Cách xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực Data Science năm 2022

Các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) là sự kết hợp của các nhà toán học, người phát hiện xu hướng và nhà khoa học máy tính. Vai trò của Data Scientist là giải mã khối lượng lớn dữ liệu và thực hiện phân tích sâu hơn để tìm ra xu hướng trong dữ liệu và hiểu sâu hơn về ý nghĩa của nó. Nếu bạn có ý định bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thì đây chính là bài viết dành cho bạn.

Khoa học dữ liệu luôn là lĩnh vực thu hút tài năng

1. Kỹ năng cần thiết cho các Data Scientist

Nếu bạn đang tự hỏi làm thế nào để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần các kỹ năng cứng như phân tích, học máy, thống kê, Hadoop,…. Ngoài ra, bạn sẽ phát triển mạnh trong vai trò này nếu bạn xuất sắc ở cái gọi là “kỹ năng mềm”. Các kỹ năng như tư duy phản biện, giao tiếp thuyết phục và là một người biết lắng nghe và giải quyết vấn đề.

Tất nhiên, bạn cũng sẽ cần được đào tạo về khoa học dữ liệu. Bạn có thể tải xuống sách điện tử miễn phí Những ngôn ngữ lập trình hàng đầu dành cho Nhà khoa học dữ liệu, chọn ngay tại đây để tìm hiểu thêm.

Đây là một ngành công nghiệp có rất nhiều cơ hội, vì vậy một khi bạn có trình độ học vấn và bằng cấp, công việc đang chờ đợi bạn, bây giờ và cả trong tương lai.

2. Vai trò khoa học dữ liệu

Dưới đây là một số chức danh và nghề nghiệp phổ biến nhất trong lĩnh vực Data Science:

• Business Intelligence Analyst (Nhà phân tích tình báo kinh doanh)

Các nhà phân tích của ABI sử dụng dữ liệu để giúp tìm ra xu hướng thị trường và kinh doanh bằng cách phân tích dữ liệu và phát triển một bức tranh rõ ràng hơn về vị trí của công ty.

• Data Mining Engineer (Kỹ sư khai thác dữ liệu)

Data Mining Engineer không chỉ kiểm tra dữ liệu của doanh nghiệp của họ mà còn kiểm tra thông tin từ các bên thứ ba. Ngoài việc phân tích dữ liệu, một kỹ sư khai thác dữ liệu sẽ tạo ra các thuật toán phức tạp để giúp phân tích dữ liệu sâu hơn.

• Data Architect (Kiến trúc sư dữ liệu)

Data Architect làm việc chặt chẽ với người dùng, nhà thiết kế hệ thống và nhà phát triển để tạo ra các bản thiết kế mà hệ thống quản lý dữ liệu sử dụng để tập trung, tích hợp, duy trì và bảo vệ các nguồn dữ liệu.

• Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)

Các Data Scientist bắt đầu bằng cách chuyển một trường hợp kinh doanh thành chương trình phân tích, phát triển các giả thuyết và hiểu dữ liệu, cũng như khám phá các mẫu để đo lường tác động của chúng đối với doanh nghiệp. Họ cũng tìm và chọn các thuật toán để giúp phân tích thêm dữ liệu.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng phân tích kinh doanh không chỉ để giải thích ảnh hưởng của dữ liệu đối với một công ty trong tương lai mà còn có thể giúp đưa ra các giải pháp giúp công ty đối phó với những ảnh hưởng này trong tương lai.

• Senior Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu cao cấp)

Một Senior Data Scientist có thể dự đoán nhu cầu trong tương lai của doanh nghiệp sẽ như thế nào. Ngoài việc thu thập dữ liệu, họ cũng phân tích thông tin kỹ lưỡng để giải quyết các vấn đề kinh doanh rất phức tạp một cách hiệu quả.

Thông qua kinh nghiệm của mình, họ không chỉ có thể thiết kế mà còn định hướng sự phát triển của các tiêu chuẩn mới, cũng như tạo ra cách sử dụng dữ liệu thống kê và phát triển các công cụ để giúp phân tích dữ liệu sâu hơn.

3. Thị trường việc làm

Với hàng triệu cơ hội việc làm trên toàn thế giới trong lĩnh vực Big Data, vai trò của một Data Scientist đã trở thành công việc nóng nhất trong thập kỷ. Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, các công ty đang sử dụng thông tin chi tiết mà các Data Scientist cung cấp để luôn đi trước đối thủ một bước trong khi vẫn giữ chi phí chung ở mức thấp.

Dữ liệu tham khảo từ Data Science Central

Những tên tuổi lớn như Oracle, Apple, Microsoft, Booz Allen Hamilton, State Farm, Walmart, và nhiều hơn nữa đều thường xuyên đăng tuyển các Data Scientist.

Theo LinkedIn, có 218.250 công việc Data Scientist có sẵn trên toàn thế giới và vẫn được xem là một trong những nghề nghiệp đang phát triển nhất và đã đứng thứ hai trong 50 công việc hàng đầu ở Hoa Kỳ vào năm 2021. Mặc dù nghề nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu không ở vị trí số một như vài năm trước nhưng nhu cầu vẫn rất lớn.

Miễn là các doanh nghiệp dựa vào dữ liệu để đưa ra các quyết định sáng suốt và lập kế hoạch các chiến lược hiệu quả, không thể bỏ lỡ, thì họ sẽ luôn cần đến các Data Scientist.

4. Triển vọng nghề nghiệp

Bạn có thể tận hưởng một sự nghiệp tươi sáng trong ngành khoa học dữ liệu, miễn là bạn có trình độ chuyên môn phù hợp. Nhu cầu đối với những cá nhân có những kỹ năng này sẽ tiếp tục tăng và những người đã đảm nhận vai trò khoa học dữ liệu chắc chắn sẽ thấy mức lương của họ tăng lên trong tương lai.

Thực tế báo cáo rằng các Data Scientist ở Hoa Kỳ có thể kiếm được trung bình hàng năm là 113.251 USD, và Payscale cho thấy Các nhà khoa học dữ liệu ở Ấn Độ kiếm được trung bình hàng năm là 824.562 yên.

5. Điều kiện tiên quyết

Nếu bạn muốn dấn thân vào con đường sự nghiệp của Data Scientist, hãy chuẩn bị cho mình một khối lượng công việc nặng nề và đầy thử thách. Yêu cầu về trình độ học vấn đối với các vai trò khoa học dữ liệu là một trong những yêu cầu cao nhất trong ngành IT. Ngày nay khoảng 40% các vị trí này yêu cầu bạn phải có bằng cấp cao.

Bạn sẽ cần trang bị cho mình kiến thức chuyên môn ở nhiều lĩnh vực công nghệ, các kỹ năng, công cụ, ngôn ngữ lập trình, có thể liệt kê như Tableau, Hadoop, R, SAS, Python, học máy,…

Hy vọng rằng qua bài viết này các bạn đã có được những thông tin tham khảo thú vị. Các nội dung 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