Data Science là gì ? Các kỹ năng cần có để trở thành Data Scientist

1. Data Science là gì?

Data science là ngành khoa học dữ liệu, liên quan đến các công việc như tìm tòi, khai thác, thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu. Để từ đó tìm ra những insights và thông tin có giá trị, sau đó chuyển hóa các insights này thành hành động. Nó là một lĩnh vực kết hợp giữa toán học, thống kê và khoa học máy tính. Nhiệm vụ trong ngành data science không chỉ dừng lại ở việc trích xuất, phân tích, xử lý thông tin mà còn phải có khả năng sử dụng các công cụ thống kê và thuật toán Machine learning để dự đoán tương lai của một sự kiện.

Do đó, có thể hiểu Data Science là một lĩnh vực liên quan đến xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng các phương pháp thống kê và thuật toán máy tính khác nhau. Đây là một lĩnh vực đa ngành kết hợp Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính.

2. Các kỹ năng cần có để trở thành Data Scientist

Nắm vững các ngôn ngữ lập trình cơ bản

SQL, R, Python, C/C++,… những loại ngôn ngữ lập trình này sẽ giúp Data Scientist cho từng thao tác khác nhau từ nhập dữ liệu, viết các câu lệnh, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu. Tuy hơi khô khan nhưng nắm vững chúng thì con đường trở thành một Data Scientist giỏi toàn diện sẽ được rút ngắn đáng kể đấy.

Hiểu rõ thuật toán Machine Learning

Đây có thể cho là kỹ năng cần thiết nhất đối với một Data Scientist. Hiểu đơn giản, Machine Learning là “dạy” máy tính học các dữ liệu lịch sử, dữ liệu có sẵn để đưa ra được các quyết định tự trị một cách thông minh. Hiểu rõ cơ chế hoạt động này sẽ giúp Data Scientist tiết kiệm được nhiều thời gian trong việc khám phá, dự báo từ dữ liệu.

Có nhiều kỹ thuật phổ biến cho hầu hết mọi mô hình và bạn nên học các kỹ thuật này trước và chỉ sau đó tập trung vào tìm hiểu sự khác biệt toán học và chi tiết triển khai của chúng.

Kỹ năng thống kê

Phần tốt nhất, quan trọng nhất và không may là khó nhất để cuối cùng – Thống kê. Chính kỹ năng này sẽ phân biệt là Data scientist và Machine Learning Engineer. Không có đường tắt ở đây. Bạn nên bắt đầu với thống kê mô tả, biết cách thực hiện phân tích dữ liệu khám phá tốt (EDA) hoặc tối thiểu là các khái niệm cơ bản về xác suất và suy luận, hiểu rõ các khái niệm về sai lệch lựa chọn, Nghịch lý Simpson, liên kết các biến (cụ thể là phương pháp phân tách phương sai ), những điều cơ bản của suy luận thống kê (và thử nghiệm A / B nổi tiếng như suy luận được biết đến trên thị trường), và một ý tưởng cho thiết kế thử nghiệm.

Đọc thêm: Việc làm Data Scientist mới nhất

Kỹ năng trình bày tốt

30% công việc của một Data Science là phải trao đổi với ban lãnh đạo, các phòng ban liên quan như Marketing, Phát triển sản phẩm,... để hiểu được vấn đề chung. Ngoài ra ở bước cuối cùng của chuỗi công việc, bạn sẽ phải trình bày các kết quả với ban lãnh đạo sao cho trực quan và dễ hiểu nhất. Chính vì thế, kỹ năng thuyết trình tốt là một điểm vô cùng quan trọng và cần được trau dồi thường xuyên.

Kỹ năng định lượng dữ liệu

Mục đích cuối cùng của một Data Scientist là dự đoán, khám phá được xu hướng, giả thuyết sẽ xảy ra trong tương lai. Vì vậy kỹ năng định lượng rất quan trọng. Việc giỏi toán học và thống kê sẽ giúp bạn rất nhiều để nâng cao kỹ năng này. Do đó hãy trau dồi 2 kiến thức này ngay từ bây giờ nhé!

Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu

Dữ liệu ngày nay vô cùng đa dạng và đến từ nhiều nguồn khác nhau (như bảng khảo sát, thống kê mạng xã hội, điện thoại di động,...). Từ đống dữ liệu “lộn xộn” đó bạn phải xử lý về cùng một ngôn ngữ mà máy đọc được. Vì vậy bạn cần chú trọng đến các kỹ năng này để làm việc hiệu quả, năng suất, tiết kiệm thời gian hơn.

Tư duy như một Data Scientist thực thụ

Khả năng tư duy là yếu tố phân biệt một người giỏi hay bình thường. Đối với một Data Scientist, bạn cần rèn luyện não mỗi ngày bằng cách luôn tò mò về nhiều vấn đề và tự tìm cho mình lời giải đáp từ nhiều góc độ khác nhau. Ngoài ra bạn cũng nên có tính tiểu tiết, ghi chép lại đầy đủ các phát hiện của mình và phải có óc sáng tạo để đưa ra giải pháp mới mẻ, hiệu quả.

Đọc thêm: Lương Digital Marketing phân loại thế nào? Cách tăng thu nhập ngành Digital Marketing

3. Vai trò của Data Scientist là gì? 

Một Data Scientist phải xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.Dữ liệu phi cấu trúc được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, yêu cầu phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để tạo ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ dữ liệu.

• Nghiên cứu dữ liệu: Theo đó các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.
• Dự đoán kết quả: Sau đó các Data scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra và đưa ra quyết định dựa trên các data đó. Những Data Scientist sẽ triển khai các mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra các mẫu dư thừa trong dữ liệu. Các công cụ này bao gồm SQL, Hadoop, Weka, R và Python.
• Nhà tư vấn chiến lược: Họ thường đóng vai trò nhà tư vấn trong công ty, tham gia vào các quá trình ra quyết định khác nhau và tạo ra các chiến lược. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn.Điển hình như các công ty công nghệ như Google, Netflix, và Amazon đang sử dụng Khoa học dữ liệu, để phát triển hệ thống các đề xuất tích cực cho người dùng. Tương tự, các công ty tài chính khác nhau đang sử dụng các phương pháp phân tích và dự báo để dự đoán giá cổ phiếu.

Khoa học dữ liệu đã giúp tạo ra một hệ thống thông minh hơn có thể đưa ra các quyết định tự trị dựa trên các dữ liệu lịch sử. Thông qua sự đồng hóa với các công nghệ mới nổi như Thị giác máy tính, Xử lý công nghệ tự nhiên, Reinforcement Learning (một lĩnh vực thuộc Machine Learning).Thống kê chỉ ra số lượng vai trò của các Data Scientist đã tăng trưởng 650% kể từ năm 2012. Khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến chức danh này sẽ được tạo ra đến năm 2026 (theo  U.S. Bureau of Labor Statistics). Bên cạnh đó công việc của các Data Scientist được xếp hạng top các công việc nổi bật trên LinkedIn.

4. Các công việc chính của  Data Science

Khám phá dữ liệu

Giai đoạn đầu tiên trong vòng đời của khoa học dữ liệu cho bất kỳ vấn đề nào là khám phá dữ liệu. Nó bao gồm các cách để khám phá dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, có thể ở định dạng phi cấu trúc, như video hoặc hình ảnh và định dạng có cấu trúc, như tệp văn bản hoặc hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ. Các tổ chức cũng đang xem xét dữ liệu truyền thông xã hội của khách hàng để hiểu rõ hơn về suy nghĩ của khách hàng.

Ở giai đoạn này, với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, mục tiêu của bạn là tăng doanh thu của cửa hàng bán lẻ của Mr. X. Một số yếu tố ảnh hưởng đến doanh số có thể là:

• Vị trí cửa hàng
• Nhân Viên
• Giờ làm việc
• Khuyến mại
• Vị trí sản phẩm
• Định giá sản phẩm
• Vị trí và chương trình khuyến mãi của đối thủ cạnh tranh

Lưu ý các yếu tố này, bạn sẽ phát triển rõ ràng về dữ liệu và thu thập tất cả dữ liệu liên quan đến các yếu tố được liệt kê ở trên.

Chuẩn bị dữ liệu

Khi giai đoạn khám phá dữ liệu hoàn thành, giai đoạn tiếp theo là chuẩn bị dữ liệu. Nó bao gồm việc chuyển đổi các dữ liệu khác nhau thành một định dạng chung để làm việc với nó một cách liền mạch. Quá trình này liên quan đến việc thu thập các tập hợp con dữ liệu sạch và chèn các giá trị mặc định phù hợp; nó cũng có thể liên quan đến các phương pháp phức tạp hơn như xác định các giá trị còn thiếu bằng cách lập mô hình,....

Sau khi làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo là tích hợp và tạo kết luận từ tập dữ liệu để phân tích. Điều này liên quan đến việc tích hợp dữ liệu, bao gồm việc hợp nhất hai hoặc nhiều bảng của cùng một đối tượng nhưng lưu trữ thông tin khác nhau hoặc tóm tắt các trường trong một bảng bằng cách sử dụng tính năng tổng hợp. Tại đây, bạn cũng sẽ cố gắng khám phá và hiểu các mẫu và giá trị của tập dữ liệu.

Mô hình hoá dữ liệu

Bạn có biết rằng tất cả các dự án khoa học dữ liệu đều có một số mô hình toán học nhất định thúc đẩy chúng. Các mô hình này được lập kế hoạch và xây dựng bởi các nhà khoa học dữ liệu để phù hợp với các nhu cầu cụ thể của tổ chức. Điều này có thể liên quan đến các khái niệm toán học khác nhau bao gồm thống kê, hồi quy logistic và tuyến tính, phép tính vi phân và tích phân,..., các công cụ trực quan như Tableau và QlikView.

Một mô hình có thể không đủ để tạo ra một kết quả hài lòng. Bạn có thể cần sử dụng hai hoặc nhiều mô hình. Trong trường hợp này, bạn, với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, sẽ tạo ra một nhóm các mô hình. Sau khi đo các mô hình, bạn sẽ sửa lại các thông số và tinh chỉnh chúng cho lần chạy mô hình tiếp theo. Quá trình này sẽ tiếp tục cho đến khi bạn chắc chắn rằng họ đã tìm thấy mô hình tốt nhất.

Ở giai đoạn này, bạn sẽ xây dựng các mô hình toán học dựa trên nhu cầu kinh doanh của ông X, dựa trên việc Sản phẩm A hay Sản phẩm B có lợi nhuận cao hơn hay không, các vị trí đặt sản phẩm có hoạt động hiệu quả hay không,...

Bắt đầu hành động

Khi dữ liệu được chuẩn bị và các mô hình được xây dựng, đã đến lúc các mô hình này hoạt động để đạt được kết quả mong muốn. Có thể có sự khác biệt khác nhau dẫn đến rất nhiều cách xử lý sự cố; do đó, mô hình có thể phải được điều chỉnh. Ở đây, đánh giá mô hình giải thích hiệu suất của mô hình.

Ở giai đoạn này, bạn sẽ thu thập thông tin và thu được kết quả dựa trên các yêu cầu kinh doanh của ông X.

Liên lạc

Truyền đạt những phát hiện là bước cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng nhất trong nỗ lực khoa học dữ liệu. Ở giai đoạn này, bạn cần phải là người liên lạc giữa các nhóm khác nhau và bạn phải có thể truyền đạt thông tin một cách liền mạch cho các bên liên quan chính và những người ra quyết định trong tổ chức để có thể đưa ra các quyết định và các hành động có thể được thực hiện dựa trên các khuyến nghị của bạn.

Trong ví dụ, dựa trên kết quả nghiên cứu, bạn sẽ giao tiếp và đề xuất những thay đổi nhất định trong chiến lược kinh doanh để ông X có thể thu được lợi nhuận tối đa.

1900 - tin tc việc làm vừa cung cấp những thông tin hữu ích về Data Science là gì ? Kỹ năng cần thiết của nhà khoa học dữ liệu xuất sắc. Hy vọng qua bài viết bạn hiểu được tầm quan trọng và thực hành hiệu quả !