Data Scientist là gì? 5 nhiệm vụ chính của kỹ sư data scientist

Data Scientist không chỉ là những chuyên gia về dữ liệu mà còn là nhà phân tích thông tin. Data Scientist có khả năng chuyển đổi dữ liệu thành những thông điệp ý nghĩa. Trong nhiều doanh nghiệp, đây là vị trí vô cùng quan trọng. 

Data Scientist là gì? 5 nhiệm vụ chính của kỹ sư data scientist tại các công ty, nhà máy là gì? Cùng Vieclamnhamay.vn tìm hiểu ngay nhé!

Data Scientist là gì?

Data Scientist là chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, người có kiến thức vững về xử lý và phân tích số liệu để đưa ra thông tin, kiến thức hữu ích cho quyết định kinh doanh - nghiên cứu. 

Nhiệm vụ chính của Data Scientist là khám phá và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Họ sẽ xây dựng mô hình dự đoán, cung cấp các giải pháp dựa trên thông tin từ những số liệu.

Chuyên gia Data Scientist phải là người đa nhiệm và phải sử dụng kiến thức về toán, thống kê, lập trình, ngành nghề cụ thể để hiểu rõ dữ liệu để đưa ra những thông tin quan trọng. Với vai trò ngày càng trở nên quan trọng trong mọi ngành công nghiệp, Data Scientist đóng góp lớn vào quá trình ra quyết định và phát triển chiến lược của các doanh nghiệp.

5 nhiệm vụ chính của kỹ sư Data Scientist

Data Scientist, hay Kỹ sư khoa học dữ liệu, là những chuyên gia chuyển đổi dữ liệu không có tổ chức thành thông tin có ý nghĩa. Họ không chỉ xử lý lượng lớn dữ liệu mà còn biết lọc và trích xuất thông tin chiến lược từ những con số và thống kê. Dưới đây là 5 công việc chính thuộc phạm trù của Data Scientist

1. Thu thập và lọc dữ liệu: Data Scientist phải có khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Sau đó lọc dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và sẵn sàng cho quá trình phân tích.

2. Phân tích và xử lý dữ liệu: Họ sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để hiểu rõ thông tin và đưa ra những quyết định đúng đắn.

3. Xây dựng mô hình dự đoán: Sử dụng các kỹ thuật máy học và thống kê để xây dựng các mô hình dự đoán, từ việc dự báo xu hướng cho đến việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

4. Tư vấn chiến lược kinh doanh: Data Scientist không chỉ là những chuyên gia về số liệu, mà còn là những tư vấn chiến lược, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định phát triển dựa trên dữ liệu. 

5. Trực quan hóa dữ liệu: Họ sử dụng công cụ và ngôn ngữ lập trình để tạo ra các biểu đồ, bảng trực quan, giúp người quản lý hiểu rõ hơn về thông tin chiến lược từ dữ liệu.

Phân biệt  Data Scientist và Data Analyst

Data Scientist và Data Analyst là hai vai trò quan trọng trong lĩnh vực dữ liệu, nhưng khác nhau đáng kể về nhiệm vụ, kỹ năng, phạm vi công việc. Dưới đây là một số điểm phân biệt giữa Data Scientist và Data Analyst:

Data Scientist thường đảm nhận những dự án phức tạp và yêu cầu kiến thức chuyên sâu. Trong khi Data Analyst tập trung vào việc hiểu biết thông tin từ dữ liệu có sẵn để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

Làm sao để trở thành một Data Scientist xuất sắc?

Hiện nay, rất nhiều doanh nghiệp đều cần tuyển dụng kỹ sư Data Scientist. Để lọt được vào “mắt xanh” của nhà tuyển dụng, ứng viên cần có một CV đẹp, cũng như kinh nghiệm làm việc và chuyên môn cao. Để trở thành một Data Scientist xuất sắc, cần kết hợp kiến thức chuyên sâu về khoa học dữ liệu với các kỹ năng mềm và thực hành. Dưới đây là một số bước để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực này:

• Hiểu rõ về các khái niệm cơ bản như xác suất, đại số tuyến tính, giải tích và thống kê. Đây là cơ sở quan trọng cho việc xử lý và phân tích dữ liệu.

• Nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu như Python hoặc R. Học cách sử dụng thư viện và framework như NumPy, Pandas, SciPy (Python) hoặc dplyr, ggplot2 (R).

• Quen thuộc với việc làm việc với cơ sở dữ liệu, biết cách truy xuất dữ liệu từ các nguồn như SQL, MongoDB.

• Hiểu rõ về các thuật toán máy học như học máy, học sâu, phân loại, hồi quy, và clustering. Áp dụng chúng vào việc xây dựng mô hình và giải quyết các vấn đề thực tế.

• Tham gia vào các dự án thực tế hoặc thực tập để có kinh nghiệm thực tế trong việc xử lý dữ liệu và giải quyết vấn đề.

• Sử dụng các công cụ như Matplotlib, Seaborn (Python), hoặc ggplot2 (R) để tạo ra biểu đồ và đồ thị trực quan hóa dữ liệu.

Ngoài ra, cũng cần có kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm, và giải quyết vấn đề là quan trọng. Data Scientist cần có khả năng diễn giải kết quả của họ một cách rõ ràng và ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh. Đặc biệt, vì nhiều tài liệu và công cụ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu được viết bằng tiếng Anh, việc có khả năng đọc và hiểu tiếng Anh là rất quan trọng.

Nhớ rằng, trở thành một Data Scientist xuất sắc là một hành trình liên tục của học tập và áp dụng kiến thức vào thực tế. Điều quan trọng là kiên trì và liên tục nâng cao kỹ năng theo thời gian.

Hiểu rõ Data Scientist là gì? sẽ giúp bạn có định hướng học tập và lựa chọn nghề nghiệp trong tương lai. Hãy theo dõi Vieclamnhamay.vn để được cập nhật những thông tin tìm việc, tuyển dụng kỹ sư nhà máy mới nhất nhé!

Ms. Công Nhân