Công việc đang tuyển dụng Xem thêm

Data Science là gì? Tố chất cần có của một Data Scientist

Tác giả : TopOnSeek   Kiểm tra bởi HieuND
Rate this post
Ngày đăng: 25/05/2023

Data Science là công việc thiên về khai thác và nghiên cứu dữ liệu. Đây là ngành nghề được khá nhiều bạn trẻ theo đuổi vì có cơ hội việc làm hấp dẫn. Nhờ vào Data Science, các doanh nghiệp có thể định hướng được chiến lược cho thương hiệu trong tương lai thông qua các báo cáo và dữ liệu về thị trường. Nhờ đó, công ty có thể nắm bắt xu hướng và phòng ngừa những rủi ro có thể xảy ra. Ngay bây giờ, bạn hãy cùng TopOnSeek tìm hiểu kỹ hơn về ngành nghề này nhé.

Xem thêm:

Khám phá ngành Data Science là gì?

Data Science là lĩnh vực vô cùng thú vị và được ưa chuộng ở thời điểm hiện tại. Vậy ngành nghề này sẽ thực hiện công việc gì và có tầm quan trọng như thế nào? Cùng tìm hiểu ngay nhé.

Data Science là gì?

Data Science (khoa học dữ liệu) là ngành nghề bao gồm các nhiệm vụ đặc trưng như nghiên cứu, thu thập, đánh giá và xử lý thông tin, dữ liệu. Nhờ vào Data Science, bạn sẽ đào sâu được nhiều Insight có giá trị và đưa ra giải pháp phù hợp cho kết quả vừa nhận được.

Data Science là sự kết hợp giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học. Bên cạnh việc xử lý dữ liệu, lĩnh vực này còn yêu cầu kỹ năng sử dụng các công cụ, phần mềm thống kê hoặc thuật toán Machine Learning để dự đoán kết quả trong tương lai của một số sự kiện.

Xem thêm:

  • Intern Là Gì? Internship Là Gì? Top 6 Công Việc Intern Dễ Ứng Tuyển
  • Influencer là gì? Influence marketing và cách trở thành một influencer
  • Nghề Copywriter là gì? Học gì để trở thành một Copywriter giỏi?
Data Science kết hợp giữa khoa học máy tính và thống kê
Data Science kết hợp giữa khoa học máy tính và thống kê (Nguồn: Sưu tầm)

Xem thêm: Data Mining là gì? Các công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất 2023

Tầm quan trọng của Data Science

Nhờ vào Data Science, doanh nghiệp có thể dự đoán được nhiều xu hướng trong tương lai thông qua các nền tảng dữ liệu. Điều này cần đến sự hỗ trợ của đội ngũ Data Scientist với nhiệm vụ trích xuất và phân tích lượng lớn data nhằm tìm ra các Insight có ý nghĩa và giá trị.

Theo một vài thống kê, từ năm 2012, số lượng Data Scientist đã tăng hơn 650% và đang còn tiếp diễn. Tính đến thời điểm hiện tại, U.S. Bureau of Labor Statistics cho biết thị trường có đến hơn 11,5 triệu việc làm thuộc lĩnh vực này.

Data Analysist dự đoán được nhiều xu hướng trong tương lai
Data Analysist dự đoán được nhiều xu hướng trong tương lai (Nguồn: Sưu tầm)

Tìm hiểu về vị trí Data Scientist

Data Scientist là những người làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Vị trí này hiện đang được rất nhiều doanh nghiệp tìm kiếm vì có vai trò rất quan trọng. Cùng tìm hiểu kỹ hơn về ngành nghề này nhé.

Data Scientist là gì?

Data Scientist là những người làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Công việc này yêu cầu một cái đầu nhanh nhạy và sâu sắc để có thể phân tích được một lượng data khổng lồ.

Có thể nói, Data Scientist chính là một trong những vị trí quan trọng nhất của doanh nghiệp. Người làm khoa học dữ liệu sẽ đưa ra những Insight có cơ sở và dẫn chứng để công ty sử dụng cho những hoạt động sau này.

Xem thêm:

Người làm khoa học dữ liệu (Data Science) sẽ đưa ra những Insight có cơ sở
Người làm khoa học dữ liệu (Data Science) sẽ đưa ra những Insight có cơ sở (Nguồn: Sưu tầm)

Vai trò của Data Scientist

Data Scientist hỗ trợ doanh nghiệp phân tích và sử dụng dữ liệu một cách khoa học. Nhờ đó, các công ty có thể xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp trong tương lai. Cụ thể, vai trò của Data Scientist sẽ là:

  • Nhà khoa học dữ liệu sẽ loại bỏ những data bị lỗi trên máy tính ở các dạng cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Giai đoạn này đòi hỏi khá nhiều thời gian vì khối lượng dữ liệu bị nhiễu là rất nhiều. 
  • Dữ liệu được xây dựng thành các con số và mô hình có thể đọc được để phân tích. Sau đó, Data Scientist sẽ tiến hành đánh giá và đưa ra các Insight có giá trị.
  • Nhà khoa học dữ liệu phải sử dụng thêm Machine Learning để phát hiện ra những xu hướng mới của thị trường sẽ tác động đến doanh nghiệp. Cuối cùng, các số liệu, mô hình, biểu đồ sẽ được trình bày trên slide để thuyết trình cho ban lãnh đạo. Đồng thời, Data Scientist cũng đưa ra những giải pháp hoặc đề xuất kịp thời cho các Insight mình tìm được. 
Data Scientist hỗ trợ doanh nghiệp phân tích dữ liệu
Data Scientist hỗ trợ doanh nghiệp phân tích dữ liệu (Nguồn: Sưu tầm)

Những tố chất cần có để trở thành một Data Scientist

Để trở thành một Data Scientist chính hiệu, bạn cần phải trang bị nhiều kiến thức và kỹ năng như tính toán và lập luận. Ngoài ra, nhà khoa học dữ liệu cũng phải trau dồi thêm một số kiến thức về lập trình. Cùng tìm hiểu ngay nhé.

Nắm vững các ngôn ngữ lập trình cơ bản

Để tạo lệnh, nhập dữ liệu và trích xuất, bạn phải sử dụng thành thạo các ngôn ngữ lập trình như SQL, R, Python hoặc C/C++. Nhờ vào những ngôn ngữ này, Data Scientist có thể xử lý data một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Để trở thành Data Scientist, bạn phải sử dụng thành thạo các ngôn ngữ lập trình
Để trở thành Data Scientist, bạn phải sử dụng thành thạo các ngôn ngữ lập trình (Nguồn: Sưu tầm)

Hiểu rõ về thuật toán Machine Learning

Machine Learning là công cụ hỗ trợ Data Scientist trong việc đọc và phân tích dữ liệu. Cụ thể, thuật toán này sẽ xây dựng một số kỹ thuật khác nhau để máy tính có thể tự học hỏi và giải quyết data cho từng trường hợp cụ thể. Nếu vận dụng Machine Learning đúng cách, Data Scientist có thể phân tích và đánh giá dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.  

Có kiến thức và kỹ năng về thống kê

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải biết các kiến thức về xác suất thống kê hoặc mô tả dữ liệu. Nghịch lý Simpson, sự liên kết của biến hoặc EDA là những khái niệm cơ bản mà bất kỳ Data Scientist nào cũng cần nắm được. Nếu trang bị tốt kiến thức kể trên, bạn sẽ dễ dàng hoàn thành công việc của mình.

Data Scientist cần có kỹ năng thống kê
Data Scientist cần có kỹ năng thống kê (Nguồn: Sưu tầm)

Có kỹ năng trình bày tốt

Khi đã có kết luận từ dữ liệu, bạn phải trình bày những thông tin này trước ban lãnh đạo cũng như nhiều phòng ban khác. Chính vì thế, Data Scientist phải có kỹ năng thuyết trình tốt. Điều này sẽ giúp người nghe hiểu được vấn đề bạn muốn trình bày và tạo nên sự thuyết phục cho Insight bạn tìm được.

Xem thêm: 10 Bí quyết tăng kỹ năng thuyết trình

Có kỹ năng định lượng dữ liệu

Là một Data Scientist, bạn phải có đầu óc nhanh nhạy và đoán trước được những xu hướng trong tương lai. Điều này sẽ giúp bạn đưa ra những đề xuất chính xác và có tính hiệu quả từ những dữ liệu mình đã phân tích. Nhờ đó, bạn có thể đưa ra các hướng đi tiềm năng cho doanh nghiệp.

Data Scientist cần biết định lượng dữ liệu
Data Scientist cần biết định lượng dữ liệu (Nguồn: Sưu tầm)

Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu

Nguồn dữ liệu hiện có trên thị trường khá lớn và nhiều thông tin bị nhiễu. Do đó, Data Scientist cần biết cách thu thập và chọn lọc data từ nhiều nguồn một cách phù hợp. Khi đã có cho mình dữ liệu, bạn sẽ phải chuyển đổi tất cả thành một ngôn ngữ thống nhất để máy có thể đọc và hiểu được. Do đó, vị trí Data Scientist thương yêu cầu khả năng xử lý và phân tích data cao. 

Khả năng tư duy như một Data Scientist thực thụ

Để đưa ra những giải pháp thiết thực cho doanh nghiệp từ các số liệu, bạn phải có khả năng tư duy tốt. Kỹ năng này sẽ được trau dồi bằng cách nhiều cách khác nhau. Cụ thể, Data Scientist hãy khai thác và đánh giá một vấn đề từ nhiều góc nhìn. Đồng thời, bạn cũng phải ghi chép và trình bày thông tin ra giấy một cách hợp lý để làm cơ sở cho các lập luận sau này.

Data Scientist hãy đánh giá một vấn đề từ nhiều góc nhìn
Data Scientist hãy đánh giá một vấn đề từ nhiều góc nhìn (Nguồn: Sưu tầm)

>> Xem thêm:

Những câu hỏi liên quan đến Data Science

Data Science được yêu thích bởi đem đến nhiều cơ hội nghề nghiệp trong tương lai. Để giúp bạn hiểu hơn về ngành nghề này, TopOnSeek sẽ giải đáp ngay một số câu hỏi liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu ngay bên dưới nhé.

Data Science khác gì Data Analyst?

Data Analyst sẽ chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và đánh giá dữ liệu theo nhiệm vụ được giao. Đồng thời, vị trí này cũng phải minh họa và viết báo cáo cho những thông tin được yêu cầu tìm kiếm. Trong khi đó, Data Scientist lại nghiêng về việc khám phá và đi tìm dữ liệu cho những xu hướng trong tương lai.

Data Scientist nghiêng về việc khám phá Insight từ dữ liệu
Data Scientist nghiêng về việc khám phá Insight từ dữ liệu (Nguồn: Sưu tầm)

Xem thêm: Data Analytics là gì? Những điều hay ho bạn nên biết về Data Analytics và Data Analyst

Data Science khác gì Data Engineer?

Data Engineer hay còn được biết đến là kiến trúc sư dữ liệu. Vị trí này sẽ chịu trách nhiệm sử dụng ngôn ngữ lập trình để chuyển đổi dữ liệu thành pipeline cho Data Scientist. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu không cần phải tham gia vào giai đoạn mô hình hóa và khai thác data.

Cơ hội nghề nghiệp của ngành Data Science

Data Science là một trong những lĩnh vực đón đầu xu hướng ở thời điểm hiện tại và được tuyển dụng khá nhiều trên các website như CareerViet.vn. Để làm việc trong ngành này, bạn có thể trở thành Data scientist, Data Engineer, Data Analyst,… Cùng TopOnSeek tìm hiểu kỹ hơn về các vị trí này nhé.

  • Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist): Bạn sẽ phải chịu trách nhiệm phân tích data thông qua một số thuật toán đề đem đến nhiều giải pháp và khám phá những xu hướng tiềm năng cho doanh nghiệp.
  • Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst): Bạn chịu trách nhiệm tìm kiếm và thu thập data từ nhiều nguồn để giải thích cho nhiệm vụ và câu hỏi nghiên cứu. Bên cạnh đó, Data Analyst cũng phải viết các báo cáo và xây dựng mô hình từ dữ liệu.
  • Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): Đây là vị trí yêu cầu kiến thức về các loại công cụ và ngôn ngữ lập trình. Cụ thể, Data Engineer sẽ phải xây dựng các hệ thống để đưa dữ liệu vào phân tích.
  • Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst): Đây là những người có khả năng tư duy cao. Bạn sẽ phải nhìn vào dữ liệu để phân tích và đánh giá tình hình hoạt động của doanh nghiệp ở thời điểm hiện tại và trong tương lai. Từ đó, Business Analyst sẽ đề xuất các chiến lược dài hạn nhằm phát triển công ty.
  • Kỹ sư học máy (Machine Learning): Vị trí này cần kiến thức về Machine Learning để xây dựng thêm nhiều mô hình trên máy tính. Nhờ đó, máy có thể đọc lệnh và thực hiện những gì bạn muốn một cách nhanh chóng và chính xác.
Data Science có nhiều cơ hội việc làm với mức lương hấp dẫn
Data Science có nhiều cơ hội việc làm với mức lương hấp dẫn (Nguồn: Sưu tầm)

Data Science là lĩnh vực đang được nhiều doanh nghiệp chú trọng và đầu tư. Nhờ vào khoa học dữ liệu, các công ty có thể dự đoán chính xác xu hướng thị trường và xây dựng những phương án thực thi phù hợp cho việc kinh doanh. Bạn có thể trở thành một Data Scientist, Data Engineer hay Data Analyst nếu muốn đầu quân cho lĩnh vực này. Hãy theo dõi nhiều bài viết khác của TopOnSeek để có thêm thông tin nhé.

Xem thêm: SEO agencySEO lazadaSEO trafficSEO từ khóa googleSEO web wordpresscông ty SEO chuyên nghiệpSEO tiktokTOSSEO từ khóadịch vụ SEO trafficAI cho SEOdịch vụ Entity SEOdịch vụ SEO hiệu quảdịch vụ SEOdịch vụ SEO tổng thể websitethuê SEO tổng thểSEO shopeeAI cho chat gptdịch vụ SEO từ khóa Top GoogleGPT cho SEO

Thông tin tác giả

TopOnSeek là công ty dịch vụ SEO chuyên cung cấp các dịch vụ. 1. Phân tích & giải pháp SEO 2. Viết bài chuẩn SEO 3. Phát triển website chuẩn SEO 4. Tối ưu On-Page 5. Tối ưu Off-Page

Bài viết liên quan

Nhận báo giá SEO

Cần dịch vụ SEO?

 Tư vấn chiến lược SEO

Liên hệ

 Viết Content SEO

 Viết Content SEO

Liên hệ

KIẾN THỨC SEO NỔI BẬT

SEO OnPage và SEO OffPage là gì? Phân biệt và Kỹ thuật tối ưu

SEO OnPage và OffPage giống như hai mặt của một đồng tiền xu, nếu nói SEO Onpage là mặt phải ...

14/06/2024

TopOnSeek
Dịch Vụ SEO Traffic: Cam Kết Tăng Traffic Website Chất lượng

Dịch vụ Traffic Website là một dịch vụ giúp tăng phiên truy cập (sessions) đang rất được quan tâm nhất ...

14/03/2024

TopOnSeek
AI cho Chat GPT: Cách sử dụng AI để tối ưu hóa công việc SEO

ChatGPT là một công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và được phát triển bởi OpenAI. ChatGPT có ...

11/03/2024

TopOnSeek

KIẾN THỨC SEO MỚI NHẤT

SEMrush: Hướng dẫn sử dụng SEMrush từ A-Z

SEMrush là gì? SEMrush là gì? SEMrush là một công cụ phân tích các chỉ số của website và SEO ...

16/07/2024

Hiền Trần
Google Analytics là gì? Hướng dẫn 6 bước cài đặt và sử dụng hiệu quả

Nếu bạn đã hiểu khái niệm SEO là gì, các công việc On page SEO, Off page SEO cho một ...

15/07/2024

TopOnSeek
Thẻ meta là gì? 14 thẻ meta trong HTML cần thiết để tối ưu SEO

Để tối ưu hóa hiệu quả SEO, việc sử dụng các thẻ meta là không thể thiếu. Các thẻ này ...

09/07/2024

Phượng Tiên