Job Alerts
Viewed: 19,095
Trong thời đại công nghệ ngày càng phát triển như hiện nay, Data science là một trong những ngành nghề thu hút nguồn nhân lực lớn. Vậy để hiểu rõ Data science là gì? Tầm quan trọng của Data science trong ngành công nghệ thông tin là như thế nào? Hãy cùng CareerViet tìm hiểu thông qua bài viết này nhé!
Data science là ngành khoa học dữ liệu, liên quan đến các công việc như tìm tòi, khai thác, thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Để từ đó tìm ra những insights và thông tin có giá trị, sau đó chuyển hóa các insights này thành hành động.
Data science là một lĩnh vực kết hợp giữa toán học, thống kê và khoa học máy tính. Nhiệm vụ trong ngành data science không chỉ dừng lại ở việc trích xuất, phân tích, xử lý thông tin mà còn phải có khả năng sử dụng các công cụ thống kê và thuật toán Machine learning để dự đoán tương lai của một sự kiện.
Xem thêm: Quản Trị Là Gì? Bản Chất Và Chức Năng Của Hoạt Động Quản Trị
Data science là ngành khoa học dữ liệu, liên quan đến phân tích và xử lý dữ liệu (Nguồn: Internet)
Các công ty hoạt động với nền tảng dữ liệu lớn, cần phải ứng dụng data science để làm việc với các con số, phân tích, xử lý dữ liệu một cách chính xác về tình hình khách hàng, xã hội hay xu hướng phát triển.
Từ đó đưa ra những insights có ý nghĩa, giúp giảm rủi ro, giảm chi phí, phát triển hiệu quả và cải tiến doanh nghiệp. Hỗ trợ công ty đưa ra những quyết định đúng đắn và có chiến lược sản xuất kinh doanh hiệu quả.
Data scientist là tên gọi của một vị trí làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Họ là những người nắm vai trò quan trọng trong các công ty, đặc biệt là công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ.
Data scientist làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn.
Xem thêm: Sale Marketing Là Gì? Mô Tả Công Việc Sale Marketing Chi Tiết Nhất
Data scientist thực hiện nhiệm vụ đưa ra những xu hướng phát triển từ nguồn dữ liệu khổng lồ
(Nguồn: Internet)
Sau khi đã có cái nhìn chung về khái niệm data science là gì cũng như định nghĩa data scientist là công việc xoay quanh dữ liệu. Tiếp theo đây, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cụ thể hơn về công việc của một data scientist bao gồm những nhiệm vụ nào nhé!
Data scientist thực hiện nhiệm vụ tư vấn, tham gia, đưa ra các quyết định và tạo ra chiến lược cho công ty. Nhờ vào những thông tin mà họ phân tích từ nguồn dữ liệu khổng lồ, giúp cho công ty đưa ra những kế hoạch kinh doanh thông minh và hiệu quả hơn.
Để có thể trở thành một data scientist, bạn cần phải có các kiến thức cũng như những tố chất, kỹ năng sau:
Data scientist phải biết sử dụng các ngôn ngữ lập trình cơ bản như SQL, Python, C++,... để thực hiện các công việc như nhập liệu, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu,... Những ngôn ngữ lập trình này tuy khô khan nhưng đó chính là công cụ hỗ trợ đắc lực cho một data scientist.
Machine learning là một công cụ rất cần thiết đối với data scientist. Đây là thuật toán giúp máy tính đọc được các dữ liệu lịch sử cũng như các dữ liệu có sẵn để các quyết định quản lý dữ liệu một cách thông minh. Nắm vững được thuật toán này, sẽ giúp cho data scientist tiết kiệm được thời gian để khám phá và dự báo dữ liệu.
Đây chính là một trong những kỹ năng đòi hỏi một data scientist cần phải có. Việc biết sử dụng các phương pháp thống kê giúp bạn giải quyết công việc tốt hơn và vững chãi để phát triển hơn. Các môn học như xác suất thống kê, thống kê mô tả,... sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức về kỹ năng này.
Xem thêm: [2022] QA Là Gì? QC Là Gì? Phân Biệt Sự Khác Nhau Giữa QA, QC
Một data scientist cần có các kỹ năng liên quan đến lập trình, thống kê (Nguồn: Internet)
Ngoài làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, data scientist còn phải trao đổi, trình bày thông tin, kết quả với các phòng ban, ban lãnh đạo để họ có cái nhìn từ tổng quát đến chi tiết và dễ hiểu nhất. Chính vì điều này mà kỹ năng thuyết trình tốt chính là điểm cộng của vị trí này.
Kết quả làm việc của data scientist chính là đưa ra giả thuyết, dự đoán và khám phá được xu hướng có thể xảy. Vì vậy, việc bạn có kỹ năng định lượng dữ liệu là một kỹ năng tốt giúp bạn nâng cao tay nghề.
Khi làm việc với một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đòi hỏi data scientist phải có khả năng thu thập và xử lý chúng để máy tính có thể đọc được. Do vậy, đây chính là tố chất quan trọng để giúp bạn có thể làm việc hiệu quả hơn.
Với một data scientist cần phải tư duy hơn người bình thường. Bạn là người làm việc với dữ liệu và sử dụng bộ não để nhìn nhận từ nhiều góc độ để tìm ra giải pháp hiệu quả nhất.
Xem thêm: BOD là gì? Các khái niệm cũng như vai trò và chức năng của BOD
Những kỹ năng về phân tích, thuyết trình, tư duy cần phải có ở một data scientist (Nguồn: Internet)
Data analyst là người thực hiện nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích và viết các chương trình theo phân công công việc được giao. Họ sẽ làm công việc minh họa, báo cáo kết quả theo phân công nhiệm vụ đó, chứ không báo cáo kết quả khám phá xu hướng của cả dự án. Đây cũng chính là điểm khác biệt lớn nhất so với data scientist.
Data analyst chỉ báo cáo kết quả theo phân công nhiệm vụ đó (Nguồn: Internet)
Data engineer là những kiến trúc sư dữ liệu, là người sử dụng kỹ năng và kỹ thuật máy tính để chuyển đổi dữ liệu thành “pipeline” cho nhóm data science. Họ sử dụng ngôn ngữ lập trình Python, C++, Java, Scala,... để thiết kế, xây dựng và sắp xếp đường đi của dữ liệu. Điểm khác biệt với data scientist là họ không làm việc liên quan đến phân tích số liệu để đưa ra dự đoán.
Data engineer sử dụng ngôn ngữ lập trình để xây dựng pipeline cho nhóm data science (Nguồn: Internet)
Computer science là ngành khoa học máy tính. Khác với data scientist, computer science làm việc liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu về môi trường website và internet, trí tuệ nhân tạo (AI), an toàn máy tính,... Computer science chỉ xoay quanh kỹ thuật máy tính chứ không làm việc với dữ liệu để đưa kết quả.
Computer science làm công việc liên quan đến kỹ thuật máy tính (Nguồn: Internet)
Data science là một ngành đang dẫn đầu xu thế hiện nay với nhu cầu tuyển dụng cao cũng như mức lương hấp dẫn. Dưới đây là những cơ hội việc làm trong ngành data science ở Việt Nam hiện nay:
Ngoài ra, còn có các công việc khác trong ngành data science như Nhà thống kê (Statistician), Quản trị viên cơ sở dữ liệu (Database administrator),...
Data science đang dẫn đầu xu thế hiện nay với mức lương hấp dẫn (Nguồn: Internet)
Các môn chuyên ngành của ngành data science như Thống kế áp dụng (Applied statistics), Nhập môn khoa học máy tính (Introduction to computer science, Các ngôn ngữ lập trình SQL/R/Python, Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization), Xác suất,...
Data science được ứng dụng nhiều trong các ngành ngân hàng, tài chính, sản xuất, vận tải, y tế - chăm sóc sức khỏe,... Vì vậy, bạn có thể làm việc tại các doanh nghiệp với các vị trí như data engineer, data analyst, data scientist,...
Hy vọng với những thông tin mà CareerViet mang lại, bạn sẽ hiểu rõ hơn về khái niệm Data Science và các cơ hội nghề nghiệp rộng lớn trong ngành này. Data Science không chỉ là một lĩnh vực về các con số và dữ liệu mà còn là một ngành nghề giúp giải quyết các vấn đề phức tạp, tạo ra những giá trị thực tiễn cho các doanh nghiệp. Nếu bạn đang tìm kiếm việc làm Business Analyst, việc làm Data Analyst, hay các cơ hội trong ngành khoa học dữ liệu, thì đây chính là thời điểm lý tưởng để định hướng nghề nghiệp cho mình.
Bằng cách trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết, bạn sẽ không chỉ có thể khám phá những công việc Data Science hấp dẫn mà còn có thể phát triển mạnh mẽ trong các vai trò như tuyển dụng data engineer, nơi bạn sẽ làm việc với dữ liệu lớn, xây dựng hệ thống dữ liệu và tạo ra các giải pháp dữ liệu tối ưu. Dù bạn đang ở đâu trong hành trình sự nghiệp, hãy bắt đầu từ bây giờ để vững bước trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và mở ra cơ hội nghề nghiệp rộng mở trong tương lai!
Source: CareerViet
Hot Job Recruiting
Salary : 12 Mil - 18 Mil VND
Ho Chi Minh
