Data scientist là gì và cơ hội cho ngành “quyến rũ” nhất thế kỷ XXI

1.  Bạn đã hiểu Data science là gì? Data scientist là gì?

1.1. Data Science là gì? 

Có thể bạn không phải người đam mê thiên văn học như tôi, nhưng hẳn là những tin tức về tái lập hình ảnh lỗ đen nằm gần trung tâm thiên hà Messier 87 thông qua hàng nghìn những tấm ảnh tấm ảnh được chụp từ Trái Đất dậy sóng truyền thông khoảng giữa năm 2019, bạn không thể bỏ qua, nếu bạn quan tâm một chút đên tin tức khoa học. Thực ra, kết quả về lỗ đen tồn tại duy nhất trong dải ngân hà hay Hay tính năng chỉnh sửa, nhận lỗi đăng nhập của KakaoTalk, ứng dụng thu hút hàng chục triệu tài khoản người dùng...

đó chính là ứng dụng cao cấp của Data science trong đời sống con người. Trong kinh doanh, việc cạnh tranh dữ liệu ngày càng diễn ra gay gắt. Biểu hiện nổi bật nhất là nhân viên phải làm việc việc với hàng trăm những File dữ liệu với kích thước hàng trăm MB trở lên với hàng trăm nghìn cho tới hàng triệu dòng, cột  lấy về Internet, các cuộc thăm dò qua mạng xã hội, những phản hồi hoặc một bên trung gian...để khai thác những dữ liệu có ích và mang lại những giá trị sử dụng để làm những báo cao hay làm nguồn để khai phá thông tin thực sự cần thiết cho những chiến lược tương lai những doanh nghiệp. 

Trong bối cảnh đó, Data science nổi lên như một xu hướng hot của ngành kinh tế số để chỉ quá trình hiểu và lấy thông tin hay phân tích những dữ liệu lớn có mối quan hệ mật thiết với data analysis và Data mining. Data Science cũng được hiểu là công cụ, phương pháp, hệ thống thông tin về dữ liệu nhờ vào sự hỗ trợ bởi kỹ năng toán học và thống kê. Căn cứ vào đó để vừa mô tả được định lượng của dữ liệu cũng như tiếp cận được nguồn dữ liệu đa dạng đó dựa trên xác suất và lý luận quy nạp.  

Data science giúp con người hiểu rõ hơn về giá trị sử dụng của các nguồn dữ liệu họ khai thác sau đó mô phỏng những sự kiện sẽ xảy ra trong tương lai hoặc phân tích tâm lý người dùng, nhu cầu, hành vi...để ứng dụng trong phát triển doanh nghiệp. Giữa các tập đoàn công nghệ hiện nay, không chỉ dừng lại ở những cuộc chiến kỹ thuật mà còn là cuộc cạnh tranh gay gắt về dữ liệu. Đó không phải ngẫu nhiên khi các ông lớn trong làng công nghệ như MIT hay KAIST hay Google , Facebook...đã tiến hành theo dõi hành vi người dùng. Nguồn Data này là phương tiện lý tưởng để thông qua đó, các hàng này nâng cấp ứng dụng, tạo ra những ứng dụng thực sự hữu ích cho người dùng. Hàng triệu tài khoản Instagram, khoảng 2,3 tỷ người sử dụng Facebook...chính là con số ấn tượng, là kết quả của quá trình lao động không mệt mỏi của những chuyên gia dữ liệu - Data scientist.

1.2. Data scientist là gì? 

Bạn đã xem đoạn video về Robot Sophia, nữ Robot giống người nhất trên thế giới do David Hanson lên ý tưởng và cho ra đời năm 2016 lấy cảm hứng từ lòng yêu thương và trắc ẩn chưa? Nếu đã từng, chắc chắn cảm xúc đầu tiên của bạn sẽ là ngạc nhiên không thể tin vào mắt mình và tự hỏi rằng, tại sao con người có thể làm được điều đó. Thực chất, Sophia chính là đứa con đẻ của những chuyên gia dữ liệu ( Data Scientist). 

Để ra đời Sophia là một quá trình phân tích tâm lý, dữ liệu nghiêm túc không phải của chỉ riêng David Hanson. Data scientist là những chuyên gia trong lĩnh vực  Data science mà nhiệm vụ chính của nó bao gồm phát triển và phân tích dữ liệu. Họ là những người viết hoặc sử dụng các phần mềm phân tích, thống kê và lựa chọn mô hình xử lý dữ liệu trong môi trường sản xuất và xử lý phần mềm. 

Họ cũng là đối tượng duy nhất có khả năng giao tiếp với các chương trình dịch, các ngôn ngữ lập trình và các hệ cơ sở dữ liệu database.

 Thông qua các chương trình này, Data Scientist sẽ lọc  và trích rút dữ liệu nhằm lấy ra những dữ liệu phù hợp với doanh nghiệp sau đó xây dựng, nghiên cứu và ứng dụng những thuật toán đó vào các mô hình xử lý dữ liệu. Từ đây, thu thập lại kết quả và chuyển đổi thành những hiểu quả trong thực tế. Tuy nhiên, Data Scientist vẫn thường bị nhầm với một người anh em khác trong ngôi nhà công nghệ thông tin -  đó là Data Analyst vì cả hai cùng làm việc với dữ liệu và bao chứa những nội dung công việc của nhau. Sự nhầm nhọt này là dễ hiểu vì ngay cả Tạp chí Hàng đầu của Đại học Harvard - Harvard Business Review cũng liệt cả hai ngành này vào tốp 2 công việc có sức hút nhất thế kỷ XXI. 

Việc làm it phần mềm tại Hồ Chí Minh

Về bản chất, công việc của một Data scientist chính là thu thập và phân tích dữ liệu, thu thập những hiểu biết và chia sẻ những hiểu biết đó hữu ích như thế nào để áp dụng vào quá trình nâng cấp các chiếc lược phát triển của doanh nghiệp bởi quá trình xây dựng thuật toán, tìm mẫu, thiết kế thí nghiệm và chia sẻ kết quả của dữ liệu với thanh viên trong nhóm hay công ty một cách dễ hiểu nhật. Trong khi đó, một nhà phân tích dữ liệu ( Data Analyst) có dừng ở chức năng sàng lọc thông tin thông qua dữ liệu sau đó cung cấp các báo cáo trực quan để giải thích  cho những gì mà dữ liệu đang ẩn giấu thông qua các biểu đồ. 

Theo Martin Route Bauer, giám đốc các chương trình thông tin, khoa học dữ liệu của các chương trình thông tin của Đại học Đông Bắc cho rằng, Data scientist yêu cầu về kỹ thuật và toán học hơn nhiều. Theo Glassdoor, một Data Scientist nhật thiết phải bao gồm tổng hợp đa dạng các yêu cầu về bằng cấp, kinh nghiệm, kiến thức lý thuyết lẫn thực tế như tiến sỹ, thạc sỹ trong thống kê, toán học. Họ cũng là người từng làm việc với các ngôn ngữ máy tính thống kê và các kỹ thuật khai thác dữ liệu và thống kê như hồi quy tuyến tính tổng quát, rừng ngẫu nhiên hay từng phân tích mạng xã hội, kinh nghiệm làm việc với tạo kiến trúc dữ liệu và các dịch vụ web như Redshift, S3, spark...Ngoài việc hiệu dữ liệu,. các Data scientist phải có khả năng trình bày những khám phá của họ bên khía cạnh của toán học và mã hóa thông tin. Trước những yêu cầu đó, đủ biết rằng, để trở thành một Data Scientist không hề dễ dàng.

Bạn cần có thời gian học tập, nghiên cứu, tiếp cận thông qua các nhiều bước và một trong những bước quan trọng đó là thực hiện công việc của một Data Analyst. Tuy nhiên “tiền nào vải ấy”, Data scientist mang lại mức thu nhập khủng và nhiều chế độ đãi ngộ hấp dẫn hơn bất kỳ một ngành thuộc về dữ liệu và công nghệ thông tin nào. Cùng với sự bùng nổ của ngành kinh tế toàn cầu, nhu cầu về dữ liệu doanh nghiệp tăng mạnh…Data scientist ngành khát nhân lực hàng đầu và đang được săn đón bởi hàng ngàn doanh nghiệp trên thế giới. 

Xem thêm: Dotnet là gì? Con đường trở thành lập trình viên Dotnet

2. Cơ hội việc làm ngành Data Scientist hiện nay thế nào?

Nếu dựa trên nghiên cứu của PWC, sẽ có khoảng 2,7 triệu bài đăng tìm kiếm nhân lực liên quan đến hai ngành quyến rũ  nhất thế kỷ XXI là Data Analyst và Data Scientist đưa trên 2 tiêu chí lớn nhất là kỹ năng kỹ thuật, phân tích kết hợp kỹ năng mềm như giao tiếp, sáng tạo và làm việc theo nhóm. Sự kết hợp hài hòa giữa “hai bán cầu não” là nguyên nhân lớn nhất lý giải cho mức lương mà cả hai lĩnh vực này nhận về là không hề nhỏ. Theo Glassdoor, với mức lương trung bình của Data Analyst rơi vào khoảng 84.000 USD/năm trong khi mức thu nhập của một Data Scientist là 162.000 USD. Trong khi đó, không phải công ty nào cũng có thể chiêu mộ được đầy đủ nguồn nhân lực. Chỉ trên địa bàn thành phố New York, Vịnh San Francisco và Los Angeles, ngành nghề béo bở này thiếu hụt đến 151.717 nhân lực có khả năng về khoa học dữ liệu. 

Tại Việt Nam, Data Science không phải là ngành xa lạ với cộng đồng công nghệ. Với cơn bão ứng dụng cho đầy đủ các lĩnh vực trong đời sống và xu hướng “thông minh hóa” doanh nghiệp như ứng dụng AI và máy học, đây chính là vùng đất màu mỡ cho các Data Scientist "bung lụa". Những chuyên gia trong ngành này có thể làm kiếm được trên 470 triệu/năm theo thống kê của TopDev.

Việc làm quản trị cơ sở dữ liệu

3.  Những nhân tố giúp bạn chinh phục giấc mơ Data Scientist? 

Với mức lương và cơ hội việc làm it hấp dẫn, Data Scientist trở thành giấc mơ được theo đuổi bởi nhiều tín đồ toán học, công nghệ, thống kê...tuy nhiên, như đã phân tích, ngành này là không dễ dàng để chinh phục. Để có thể cán đích, ngoài những hiểu biết nhất định về ngành từ những khái niệm cơ bản như Data Science, Data Scientist là gì, bạn cần hội tụ những nhân tố cơ bản nhất sau đây:

3.1. Chuyên môn dữ liệu

So với Data Analyst thì chuyên môn Data Scientist nặng hơn rất nhiều. Những người mà Springboard đánh giá là người biết lập trình nhiều hơn một nhà thống kê va giỏi thống kê hơn một nhà lập trình. Họ là người chạy các dự án khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối, họ phải lưu trữ và làm sạch một lượng dữ liệu lớn, khám phá các bộ dữ liệu để xác định thông tin chi tiết, xây dựng các mô hình và tạo ra những câu chuyện xung quanh những phát hiện. Do đó, những kiến thức về phân tích phải cực kỳ tốt. Các Data Scientist hiện nay đều đi ra từ những nhà phân tích dữ liệu.

3.2. Lập trình

Không cần phải sánh tương đương với những Developer song một Data Scientist bắt buộc vài ngôn ngữ lập trình để đạt được từng mục đích riêng biệt trong quá trình phân tích và chọn lọc những dữ liệu có ích.  Trong hỗ trợ cho quá trình trích xuất dữ liệu, bạn có thể cần đến kiến thức về SQL từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Một số ngôn ngữ khác như Python và R là quan trọng để viết các câu lệnh cho các thao tác dữ liệu, phân tích và trực quan hóa. Thêm vào đó, JavaScript D3.Js là lựa chọn chuẩn nhất để ứng dụng trong quá trình chia sẻ thông tin chi tiết về khoa học dữ liệu.

3.3. Truyền đạt thông tin dữ liệu 

Để trở thành một nhà khoa học về dữ liệu thành công, chuyên môn là chưa đủ, cần ở bạn kỹ năng giao tiếp bằng ngôn ngữ nói và viết bởi vì truyền đạt chia sẻ thông tin cho doanh nghiệp và đồng nghiệp của bạn chính là khâu cuối cùng trong việc trích xuất và thu thập và xử lý dữ liệu có ích của bạn. Một Data Scientist cần có khả năng tạo ra những thông tin chi tiết về dữ liệu để tất cả mọi người có thể hiểu được. Họ cũng cần khả năng tạo ra hình ảnh hóa dữ liệu  trực quan, đặc biệt là sử dụng các ứng dụng hỗ trợ họ giao tiếp tốt nhất.

Việc làm nhân viên xử lý dữ liệu

3.4. Kỹ năng định lượng dữ liệu 

Bạn biết rằng, thành phần cấu thành Data Science chủ yếu bao gồm toán học và thống kê. Việc giỏi toán và thống kê hỗ trợ những nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng vào mô hình tiên đoán trước các hiện tượng, tình huống trong tương lai thông qua các mô hình thực nghiệm hay giả thuyết. Đam mê tư duy, logic bởi thống kê và các môn khoa học tự nhiên là cánh tay phải đắc lực hỗ trợ Data Scientist có thể “gánh vác trách nhiệm” là những chuyên gia trong tốp 10 những ngành hót nhất hiện nay. 

3.5. Khả năng thu thập, truy vấn và tiêu thụ dữ liệu

Dữ liệu cực kỳ đa dạng và xuất phát từ nhiều nguồn khác nhau. Những dữ liệu thô có thể thay đổi nhiều trong quá trình khai thác. Do đó, bạn cần chuyển đổi những dữ liệu này sang một dạng tương đồng để dễ dàng xử lý hơn và phục vụ cho mục đích của riêng doanh nghiệp của bạn.

Hi vọng những thông tin trên đây của Timviec365.vn trả lời cho câu hỏi Data Scientist là gì cũng như cơ hội nghề nghiệp của ngành này hiện nay sẽ thực sự hữu ích với bạn trong quá trình tìm kiếm cho mình được công việc ưng ý. Hãy cập nhật ngay việc làm chuyên gia về khoa học dữ liệu ngay hôm nay với mức lương và chế độ đãi ngộ tốt nhất nhé. Thân ái!

Xem thêm: Devops là gì? Devops engineer –Vị trí việc làm đầy tiềm năng