Một ngày của Data Scientist sẽ như thế nào?

Hôm nay, bạn đã sử dụng Internet chưa? Truy cập Facebook chưa? Xem video YouTube? Sử dụng Uber? Nhắn tin cho đồng nghiệp của bạn? Nếu bạn thực hiện bất kỳ hoạt động nào trong số này, bạn đã tạo ra dữ liệu. Và bạn chỉ là một trong hàng tỷ người cũng đang tạo ra dữ liệu. Trên thực tế, người dùng Internet hiện tạo ra 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu mỗi ngày và 90% dữ liệu mà chúng ta có ngày nay được tạo ra chỉ trong hai năm qua. Đó cũng là lúc vai trò của Data Scientist trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Vai trò của Data Scientist ngày càng quan trọng hơn

1. Data Scientist làm gì?

Các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) là những chuyên gia có kỹ năng trích xuất thông tin có ý nghĩa và giải thích dữ liệu, liên quan đến cả các công cụ và kỹ thuật thống kê và học máy, cũng như sự hiểu biết của con người. Trong quá trình thu thập, làm sạch và trộn dữ liệu, họ dành một lượng thời gian đáng kể, vì dữ liệu không bao giờ sạch sẵn.

Các Data Scientist phân tích câu hỏi nào cần được trả lời và dữ liệu liên quan có thể được đặt ở đâu. Bên cạnh sự nhạy bén trong kinh doanh và kỹ năng phân tích, họ còn có kỹ năng khai thác, làm sạch và trình bày dữ liệu. Dữ liệu phi cấu trúc được các doanh nghiệp sử dụng các nhà khoa học dữ liệu tìm nguồn, quản lý và phân tích.

Data Scientist là chuyên gia về thống kê, khoa học dữ liệu, dữ liệu lớn, lập trình R, Python và SAS, và một nghề nghiệp như vậy hứa hẹn nhiều cơ hội và mức lương cao. Tạp chí Harvard Business Review đã tuyên bố khoa học dữ liệu là công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 21. Glassdoor đã gọi Data Scientist là công việc số một ở Hoa Kỳ, với điểm số công việc là 4,8 trên 5 và tỷ lệ hài lòng là 4,2 trên 5. Mức lương cơ bản trung bình là 110.000 đô la và hiện có hàng nghìn công việc chưa được lấp đầy, với IBM dự đoán nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 28% vào năm 2020.

Tiềm năng nghề nghiệp chắc chắn nghe có vẻ đầy hứa hẹn, nhưng bạn có thể tự hỏi, chính xác thì một nhà khoa học dữ liệu làm gì cả ngày? Để giúp bạn hiểu các công việc hàng ngày của nhà khoa học dữ liệu để bạn có thể hình dung mình trong vai trò đó và quyết định xem đã đến lúc được đào tạo cho công việc đó hay chưa, chúng tôi đã tổng hợp một số thông tin cho bạn.

2. Không có ngày điển hình

Trước hết, chúng ta cần bắt đầu với tuyên bố từ chối trách nhiệm. Hỏi ai đó làm việc với tư cách là Data Scientist về ngày điển hình của họ và họ có thể bật cười vì khái niệm “điển hình”. Nếu bạn là người linh hoạt và dễ thích nghi, nếu bạn thích sự đa dạng trong ngày làm việc của mình, thì ngày không điển hình của một Data Scientist sẽ phù hợp với bạn.

Và, mặc dù những ngày làm việc này đầy rẫy nhưng một số khía cạnh trong ngày vẫn như cũ: làm việc với dữ liệu, làm việc với mọi người và làm việc để theo kịp lĩnh vực này.

3. Làm việc với dữ liệu, dữ liệu ở mọi nơi

Các nhiệm vụ hàng ngày của Data Scientist xoay quanh dữ liệu, không có gì ngạc nhiên khi được giao chức danh này. Các Data Scientist dành phần lớn thời gian của họ để thu thập dữ liệu, xem xét dữ liệu, định hình dữ liệu, nhưng theo nhiều cách khác nhau và vì nhiều lý do khác nhau. Các nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu mà họ có thể giải quyết bao gồm:

• Kéo dữ liệu
• Hợp nhất dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Tìm kiếm các mẫu hoặc xu hướng
• Sử dụng nhiều công cụ, bao gồm R, Tableau, Python, Matlab, Hive, Impala, PySpark, Excel, Hadoop, SQL và / hoặc SAS
• Phát triển và thử nghiệm các thuật toán mới
• Cố gắng đơn giản hóa các vấn đề về dữ liệu
• Phát triển các mô hình dự đoán
• Xây dựng trực quan hóa dữ liệu
• Viết kết quả để chia sẻ với những người khác
• Tập hợp các bằng chứng về các khái niệm

Tuy nhiên, tất cả những nhiệm vụ này chỉ là thứ yếu so với vai trò thực sự: Data Scientist chủ yếu là người giải quyết vấn đề. Làm việc với dữ liệu này cũng có nghĩa là hiểu mục tiêu. Các Data Scientist cũng phải tìm cách xác định các câu hỏi cần câu trả lời, sau đó đưa ra các cách tiếp cận khác nhau để thử và giải quyết vấn đề.

4. Giao tiếp với nhiều bên liên quan

Ngay cả các cuộc họp cũng sẽ xoay quanh dữ liệu, khi bạn tìm cách hiểu các vấn đề, điều này dẫn chúng ta đến một phần khác trong ngày của Data Analyst không điển hình: giao tiếp với những người khác không phải là chuyên gia dữ liệu. Điều này có vẻ như nó sẽ đóng một vai trò nhỏ trong ngày của họ nhưng hoàn toàn ngược lại là đúng vì cuối cùng công việc của bạn là giải quyết vấn đề chứ không phải xây dựng mô hình.

Điều quan trọng cần nhớ là mặc dù một Data Scientist đang làm việc với dữ liệu và con số, nhưng lý do đằng sau nó là do nhu cầu kinh doanh. Có thể nhìn thấy bức tranh toàn cảnh từ quan điểm của một bộ phận là rất quan trọng. Khả năng hiểu chiến lược đằng sau nhu cầu cũng như vậy, và giúp mọi người hiểu được ý nghĩa của các quyết định của họ.

Một Data Scientist dành thời gian cho các cuộc họp và trả lời email, cũng như hầu hết mọi người trong thế giới doanh nghiệp. Nhưng khả năng giao tiếp có thể còn quan trọng hơn đối với họ. Trong các cuộc họp và email đó, bạn phải có khả năng giải thích khoa học đằng sau dữ liệu theo cách mà một giáo dân có thể hiểu, cũng như có thể hiểu vấn đề của họ khi họ nhìn thấy chúng, chứ không phải như Data Scientist nhìn thấy chúng.

5. Theo kịp các thay đổi

Làm việc với dữ liệu và làm việc với những người khác sẽ chiếm một phần lớn thời gian trong ngày của bạn, nếu bạn quyết định theo đuổi sự nghiệp của một Data Scientist. Thời gian còn lại trong ngày của bạn sẽ dành cho việc theo dõi lĩnh vực khoa học dữ liệu. Thông tin mới xuất hiện hàng ngày khi các Data Scientist khác tìm ra cách giải quyết vấn đề và sau đó chia sẻ kiến thức mới của họ.

Do đó, họ thường dành một phần thời gian trong ngày để đọc các blog, bản tin và bảng thảo luận liên quan đến ngành. Họ có thể tham dự các hội nghị hoặc kết nối trực tuyến với các Data Scientist khác. Và thỉnh thoảng, họ có thể là những người chia sẻ thông tin mới.

Là một Data Scientist, bạn không muốn lãng phí thời gian để phát minh lại bánh xe. Nếu ai đó có cách tốt hơn để giải quyết vấn đề, bạn muốn biết. Theo kịp sự thay đổi là cách duy nhất bạn có thể làm được điều đó.

Hy vọng qua những chia sẻ trong bài, các bạn đã phần nào hiểu rõ hơn về vai trò và cuộc sống của một Data Scientist. Các bài viết mới sẽ được cập nhật thường xuyên, đừng quên đón đọc tại BAC’s Blog.

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

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp