6 kỹ năng hàng đầu cần có ở các Data Scientist năm 2022

Khi nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu tăng lên, ngành học này đưa ra một con đường sự nghiệp hấp dẫn cho sinh viên và các chuyên gia hiện có. Điều này khiến những người không phải là nhà khoa học dữ liệu nhưng quan tâm về dữ liệu và khoa học dữ liệu đặt câu hỏi về những kỹ năng cần thiết để theo đuổi sự nghiệp trong ngành học này.

Data Science là lĩnh vực hấp dẫn trong năm 2022

Tận dụng việc sử dụng Big Data như một công cụ tạo ra thông tin chi tiết đã thúc đẩy nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu ở cấp độ doanh nghiệp trên tất cả các ngành dọc. Cho dù đó là tinh chỉnh quy trình phát triển sản phẩm, cải thiện khả năng giữ chân khách hàng hay khai thác dữ liệu để tìm cơ hội kinh doanh mới, các tổ chức đang ngày càng dựa vào các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu để duy trì, phát triển và đi trước đối thủ một bước.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật và phi kỹ thuật.

1. Những kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Có hai loại kỹ năng quan trọng là kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng phi kỹ thuật. Nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu, thông tin trong bài viết này có thể giúp định hướng cho bạn trên con đường hướng tới một sự nghiệp sinh lợi trong ngành công nghiệp thú vị và đang phát triển này.

Nếu bạn là giám đốc phân tích dữ liệu tại một tổ chức, bạn có thể tận dụng thông tin để đào tạo nhóm các nhà khoa học dữ liệu hiện có của mình với các kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu, điều này có thể giúp họ làm việc năng suất và hiệu quả hơn.

2. Những kỹ năng kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Một trong những kỹ năng quan trọng nhất của nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật là phân tích thống kê và tính toán, học máy, học sâu, xử lý tập dữ liệu lớn, trực quan hóa dữ liệu, dữ liệu Wrangling, toán học, lập trình, số liệu thống kê, dữ liệu lớn (big data).

Một số nhà khoa học dữ liệu có bằng Tiến sĩ hoặc bằng Thạc sĩ về thống kê, khoa học máy tính hoặc kỹ thuật. Nền tảng giáo dục này cung cấp nền tảng vững chắc cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu tham vọng nào và cũng dạy các kỹ năng thiết yếu và kỹ năng dữ liệu lớn cần thiết để thành công trong lĩnh vực này, bao gồm:

• Lập trình

Bạn cần có kiến thức về các ngôn ngữ lập trình khác nhau, chẳng hạn như Python, Perl, C / C ++, SQL và Java. Python là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất được yêu cầu trong vai trò khoa học dữ liệu. Các ngôn ngữ lập trình này giúp các nhà khoa học dữ liệu tổ chức các tập dữ liệu phi cấu trúc.

• Kiến thức về SAS và các công cụ phân tích khác

Hiểu biết về các công cụ phân tích là một kỹ năng hữu ích của nhà khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị từ một tập dữ liệu có tổ chức. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig và R là những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Chứng chỉ có thể giúp bạn thiết lập kiến thức chuyên môn của mình trong các công cụ phân tích này và giúp bạn đạt được kỹ năng nhà khoa học dữ liệu có giá trị này.

• Thành thạo khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc

Các nhà khoa học dữ liệu phải có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu phi cấu trúc đến từ các kênh và nguồn khác nhau. Ví dụ: nếu một nhà khoa học dữ liệu đang thực hiện một dự án để giúp nhóm tiếp thị cung cấp nghiên cứu sâu sắc, thì chuyên gia đó cũng phải thành thạo trong việc xử lý các phương tiện truyền thông xã hội.

3. Kỹ năng phi kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Cùng với các kỹ năng nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật, giờ đây chúng tôi sẽ chuyển trọng tâm sang các kỹ năng phi kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Những điều này đề cập đến các kỹ năng cá nhân và do đó, có thể khó đánh giá chỉ bằng cách nhìn vào bằng cấp giáo dục, chứng chỉ,… Chúng bao gồm:

• Acumen kinh doanh mạnh mẽ

Cách tốt nhất để nâng cao kỹ năng kỹ thuật kênh một cách hiệu quả là có sự nhạy bén trong kinh doanh. Nếu không có nó, một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng có thể không nhận ra được các vấn đề và thách thức tiềm ẩn cần được giải quyết để một tổ chức phát triển. Điều này rất cần thiết để giúp tổ chức bạn đang làm việc khám phá các cơ hội kinh doanh mới.

• Kỹ năng giao tiếp tốt

Tiếp theo trong danh sách các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu hàng đầu là giao tiếp. Các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ cách trích xuất, hiểu và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, để bạn thành công trong vai trò của mình và để tổ chức của bạn được hưởng lợi từ các dịch vụ của bạn, bạn phải có thể truyền đạt thành công những phát hiện của mình với các thành viên trong nhóm không có cùng nền tảng chuyên môn như bạn.

• Trực giác dữ liệu tuyệt vời

Đây có lẽ là một trong những kỹ năng quan trọng nhất của nhà khoa học dữ liệu phi kỹ thuật. Thông tin chi tiết về dữ liệu có giá trị không phải lúc nào cũng rõ ràng trong các tập dữ liệu lớn và một nhà khoa học dữ liệu hiểu biết có trực giác và biết khi nào cần nhìn ra ngoài bề mặt để có thông tin sâu sắc.

Điều này làm cho các nhà khoa học dữ liệu hiệu quả hơn trong công việc của họ và việc đạt được kỹ năng này đến từ kinh nghiệm và sự đào tạo phù hợp. Tuy nhiên, kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu này đi kèm với kinh nghiệm và bootcamps là một cách tuyệt vời để đánh bóng nó.

Trên đây là những kỹ năng mà các nhà khoa học dữ liệu cần trang bị để thành công trong năm 2022. Mong rằng bài viết đã cung cấp những thông tin hữu ích cho bạn đọc, đừng quên đón xem các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp