Công việc của Data Scientistt là gì?

1. Data Scientist là gì?

Data scientist 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. Bên cạnh đó, những vị trí như Data Engineer, Data Analyst cũng thường đảm nhận các công việc tương tự.

2. Data Sciencetist cần học những gì?

Để trở thành một Data Scientist, việc trang bị kiến thức từ các ngành học cơ bản là rất quan trọng. Các ngành học này không chỉ cung cấp nền tảng lý thuyết mà còn giúp rèn luyện kỹ năng thực tiễn cần thiết cho công việc.

Khoa học máy tính

Khoa học máy tính là ngành học đầu tiên mà hầu hết các Data Scientist theo đuổi, bởi nó cung cấp các kiến thức vững chắc về lập trình, thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Sinh viên ngành này sẽ học cách phát triển phần mềm, xây dựng các hệ thống và làm việc với các công nghệ phân tích dữ liệu. Các kỹ năng như lập trình Python, R, hoặc Java rất quan trọng trong việc triển khai các mô hình phân tích. Ngoài ra, họ cũng cần hiểu các khái niệm về mạng máy tính, hệ thống cơ sở dữ liệu và an ninh mạng.

Toán học và thống kê

Một ngành học khác không thể thiếu đối với Data Scientist là toán học và thống kê, vì nó cung cấp các công cụ và phương pháp luận để phân tích và giải thích dữ liệu. Sinh viên sẽ học về xác suất, lý thuyết thống kê, và các phương pháp phân tích dữ liệu. Kiến thức về hồi quy, phân tích dữ liệu đa biến, và phân phối xác suất là những kỹ năng cơ bản cần có. Ngoài ra, kiến thức về đại số tuyến tính và tối ưu hóa cũng rất quan trọng trong việc xây dựng các mô hình học máy phức tạp.

Khoa học dữ liệu

Ngành học khoa học dữ liệu chuyên sâu vào việc phân tích, làm sạch và xử lý dữ liệu. Các chương trình đào tạo trong ngành này giúp sinh viên hiểu cách thu thập và xử lý dữ liệu lớn (big data), sử dụng các công cụ phân tích như Hadoop, Spark. Ngoài ra, sinh viên cũng sẽ được học cách phát triển các thuật toán học máy (machine learning) và kỹ thuật học sâu (deep learning). Khoa học dữ liệu là lĩnh vực giúp chuyển từ lý thuyết sang thực tiễn, giúp các Data Scientist ứng dụng các công nghệ vào các vấn đề cụ thể trong doanh nghiệp.

Kỹ thuật phần mềm và AI

Ngành kỹ thuật phần mềm và AI tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng, sản phẩm phần mềm và hệ thống trí tuệ nhân tạo. Sinh viên ngành này sẽ học về cách thiết kế và phát triển phần mềm, các công nghệ AI như học máy, nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Kiến thức về các framework như TensorFlow, PyTorch, và các công cụ AI là rất cần thiết cho Data Scientist để xây dựng các hệ thống tự động hóa và tối ưu hóa. Những kỹ năng này giúp Data Scientist triển khai và duy trì các mô hình phân tích dữ liệu trong môi trường thực tế.

Những ngành học trên đều đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị cho nghề Data Scientist. Các trường đại học uy tín như Đại học Bách Khoa Hà Nội, Đại học FPT, Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia TP.HCM), Đại học Công nghiệp Hà Nội,... cung cấp các chương trình đào tạo phù hợp với những yêu cầu của ngành khoa học dữ liệu và công nghệ thông tin. Các khóa học đào tạo về khoa học máy tính, toán học ứng dụng, và trí tuệ nhân tạo tại các trường này sẽ cung cấp cho sinh viên kiến thức nền tảng vững chắc. Ngoài ra, các khóa học trực tuyến tại Coursera, edX, hoặc Udemy cũng cung cấp các chứng chỉ về khoa học dữ liệu và học máy giúp bổ sung kiến thức và kỹ năng thực tiễn. Một số chứng chỉ nổi bật trong ngành này bao gồm:

  • Chứng chỉ Data Science (Coursera, IBM): Đây là khóa học giúp học viên làm quen với các kỹ năng cơ bản trong khoa học dữ liệu, bao gồm phân tích dữ liệu, lập trình Python, và sử dụng các công cụ dữ liệu như Pandas và Matplotlib.
  • Chứng chỉ Machine Learning (Stanford University, Coursera): Cung cấp kiến thức về các thuật toán học máy, từ hồi quy tuyến tính đến học sâu, do giảng viên Andrew Ng giảng dạy.
  • Chứng chỉ Deep Learning (deeplearning.ai): Chứng chỉ này dạy về các mô hình học sâu, bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo, CNN (Convolutional Neural Networks) và RNN (Recurrent Neural Networks), ứng dụng trong nhận dạng hình ảnh và ngôn ngữ.
  • Chứng chỉ AI & Machine Learning (Harvard University, edX): Đây là khóa học giúp học viên hiểu rõ về trí tuệ nhân tạo và học máy, cung cấp nền tảng vững chắc về các thuật toán và ứng dụng trong AI.
 

