Sep 08, 2021

Làm thế nào để trở thành một Data Scientist?

Một Data scientist sử dụng dữ liệu để hiểu và giải thích các hiện tượng liên quan, từ đó giúp cho các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn.

Làm việc với tư cách là Data Scientist có thể thách thức về trí tuệ, thỏa mãn về mặt phân tích và có thể giúp bạn đi đầu trong những tiến bộ mới của công nghệ. Data scientist ngày càng trở nên phổ biến và có nhu cầu cao khi big data ngày càng trở nên quan trọng giúp các tổ chức đưa ra quyết định. Sau đây là cái nhìn cụ thể hơn về những gì họ đang làm và cách làm thế nào để trở thành một Data Scientist.

1. Yêu cầu học vấn/chuyên môn:

Các Data Scientist thường có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học dữ liệu, công nghệ thông tin, toán học hoặc thống kê. Mặc dù bằng cấp thường là con đường chính để hướng tới sự nghiệp trong ngành dữ liệu, nhưng một số lựa chọn mới đang xuất hiện cho những người không có bằng cấp hoặc kinh nghiệm trước đó. Bằng cách lấy Chứng chỉ về phân tích dữ liệu từ Google hoặc IBM, bạn có thể xây dựng các kỹ năng cần thiết cho vai trò nhà phân tích dữ liệu ở cấp độ đầu vào trong một thời gian ngắn. Khởi đầu với vị trí Data Analyst cũng có thể là một cách tốt để bắt đầu sự nghiệp của Data Scientist.

Một số yêu cầu cần thiết cho Data Scientist là:

Tốt nghiệp thạc sĩ hoặc tiến sĩ về toán học, thống kê hoặc khoa học máy tính
Sự nhạy bén trong kinh doanh
Kinh nghiệm về kiến trúc dữ liệu và học máy
Có kinh nghiệm về kỹ thuật thống kê và khai thác dữ liệu, khả năng làm việc trong mô hình tuyến tính tổng quát / hồi quy, tăng cường, khai thác, v.v.
Có kinh nghiệm về các ngôn ngữ lập trình như Python, R, MySQL, Hive, HTML, JavaScript, Scala, v.v.
5-7 năm kinh nghiệm trong thao tác tập dữ liệu và mô hình thống kê
Có kinh nghiệm trong các dịch vụ web, nền tảng phân tích nhà cung cấp bên thứ ba, các công cụ tính toán dữ liệu phân tán và kinh nghiệm trực quan hóa dữ liệu.

2. Data Scientist làm những công việc gì?

Một Data Scientist thường thực hiện các nhiệm vụ sau đây:

Tìm các mẫu và xu hướng trong tập dữ liệu để tìm ra insight
Tạo thuật toán và mô hình dữ liệu để dự báo kết quả
Sử dụng các kỹ thuật học máy để cải thiện chất lượng của dữ liệu
Truyền đạt các đề xuất cho các phòng ban khác và ban lãnh đạo
Triển khai các công cụ như Python, R, SAS hoặc SQL trong phân tích dữ liệu
Luôn cập nhật những đổi mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu

3. Mức lương và cơ hội nghề nghiệp của Data Scientist:

Một Data Scientist kiếm được mức lương trung bình là $ 113.396 tại Mỹ tính đến tháng 3 năm 2021 (theo Glassdoor).

Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), nhu cầu tuyển dụng đang rất cao dành cho các chuyên gia dữ liệu trong đó có Data Scientist, dự kiến sẽ tăng 31% từ năm 2019 đến năm 2029. Tốc độ này nhanh hơn nhiều so với tốc độ tăng trưởng trung bình của tất cả các công việc (ở mức 3,7%).

Sự gia tăng của big data và tầm quan trọng của nó đối với các doanh nghiệp kéo theo sự gia tăng không ngừng về nhu cầu lao động cho công việc này.

4. Làm thế nào để trở thành Data Scientist:

4.1 Có chứng chỉ về Data Science:

Các nhà tuyển dụng thường thích ứng viên có một số chứng chỉ chuyên môn để đảm bảo bạn có đủ kiến thức/kinh nghiệm để giải quyết công việc, tuy nhiên chứng chỉ không bắt buộc. Nhưng nếu như bạn có thể sở hữu được một chứng chỉ/bằng cấp liên quan thì sẽ giúp ích nhiều cho bạn trong quá trình bước chân vào lĩnh vực này.

4.2 Rèn luyện các kỹ năng liên quan:

Nếu bạn cảm thấy mình cần bổ sung thêm các kỹ năng về dữ liệu, bạn có thể tham gia một khóa học trực tuyến hoặc đăng ký tham gia một chương trình đào tạo phù hợp. Dưới đây là một số kỹ năng mà bạn cần phải có:

Programming languages (Ngôn ngữ lập trình): Data scientist có thể dành thời gian sử dụng các ngôn ngữ lập trình để sắp xếp, phân tích và quản lý các khối dữ liệu lớn. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến bao gồm:

Python
R
SQL
SAS

Data visualization (Trực quan dữ liệu): Có thể tạo biểu đồ và đồ thị là một kỹ năng rất quan trọng để trở thành một Data scientist. Việc quen thuộc với các công cụ sau sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt để thực hiện công việc:

Tableau
Power BI
Excel

Machine learning (Học máy): Việc kết hợp học máy vào công việc của bạn sẽ giúp liên tục cải thiện chất lượng dữ liệu bạn thu thập và có khả năng dự đoán kết quả của các bộ dữ liệu trong tương lai.

Big data: Một số nhà tuyển dụng có thể muốn thấy rằng bạn đã quen với việc xử lý big data. Một số phần mềm được sử dụng để xử lý big data bao gồm Hadoop và Apache Spark.

Kỹ năng giao tiếp: Các nhà khoa học dữ liệu xuất sắc nhất sẽ không thể tạo nên bất kỳ thay đổi nào nếu họ không thể truyền đạt tốt những phát hiện của mình. Khả năng chia sẻ ý tưởng và kết quả bằng lời nói và ngôn ngữ viết tốt là một kỹ năng thường được tìm kiếm ở các Data scientist.

4.3 Xuất phát từ vị trí khởi điểm:

Mặc dù có nhiều con đường để trở thành một Data Scientist, nhưng bắt đầu từ một công việc liên quan ở cấp độ khởi điểm sẽ là một bước khởi đầu tốt. Đầu tiên, hãy tìm kiếm các vị trí làm việc nhiều với dữ liệu, chẳng hạn như Data analyst, Business intelligence analyst, Statistician, hoặc Data engineer. Từ đó, bạn có thể nỗ lực trở thành Data Scientist bằng cách mở rộng kiến thức và kỹ năng của mình.

4.4 Chuẩn bị tốt cho buổi phỏng vấn:

Các vị trí nhà Data scientist thường đòi hỏi kỹ thuật cao, vì vậy có thể bạn sẽ gặp các câu hỏi về tình huống và kỹ thuật. Hãy chuẩn bị sẵn câu trả lời và luyện tập trước, đồng thời chuẩn bị sẵn các ví dụ từ kinh nghiệm làm việc hoặc học tập trong quá khứ của bạn có thể giúp bạn tỏ ra tự tin và hiểu biết trước nhà tuyển dụng.

Ngoài ra, bạn có thể tham khảo các chủ đề liên quan dưới đây:

Trung tâm BAC - Sân chơi lành mạnh để các bạn đam mê về công nghệ thông tin nói chung và nghề BA nói riêng cùng nhau tìm hiểu và khám phá những điều thú vị về nghề, qua đó chuẩn bị một số kiến thức chuyên môn cho công việc trong tương lai.

Để tham khảo và đăng ký các khoá học trong tháng, bạn có thể click vào đây: Check lịch khai giảng. Nếu cần tư vấn hỗ trợ những vấn đề liên quan đến khóa học, bộ phận CSKH của chúng tôi sẽ hỗ trợ bạn qua Email: info@bacs.vn ; bac.trainingba@gmail.com hoặc số Hotline: 0909310768.

Nguồn tham khảo:

https://www.coursera.org

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

QUẢN LÝ QUY TRÌNH NGHIỆP VỤ, TỰ ĐỘNG HÓA LÀ GÌ?

Quy trình nghiệp vụ giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả, đảm bảo công việc được thực hiện suôn sẻ và rõ ràng. Việc tự động hóa quy trình, nhờ vào công nghệ hiện đại và AI, giúp giảm khối lượng công việc thủ công, tiết kiệm thời gian, chi phí và tối ưu hiệu suất. Lợi ích của tự động hóa bao gồm tăng năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao khả năng quản lý dữ liệu. Tương lai của tự động hóa hứa hẹn sẽ tạo ra bước tiến mới, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững và thích nghi nhanh hơn với sự thay đổi của thị trường.
API LÀ GÌ? KHÁM PHÁ CẦU NỐI GIỮA CÁC ỨNG DỤNG

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman. Bạn sẽ hiểu rõ hơn về tầm quan trọng và ứng dụng thực tế của API trong công nghệ hiện đại.
Phân tích dự báo trong ngành Bán lẻ : 7 Use Cases

Bài viết cung cấp cái nhìn tổng quan về vai trò quan trọng của phân tích dự báo trong ngành bán lẻ. Doanh nghiệp bán lẻ có thể vận dụng phân tích dự báo để đưa ra quyết định sáng suốt, nâng cao khả năng cạnh tranh và gặt hái thành công trong thị trường đầy biến động như hiện nay.
Sử dụng AI để phát huy sức mạnh của Business Analysis

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mang đến một cuộc cách mạng cho lĩnh vực Business Analysis, giúp cho các Business Analyst tiết kiệm thời gian, công sức và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Bên cạnh đó, AI còn giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động và đưa ra những bước đột phá trong đổi mới.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +