Data Scientist là một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất thế kỷ 21, mở ra cơ hội việc làm rộng mở cho mọi người. Vậy Data Scientist là gì? Lộ trình việc làm Data Analyst thế nào? Làm sao để trở thành Data scientist chuyên nghiệp? Cùng JobsGO tìm hiểu qua bài viết dưới đây bạn nhé!
Data Scientist là gì? Cập nhật công việc, kỹ năng, lộ trình nghề nghiệp mới nhất
Data Scientist hay nhà khoa học dữ liệu là người thực hiện nhiệm vụ phân tích, sắp xếp và thay thế dữ liệu theo cấu trúc hoặc không. Tuy nhiên, công việc của Data Scientist không dừng nhiệm vụ cơ bản kể trên mà còn phối hợp linh hoạt giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học. Từ dữ liệu ban đầu, họ sẽ mô hình hóa dữ liệu và chuyển hóa chúng thành các kết quả để tạo ra kế hoạch hoạt động cho bộ phận.
Nói một cách dễ hiểu hơn, Data Scientist làm việc với dữ liệu phức tạp, chuyển chúng thành các insights mang tính phân tích để các bên liên quan có thể hiểu được. Doanh nghiệp sẽ được hưởng lợi ích trực tiếp từ hoạt động này của các Data Scientist.
Ở nước ta hiện nay, ngành khoa học máy tính đang phát triển mạnh mẽ, hứa hẹn đem đến việc làm chất lượng cho người lao động. Không chỉ dừng lại ở mức lương hấp dẫn hay lộ trình thăng tiến rõ ràng, Data Scientist có thể nhận vô vàn lợi ích khác khi ngành khoa học máy tính khẳng định vị thế vững chắc tại Việt Nam.
Data scientist là gì?
2. Công Việc Của Một Data Scientist
Data scientist chủ yếu sẽ làm việc xoay quanh các dữ liệu. Nghe có vẻ đơn giản, tuy nhiên thực tế công việc của họ lại đòi hỏi rất nhiều kỹ năng, kiến thức, nhìn nhận vấn đề ở các góc độ khác nhau. Cụ thể, công việc của một Data scientist gồm:
Lọc các dữ liệu thô đã thu thập được, loại bỏ thông tin lỗi mà máy tính không thể đọc được. Công đoạn này mất không ít thời gian, công sức của Data scientist vì dữ liệu nhiễu thường rất nhiều.
Phân tích lượng dữ liệu hợp lệ để xây dựng mô hình, giả thuyết hiệu quả, đưa ra các kết luận có ý nghĩa.
Sử dụng các công cụ hỗ trợ để tìm ra xu hướng, cơ hội cho doanh nghiệp trong tương lai. Đồng thời, Data scientist còn xác định những vấn đề mà công ty đang gặp phải, đề xuất giải pháp cho các vấn đề đó.
Quy trình làm việc của Data Scientist về cơ bản gồm có 5 giai đoạn là:
3.1. Tìm Kiếm Và Đặt Câu Hỏi
Trước khi bắt đầu nghiên cứu, Data Scientist sẽ tìm kiếm và đặt ra các câu hỏi nhằm xác định chính xác vấn đề. Các câu hỏi có thể ngắn gọn nhưng bao quát được toàn bộ các thông tin, mục tiêu khoa học của dự án. Chẳng hạn như:
Mục tiêu khoa học của dự án là gì?
Bước tiếp theo cần thực hiện khi có đủ dữ liệu là gì?
Tiến hành dự đoán hay tính toán với dữ liệu khoa học?
…
Những câu hỏi này giống như phần khung, sau khi được trả lời chi tiết hóa bằng các câu trả lời sẽ trở nên rõ ràng, cụ thể hơn. Các bộ phận liên quan theo đó sẽ dễ dàng xác định được nhiệm vụ tiếp theo.
3.2. Thu Thập Dữ Liệu
Dữ liệu có vai trò đặc biệt quan trọng đối với các dự án khoa học. Lượng dữ liệu càng lớn, quá trình triển khai càng được diễn ra trơn tru, mạch lạc hơn. Mỗi dự án thường có những đặc điểm riêng biệt nên không thể chuẩn bị sẵn dữ liệu để dùng đi dùng lại. Chính vì vậy, Data Scientist sẽ phải dành thời gian thu thập nhiều mẫu liệu phục vụ từng dự án khác nhau.
3.3. Khám Phá Dữ Liệu
Dữ liệu thu thập được chưa thể đọc hiểu và sử dụng được ngay. Data Scientist cần dành thời gian nghiên cứu, làm quen và khám phá những đặc trưng của chúng. Trong giai đoạn ngày, các nhà khoa học máy tính tập trung vào khám phá những điểm bất thường thông qua việc phân tách, tổng hợp và phản biện với dữ liệu.
