Điều kiện và Lộ trình trở thành một Intern Data Science?

Intern Data Science là vị trí thực tập trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu. Các intern này thường được cung cấp cơ hội để học hỏi và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu và máy học vào các dự án thực tế. Các công việc của Intern Data Science có thể bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng và huấn luyện các mô hình dự đoán, đánh giá và tối ưu hóa các mô hình, và thực hiện các báo cáo và trình bày kết quả.

Lộ trình thăng tiến của Intern Data Science

Lộ trình thăng tiến của Intern Data Science có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này

Lộ trình thăng tiến của Intern Data Science có thể khá đa dạng và phụ thuộc vào tổ chức và ngành nghề cụ thể. Dưới đây là một lộ trình thăng tiến phổ biến cho vị trí này.

1.  Intern Data Science

Mức lương: 4 - 8  triệu/ tháng 

Kinh nghiệm làm việc: Dưới 1 năm 

Intern Data Science là một vị trí thực tập trong lĩnh vực phát triển ứng dụng di động sử dụng framework React Native. Người nắm giữ vị trí này là những người mới bắt đầu hoặc đang trong giai đoạn thực tập để học hỏi và phát triển kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Science chuyên nghiệp.

>> Đánh giá: Trong thời đại công nghệ 4.0, dữ liệu trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quý giá. Các tổ chức cần có những người có khả năng thu thập, phân tích dữ liệu để đưa ra những quyết định mang tính khách quan. Đó là lý do vị trí Data science ngày càng được quan tâm. Đây là một tín hiệu tích cực cho các bạn sinh viên, người mới ra trường muốn theo đuổi sự nghiệp Data science.

2. Data science

Mức lương: 14 - 33  triệu/ tháng 

Kinh nghiệm làm việc: 1 - 4 năm 

Data science làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn. Nghiên cứu và phân tích những dữ liệu đã được cấu trúc lại để ra những thông tin giả thuyết và những mô hình hiệu quả. 

>> Đánh giá: Data Science được đánh giá là ngành có mức lương hấp dẫn hàng đầu trên thế giới, nhu cầu tuyển dụng cho vị trí trong ngành cũng rất cao. Những người giỏi thường được các công ty săn đón với mức lương cao ngất ngưởng cùng nhiều quyền lợi đi kèm.

5 bước giúp Intern Data Science thăng tiến nhanh trong trong công việc

Hoàn thành các dự án và nhiệm vụ một cách xuất sắc

Để được công nhận và có cơ hội tăng thu nhập, việc hoàn thành các dự án và nhiệm vụ một cách xuất sắc là rất quan trọng. Intern Data Science thường có cơ hội làm việc với các dữ liệu thực tế và thực hiện các phân tích để đưa ra các giải pháp. Việc làm việc chăm chỉ, tỉ mỉ trong từng chi tiết và đảm bảo chất lượng công việc sẽ tạo dựng được sự tin tưởng từ phía nhà tuyển dụng và đồng nghiệp. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu hiện đại, đảm bảo tính chính xác và khả năng ứng dụng thực tế của các kết quả phân tích.

Học hỏi và phát triển kỹ năng

Việc liên tục học hỏi và phát triển kỹ năng là điều không thể thiếu để nâng cao thu nhập trong lĩnh vực này. Các Intern Data Science có thể cải thiện kỹ năng lập trình, xử lý dữ liệu, và phân tích dữ liệu bằng cách tham gia vào các khoá học trực tuyến, các khóa đào tạo nâng cao hoặc tham gia các dự án thực tế. Việc có thêm các chứng chỉ và bằng cấp như Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering, hoặc Data Analytics từ các tổ chức uy tín sẽ giúp nâng cao khả năng và giá trị cá nhân.

Tham gia các dự án và cuộc thi

Để xây dựng kinh nghiệm và danh tiếng, các Intern Data Science có thể tham gia vào các dự án ngoài giờ hoặc các cuộc thi khoa học dữ liệu. Các dự án này không chỉ giúp bạn áp dụng các kiến thức từ lớp học vào thực tế mà còn giúp bạn xây dựng nhiều mối quan hệ và được công nhận trong cộng đồng ngành.

Tự tin và mạnh dạn

Cuối cùng, hãy luôn tự tin vào khả năng của mình và mạnh dạn trong việc đề xuất các giải pháp sáng tạo và hiệu quả. Sự tự tin và mạnh dạn sẽ giúp bạn thu hút sự chú ý và công nhận từ các nhà tuyển dụng và nhà quản lý, từ đó tăng cơ hội nâng cao thu nhập và tiếp tục phát triển trong sự nghiệp.

Học hỏi các ngôn ngữ lập trình mới

Học hỏi các ngôn ngữ lập trình mới, nắm vững nhiều ngôn ngữ lập trình sẽ giúp bạn có nhiều cơ hội việc làm hơn và có thể nhận được mức lương cao hơn. Cập nhật các framework web mới nhất về các framework web mới thường có nhiều tính năng và hiệu năng hơn so với các framework cũ, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc phát triển website. 

Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn 

• Bằng cấp và chuyên ngành: Intern Data Science thường yêu cầu ứng viên có bằng cử nhân hoặc sắp tốt nghiệp trong các ngành liên quan như Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Thống kê, Toán học hoặc các ngành có liên quan. Bằng cấp này không chỉ cung cấp cho ứng viên kiến thức nền tảng mà còn cho phép họ áp dụng các kiến thức này vào thực tiễn trong các dự án và nghiên cứu khoa học dữ liệu.

• Kiến thức cơ bản: Để làm việc hiệu quả trong vai trò Intern Data Science, ứng viên cần có kiến thức cơ bản về lập trình và khoa học dữ liệu. Điều này bao gồm hiểu biết về các ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc SQL để xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Kiến thức về các thuật toán cơ bản của machine learning và statistical modeling cũng là một lợi thế.

• Kiến thức về machine learning và statistical modeling: Hiểu biết cơ bản về các thuật toán machine learning và khả năng áp dụng chúng để giải quyết các vấn đề thực tế là yêu cầu quan trọng. Intern cần có khả năng triển khai và đánh giá hiệu quả của các mô hình như Linear Regression, Decision Trees, Random Forests, SVMs và có thể cải thiện chúng bằng các kỹ thuật như cross-validation và tuning tham số.

Yêu cầu về kỹ năng

• Kỹ năng lập trình: Kỹ năng lập trình là yêu cầu thiết yếu đối với Intern Data Science. Intern cần có khả năng viết code sạch, hiệu quả và dễ bảo trì trong các ngôn ngữ như Python, R hoặc SQL. Việc sử dụng các thư viện và framework phổ biến như Pandas, NumPy, Scikit-Learn (Python) hoặc dplyr, ggplot2 (R) để thực hiện các phân tích và xử lý dữ liệu là cần thiết để giải quyết các vấn đề phức tạp trong dự án.

• Phân tích và xử lý dữ liệu: Intern cần có khả năng làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và biết cách làm sạch dữ liệu để chuẩn bị cho quá trình phân tích. Việc áp dụng các phương pháp và công cụ phân tích thống kê để phát hiện và giải thích mô hình dữ liệu là rất quan trọng. Kỹ năng này giúp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và có tính ứng dụng cao.

• Kỹ năng mềm: Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, Intern cũng cần có kỹ năng mềm để làm việc hiệu quả trong nhóm và giao tiếp một cách rõ ràng. Khả năng làm việc độc lập, giải quyết vấn đề và quản lý thời gian cũng là một phần quan trọng của vai trò này. Các kỹ năng này giúp cải thiện hiệu suất làm việc và xây dựng mối quan hệ tốt với đồng nghiệp và người quản lý.

Yêu cầu khác

• Đam mê và tham vọng trở thành tên tuổi trong lĩnh vực Quantitative Finance (những tỷ phú công nghệ)

• Nắm vững kiến thức toán 

• Biết ít nhất 1 ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng

• Đọc hiểu các tài liệu tiếng Anh

Các trường đào tạo ngành Khoa học máy tính tốt nhất Việt Nam hiện nay?

Một số ngôi trường Đại học hàng đầu về đào tạo ngành Khoa học máy tính tốt nhất Việt Nam:

• Đại học Bách khoa Hà Nội
• Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội
• Trường Đại học Xây dựng Hà Nội
• Trường Đại học Giao thông vận tải
• Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải 
• Trường Đại học Công nghệ thành phố Hồ Chí Minh (HUTECH) 
• Học viện Kỹ thuật Mật Mã
• Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia TP. HCM
• Trường Đại học Bách khoa Đà Nẵng 
• Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh 
• Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM (HCMUT)
• Trường Đại học Công nghệ Thông tin (UIT)
• Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (HUSC)