Data Scientist là gì? Tổng quan về công việc của kỹ sư khoa học dữ liệu

1. Data Scientist là gì?

Data Scientist còn được biết đến với tên gọi khác là kỹ sư khoa học dữ liệu. Công việc này chịu trách nhiệm chủ yếu cho các hoạt động phân tích, trình bày nội dung, thông tin mà dữ liệu phản ánh, đồng thời giúp sắp xếp dữ liệu một cách đầy đủ và hệ thống.

Đọc thêm: Software Engineering là gì? Mô tả 5 công việc của Software Engineer

Một Data Scientist thường phải phối hợp hiệu quả giữa nhiều kiến thức về khoa học máy tính, toán học, thống kê để có thể biến hóa các dữ liệu thu thập thành những dữ liệu giá trị có thể sử dụng được cho các hoạt động của doanh nghiệp.Kỹ sư khoa học dữ liệu thường phải làm việc khá nhiều trong môi trường dữ liệu để có thể khai thác các thông tin, vấn đề, giải pháp quan trọng nằm trong hệ thống dữ liệu khổng lồ.

Các phân tích, giải pháp và những quyết định được đưa ra từ các dữ liệu sẽ giúp ích đáng kể cho các doanh nghiệp trong quá trình phát triển, tăng trưởng kinh doanh hay đang có nhu cầu mở rộng thị trường, phát triển sản phẩm, dịch vụ mới trên thị trường, v.v.

2. Tổng quan về công việc của Data Scientist

Công việc cụ thể củat Data Scientist 

+Xây dựng và đề xuất giải pháp cho doanh nghiệp thông qua phân tích với các kỹ thuật thống kê, machine learning, kinh tế lượng, deep learning, optimizations.

+ Sử dụng kết hợp các phương pháp thống kê để phát triển và hoàn thiện các mô hình dự đoán dựa trên hệ thống dữ liệu.

+ Đưa ra các phân tích để hỗ trợ, góp phần thúc đẩy quá trình ra quyết định dựa trên mô hình dữ liệu, từ đó có thể dự đoán tiềm năng phát triển, xu hướng tăng trưởng của sản phẩm, dịch vụ hay các kế hoạch truyền thông, marketing hỗ trợ để phát triển hiệu quả.

Đọc thêm: Ngành Thống kê là gì? Cơ hội việc làm Ngành Thống kê.

+ Xác định chất lượng dữ liệu và tìm kiếm những tiềm năng từ các nguồn thu thập dữ liệu để khai thác dữ liệu tối ưu hơn

+ Cập nhật, tìm hiểu về các xu hướng công nghệ, các công nghệ mới ra mắt để ứng dụng vào việc phát triển hoàn thiện các mô hình dữ liệu và xây dựng giải pháp phân tích hiệu quả hơn.

+ Xây dựng hoàn thiện các thiết kế cho quá trình trực quan hóa dữ liệu.

+ Hoàn thiện báo cáo về phân tích dữ liệu và kết quả đạt được.

+ Duy trì hiệu suất và cải thiện hiệu quả cho các mô hình dữ liệu hiện có.

Mức lương trung bình của Data Scientist

- Hiện nay, công nghệ hiện đại dần phát triển mạnh mẽ hơn bao giờ hết, các dữ liệu dần đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định và định hướng phát triển cho doanh nghiệp thì công việc của Data Scientist cũng trở nên quan trọng không kém.

Đọc thêm: Tốt nghiệp Đại học bạn là kỹ sư hay cử nhân? Phân biệt chính xác bằng kỹ sư và bằng cử nhân

Vì vậy, một Data Scientist thường có mức thu nhập rơi vào khoảng 13.000.000 – 25.000.000 đồng/tháng. Đây là một mức lương khá cao đối với mặt bằng chung hiện nay, và tùy theo kinh nghiệm chuyên môn, kỹ năng và năng lực mà mức lương của data scientist sẽ có sự thay đổi.

3. Vai trò của Data Scientist 

Xử lý dữ liệu

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. 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 các sự kiện sẽ xảy ra

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.

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.

Đọc thêm: Software architect là gì ? Các kỹ năng cần có để trở thành một kiến trúc sư phần mềm

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). 

4. Những tố chất cần có của một Data Scientist

Để có thể trở thành một data scientist, bạn cần phải có các kiến thức cũng như những tố chất, kỹ năng sau:

Có kiến thức và sử dụng được ngôn ngữ lập trình cơ bản

Data scientist phải biết sử dụng các ngôn ngữ lập trình cơ bản như SQL, Python, C++,... để thực hiện các công việc như nhập liệu, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu,... Những ngôn ngữ lập trình này tuy khô khan nhưng đó chính là công cụ hỗ trợ đắc lực cho một data scientist.

Nắm vững và sử dụng thành thạo thuật toán Machine learning

Machine learning là một công cụ rất cần thiết đối với data scientist. Đây là thuật toán giúp máy tính đọc được các dữ liệu lịch sử cũng như các dữ liệu có sẵn để các quyết định quản lý dữ liệu một cách thông minh. Nắm vững được thuật toán này, sẽ giúp cho data scientist tiết kiệm được thời gian để khám phá và dự báo dữ liệu.

Có kiến thức và kỹ năng về phương pháp thống kê

Đây chính là một trong những kỹ năng đòi hỏi một data scientist cần phải có. Việc biết sử dụng các phương pháp thống kê giúp bạn giải quyết công việc tốt hơn và vững chãi để phát triển hơn. Các môn học như xác suất thống kê, thống kê mô tả,... sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức về kỹ năng này.

Đọc thêm: Cách viết CV kỹ sư phần mềm cao cấp - 8 bước cơ bản và tips chi tiết

Hy vọng, những chia sẻ trên của 1900 - tin tức việc làm  có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về Data Scientist từ đó có thêm nhiều những thông tin hữu ích để áp dụng vào công việc và cuộc sống.