3.4. Lập Mô Hình Dữ Liệu
Hệ thống dữ liệu sau khi được phân tách, tổng hợp sẽ thể hiện rõ đặc tính. Tuy nhiên, các xu hướng thì không thể ước tính hay tiên đoán được. Vì lẽ đó, sau khi khám phá dữ liệu, các Data Scientist tiếp tục mô hình hóa dữ liệu một cách logic, rõ ràng và dễ hiểu nhất có thể. Việc này không chỉ giúp Data Scientist nắm gọn dữ liệu trong lòng bàn tay mà còn có thể dự liệu được nhiều vấn đề quan trọng, đồng thời truyền đạt thông tin quan trọng tới các bên liên quan.
3.5. Truyền Đạt Và Hữu Hình Hóa Kết Quả
Từ mô hình chi tiết, dữ liệu được truyền đạt và trình bày lại theo cách dễ hiểu và đầy đủ nhất. Trong quá trình truyền tải thông tin, Data Scientist phải đảm bảo tất cả các bộ phận có liên quan hiểu rõ về dữ liệu, đồng thời có thể dễ dàng hình dung ra kết quả cuối cùng khi triển khai trên thực tế.
4. Những Kỹ Năng Cần Thiết Để Trở Thành Data Scientist
Để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp, bạn cần có được các kỹ năng cần thiết sau đây:
Những kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist
4.1. Programming
Viết mã là kỹ năng không thể thiếu trong ngành khoa học dữ liệu. Nói cách khác, thành thạo Programming là điều kiện tiên quyết giúp bạn trở thành một Data Scientist tại các doanh nghiệp lớn. Đối với kỹ năng này, viết mã Python hoặc R là cần thiết nhất. Bạn có thể lựa chọn học chuyên sâu một trong hai nhưng Python sẽ là lựa chọn phổ biến hơn.
Bên cạnh đó, Data Scientist cũng cần hiểu được các thư viện chính sử dụng cho các công việc khoa học dữ liệu. Thư viện chứa hàm giúp quá trình triển khai dự án nhanh chóng, tiết kiệm thời gian hơn.
4.2. SQL (Structured Query Language)
Về cơ bản, SQL là một loại ngôn ngữ lập trình chuyên biệt giúp Data Scientist sử dụng để yêu cầu và lọc thông tin từ cơ sở dữ liệu. SQL mang thiên hướng truyền thống nên có thể kém thú vị hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác. Tuy nhiên, việc biết “gốc rễ” vấn đề bao giờ cũng sẽ tốt hơn trong việc học tập, làm việc nên bạn đừng bỏ qua kỹ năng SQL nhé.
4.3. Kỹ Năng Làm Việc Với Dữ Liệu Phi Cấu Trúc
Đây là kỹ năng dọn dẹp dữ liệu thô để phục vụ cho quá trình phân tích, sửa lỗi,… Công việc này không quá phức tạp, điều bạn cần là sự chăm chỉ và kiên nhẫn.
4.4 Nắm Vững Các Ngôn Ngữ Lập Trình Cơ Bản
Những loại ngôn ngữ như SQL, R, Python, C/C++,… sẽ giúp cho Data scientist có thể thực hiện các thao tác khác nhau, từ nhập dữ liệu, viết câu lệnh, xử lý dữ liệu để xuất và chia sẻ dữ liệu. Mặc dù học các ngôn ngữ này khá khô khan nhưng nếu nắm vững chúng thì con đường trở thành Data scientist giỏi sẽ được rút ngắn.
Đây là kỹ năng rất quan trọng, cần thiết đối với Data scientist. Hiểu đơn giản Machine Learning là “dạy” máy tính học, đọc dữ liệu lịch sử, dữ liệu có sẵn để từ đó đưa ra các quyết định thông minh. Hiểu rõ cơ chế hoạt động này sẽ giúp Data scientist tiết kiệm được nhiều thời gian, công sức trong việc khám phá, dự báo từ dữ liệu.
4.6 Kỹ Năng Thống Kê
Vì tính chất công việc liên quan đến dữ liệu, vậy nên thống kê là kỹ năng bạn không thể thiếu. Bạn nên bắt đầu nghiêm túc với các môn học xác suất thống kê, thống kê mô tả,… để nắm được khái niệm cơ bản như liên kết các biến, nghịch lý Simpson,… Đó sẽ là nền tảng vững chắc để bạn phát triển hơn với nghề Data scientist.
4.7 Kỹ Năng Trình Bày Tốt
Hầu hết các Data scientist đều sẽ phải trao đổi thường xuyên với lãnh đạo, các phòng ban liên quan như phát triển sản phẩm, Marketing,… Bên cạnh đó, ở bước cuối cùng trong chuỗi công việc, Data scientist còn cần trình bày kết quả một cách trực quan, dễ hiểu trước cấp trên. Vậy nên, kỹ năng giao tiếp, thuyết trình tốt là rất cần thiết.
4.8 Kỹ Năng Định Lượng Dữ Liệu
Nhiệm vụ quan trọng nhất của Data scientist là dự đoán, khám phá xu hướng, giả thuyết xảy ra trong tương lai. Do đó, kỹ năng định lượng là rất quan trọng. Bạn có thể trau dồi kiến thức 2 môn toán và thống kê, nó sẽ giúp ích rất nhiều trong việc nâng cao kỹ năng này.
