Marketing

Các Kỹ Năng Cần Thiết Để Trở Thành Data Scientist

Khoa học dữ liệu dần trở thành một trong những ngành nghề hot nhất hiện nay. Và tất nhiên, trở thành Data scientist cũng là mục tiêu của không ít những bạn trẻ khi đứng trước những định hướng nghề nghiệp. Vậy bạn cần có các kỹ năng cần thiết nào để có thể phát triển sự nghiệp của một Data scientist? Nội dung dưới đây có thể giúp bạn phần nào.

Programming

Nếu bạn muốn làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, viết mã là một phần không thể thiếu. Cụ thể, một trong các kỹ năng cần thiết đầu tiên để trở thành Data science chính là học viết mã bằng Python hoặc R, hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng thường xuyên trong thế giới khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên, bạn không cần phải học cả hai. Một trong hai đều hữu ích và việc lựa chọn tùy thuộc vào mục tiêu của bạn. 

© Freepik.com

Python là lựa chọn phổ biến hơn trong thế giới kinh doanh; còn R được sử dụng rộng rãi hơn trong học thuật và nghiên cứu. Trong khi R tập trung vào làm việc với dữ liệu và thực hiện phân tích thống kê, thì Python lại linh hoạt hơn nhiều. 

Bên cạnh đó, bạn cũng sẽ cần tìm hiểu các thư viện chính được sử dụng cho công việc khoa học dữ liệu. Thư viện chứa các hàm đã được viết sẵn, cho phép bạn thực hiện các tác vụ dữ liệu thông thường chỉ với một hoặc hai dòng mã. Việc xây dựng những hàm này từ đầu sẽ khiến bạn mất nhiều thời gian hơn. 

Trong Python, các thư viện tập trung vào dữ liệu phổ biến bao gồm “numpy”, “pandas”, “matplotlib” và “scikit-learning”. Trong R, có thể bạn sẽ muốn tìm hiểu về “tidyverse”.

SQL

Bất kể ngôn ngữ lập trình nào bạn chọn, bạn cũng cần phải học SQL. SQL là viết tắt của cụm từ “Structured Query Language”, được gọi là “ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc”. Về cơ bản, đó là một loại ngôn ngữ lập trình chuyên biệt mà bạn sử dụng để yêu cầu và lọc thông tin từ cơ sở dữ liệu.

SQL thường bị cho là một ngôn ngữ rất cũ và khá nhàm chán khi so sánh với Deep leaning (một nhánh của Machine learning).

Tuy nhiên, SQL là một trong các kỹ năng cần thiết cho công việc khoa học dữ liệu vì hầu hết các công ty đều lưu trữ dữ liệu của họ dưới một số dạng cơ sở dữ liệu dựa trên SQL. 

Trên thực tế, nhiều Data scientist và cả Data analyst sử dụng SQL nhiều hơn cả Python hoặc R.

Làm việc với dữ liệu phi cấu trúc

Một trong các kỹ năng cần thiết và quan trọng nhất trong ngành này chính là dọn dẹp dữ liệu. Đây không phải là công việc yêu thích của hầu hết mọi người, nhưng nó là một công việc cần thiết. 

Dọn dẹp dữ liệu là mọi thứ bạn phải làm đối với tập dữ liệu thô hiện có để sẵn sàng phân tích; bao gồm các tác vụ như sửa định dạng, xóa lỗi chính tả và loại bỏ các mục trùng lặp. 

© Freepik.com

Sau khi đã dọn dẹp dữ liệu, loại bỏ những phần lỗi hoặc dư thừa, bạn cần tiếp tục làm việc với dữ liệu phi cấu trúc trước khi bắt tay vào bất kỳ nghiệp vụ phân tích nào.

Dữ liệu phi cấu trúc đơn giản là những dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng. Chúng cần được xử lý thành một cấu trúc nhất định để có thể lắp vào các mô hình dữ liệu được xây dựng để phân tích.

Để làm được việc này, bạn phải viết mã lọc, sắp xếp và phân loại mã để tạo tập dữ liệu bạn muốn phân tích và chúng luôn là các kỹ năng cần thiết mà nhà tuyển dụng đánh giá cao.

Machine Learning / AI (Học máy / Trí tuệ nhân tạo)

Đây là một phần của khoa học dữ liệu mà nhiều Data scientist rất hào hứng để học. Machine learning cực kỳ thú vị và hữu ích, nhưng nó cũng là một lĩnh vực rộng lớn và rất phức tạp.

Bạn cũng không cần thiết phải biết mọi thứ về lĩnh vực này, mà chỉ cần nắm chắc các thuật toán phổ biến nhất. Sẽ rất hữu ích nếu bạn có thể triển khai và giải thích các loại mô hình phổ biến bao gồm: “linear and logistic regressions”, “Naive Bayes”, “classification and regression trees” (CART), “k-nearest neighbors algorithm” (KNN), “k-means”, “principle component analysis” (PCA), và “random forests”. 

Số liệu thống kê

Các nhà thống kê đôi khi nói đùa rằng khoa học dữ liệu chỉ là một phiên bản được thổi phồng của số liệu thống kê, một nghề đã tồn tại trong nhiều thập kỷ. 

Các nhà khoa học dữ liệu có thể đang sử dụng ngôn ngữ mã hóa và mô hình Machine learning mà các nhà thống kê trước đây chỉ có thể mơ ước, nhưng ẩn sâu bên trong, đó là số liệu thống kê.

Bạn không cần bằng tiến sĩ toán học để trở thành Data scientist, nhưng bạn cần có hiểu biết vững chắc về xác suất và thống kê. Điều này sẽ giúp bạn xác định loại phân tích nào phù hợp và đánh giá kết quả của bạn để đảm bảo chúng chính xác và có ý nghĩa. 

Trực quan hóa dữ liệu và lập báo cáo

Khi nhắc đến các kỹ năng cần thiết của Data scientist, trực quan hóa dữ liệu chưa bao giờ bị bỏ quên. Không phải ai cũng hiểu được những đoạn mã của bạn, nhưng mọi người đều có thể hiểu những biểu đồ. 

© Freepik.com

Các nhà khoa học dữ liệu thường được yêu cầu chia sẻ báo cáo để trình bày công việc của họ. Vì vậy, bạn sẽ cần có khả năng thể hiện các kết luận của mình theo cách có ý nghĩa với mọi người, và bạn cũng cần hiểu những gì đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật cần ở bạn.

Nếu những báo cáo này không được trình bày rõ ràng, dữ liệu trực quan có thể gây ra những nhầm lẫn trong quá trình đưa ra quyết định kinh doanh. 

Kỹ năng thiết kế có thể làm cho báo cáo của bạn hấp dẫn hơn, nhưng quan trọng hơn. Những hơn hết, chúng sẽ giúp bạn làm nổi bật những phần quan trọng nhất của kết quả và tránh gây hiểu lầm cho người xem với những thông tin thừa.

Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề

Trong vai trò của một Data scientist, bạn thường sẽ được đưa ra các vấn đề cần giải quyết. Chính lúc này, sự tò mò, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề là các kỹ năng cần thiết, và là chìa khóa.

Điều quan trọng cần nhớ là trong hầu hết các công việc, những câu hỏi phù hợp là những câu hỏi tác động đến kết quả kinh doanh của công ty. Không phải mọi công việc phân tích mà bạn làm đều mang lại giá trị như mong muốn. 

Và để có thể tìm ra được những câu hỏi có giá trị cao đó, bạn cần có kỹ năng tư duy phản biện và hiểu biết vững chắc về công ty, đối thủ cạnh tranh và ngành nghề của bạn.

Giao tiếp

© Freepik.com

Khi nhắc tới các kỹ năng cần thiết trong ngành khoa học dữ liệu, kỹ năng mềm như giao tiếp thường bị bỏ qua. Thế nhưng, đây lại là một trong những kỹ năng quan trọng nhất đối với công việc dữ liệu. 

Những hoạt động phân tích dữ liệu của bạn chỉ hữu ích khi bạn có thể khiến mọi người hiểu nó và thuyết phục họ hành động theo nó. Bạn cần có khả năng tương tác và giải thích mọi thứ. Công việc của Dât scientist không chỉ là làm việc với dữ liệu, mà còn làm việc với mọi người.

Nếu những thông tin trên hữu ích với bạn, hãy click ngay vào hashtag Data scienece bên dưới để cập nhật những bài viết mới nhất về ngành Data scienece nhé!

mẫu ứng viên tìm việc

Rate this post
Tham khảo thêm  Những Lời “Nói Dối” Cần Thiết Khi Phỏng Vấn Xin Việc
You cannot copy content of this page