Data Scientist là gì? Bật mí những thông tin quan trọng về nghề Data Scientist chi tiết nhất

Trong thời đại công nghệ 4.0, dữ liệu đang trở thành một tài nguyên vô cùng quý giá. Các doanh nghiệp, tổ chức, chính phủ đều đang ráo riết tìm kiếm những người có thể khai thác và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, đó chính là Data Scientist. Cùng tìm hiểu kỹ hơn cùng FPT Shop về ngành này sau đây nhé.

Tìm hiểu kỹ hơn về Data Scientist là gì?

Data Scientist hiểu sát nghĩa là kỹ sư khoa học dữ liệu, là những người phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu trình bày vấn đề, bất kể nó có cấu trúc hay không. Công việc của họ cần có sự phối hợp nhịp nhàng giữa khoa học máy tính, thống kê và toán học.

Họ sẽ là những người trực tiếp phân tích, xử lý và mô hình hóa những dữ liệu, sau đó diễn đạt các kết quả để đưa ra những kế hoạch hoạt động cho cả team và doanh nghiệp.

Nói một cách dễ hiểu hơn, nghề Data Scientist làm việc cùng dữ liệu và cho ra những góc nhìn mang tính phân tích. Họ sẽ trực tiếp truyền đạt các phát hiện và góc nhìn này với những bên liên quan, từ các lãnh đạo cấp cao cho đến quản lý và khách hàng.

Từ đó, các doanh nghiệp có thể trực tiếp hưởng lợi thông qua việc đưa ra những quyết định sáng suốt nhất với mục đích thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và mang về lợi nhuận cho họ.

Tại Việt Nam hiện nay, ngành Công nghệ thông tin cũng đang chứng kiến sự tăng trưởng tiềm năng từ ngành Khoa học dữ liệu. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp và công ty quan tâm hơn đến ngành khoa học dữ liệu và sẵn sàng chi tiền cho việc nghiên cứu và phát triển nó. 

Không ngoa khi nói rằng nghề Data Scientist là một trong những vị trí đang hot nhất tại thị trường Việt Nam.

Công việc cụ thể của một Data Scientist là gì?

Mục đích chính của bộ phận Data Scientist chính là làm sao để những bộ phận khác tại doanh nghiệp đều có thể đưa ra các quyết định dựa vào dữ liệu tốt hơn. Do đó, vị trí này sẽ có vai trò hỗ trợ, cho phép các tổ chức hoạt động tốt hơn, tăng giá trị nhanh hơn thông qua việc đưa ra những quyết định đúng đắn nhờ vào dữ liệu.

Chu trình làm việc của bộ phận Data Scientist sẽ gồm 3 giai đoạn:

• Chuẩn bị: Dữ liệu sẽ được họ thu thập và làm sạch. Điều này sẽ cần đến một lượng thời gian đáng kể vì hầu hết các dữ liệu còn nhiễu, có nghĩa là phải thực hiện các bước để có thể cải thiện chất lượng của dữ liệu và chuyển chúng sang những định dạng mà máy có thể hiểu và đọc chính xác.
• Thử nghiệm: Đây chính là nơi toàn bộ các giả thuyết được tạo ra, dữ liệu sẽ được trực quan hóa và những mô hình cũng được hình thành từ đây. Quy trình này thường sẽ mất ít thời gian hơn so với khâu chuẩn bị.
• Phân phối: Data Scientist tiến hành báo cáo kết quả đã được ghi lại thành tài liệu hoặc slideshow và trình bày cho ban quản lý. Khi quản lý đã thông qua, những quyết định sẽ được truyền tải xuống các bộ phận bên dưới để thay đổi.

Khi kết thúc quy trình, phần triển khai này sẽ giúp tạo ra một cột mốc mới cho doanh nghiệp của bạn.

Phân biệt các vị trí Data Scientist vs Data Engineer vs Data Analyst

Trong thời đại công nghệ số phát triển mạnh mẽ, dữ liệu đang trở thành tài nguyên vô cùng quan trọng đối với các doanh nghiệp. Để khai thác và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, các doanh nghiệp cần có đội ngũ nhân sự chuyên môn về dữ liệu, bao gồm Data Scientist, Data Engineer và Data Analyst.

Data Scientist

Data Scientist là những chuyên gia phân tích dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu để tìm kiếm các xu hướng và mối tương quan trong dữ liệu, từ đó đưa ra các dự đoán và giải pháp giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động.

Công việc chính của Data Scientist bao gồm:

• Áp dụng toàn bộ các kỹ thuật định lượng từ kiến thức về thống kê, kinh tế lượng cho doanh nghiệp của mình từ nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Vận dụng những phương pháp thống kê để xây dựng liên kết mô hình dự đoán chuẩn xác.
• Nền tảng cho việc đưa ra các quyết định dựa trên góc nhìn phân tích từ những bộ data có cấu trúc và không cấu trúc.
• Xác định những nguồn dữ liệu mới và khám phá ra tiềm năng sử dụng của chúng trong việc phát triển thêm các góc nhìn trong phát triển sản phẩm.
• Khám phá thêm các công nghệ mới và giải pháp phân tích mới để sử dụng trong việc phát triển mô hình định lượng.
• Thiết kế và phát triển những bảng báo cáo, bảng điều khiển tương tác tùy chỉnh.
• Tiếp tục duy trì và cải thiện những mô hình hiện có của doanh nghiệp.
• Truyền tải những góc nhìn mới và các phân tích với ban lãnh đạo cũng như những phòng ban có liên quan để tiến hành cập nhật hoặc thay đổi.

Data Engineer

Data Engineer là những chuyên gia xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu. Họ chịu trách nhiệm về toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu, từ thu thập, lưu trữ, xử lý đến phân phối dữ liệu.

Công việc chính của Data Engineer bao gồm:

• Thiết kế và xây dựng hệ thống dữ liệu, bao gồm các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu (data warehouse), kho dữ liệu phân tích (data mart),...
• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các hệ thống ERP, CRM,...
• Phát triển các quy trình xử lý dữ liệu, bao gồm quy trình ETL (Extract, Transform, Load) và quy trình ELT (Extract, Load, Transform).
• Đảm bảo hệ thống dữ liệu hoạt động ổn định và an toàn.

Data Analyst

Data Analyst là những chuyên gia phân tích dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật thống kê và phân tích để hiểu được dữ liệu. Họ sử dụng kết quả phân tích dữ liệu để giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả.

Công việc chính của Data Analyst bao gồm:

• Thu thập dữ liệu.
• Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu.
• Sử dụng các kỹ thuật thống kê và phân tích để phân tích dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu để dễ dàng truyền đạt kết quả phân tích cho người khác.
• Báo cáo phân tích dữ liệu.

Những kỹ năng cần có để trở thành một Data Scientist giỏi

Các Data Scientist được coi là những chuyên gia phân tích dữ liệu, sử dụng kiến thức và kỹ năng của mình để giải quyết các vấn đề kinh doanh, khoa học và xã hội.

Để trở thành một Data Scientist giỏi, bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng cần thiết sau:

Kỹ năng phân tích dữ liệu

Đây là kỹ năng quan trọng nhất đối với một Data Scientist. Kỹ năng phân tích dữ liệu cho phép bạn thu thập, xử lý, phân tích và giải thích dữ liệu một cách hiệu quả. 

Có thể nói, đây cũng là một kỹ năng quan trọng nhất của một Data Scientist, thể hiện rõ tính chuyên môn của ngành nghề này. Càng giỏi phân tích dữ liệu thì càng đưa ra được phương pháp hiệu quả, xử lý vấn đề nhanh chóng, gọn gàng hơn.

Kỹ năng thống kê

Kỹ năng thống kê là nền tảng cho các kỹ năng phân tích dữ liệu. Kỹ năng thống kê cho phép bạn hiểu được các khái niệm thống kê cơ bản, như xác suất, thống kê mô tả và thống kê suy luận.

Nhìn chung thì kỹ năng thống kê khá đặc biệt mà cần bạn tích lũy kinh nghiệm qua từng năm để có được kỹ năng này và áp dụng vào trong công việc Data Scientist của mình. 

Kỹ năng lập trình

Data Scientist cần sử dụng các ngôn ngữ lập trình để làm việc với dữ liệu. Những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất của Data Science bao gồm:

• Python: là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trong Data Science. Python có nhiều thư viện và công cụ hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu, thống kê, Machine Learning,...
• R: là ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều trong lĩnh vực thống kê. R có nhiều thư viện và công cụ hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu thống kê.
• SQL: là ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu và SQL được sử dụng để lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu để phân tích.

Việc càng có được nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ làm công việc của Data Scientist dễ dàng, đưa và nhận thông tin tiện lợi hơn.

Kiến thức liên quan đến Machine Learning, Deep Learning và AI

Machine Learning, Deep Learning và AI là những công nghệ quan trọng trong Data Science. Kiến thức về các công nghệ này cho phép bạn phát triển các mô hình học máy tiên tiến để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Tư duy phản biện

Tư duy phản biện là khả năng phân tích thông tin một cách khách quan và đưa ra quyết định sáng suốt. Tư duy phản biện là cần thiết để giải quyết các vấn đề phức tạp trong Data Science.

Kỹ năng giao tiếp

Kỹ năng giao tiếp giúp bạn truyền tải các kết quả phân tích dữ liệu của mình đến với người khác một cách rõ ràng và dễ hiểu. Kỹ năng giao tiếp cũng giúp bạn hợp tác hiệu quả với các thành viên trong nhóm.

Ngoài những kỹ năng trên, các Data Scientist cũng cần có các kỹ năng mềm khác như:

• Khả năng học hỏi nhanh
• Khả năng giải quyết vấn đề
• Khả năng sáng tạo

Lời kết

Data Scientist là một nghề đang rất hot trong thời đại công nghệ 4.0. Tuy nhiên, để có thể đạt được thành công nhất định trong vị trí này, bạn cần trau dồi thêm nhiều kỹ năng khác nhau và không ngừng hoàn thiện bản thân mỗi ngày nhé.

Xem thêm một số bài viết khác về nghề nghiệp tại đây:

• Top 7 các ngành nghề hot nhất hiện nay
• Ngành khoa học máy tính ra làm gì? Mức lương và cơ hội nghề nghiệp của ngành học hot nhất hiện nay

Hiện nay, FPT Shop đang cung cấp nhiều dòng laptop gọn nhẹ như Macbook, hỗ trợ bạn có thể theo đuổi ngành nghề này dễ dàng. Hãy nhấn vào đây để tham khảo những dòng máy tính xách tay Apple mới nhất tại FPT Shop nhé:

• Máy tính xách tay.