4.9 Khả Năng Thu Thập, Phân Tích, Xử Lý Dữ Liệu
Các dữ liệu ngày nay vô cùng đa dạng, đến từ nhiều nguồn khác nhau. Từ “đống” dữ liệu lộn xộn đó, Data scientist sẽ phải xử lý sao cho về cùng 1 ngôn ngữ mà máy tính đọc được. Chính vì thế, để trở thành Data scientist, bạn sẽ cần chú trọng đến kỹ năng thu thập, phân tích, đảm bảo mang lại hiệu quả, năng suất công việc tốt.
Khả năng thu thập, phân tích, xử lý dữ liệu
4.10 Tư Duy Tốt
Đối với một Data scientist, khả năng tư duy tốt là điều tất yếu. Bạn cần rèn luyện não mỗi ngày bằng cách luôn tò mò về nhiều vấn đề, tự tìm lời giải đáp cho những câu hỏi ở các góc độ khác nhau,…
Ngoài ra, bạn cũng nên hình thành tính tiểu tiết, ghi chép đầy đủ các phát hiện của mình, có óc sáng tạo để đưa ra những giải pháp mới mẻ, hiệu quả hơn.
4.11 Trực Giác Nhạy Bén Về Dữ Liệu
Kỹ năng này giúp bạn có tầm nhìn bao quát về sản phẩm công nghệ, từ đó đề xuất ra cách quản lý, phân tích dữ liệu trên hệ thống. Đặc biệt, bạn cần tính trước những điểm không hoàn hảo có thể xảy ra đối với dữ liệu, ví dụ như định dạng chuỗi không nhất quán, giá trị bị thiếu,…
5. Phân Biệt Data Scientist, Data Engineer Và Data Analyst
Data Scientist, Data Engineer và Data Analyst khác có điểm gì khác biệt, hãy theo dõi nội dung dưới đây:
Tiêu chí
Data Scientist
Data Engineer
Data Analyst
Định nghĩa
Nhà khoa học dữ liệu tham gia vào quá trình mô hình hóa, tạo ra thuật toán, mô hình dự đoán từ dữ liệu thô.
Kỹ sư dữ liệu chuyên về thiết kế, xây dựng và sắp xếp đường ống dữ liệu.
Chuyên viên phân tích dữ liệu có nhiệm vụ xác định xu hướng thông qua dữ liệu để giúp nhà quản lý đưa ra chiến lược.
Nhiệm vụ
Kiểm tra, tổng hợp, phân tích, mô hình hóa dữ liệu,…
Thiết kế, xây dựng, sắp xếp đường ống dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu cho bộ nhóm khoa học dữ liệu.
Hỗ trợ đưa ra chiến lược dựa trên việc phân tích dữ liệu.
6. Lộ Trình Nghề Nghiệp Của Data Scientist
Trước đây, để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp, ứng viên tại Việt Nam gặp rất nhiều khó khăn. Một phần do công việc này yêu cầu cao, thời gian học kéo dài mà các doanh nghiệp trong nước lại không đủ tiềm năng phát triển mạnh Data Science. Vì lý do này, không ít người học Data Scientist đã lựa chọn du học và làm việc tại nước ngoài.
Ở thời điểm hiện tại, mọi thứ đã trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Theo đó, các bạn trẻ ngành Data Science không còn quá vất vả để theo đuổi đam mê. Từ bất kỳ background nào, bạn cũng có thể rẽ sang Data Scientist. Tất nhiên, chăm chỉ, chịu khó vẫn là điều kiện tiên quyết.
Ngoài ra, số lượng các doanh nghiệp nghiên cứu về khoa học máy tính ngày càng gia tăng cũng giúp sinh viên sau khi tốt nghiệp dễ dàng tìm được công việc phù hợp với mức lương tốt.
Lộ trình nghề nghiệp của Data Scientist
Data science và smart contract có mối liên hệ chặt chẽ trong bối cảnh công nghệ hiện đại. Data science có thể phân tích dữ liệu từ smart contract để phát hiện xu hướng và hành vi của người dùng, giúp tối ưu hóa quy trình và cải thiện hiệu suất hoạt động. Việc kết hợp hai lĩnh vực này không chỉ nâng cao tính hiệu quả của các hợp đồng thông minh mà còn tạo ra nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp trong các ứng dụng phi tập trung. Cho nên người trong lĩnh vực này cũng nên cần nắm bắt rõ smart contract là gì?
Hy vọng những thông tin trong bài viết trên đây sẽ hữu ích, giúp các bạn hiểu được Data Scientist là gì? Chúc các bạn đưa ra được quyết định đúng đắn về ngành học, trường học để phát triển sự nghiệp trong tương lai nhé.
Câu hỏi thường gặp
1. Có Khóa Học Data Scientist Nào Cho Người Mới Không?
Có 1 số khóa học là:
Machine Learning liên tục được update từ Google.
Deep Learning của Kaggle Learn.
Python for Data Science & Machine Learning của Udemy.
2. Mức Lương Data Scientist Bao Nhiêu?
Mức lương trung bình của Data Scientist tại Việt Nam hiện nay dao động từ 17 - 30 triệu đồng/tháng.
Hồng Nguyễn
