10 bộ kỹ năng cần thiết cho Data Scientist

Nhu cầu về tài năng khoa học dữ liệu đang tăng lên và kéo theo đó là nhu cầu về nhiều Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu) hơn để lấp đầy hàng ngũ. Mặc dù ứng dụng của khoa học dữ liệu là lĩnh vực riêng của nó, nhưng nó không bị xếp vào một ngành hoặc lĩnh vực kinh doanh. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tạo ra tác động ở mọi nơi trong mọi tổ chức. Để làm được điều đó, họ cần những bộ kỹ năng cần thiết, có thể tạm xếp chúng vào hai nhóm.

Data Scientist cần cả kỹ năng kỹ thuật và phi kỹ thuật

1. Nhóm kỹ năng phi kỹ thuật

Những kỹ năng này sẽ không yêu cầu nhiều đào tạo kỹ thuật hoặc chứng chỉ chính thức, nhưng chúng là nền tảng cho việc áp dụng nghiêm ngặt khoa học dữ liệu vào các vấn đề kinh doanh. Ngay cả nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng kỹ thuật cao nhất cũng cần phải có các kỹ năng mềm sau đây để phát triển trong thời đại ngày nay.

Kỹ năng mềm là một phần không thể thiếu với các Data Scientist

• Tư duy phản biện

Với kỹ năng này, bạn sẽ phân tích khách quan các câu hỏi, giả thuyết và kết quả, hiểu nguồn lực nào là quan trọng để giải quyết vấn đề, nhìn nhận vấn đề từ các quan điểm và quan điểm khác nhau.

Tư duy phản biện là một kỹ năng có giá trị dễ dàng chuyển sang bất kỳ nghề nghiệp nào. Đối với các nhà khoa học dữ liệu, điều đó thậm chí còn quan trọng hơn vì ngoài việc tìm kiếm thông tin chi tiết, bạn cần có khả năng đặt câu hỏi một cách thích hợp và hiểu những kết quả đó liên quan như thế nào đến doanh nghiệp hoặc thúc đẩy các bước tiếp theo chuyển thành hành động.

Việc phân tích khách quan các vấn đề khi xử lý diễn giải dữ liệu trước khi bạn đưa ra ý kiến cũng rất quan trọng. Tư duy phản biện trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có nghĩa là bạn nhìn thấy mọi góc độ của một vấn đề, xem xét nguồn dữ liệu và không ngừng tò mò.

• Giao tiếp hiệu quả

Với kỹ năng này, bạn sẽ giải thích ý nghĩa của thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu trong các thuật ngữ liên quan đến kinh doanh, truyền đạt thông tin theo cách làm nổi bật giá trị của hành động, truyền đạt quá trình nghiên cứu và các giả định dẫn đến kết luận.

Giao tiếp hiệu quả là một kỹ năng được tìm kiếm ở khắp mọi nơi. Cho dù bạn đang ở vị trí mới bắt đầu hay CEO, kết nối với những người khác là một đặc điểm hữu ích giúp bạn hoàn thành công việc một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Trong kinh doanh, các nhà khoa học dữ liệu cần thành thạo trong việc phân tích dữ liệu, sau đó phải giải thích rõ ràng và trôi chảy những phát hiện của họ cho cả khán giả kỹ thuật và phi kỹ thuật. Yếu tố quan trọng này giúp thúc đẩy hiểu biết về dữ liệu trong toàn tổ chức và khuếch đại khả năng tạo ra tác động của các nhà khoa học dữ liệu.

Khi dữ liệu đưa ra giải pháp cho các vấn đề khác nhau hoặc trả lời các câu hỏi kinh doanh, các tổ chức sẽ dựa vào các nhà khoa học dữ liệu để trở thành người giải quyết vấn đề và người giao tiếp hữu ích để những người khác hiểu cách hành động.

• Chủ động giải quyết vấn đề

Với kỹ năng này, bạn sẽ xác định các cơ hội và giải thích các vấn đề và giải pháp

Biết cách tiếp cận vấn đề bằng cách xác định các giả định và nguồn lực hiện có, xác định các phương pháp hiệu quả nhất để sử dụng để có được câu trả lời đúng.

Bạn không thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu nếu không có kỹ năng hoặc mong muốn giải quyết vấn đề. Đó chính xác là tất cả những gì về khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, để trở thành một người giải quyết vấn đề hiệu quả, bạn cần phải tìm hiểu tận gốc vấn đề cũng như biết cách tiếp cận vấn đề để giải quyết nó. Những người giải quyết vấn đề dễ dàng xác định các vấn đề phức tạp đôi khi bị che giấu, sau đó họ nhanh chóng xoay quanh cách họ sẽ giải quyết vấn đề đó và phương pháp nào sẽ mang lại câu trả lời tốt nhất.

• Trí tuệ tò mò

Với kỹ năng này, bạn sẽ thúc đẩy tìm kiếm câu trả lời, lặn sâu hơn kết quả bề mặt và các giả định ban đầu, suy nghĩ sáng tạo với động lực để biết thêm, liên tục hỏi “tại sao” - bởi vì một câu trả lời thường là không đủ.

Một nhà khoa học dữ liệu phải có trí tò mò trí tuệ và động lực tìm kiếm và trả lời các câu hỏi mà dữ liệu đưa ra, nhưng cũng phải trả lời các câu hỏi chưa bao giờ được hỏi. Khoa học dữ liệu là khám phá những sự thật cơ bản và các nhà khoa học thành công sẽ không bao giờ giải quyết vấn đề “vừa đủ”, mà tiếp tục tìm kiếm câu trả lời.

• Ý thức kinh doanh

Với kỹ năng này, bạn sẽ hiểu doanh nghiệp và nhu cầu đặc biệt của nó, biết những vấn đề tổ chức cần được giải quyết và tại sao, dịch dữ liệu thành kết quả phù hợp với tổ chức.

Các nhà khoa học dữ liệu thực hiện hai nhiệm vụ: họ không chỉ phải biết về lĩnh vực của mình và cách điều hướng dữ liệu mà còn phải biết lĩnh vực kinh doanh và lĩnh vực mà họ làm việc. Biết cách xử lý dữ liệu là một chuyện, nhưng các nhà khoa học dữ liệu nên hiểu sâu về doanh nghiệp, đủ để giải quyết các vấn đề hiện tại và xem xét cách dữ liệu có thể hỗ trợ sự phát triển và thành công trong tương lai.

Tiến sĩ N. R. Srinivasa Raghavan, Giám đốc Khoa học Dữ liệu Toàn cầu tại Infosys, giải thích: "Khoa học dữ liệu không chỉ đơn thuần là xử lý số liệu: đó là ứng dụng của nhiều kỹ năng khác nhau để giải quyết các vấn đề cụ thể trong một ngành".

2. Nhóm kỹ năng kỹ thuật

Đây là những kỹ năng cần thiết hơn mà bạn thường thấy được liệt kê gần đầu mô tả công việc cho các nhà khoa học dữ liệu. Nhiều lĩnh vực sẽ được phát triển và đề cập trong các khóa học giáo dục hoặc đào tạo kinh doanh chính thức. Và nhiều tổ chức đang ngày càng nhấn mạnh chúng khi nhân viên phân tích và dữ liệu của họ phát triển.

Kỹ năng kỹ thuật ngày càng phổ biến không chỉ với Data Scientist

• Khả năng chuẩn bị dữ liệu để phân tích hiệu quả

Với kỹ năng này, bạn sẽ biết về nguồn, cách thu thập, sắp xếp, xử lý và mô hình hóa dữ liệu, phân tích khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc, chuẩn bị và trình bày dữ liệu ở dạng tốt nhất để ra quyết định và giải quyết vấn đề.

Chuẩn bị dữ liệu là quá trình chuẩn bị dữ liệu sẵn sàng để phân tích, bao gồm các tác vụ khám phá, chuyển đổi và làm sạch dữ liệu và đây là một phần quan trọng trong quy trình phân tích dành cho các nhà phân tích cũng như nhà khoa học dữ liệu.

Bất kể công cụ nào, các nhà khoa học dữ liệu cần hiểu các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu và cách chúng liên quan đến quy trình làm việc khoa học dữ liệu của họ. Các công cụ chuẩn bị dữ liệu như Tableau Prep Builder thân thiện với người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng.

• Khả năng tận dụng các nền tảng phân tích tự phục vụ

Với kỹ năng này, bạn sẽ hiểu những lợi ích và thách thức của việc sử dụng trực quan hóa dữ liệu, có kiến thức cơ bản về giải pháp thị trường, biết và áp dụng các phương pháp và kỹ thuật tốt nhất khi tạo phân tích, khả năng chia sẻ kết quả thông qua bảng điều khiển hoặc ứng dụng tự phục vụ.

Kỹ năng này phù hợp với các kỹ năng phi kỹ thuật, bởi vì nó liên quan đến tư duy phản biện và giao tiếp. Các nền tảng phân tích tự phục vụ giúp bạn hiển thị kết quả của các quy trình khoa học dữ liệu và khám phá dữ liệu, nhưng chúng cũng giúp bạn chia sẻ những kết quả này với những người có ít kỹ thuật hơn.

Khi bạn tạo dashboard trong nền tảng tự phục vụ, người dùng cuối có thể điều chỉnh các tham số để đặt câu hỏi của riêng họ và đánh giá tác động của chúng đối với phân tích theo thời gian thực khi cập nhật trang tổng quan.

• Khả năng viết mã hiệu quả và có thể bảo trì

Với kỹ năng này, bạn sẽ biết cách xử lý trực tiếp với các chương trình phân tích, xử lý và trực quan hóa dữ liệu, tạo chương trình hoặc thuật toán để phân tích dữ liệu, thu thập và chuẩn bị dữ liệu thông qua API.

Kỹ năng này gần như là có sẵn vì các nhà khoa học dữ liệu am hiểu sâu về các hệ thống được thiết kế để phân tích và xử lý dữ liệu, nên họ cũng phải hiểu hoạt động bên trong của hệ thống. Có nhiều ngôn ngữ khác nhau được sử dụng trong khoa học dữ liệu. Tìm hiểu và áp dụng các ngôn ngữ phù hợp nhất với vai trò, ngành và thách thức kinh doanh của bạn.

• Khả năng áp dụng toán học và thống kê một cách thích hợp

Với kỹ năng này, bạn sẽ có khả năng thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và xác định các mẫu và mối quan hệ quan trọng, áp dụng tư duy thống kê nghiêm ngặt để trích xuất tín hiệu từ tiếng ồn, hiểu điểm mạnh và hạn chế của các mô hình thử nghiệm khác nhau và lý do tại sao chúng phù hợp với một vấn đề nhất định.

Giống như mã hóa, toán học và thống kê đóng một vai trò quan trọng trong khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu xử lý các mô hình toán học hoặc thống kê và phải có khả năng áp dụng và mở rộng chúng. Có kiến thức vững chắc về thống kê cho phép các nhà khoa học dữ liệu suy nghĩ chín chắn về giá trị của các dữ liệu khác nhau và các loại câu hỏi mà nó có thể hoặc không thể trả lời.

Đôi khi, các vấn đề yêu cầu thiết kế các giải pháp mới, có thể kết hợp hoặc sửa đổi các công cụ và kỹ thuật phân tích sẵn có. Hiểu các giả định và thuật toán cơ bản là rất quan trọng trong việc sử dụng các ứng dụng này.

• Khả năng tận dụng học máy và trí tuệ nhân tạo (AI)

Với kỹ năng này, bạn sẽ hiểu cách thức và thời điểm máy học và AI phù hợp với doanh nghiệp, đào tạo và triển khai các mô hình để triển khai các giải pháp AI hiệu quả, giải thích các mô hình và dự đoán theo thuật ngữ hữu ích cho doanh nghiệp.

Cả học máy và trí tuệ nhân tạo đều không thể thay thế vai trò của bạn trong hầu hết các tổ chức. Tuy nhiên, việc sử dụng chúng sẽ nâng cao giá trị mà bạn mang lại với tư cách là nhà khoa học dữ liệu và giúp bạn làm việc tốt hơn, nhanh hơn.

Như một Giám đốc Dữ liệu gần đây đã chia sẻ: “Để hiện thực hóa triển vọng của AI và học máy, bạn sẽ cần một số kỹ năng tinh túy của con người.” Như anh ấy đã truyền đạt, thách thức lớn nhất của bạn trong AI là biết liệu bạn có dữ liệu phù hợp hay không, khi nào 'dữ liệu đúng' chỉ ra những điều sai và tìm dữ liệu 'đủ tốt' cho AI trước khi quyết định mô hình AI được đào tạo sẽ hữu ích nhất .

Hy vọng với danh sách trên, các bạn sẽ có được sự chuẩn bị tốt nhất khi bước chân vào con đường dữ liệu. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp