Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Science?

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.

Lộ trình thăng tiến của Data Science

Lộ trình thăng tiến trong lĩnh vực Data Science có thể khác nhau tùy thuộc vào công ty, ngành công nghiệp và mục tiêu cá nhân. Dưới đây là một lộ trình thường gặp để phát triển sự nghiệp trong Data Science:

Intern Data Analyst (Intern Nhân viên Phân tích Dữ liệu)

Giai đoạn đầu tiên thường làm việc như một intern Data Analyst. Trải nghiệm này giúp bạn làm quen với môi trường làm việc và các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản. Trách nhiệm chính thường liên quan đến thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, và hỗ trợ các dự án phân tích dữ liệu đang diễn ra.

Intern Data Scientist (Intern Nhà Khoa học Dữ liệu)

Nếu bạn có kiến thức cơ bản về Machine Learning và thống kê, bạn có thể được thăng tiến lên vị trí intern Data Scientist. Trong vai trò này, bạn có thể tham gia vào các dự án phức tạp hơn, xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán đơn giản, và tham gia vào quá trình phân tích dữ liệu chi tiết hơn.

Junior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Junior hoặc Nhân viên Khoa học Dữ liệu Junior)

Sau giai đoạn intern, bạn có thể ứng tuyển vào vị trí Junior Data Scientist hoặc tương đương. Trong vị trí này, bạn sẽ tham gia vào các dự án Data Science thực tế hơn, có trách nhiệm lớn hơn trong việc phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình, và thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.

Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)

Khi có kinh nghiệm và kiến thức đầy đủ, bạn có thể trở thành một Data Scientist chính thức. Ở vị trí này, bạn sẽ đảm nhiệm trách nhiệm chính trong việc phân tích dữ liệu phức tạp, xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Senior Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu Cao cấp)

Thăng tiến lên vị trí Senior Data Scientist đòi hỏi kinh nghiệm và thành tựu đáng kể trong lĩnh vực. Trách nhiệm mở rộng để bao gồm việc chỉ đạo dự án, đào tạo nhân viên mới, và tham gia vào quản lý dự án lớn hơn.

Data Science Manager 

Bạn có thể thăng tiến thành Trưởng Nhóm Khoa học Dữ liệu hoặc Data Science Manager, có trách nhiệm lãnh đạo và quản lý một nhóm Data Scientists.

Data Science Director (Giám Đốc Khoa học Dữ liệu)

Đây là vị trí cấp cao hơn trong lĩnh vực Data Science, thường có vai trò quản lý toàn bộ bộ phận Khoa học Dữ liệu của tổ chức.

Chief Data Officer (CDO) hoặc Chief Analytics Officer (CAO) (Giám Đốc Dữ liệu hoặc Giám Đốc Phân Tích)

Đây là vị trí cấp cao nhất trong lĩnh vực Data Science và thường có thẩm quyền lớn trong việc định hình chiến lược dữ liệu của tổ chức.

Yêu cầu tuyển dụng của Data Science

• Kỹ năng giải quyết vấn đề mạnh mẽ, tập trung vào phát triển sản phẩm.
• Có kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ máy tính thống kê (R, Python, SLQ, v.v.) để thao tác dữ liệu và rút ra thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu lớn.
• Có kinh nghiệm làm việc và tạo kiến ​​​​trúc dữ liệu.
• Kiến thức về nhiều kỹ thuật học máy (phân cụm, học cây quyết định, mạng thần kinh nhân tạo, v.v.) và những ưu điểm/nhược điểm trong thế giới thực của chúng.
• Kiến thức về các khái niệm và kỹ thuật thống kê nâng cao (hồi quy, tính chất của phân phối, kiểm tra thống kê và cách sử dụng hợp lý, v.v.) và kinh nghiệm với các ứng dụng.
• Kỹ năng giao tiếp bằng văn bản và bằng lời nói xuất sắc để điều phối giữa các nhóm.
• Kiến thức và kinh nghiệm mã hóa với một số ngôn ngữ: C, C++, Java,
• JavaScript, v.v.
• Kiến thức và kinh nghiệm về các kỹ thuật thống kê và khai thác dữ liệu: GLM/Regression, Random Forest, Boosting, Trees, text mining, phân tích mạng xã hội, v.v.
• Có kinh nghiệm truy vấn cơ sở dữ liệu và sử dụng các ngôn ngữ máy tính thống kê: R, Python, SLQ, v.v.
• Kinh nghiệm sử dụng các dịch vụ web: Redshift, S3, Spark, DigitalOcean, v.v.
• Có kinh nghiệm tạo và sử dụng các thuật toán và thống kê học máy nâng cao: hồi quy, mô phỏng, phân tích kịch bản, mô hình hóa, phân cụm, cây quyết định, mạng lưới thần kinh, v.v.
• Kinh nghiệm phân tích dữ liệu từ các nhà cung cấp bên thứ 3: Google Analytics, Site Catalyst, Coremetrics, Adwords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, v.v.
• Có kinh nghiệm với các công cụ tính toán/dữ liệu phân tán: Map/Reduce, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, v.v.
• Trải nghiệm trực quan hóa/trình bày dữ liệu cho các bên liên quan bằng cách sử dụng: Periscope, Business Object, D3, ggplot, v.v.

Những lưu ý để trở thành Data Science chuyên nghiệp

Để trở thành Data Science chuyên nghiệp bạn cần phải lưu ý vào những điều ở dưới như sau:

Kiên nhẫn

Đây là lưu ý đầu tiên và vô cùng quan trọng, vì phần lớn thời gian của một Data Scientist dành cho việc thu thập dữ liệu và làm sạch chúng.

Giao tiếp tốt

Data Scientist là một công việc bắt buộc phải giao tiếp rất nhiều, ví dụ:

• Trao đổi với team business.
• Trao đổi với team engineer.
• Phân tích và trình bày insights cho các team liên quan hiểu về vấn đề đo.

Thích tìm hiểu và thử cái mới

Công việc Data Scientist hiện tại vẫn còn mới mẻ và dùng kiến thức liên ngành vô cùng nhiều. Đặt biệt, mỗi ngành lại không ngừng thay đổi và có bước tiến, công nghệ mới được cập nhật. Chính vì thế, người làm công việc này cần đam mê tìm hiểu và thích những thứ mới mẻ và thử sức với chúng, để có thể liên tục làm mới bản thân.