Những kỹ năng mềm cần có ở một Data Scientist

Khoa học dữ liệu vượt ra ngoài công việc thống kê, toán học và kỹ thuật, nó cũng đòi hỏi tầm nhìn, trí tưởng tượng và sự sáng tạo. Các Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu) không thể tạo dựng sự nghiệp vững chắc chỉ dựa trên các kỹ năng cứng về lập trình, toán học và thống kê mà kỹ năng mềm cũng đóng một vai trò rất quan trọng.

Kỹ năng mềm góp phần không nhỏ trong sự nghiệp của Data Scientist

1. Tầm quan trọng của các kỹ năng mềm đối với các nhà khoa học dữ liệu

Google đã tiến hành một nghiên cứu cách đây vài năm để xác định những nhóm làm việc hiệu quả và sáng tạo nhất trong một tổ chức. Nó phát hiện ra rằng những nhóm tốt nhất không phải lúc nào cũng là những tài năng kỹ thuật hàng đầu. Thay vào đó, họ hóa ra là những nhóm liên ngành có các chuyên gia thể hiện khả năng giao tiếp tốt, hiểu biết sâu sắc về người khác và khả năng lãnh đạo. Các thành viên này đã tăng cường hợp tác tổng thể, từ đó cải thiện kết quả kinh doanh.

Khoa học dữ liệu là một sự theo đuổi của con người. Các tổ chức đưa các nhà khoa học dữ liệu đến để tăng cường cơ sở hạ tầng CNTT của họ bằng cách bổ sung các bộ kỹ năng chuyên biệt và góc độ độc đáo, được nhân bản hóa. Do đó, ngoài việc thành thạo các kỹ năng kỹ thuật, các nhà khoa học dữ liệu phải trau dồi các kỹ năng mềm để đạt được tiềm năng nghề nghiệp của họ.

Có rất nhiều kỹ năng mềm dành cho các nhà khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ các chuyên gia tạo ra giá trị kinh doanh cho công ty và thúc đẩy lộ trình nghề nghiệp của họ. Vai trò của nhà khoa học dữ liệu là rất linh hoạt và mỗi nhà khoa học dữ liệu sẽ có một trải nghiệm riêng và hiểu công việc của họ theo cách khác nhau vì môi trường khoa học dữ liệu là khác biệt và không thể bắt chước.

2. Bộ kỹ năng của một nhà khoa học dữ liệu

Nắm vững các kỹ năng mềm sau đây có thể giúp các nhà khoa học dữ liệu thăng tiến trong sự nghiệp của mình:

2.1. Giao tiếp

Một nhà khoa học dữ liệu nên có sở trường liên kết định hướng kinh doanh với các khía cạnh khoa học, phân tích và kỹ thuật. Họ phải truyền đạt những phát hiện của mình tới người dùng doanh nghiệp và những người ra quyết định, đồng thời giải thích giá trị mà những hiểu biết sâu sắc này có thể mang lại cho doanh nghiệp.

Nghiên cứu này phải được truyền đạt một cách hiệu quả cho cả dân kỹ thuật và phi kỹ thuật. Bằng cách này, họ có thể thúc đẩy hiểu biết về dữ liệu trong tổ chức, điều này có thể làm nổi bật đóng góp của họ và làm cho vai trò của họ trở nên rõ ràng hơn giữa các bộ phận.

2.2. Tò mò

Trí tò mò truyền cảm hứng cho các nhà khoa học dữ liệu tìm kiếm câu trả lời để giải quyết các vấn đề trong kinh doanh. Các chuyên gia có thể vượt xa những giả định ban đầu và kết quả bên ngoài. Một nhà khoa học dữ liệu phải đủ tò mò để khám phá các giải pháp cho các vấn đề đã biết và khám phá những hiểu biết bị ẩn giấu, bị bỏ qua. Kết quả là, họ thu được chất lượng kiến thức cao hơn từ bộ dữ liệu của mình.

2.3. Sự nhạy bén trong kinh doanh

Các nhà khoa học dữ liệu phải xử lý một lượng lớn kiến thức. Nếu họ không dịch nó một cách hiệu quả, thông tin vô giá này sẽ bị lãng phí vì ban quản lý cấp trên không bao giờ sử dụng nó để đưa ra các quyết định kinh doanh. Các nhà khoa học dữ liệu cần đánh giá cao các xu hướng hiện tại và sắp tới của ngành, đồng thời có được các khái niệm và công cụ kinh doanh cơ bản.

Họ cũng phải cố gắng để có được sự hiểu biết sâu rộng về những điểm mạnh và điểm yếu xác định tổ chức hiện tại của họ. Hiểu biết sâu sắc về các mục tiêu kinh doanh và vị trí thị trường của tổ chức có thể cho phép họ đưa ra câu trả lời cho các vấn đề kinh doanh hàng ngày và sử dụng dữ liệu để thúc đẩy sự phát triển trong tương lai của tổ chức.

