệp cũng tăng lên đáng kể. Và vị trí Data Scientist được ra đời để phục vụ cho nhu cầu này.
Vậy, có thể hiểu rằng, công việc của một Data Scientist sẽ liên quan nhiều đến phân tích, sắp xếp và thay kiểu các dữ liệu nhận được. Họ sẽ cần làm việc phối hợp giữa toán học, khoa học máy tính, thống kê. Họ cũng giữa vai trò là người thực hiện xử lý, phân tích, mô hình hóa các dữ liệu, diễn giải nó cho các bộ phận liên quan.
>>>Xem thêm: Top việc làm data hot nhất trong ngành Khoa học Dữ Liệu
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.
>>>Xem thêm: Ngôn ngữ lập trình Big Data. Những kỹ năng cần có của big data developer
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.
>>>Xem thêm: Webpack Là Gì? Những Kiến Thức Tổng Quan Về Webpack
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.
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.
>>>Xem thêm: JWT Là Gì? Tìm Hiểu Về Các Thành Phần Của JWT
Hình ảnh: Sưu tầm