3. Lương và mô tả các công việc Data Scientist

Hiện nay, có rất nhiều thông tin về việc tuyển dụng Data Scientist, trong những thông tin tuyển dụng đó đều có đính kèm theo thông tin về mức lương Data Scientist. Điều đó giúp cho các bạn có được những cơ hội để biết được mức lương của mình ra sao. Trong phần này, chúng tôi sẽ giúp các bạn có thể nắm được mức lương cơ bản của Data Sciencetist theo số năm kinh nghiệm:

Số năm kinh nghiệm Vị trí Mức lương
0 - 1 năm Intern Data Scientist 4.500.000 - 5.000.000 triệu/tháng
1 - 3 năm Data Scientist 14.500.000 - 33.600.000 triệu/tháng

Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu trong các ngành công nghiệp, nhu cầu tuyển dụng Data Scientist ngày càng gia tăng. Vậy Data Scientist thực hiện công việc gì và yêu cầu như thế nào, hãy cùng tìm hiểu dưới đây.

Trình bày kết quả và báo cáo

Data Science cần có khả năng trình bày kết quả và báo cáo các phân tích và mô hình hóa một cách rõ ràng và logic. Công việc này bao gồm việc viết báo cáo kỹ thuật, thuyết trình kết quả cho các đồng nghiệp và quản lý, đồng thời có thể phải giải thích các phương pháp và quyết định đã được thực hiện. Kỹ năng viết lách và trình bày là rất quan trọng để intern có thể truyền đạt thông tin một cách hiệu quả và dễ hiểu.

Phát triển các mô hình và thuật toán dữ liệu 

Để áp dụng cho các tập dữ liệu, sử dụng mô hình dự đoán để tăng và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng, tạo doanh thu, nhắm mục tiêu quảng cáo và các kết quả kinh doanh khác, phát triển khung thử nghiệm A/B của công ty và chất lượng mô hình thử nghiệm, phối hợp với các nhóm chức năng khác nhau để thực hiện các mô hình và giám sát kết quả.

Lọc và xử lý dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc

Những dữ liệu phi cấu trúc là những dữ liệu thô, những dữ liệu bị lỗi mà máy tính không đọc được. Data scientist phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại những dữ liệu đó để xây dựng nên một bộ dữ liệu có cấu trúc và có ý nghĩa.

Dự đoán xu hướng

Sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán những xu hướng, cơ hội cũng như dự đoán các sự kiện có thể xảy ra hoặc đưa ra được những vấn đề mà công ty đang gặp phải. Họ còn sử nhiều công cụ khác như SQL, Weka, Python,... để triển khai và thực tiễn hóa từ đó nhận ra những mẫu dư thừa trong dữ liệu.

4. So sánh Data Engineer, Data Scientist và Data Analyst (kẻ bảng - mô tả cv, mức lương..)

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa ba vị trí công việc trong lĩnh vực dữ liệu: Data Engineer, Data Scientist, và Data Analyst. Mỗi vị trí đều có những nhiệm vụ, yêu cầu kỹ năng và mức lương khác nhau, đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.

Yếu tố Data Engineer Data Scientist Data Analyst
Mô tả công việc Thiết kế, phát triển, và duy trì hệ thống quản lý và xử lý dữ liệu. Xây dựng cơ sở dữ liệu, pipeline dữ liệu, và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Phân tích và xây dựng mô hình dự đoán từ dữ liệu. Tạo ra các thuật toán và sử dụng học máy để giải quyết các bài toán phức tạp. Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tạo ra các báo cáo và thông tin hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Yêu cầu kỹ năng Thành thạo SQL, Python, Java, Hadoop, Spark. Kỹ năng về hệ thống cơ sở dữ liệu và thiết kế kiến trúc dữ liệu. Kiến thức vững về toán học, xác suất, thống kê. Kỹ năng lập trình với Python, R. Kinh nghiệm về học máy và phân tích dữ liệu lớn. Thành thạo SQL, Excel, các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI, Tableau. Kiến thức về thống kê cơ bản.
Mức lương trung bình Từ 15 triệu đến 40 triệu VND/tháng (Tùy theo kinh nghiệm và vị trí công tác). Từ 20 triệu đến 50 triệu VND/tháng (Cao hơn nếu có kinh nghiệm hoặc làm việc cho các công ty lớn). Từ 10 triệu đến 30 triệu VND/tháng (Tùy thuộc vào quy mô công ty và kinh nghiệm).
Cơ hội thăng tiến Có thể thăng tiến lên vị trí kiến trúc sư dữ liệu hoặc quản lý kỹ thuật. Có thể trở thành Senior Data Scientist, Lead Data Scientist, hoặc quản lý nghiên cứu dữ liệu. Có thể thăng tiến thành Data Analytics Manager hoặc chuyên gia phân tích cấp cao.
Khối ngành ứng dụng Công nghệ thông tin, Fintech, E-commerce, Dữ liệu lớn (Big Data). Khoa học dữ liệu, Machine Learning, AI, Ngành nghiên cứu. Kinh doanh, Marketing, Tài chính, Quản lý dữ liệu.

Từ bảng trên, có thể thấy rằng mỗi vị trí có vai trò riêng biệt trong chuỗi giá trị của dữ liệu. Data Engineer tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng và quy trình xử lý dữ liệu, Data Scientist sử dụng kỹ thuật phân tích sâu để tìm ra thông tin có giá trị, trong khi Data Analyst thực hiện công việc phân tích dữ liệu thông thường để hỗ trợ quyết định kinh doanh

5. Những khó khăn của công việc Data Scientist

Xử lý và làm sạch dữ liệu không hoàn chỉnh

Một trong những khó khăn lớn nhất của Data Scientist là phải đối mặt với dữ liệu không hoàn chỉnh hoặc bị thiếu sót. Dữ liệu có thể bị sai lệch, không đồng nhất hoặc thiếu các giá trị quan trọng, đòi hỏi Data Scientist phải dành nhiều thời gian để làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi có thể phân tích. Công việc này đôi khi rất tốn thời gian và yêu cầu sự tỉ mỉ, cẩn thận.

Khó khăn trong việc chọn mô hình và thuật toán phù hợp

Việc lựa chọn mô hình và thuật toán phù hợp để phân tích dữ liệu là một thách thức lớn đối với Data Scientist. Mỗi vấn đề sẽ yêu cầu các phương pháp phân tích khác nhau, và quyết định sai có thể dẫn đến kết quả không chính xác. Điều này đòi hỏi Data Scientist phải có kiến thức vững chắc và khả năng thử nghiệm, tối ưu hóa mô hình.

Cập nhật kiến thức công nghệ nhanh chóng

Lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển rất nhanh, với các công nghệ, công cụ và thuật toán mới xuất hiện liên tục. Data Scientist cần phải luôn cập nhật và làm quen với những thay đổi này để không bị tụt lại phía sau. Việc học hỏi và nâng cao kỹ năng liên tục là điều không thể thiếu trong công việc này.

Tối ưu hóa hiệu suất và giải thích kết quả cho các bộ phận khác

Dù Data Scientist có thể tạo ra các mô hình chính xác, việc giải thích các kết quả phân tích và truyền đạt thông tin cho các bộ phận khác trong công ty đôi khi gặp khó khăn. Các mô hình phức tạp có thể khó hiểu đối với những người không có chuyên môn về dữ liệu, đòi hỏi Data Scientist phải có kỹ năng giao tiếp tốt để đảm bảo rằng các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu có thể được áp dụng đúng cách.

>> Khám phá thêm:

Việc làm Data Science dang tuyển dụng

Việc làm Senior Data Analyst đang tuyển dụng

Việc làm Intern Data Engineer đang tuyển dụng

Bằng cấp Cử nhân
Công việc/Cuộc sống
3.9 ★
Khoảng lương năm 130 - 169 M
Cơ hội nghề nghiệp
4.0 ★
Số năm kinh nghiệm 2 - 4 năm

Data Scientistt có mức lương bao nhiêu?

130 - 169 triệu /năm
Tổng lương
120 - 156 triệu
/năm

Lương cơ bản

+
10 - 13 triệu
/năm

Lương bổ sung

130 - 169 triệu

/năm
130 M
169 M
52 M 390 M
Khoảng lương phổ biến
Khoảng lương
Xem thêm thông tin chi tiết

Lộ trình sự nghiệp Data Scientistt

Tìm hiểu cách trở thành Data Scientistt, bạn cần có những kỹ năng và trình độ học vấn nào để thành công cũng như đạt được mức lương mong đợi ở mỗi bước trên con đường sự nghiệp của bạn.

Intern Data Science
26 - 39 triệu/năm
Data Scientistt
130 - 169 triệu/năm
Data Scientistt

Số năm kinh nghiệm

0 - 1
14%
2 - 4
54%
5 - 7
20%
8+
12%
Không bao gồm số năm dành cho việc học và đào tạo

Điều kiện và Lộ trình trở thành một Data Scientistt?

Yêu cầu tuyển dụng của Data Scientist 

Để thực hiện tốt các nhiệm vụ được giao, Data Scientist cần sở hữu những kiến thức, chuyên môn vững vàng và thành thạo những kỹ năng mềm liên quan: 

Yêu cầu bằng cấp và kiến thức chuyên môn 

  • Bằng cấp và chuyên ngành: Data Scientist 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 quản trị cơ sở dữ liệu: Nắm vững một hoặc nhiều hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) phổ biến như MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MongoDB, hoặc SQLite. Nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho công việc Data Science, chẳng hạn như Python hoặc Java, để tạo ứng dụng kết hợp với cơ sở dữ liệu.

  • Kiến thức công nghệ: Ứng viên cần có kiến thức vững và áp dụng được các ngôn ngữ lập trình (C/C++, Java/Javascript,...), các kiến thức nền tảng về phần mềm, hệ điều hành, cơ sở dữ liệu (database) cơ bản để trở thành nhân viên IT chuyên nghiệp.

Yêu cầu về kỹ năng

  • Có khả năng định lượng dữ liệu: Kết quả làm việc của data scientist chính là đưa ra giả thuyết, dự đoán và khám phá được xu hướng có thể xảy. Vì vậy, việc bạn có kỹ năng định lượng dữ liệu là một kỹ năng tốt giúp bạn nâng cao tay nghề.

  • Kỹ năng phân tích và đánh giá: Mỗi ngôn ngữ lập trình khác nhau sẽ đảm nhiệm từng phần khác nhau khi phát triển một ứng dụng hay phần mềm. Điều này đòi hỏi các Data Science phải có kỹ năng phân tích để nhận biết đâu là ngôn ngữ phù hợp nhất 

  • 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.

Yêu cầu khác

  • Kinh nghiệm

Data Science cần có 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. Phải có tối thiểu 1 năm kinh nghiệm,  thành thạo 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.

Lộ trình thăng tiến của Data Scientist  

Lộ trình thăng tiến của 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 Scientist

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.

>> Xem thêm: Việc làm Thực tập sinh Data Science cho người mới

2. Data scientist

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.

>> Xem thêm: Việc làm Data Science dang tuyển dụng

5 bước giúp Data Scientist thăng tiến nhanh trong trong công việc

Nâng cao kỹ năng và kiến thức

Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, do đó bạn cần thường xuyên cập nhật kiến thức mới nhất về các kỹ thuật, công cụ và phần mềm Khoa học Dữ liệu. Bạn có thể tham gia các khóa học online, hội thảo, workshop, hoặc đọc sách, báo, tài liệu chuyên ngành để cập nhật kiến thức, tập trung phát triển các kỹ năng chuyên môn trong lĩnh vực Data Science mà bạn quan tâm, chẳng hạn như học máy, trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Big Data,..

Tích lũy kinh nghiệm

Hãy tích cực tìm kiếm cơ hội làm việc trong lĩnh vực Data Science. Bạn có thể tham khảo các trang web tuyển dụng uy tín như VietnamWorks, TopCV, Glints,..Hoặc bạn có thể liên hệ trực tiếp với các công ty quan tâm để ứng tuyển, tham gia các dự án thực tế là cách tốt nhất để bạn tích lũy kinh nghiệm và áp dụng kiến thức vào thực tế. 

Có khả năng thu thập, xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ

Khi làm việc với một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đòi hỏi data scientist phải có khả năng thu thập và xử lý chúng để máy tính có thể đọc được. Do vậy, đây chính là tố chất quan trọng để giúp bạn có thể làm việc hiệu quả 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.

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.

Đọc thêm:

Việc làm của Data Engineer mới cập nhật

Việc làm Data Analyst đang tuyển dụng

Phỏng vấn Data Scientistt

"Bạn có kinh nghiệm trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ nguồn khác nhau như SQL, NoSQL, hoặc các nguồn dữ liệu khác không?"
1900.com.vn
Data Scientistt
Q: "Bạn có kinh nghiệm trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ nguồn khác nhau như SQL, NoSQL, hoặc các nguồn dữ liệu khác không?"
07/11/2023
1 câu trả lời

Tôi có kinh nghiệm đáng kể trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau như SQL, NoSQL cũng như các nguồn dữ liệu đa dạng khác. Qua các dự án và trải nghiệm làm việc, tôi đã có cơ hội áp dụng kiến thức vững về các công cụ và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu, cùng kỹ năng phân tích dữ liệu để hiểu và trích xuất thông tin quan trọng từ các nguồn dữ liệu đa dạng, hỗ trợ trong việc xây dựng các mô hình và giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực Data Science.

"Hãy chia sẻ về kỹ năng của bạn trong việc sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, và công cụ thống kê như Jupyter, Pandas, hay NumPy."
1900.com.vn
Data Scientistt
Q: "Hãy chia sẻ về kỹ năng của bạn trong việc sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, và công cụ thống kê như Jupyter, Pandas, hay NumPy."
07/11/2023
1 câu trả lời

Tôi có kỹ năng vững trong việc sử dụng các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python và R, cùng với các thư viện như Jupyter, Pandas và NumPy. Qua quá trình làm việc và dự án thực tế, tôi đã áp dụng thành công những kiến thức này để xử lý và phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình và trình bày kết quả một cách hiệu quả. Tôi luôn học hỏi và cập nhật kiến thức mới để nắm vững các công nghệ mới nhằm nâng cao khả năng làm việc trong lĩnh vực Data Science.

"Làm thế nào bạn có thể áp dụng kiến thức về Machine Learning và các mô hình dữ liệu để giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực của Data Science?"
1900.com.vn
Data Scientistt
Q: "Làm thế nào bạn có thể áp dụng kiến thức về Machine Learning và các mô hình dữ liệu để giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực của Data Science?"
07/11/2023
1 câu trả lời

Để áp dụng kiến thức về Machine Learning và các mô hình dữ liệu vào giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực Data Science, tôi sẽ tiếp cận mỗi vấn đề với việc thu thập và xử lý dữ liệu cẩn thận để xác định các yếu tố quan trọng. Tôi sẽ lựa chọn các mô hình phù hợp, điều chỉnh chúng và thử nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất. Bên cạnh đó, tôi sẽ sử dụng kỹ năng phân tích kết quả mô hình và trích xuất thông tin quan trọng để đưa ra giải pháp hiệu quả cho từng vấn đề cụ thể trong lĩnh vực Data Science.

Bạn nghĩ gì về việc làm tăng ca với vị trí Data Science?
1900.com.vn
Data Scientistt
Q: Bạn nghĩ gì về việc làm tăng ca với vị trí Data Science?
09/11/2023
1 câu trả lời

Việc tăng ca thường xảy ra trong lĩnh vực làm việc nơi tiến độ và thời gian là quan trọng. Điều này có thể được coi là một phần của cuộc sống nghề nghiệp.

 

 

Câu hỏi thường gặp về Data Scientistt

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.

Một số câu hỏi phỏng vấn Data Science phổ biến:

  • 'Data science' là gì?
  • Khác nhau giữa 'data science' và 'big data' là gì?
  • 'Data scientist' và 'data analysist' khác nhau như thế nào?
  • Đâu là những tính năng căn bản đại diện cho dữ liệu lớn?
  • 'recommender system' là gì?
  • Thử A/B là gì?
  • 'selection bias' là gì?
  • Bạn biết gì về 'Normal Distribution'?
  • Hiệu năng thống kê của độ nhạy là gì?
  • Cái nào tốt hơn - dữ liệu tốt hay mô hình tốt?
  • Điều gì sẽ xảy ra nếu hai người dùng truy cập cùng một tệp HDFS cùng lúc?
  • Lộ trình thăng tiến của Data Science?

Lộ trình thăng tiến của một Data Science có thể biến đổi tùy thuộc vào công ty, ngành công nghiệp, và kinh nghiệm cá nhân. Tuy nhiên, dưới đây là một lộ trình thường thấy cho sự thăng tiến của Data Science:

  • Intern Data Analyst
  • Intern Data Science
  • Junior Data Scientist
  • Data Science
  • Senior Data Scientist 
  • Data Science Manager

Mức lương của vị trí Data Science dao động khoảng từ 20 - 40 triệu đồng/tháng với những người từ 2 - 4 năm kinh nghiệm. Lập trình viên làm việc lâu năm mức lương có thể lên đến 50 triệu đồng/tháng. Cần lưu ý, mức lương này có thể thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, công ty, vị trí làm việc,…

Đánh giá (review) của công việc Data Science được cho là có nhiều cơ hội nhưng cũng không ích thách thức đòi hỏi người lao động phải có sự cố gắng và nỗ lực trong công việc.

Bài viết xem nhiều