2.4. Kể chuyện

Kể chuyện hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu truyền đạt kết quả của họ một cách logic và rõ ràng. Nó đưa trực quan hóa dữ liệu sang một chiều khác, cho phép những người ra quyết định nhìn mọi thứ từ một góc nhìn mới. Cách tiếp cận kể chuyện hấp dẫn xây dựng một tường thuật dữ liệu mạnh mẽ, nơi các bên liên quan đạt được hiểu biết mới về dữ liệu được trình bày và sử dụng dữ liệu đó để hỗ trợ các quyết định của họ trong tương lai.

2.5. Khả năng thích ứng

Khả năng thích ứng là một trong những kỹ năng mềm được các nhà khoa học dữ liệu tìm kiếm nhiều nhất trong quá trình thu hút nhân tài đương đại. Bởi vì sự đổi mới và triển khai công nghệ đang tăng tốc, các chuyên gia phải nhanh chóng thích ứng với các công nghệ mới nhất. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải luôn thận trọng và đáp ứng các xu hướng kinh doanh đang thay đổi.

2.6. Tư duy phản biện

Các nhà khoa học dữ liệu nên là những nhà tư tưởng phản biện. Nó cho phép họ thực hiện phân tích khách quan cho một vấn đề nhất định, trao quyền cho họ đặt câu hỏi một cách chính xác và xác định cách phát hiện của họ có thể giúp đưa tổ chức đến gần hơn với quá trình hành động mong muốn.

Phân tích các vấn đề một cách khách quan trong quá trình giải thích dữ liệu là rất quan trọng trước khi đưa ra ý kiến. Tính khách quan này khuyến khích các nhà khoa học dữ liệu xem xét kỹ hơn nguồn dữ liệu, xem xét tất cả các khía cạnh của vấn đề và luôn tò mò, loại bỏ sự thiên vị khỏi kết quả cuối cùng.

2.7. Hiểu sản phẩm

Thiết kế mô hình không phải là toàn bộ công việc. Các nhà khoa học dữ liệu phải đưa ra những hiểu biết có thể hành động để cải thiện chất lượng sản phẩm. Bằng cách hiểu rõ về sản phẩm, các chuyên gia có thể tăng tốc nhanh chóng bằng cách tiếp cận có hệ thống. Họ có thể khởi động các mô hình và nâng cao kỹ thuật tính năng. Ngoài ra, kỹ năng này cũng hỗ trợ họ hoàn thiện cách kể chuyện của mình, tiết lộ những suy nghĩ và hiểu biết bị bỏ qua về sản phẩm.

2.8. Làm việc nhóm

Các nhà khoa học dữ liệu không làm việc trong một quả bong bóng và họ phải nhận ra tầm quan trọng của tinh thần đồng đội cũng như cộng tác hiệu quả với những người khác. Họ cần lắng nghe các thành viên khác trong nhóm và sử dụng thông tin đầu vào đó để tạo lợi thế cho họ.

3. Cách cải thiện kỹ năng mềm cho nhà khoa học dữ liệu

Để cải thiện kỹ năng mềm của bạn, Glassdoor đưa ra một số gợi ý:

• Tham gia một khóa học trực tuyến: Sinh viên có thể học mọi thứ, từ kỹ năng cứng như Photoshop và kỹ thuật mạng đến kỹ năng mềm như quản lý dự án và đàm phán.
• Nhận thông tin phản hồi từ những người khác: Nhờ người khác đánh giá điểm mạnh và điểm yếu của bạn. Quan sát và lắng nghe những người có mối quan hệ tốt với người khác.
• Nhận một huấn luyện viên: Một huấn luyện viên có thể điều chỉnh quá trình học tập và thực hành theo nhu cầu cá nhân của bạn để giúp bạn phát triển các kỹ năng mềm cụ thể một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Thực hành với một người bạn: Thực hành các kỹ năng đàm phán bằng cách yêu cầu tăng lương, thăng chức hoặc gói phúc lợi tốt hơn. Nhờ bạn của bạn đóng vai sếp của bạn và cho bạn phản hồi về đề xuất của bạn.

4. Lợi ích thực sự của kỹ năng mềm

Mọi người đều có thể trở nên thông thạo các kỹ năng mềm. Một nghiên cứu cho thấy rằng một nhà máy đã đạt được gần 250% lợi tức đầu tư khi họ chọn đào tạo nhân viên bằng chương trình đào tạo kỹ năng mềm. Kỹ năng mềm có thể tăng năng suất, hiệu quả và hỗ trợ ra quyết định.

Ngoài ra, các kỹ năng mềm sẽ được đánh giá cao trong lực lượng lao động tự động của tương lai. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) dự đoán rằng tự động hóa sẽ giúp tăng thêm 58 triệu việc làm. Khoảng 2/3 công việc được chuyển đổi nhờ tự động hóa sẽ trở thành những công việc có kỹ năng cao hơn, trong khi phần còn lại sẽ có kỹ năng thấp hơn.

Tự động hóa sẽ đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nguy hiểm hơn, giải phóng con người để thực hiện những công việc khó khăn hơn kết hợp các kỹ năng mềm như giao tiếp với khách hàng, phát triển sản phẩm tốt hơn và quản lý những rô-bốt đó.

Mong rằng bài viết đã mang cho bạn những thông tin tham khảo hữu ích. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:

https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp