Trong thời đại công nghệ ngày càng phát triển như hiện nay, Data science là một trong những ngành nghề thu hút nguồn nhân lực lớn. Vậy để hiểu rõ Data science là gì? Tầm quan trọng của Data science trong ngành công nghệ thông tin là như thế nào? Hãy cùng CareerViet tìm hiểu thông qua bài viết này nhé!

Ngành data science là gì?

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.

Data science là một lĩnh vực kết hợp giữa toán học, thống kê và khoa học máy tính. Nhiệm vụ trong ngành data science không chỉ dừng lại ở việc trích xuất, phân tích, xử lý thông tin mà còn phải có khả năng sử dụng các công cụ thống kê và thuật toán Machine learning để dự đoán tương lai của một sự kiện.

Xem thêm: Quản Trị Là Gì? Bản Chất Và Chức Năng Của Hoạt Động Quản Trị

Data science là ngành khoa học dữ liệu, liên quan đến phân tích và xử lý dữ liệu (Nguồn: Internet)

Tầm quan trọng của data science

Các công ty hoạt động với nền tảng dữ liệu lớn, cần phải ứng dụng data science để làm việc với các con số, phân tích, xử lý dữ liệu một cách chính xác về tình hình khách hàng, xã hội hay xu hướng phát triển.

Từ đó đưa ra những insights có ý nghĩa, giúp giảm rủi ro, giảm chi phí, phát triển hiệu quả và cải tiến doanh nghiệp. Hỗ trợ công ty đưa ra những quyết định đúng đắn và có chiến lược sản xuất kinh doanh hiệu quả.

Khám phá về data scientist

Data scientist là gì?

Data scientist là tên gọi của một vị trí làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Họ là những người nắm vai trò quan trọng trong các công ty, đặc biệt là công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ.

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.

Xem thêm: Sale Marketing Là Gì? Mô Tả Công Việc Sale Marketing Chi Tiết Nhất

Data scientist thực hiện nhiệm vụ đưa ra những xu hướng phát triển từ nguồn dữ liệu khổng lồ

(Nguồn: Internet)

Công việc của một data scientist là gì?

Sau khi đã có cái nhìn chung về khái niệm data science là gì cũng như định nghĩa data scientist là công việc xoay quanh dữ liệu. Tiếp theo đây, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cụ thể hơn về công việc của một data scientist bao gồm những nhiệm vụ nào nhé!

• 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.
• 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. Để thực hiện công việc này, họ cần sử dụng những phương pháp thông kế khác nhau để trực quan hóa dữ liệu.
• 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.

Data scientist thực hiện nhiệm vụ tư vấn, tham gia, đưa ra các quyết định và tạo ra chiến lược cho công ty. Nhờ vào những thông tin mà họ phân tích từ nguồn dữ liệu khổng lồ, giúp cho công ty đưa ra những kế hoạch kinh doanh thông minh và hiệu quả hơn.

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.

Xem thêm: [2022] QA Là Gì? QC Là Gì? Phân Biệt Sự Khác Nhau Giữa QA, QC

Một data scientist cần có các kỹ năng liên quan đến lập trình, thống kê (Nguồn: Internet)

Có khả năng thuyết trình tốt

Ngoài làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, data scientist còn phải trao đổi, trình bày thông tin, kết quả với các phòng ban, ban lãnh đạo để họ có cái nhìn từ tổng quát đến chi tiết và dễ hiểu nhất. Chính vì điều này mà kỹ năng thuyết trình tốt chính là điểm cộng của vị trí này.

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.

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.

Có đầu óc tư duy

Với một data scientist cần phải tư duy hơn người bình thường. Bạn là người làm việc với dữ liệu và sử dụng bộ não để nhìn nhận từ nhiều góc độ để tìm ra giải pháp hiệu quả nhất.

Xem thêm: BOD là gì? Các khái niệm cũng như vai trò và chức năng của BOD

Những kỹ năng về phân tích, thuyết trình, tư duy cần phải có ở một data scientist (Nguồn: Internet)

Phân biệt data science và data scientist với các thuật ngữ khác

Data scientist và Data analyst

Data analyst là người thực hiện nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích và viết các chương trình theo phân công công việc được giao. Họ sẽ làm công việc minh họa, báo cáo kết quả theo phân công nhiệm vụ đó, chứ không báo cáo kết quả khám phá xu hướng của cả dự án. Đây cũng chính là điểm khác biệt lớn nhất so với data scientist.

Data analyst chỉ báo cáo kết quả theo phân công nhiệm vụ đó (Nguồn: Internet)

Data scientist và Data engineer

Data engineer là những kiến trúc sư dữ liệu, là người sử dụng kỹ năng và kỹ thuật máy tính để chuyển đổi dữ liệu thành “pipeline” cho nhóm data science. Họ sử dụng ngôn ngữ lập trình Python, C++, Java, Scala,... để thiết kế, xây dựng và sắp xếp đường đi của dữ liệu. Điểm khác biệt với data scientist là họ không làm việc liên quan đến phân tích số liệu để đưa ra dự đoán.

Data engineer sử dụng ngôn ngữ lập trình để xây dựng pipeline cho nhóm data science (Nguồn: Internet)

Data science và Computer science

Computer science là ngành khoa học máy tính. Khác với data scientist, computer science làm việc liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu về môi trường website và internet, trí tuệ nhân tạo (AI), an toàn máy tính,... Computer science chỉ xoay quanh kỹ thuật máy tính chứ không làm việc với dữ liệu để đưa kết quả.

Computer science làm công việc liên quan đến kỹ thuật máy tính (Nguồn: Internet)

Cơ hội nghề nghiệp của ngành data science ở Việt Nam hiện nay

Data science là một ngành đang dẫn đầu xu thế hiện nay với nhu cầu tuyển dụng cao cũng như mức lương hấp dẫn. Dưới đây là những cơ hội việc làm trong ngành data science ở Việt Nam hiện nay:

• Data engineer: Thu thập và chuyển dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau thành dữ liệu có cấu trúc, có ý nghĩa và có lợi ích.
• Data analyst: Sử dụng những dữ liệu để tạo ra những thông tin, dữ kiện cần thiết cho kế hoạch kinh doanh hay giải pháp cho doanh nghiệp.
• Data scientist: Sử dụng dữ liệu và thông tin từ data engineer và data analyst để đưa ra dự đoán xu hướng trong tương lai.
• Business analyst: Sử dụng những thông tin đã chi tiết hóa và dự đoán của data scientist để tham vấn cho doanh nghiệp, giúp cho doanh nghiệp có định hướng phát triển tốt hơn.
• Data architect: Người chịu trách nhiệm triển khai các thiết kế dựa trên nền tảng dữ liệu. Bản thiết kế này mô tả các mô hình, quy tắc, chính sách khác nhau. Bên cạnh đó, data architect còn làm công việc tổ chức và quản lý cơ sở dữ liệu ở nhiều cấp độ.
• Machine learning engineer: Có nhiệm vụ điều chỉnh các mô hình dữ liệu, thực hiện việc phân loại và hồi quy dữ liệu. Nghề này đòi hỏi phải có kỹ năng phân tích để phát triển và xây dựng các thuật toán Machine learning.

Ngoài ra, còn có các công việc khác trong ngành data science như Nhà thống kê (Statistician), Quản trị viên cơ sở dữ liệu (Database administrator),...

Data science đang dẫn đầu xu thế hiện nay với mức lương hấp dẫn (Nguồn: Internet)

Những câu hỏi thường gặp về data science

Hy vọng với những thông mà CareerViet mang lại sẽ giúp bạn hiểu được khái niệm Data science là gì cũng như giúp bạn giải đáp những thắc mắc liên quan đến cơ hội nghề nghiệp của ngành này. Hãy định hướng nghề nghiệp cho bản thân ngay lúc này để có thể trở thành một chuyên gia về khoa học dữ liệu trong tương lai bạn nhé!

Top những từ khoá được tìm kiếm nhiều nhất:

Việc làm Thủ Dầu Một | Kỹ sư công nghệ thông tin | Các công ty đang tuyển dụng tại Hà Nội