Đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy chuyển đổi số trên mọi ngành. Vì vậy, các tổ chức đang tạo ra dữ liệu nhiều hơn bao giờ hết, và nhu cầu về nhà khoa học dữ liệu cũng cao chưa từng có. Theo báo cáo việc làm mới nổi năm 2020 của LinkedIn, Nhà khoa học dữ liệu là công việc tăng trưởng nhanh đứng thứ ba trên thị trường (tăng trưởng 37% mỗi năm), chỉ sau các công việc đòi hỏi dữ liệu cao khác như kỹ sư robot và chuyên gia trí tuệ nhân tạo. Đà tăng trưởng này dường như chưa chậm lại, khi Cục Thống kê Hoa Kỳ dự báo riêng đến năm 2026 sẽ có 11,5 triệu việc làm mới trong khoa học dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét kỹ hơn khoa học dữ liệu là gì, các cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này, và một số thực tiễn tốt nhất để bước chân vào khoa học dữ liệu.
Khoa học dữ liệu chính xác là gì
Tóm lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp lập trình, thống kê, trí tuệ nhân tạo và chuyên môn nghiệp vụ, nhằm rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu. Khoa học dữ liệu đứng sau nhiều ứng dụng giá trị và dễ thấy nhất trong đời sống. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng mà các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên làm việc:
- Hệ thống gợi ý: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của khoa học dữ liệu là các hệ thống gợi ý như bạn thấy trong các ứng dụng giải trí như Netflix, Spotify hoặc YouTube.
- Dự báo chuỗi thời gian: Dù là giá cổ phiếu, doanh số hay dự báo tiêu thụ năng lượng, các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian và xây dựng dự báo.
- Quản trị chuỗi cung ứng: Các nhà khoa học dữ liệu đang tái định hình quản trị chuỗi cung ứng bằng cách dùng dữ liệu để tối ưu lập kế hoạch cung - cầu, cải thiện quy trình vận chuyển và hơn thế nữa.
- Bảng điều khiển và phân tích: Nhà khoa học dữ liệu giúp người ra quyết định đưa ra lựa chọn tốt hơn. Cách chủ chốt là khai mở những hiểu biết chưa từng thấy từ dữ liệu thông qua các bảng điều khiển.
Các loại công việc trong khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu thường được dùng như thuật ngữ bao trùm cho mọi dạng công việc liên quan đến dữ liệu. Vì vậy, có một phổ rộng các vai trò trong lĩnh vực này, tất cả đều thú vị và quan trọng. Dưới đây là những chức danh công việc phổ biến nhất bạn có thể gặp trong khoa học dữ liệu và ý nghĩa của chúng:
- Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist): Khảo sát, trích xuất và báo cáo những hiểu biết có ý nghĩa rút ra từ dữ liệu của tổ chức. Họ truyền đạt các phát hiện này tới các bên liên quan không chuyên môn kỹ thuật và hiểu quy trình học máy cũng như cách gắn chúng với ứng dụng kinh doanh. Nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều kỹ năng kỹ thuật đa dạng để thực hiện vai trò, và tận dụng các công cụ như Python, R, SQL, v.v.
- Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst): Phân tích dữ liệu và báo cáo các hiểu biết từ phân tích của họ. Họ nắm vững quy trình phân tích dữ liệu và truyền tải kết quả thông qua kết hợp giữa công cụ có mã và không mã như Python, R, SQL, Tableau hoặc Power BI.
- Nhà khoa học học máy (Machine Learning Scientist): Chịu trách nhiệm phát triển các hệ thống học máy ở quy mô lớn. Họ tạo ra dự đoán từ dữ liệu bằng các mô hình học máy để giải quyết các bài toán như rời bỏ khách hàng hay giá trị vòng đời khách hàng. Họ cũng chịu trách nhiệm triển khai các mô hình này để tổ chức sử dụng.
Bạn có biết? DataCamp đang tuyển cho nhiều vị trí, từ nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia học máy đến giám đốc phân tích. Nếu bạn đam mê khoa học dữ liệu nhưng cảm thấy kỹ năng kỹ thuật chưa đủ, hãy xem thêm các tin tuyển dụng khác về sản phẩm, tiếp thị và nội dung.
Cách bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu
Dù không có một lộ trình chung áp dụng cho tất cả để bước vào khoa học dữ liệu, dưới đây là vài gợi ý có thể giúp bạn đi đúng hướng.
- Giáo dục: Hầu hết vai trò trong khoa học dữ liệu yêu cầu bằng cử nhân để bắt đầu. Quan trọng hơn, bạn cần thể hiện rằng mình có đủ kỹ năng làm việc với ngôn ngữ lập trình, thống kê và học máy. Lựa chọn có thể từ giáo dục truyền thống đến các nền tảng học trực tuyến và bootcamp.
- Trình bày hồ sơ dự án: Một trong những cách tốt nhất để thể hiện kiến thức và kỹ năng là thông qua một hồ sơ dự án. Hồ sơ tốt nhất gồm các dự án xuất phát từ đam mê trên những bộ dữ liệu thực sự khiến bạn hứng thú, không phải các bộ dữ liệu quá quen thuộc như Titanic hay MNIST. Xem các ấn phẩm của DataCamp Workspace để tham khảo các dạng dự án portfolio khác nhau.
- Cân nhắc lấy chứng chỉ: Chứng chỉ là cách tuyệt vời để bổ sung cho hồ sơ dự án và chứng minh kỹ năng của bạn. Chứng chỉ khoa học dữ liệu của DataCamp được nhiều nhà tuyển dụng hàng đầu đánh giá cao và sẽ giúp bạn chứng minh chuyên môn với nhà tuyển dụng.
- Tích lũy kinh nghiệm: Cách thuyết phục nhà tuyển dụng hiệu quả là chứng minh bạn đã từng làm công việc đó. Bạn có thể thực hiện qua thực tập, chương trình dành cho sinh viên mới tốt nghiệp, vị trí tạm thời, làm tự do, v.v.
- Đầu tư vào kỹ năng phi kỹ thuật: Sinh viên khối khoa học xã hội - nhân văn không chỉ mang đến kỹ năng mềm tốt, mà còn có tư duy phản biện và ra quyết định. Các bằng cấp về Kinh tế, Tâm lý, Xã hội học, thậm chí Báo chí, đều góp phần tạo nên thành công trong một lĩnh vực liên ngành như khoa học dữ liệu. Hơn nữa, trong thời đại AI đạo đức, các kỹ năng phi kỹ thuật như thấu cảm, lắng nghe chủ động và tư duy sáng tạo là những lợi thế lớn.
Tương lai của khoa học dữ liệu
Xuyên suốt bài viết, chúng ta đã thấy khoa học dữ liệu ngày càng trở nên cốt lõi đối với các tổ chức và điều đó đang thúc đẩy tăng trưởng. Xu hướng này sẽ còn mạnh hơn nữa. Có cơ sở để tin rằng nhu cầu cho chức danh “nhà khoa học dữ liệu” có thể giảm dần theo thời gian, nhưng nhu cầu về kỹ năng dữ liệu thì không, bởi văn hóa dữ liệu và nâng cao kỹ năng đang là ưu tiên hàng đầu để các tổ chức duy trì cạnh tranh trong kỷ nguyên định hướng dữ liệu.
Nếu bạn muốn tham gia cuộc cách mạng dữ liệu, hãy cân nhắc gia nhập DataCamp, hoặc bắt đầu học ngay hôm nay và tham gia cộng đồng hơn 9 triệu người học của chúng tôi.
