Công việc của 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.

Mô tả công việc của Data Science

  • Làm việc với các bên liên quan trong toàn tổ chức để xác định các cơ hội tận dụng dữ liệu của công ty nhằm thúc đẩy các giải pháp kinh doanh.
  • Khai thác và phân tích dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty để thúc đẩy tối ưu hóa và cải tiến việc phát triển sản phẩm, kỹ thuật tiếp thị và chiến lược kinh doanh.
  • Đánh giá tính hiệu quả và chính xác của các nguồn dữ liệu mới và kỹ thuật thu thập dữ liệu.
  • Phát triển các mô hình và thuật toán dữ liệu tùy chỉnh 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.
  • Phát triển các quy trình và công cụ để giám sát và phân tích hiệu suất mô hình cũng như độ chính xác của dữ liệu.
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 Science 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 Science

Tìm hiểu cách trở thành Data Science, 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 Science
130 - 169 triệu/năm
Data Science

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 Science?

Yêu cầu tuyển dụng vị trí 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.

Lộ trình sự nghiệp của Data Science

Mức lương trung bình của Data Science tại Việt Nam khoảng từ 20 triệu - 30 triệu VND/tháng. Mức lương của intern Data Science ở Việt Nam cũng thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm vị trí, công ty, địa điểm làm việc, và mức độ kỹ năng của intern.

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. 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 Science 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 Science.

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.

Phỏng vấn Data Science

"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 Science
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 Science
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 Science
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 Science
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 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.

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

Bài viết xem nhiều