Các kỹ năng dữ liệu đang được săn đón
Tương lai của ngành dữ liệu đang rất tươi sáng. Trên toàn cầu, thị trường dữ liệu lớn dự kiến sẽ đạt 103 tỷ USD vào năm 2027. Và khi ngày càng nhiều công ty xây dựng hoạt động kinh doanh dựa trên dữ liệu, nhu cầu về những người biết cách quản lý, phân tích và trình bày dữ liệu là vô cùng lớn. Vì vậy, kỹ năng dữ liệu vững vàng là điều thiết yếu cho bất kỳ ai muốn bước vào ngành này.
Các chuyên gia dữ liệu đã được săn đón kể từ khi dữ liệu lớn bùng nổ. Xu hướng này chưa có dấu hiệu chậm lại, vì thế chúng tôi đã nêu bật một số kỹ năng dữ liệu được săn đón nhất trong ngành.
1. Kỹ năng Python
Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở phổ biến và là kỹ năng bắt buộc đối với các chuyên gia dữ liệu. Năm 2017, Forbes báo cáo rằng Python tăng trưởng 456% so với năm trước, một phần nhờ khả năng ứng dụng rộng rãi của ngôn ngữ này trong ngành dữ liệu.
Đối với phân tích dữ liệu, thật khó để vượt qua Python. Cú pháp trực quan của ngôn ngữ giúp chúng ta tạo và quản lý hệ thống dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng.
Thêm vào đó, vì có rất nhiều người dùng Python cho công việc dữ liệu, nhiều gói và framework dựng sẵn đã sẵn có, đồng nghĩa với việc ít khi phải bắt đầu từ con số 0. Chẳng hạn, thư viện pandas nổi tiếng cung cấp vô số công cụ để thao tác, phân tích và biểu diễn cấu trúc dữ liệu và tập dữ liệu phức tạp.
Chúng ta tạo ra rất nhiều dữ liệu, và nhu cầu tổ chức, thao tác dữ liệu chưa bao giờ quan trọng hơn lúc này. Phân tích dữ liệu với Python là điều hợp lý, đó là một lý do tại sao nó là phần cốt lõi trong nhiều tech stack của các công ty.
Python cũng là lựa chọn tuyệt vời cho trực quan hóa dữ liệu, cả đơn giản lẫn tương tác. Một lần nữa, dải thư viện và gói rộng lớn mang đến vô vàn lựa chọn.
Phát triển kỹ năng Python của bạn
Bắt đầu hành trình Python với các khóa học trực tuyến của chúng tôi, Giới thiệu về Python hoặc Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu với Python.
2. Kỹ năng SQL và NoSQL
Dù SQL đã xuất hiện từ những năm 60, tầm quan trọng của nó vẫn không thể xem nhẹ, cũng như mức độ phù hợp của nó ngày nay. Theo nghiên cứu của Emsi, chỉ riêng tháng 5/2021 đã có 217.968 tin tuyển dụng duy nhất có yêu cầu SQL.
SQL là viết tắt của Structured Query Language (Ngôn ngữ Truy vấn Có cấu trúc). Đây là yếu tố thiết yếu trong ngành dữ liệu, đảm nhiệm vai trò quan trọng: cho phép chúng ta giao tiếp và đặt câu hỏi (truy vấn) với các cơ sở dữ liệu quan hệ. Bạn có thể xem SQL vừa là một ngôn ngữ, vừa là một dạng cơ sở dữ liệu.
Với khối lượng dữ liệu khổng lồ trên thế giới, chúng ta cần những cách hiệu quả để lưu trữ và trích xuất thông tin khi cần. Cơ sở dữ liệu là giải pháp phổ biến trong các công ty thuộc mọi quy mô và lĩnh vực.
Chúng ta có cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL), được cấu trúc theo mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu, và cơ sở dữ liệu phi quan hệ (NoSQL), ít cấu trúc hơn và có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp.
Để tiến xa trong ngành dữ liệu, bạn cần quản lý được cả hai loại cơ sở dữ liệu và dùng SQL cùng các biến thể của nó để truy vấn, thu thập thông tin.
Phát triển kỹ năng SQL và NoSQL của bạn
Khởi động kỹ năng truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ với khóa Giới thiệu về SQL hoặc học cách tạo cơ sở dữ liệu của riêng bạn trong Giới thiệu về Cơ sở Dữ liệu Quan hệ trong SQL. Tiếp theo, làm chủ Các khái niệm NoSQL.
3. Kỹ năng R
Là một cường quốc thống kê, R là ngôn ngữ ưa thích của giới nghiên cứu học thuật trên toàn thế giới. Ngôn ngữ này cũng được sử dụng rộng rãi trong ngành dữ liệu nhờ tính linh hoạt và đa năng trong các tác vụ dữ liệu.
Ban đầu được xây dựng bởi các nhà thống kê cho tính toán thống kê, R có thể dùng để khám phá, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu. Nó cũng có thể xử lý, lưu trữ, phân tích dữ liệu và thực hiện mô hình hóa thống kê.
R là lựa chọn hàng đầu của nhiều kỹ sư học máy, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích. Do vậy, có vô số gói và thư viện hỗ trợ chuyên gia dữ liệu trong công việc và mở rộng khả năng của R. Ví dụ, năm 2017, Revolution Analytics ghi nhận hơn 10.000 gói trên Comprehensive R Analysis Network (CRAN)—một kho công cụ R công cộng.
Tại thời điểm viết bài (tháng 6/2022), R giữ vị trí dẫn đầu về dữ liệu trên Chỉ số Công nghệ của Pluralsight, nơi tổng hợp hàng tỷ điểm dữ liệu mỗi tháng để phản ánh tốc độ tăng trưởng và mức độ phổ biến của các công cụ, kỹ năng công nghệ.
Không chỉ được săn đón, kỹ năng R còn nằm trong nhóm được trả lương cao nhất trong lĩnh vực CNTT và dữ liệu.
Phát triển kỹ năng R của bạn
Nắm những điều cơ bản trong khóa Giới thiệu về R, sau đó nâng tầm với R Trung cấp. Tiếp theo, tìm hiểu cách bộ công cụ R chuyên dụng giúp bạn xử lý và trực quan hóa dữ liệu trong Giới thiệu về Tidyverse.
4. Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Dữ liệu ẩn chứa nhiều bí mật, và nhiệm vụ của chuyên gia dữ liệu là khai thác, chuyển hóa chúng thành định dạng mọi người đều có thể hiểu.
Trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa; chúng giúp cô đọng thông tin phức tạp thành nội dung ngắn gọn, dễ đọc. Rốt cuộc, một bảng điều khiển được trình bày tốt hoặc báo cáo trực quan sinh động sẽ tác động mạnh hơn so với những hàng cột số liệu dài.
Trực quan hóa cũng giúp chúng ta nhận ra khác biệt giữa các biến và phát hiện các mẫu không dễ thấy ở dạng bảng, khiến chúng trở thành công cụ hữu ích cho phân tích.
Bởi các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô và lĩnh vực đều cần người biết truyền đạt hiệu quả các insight từ dữ liệu, nhu cầu về kỹ năng trực quan hóa dữ liệu đang tăng đều đặn.
Các chuyên gia dữ liệu dùng nhiều công cụ để truyền đạt phát hiện của mình theo dạng trực quan, bao gồm Python, R, Tableau, Power BI và bảng tính.
Phát triển kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của bạn
Tham gia phần giới thiệu không cần mã trong Trực quan hóa Dữ liệu cho Mọi người hoặc xem toàn bộ danh mục khóa học trực quan hóa dữ liệu của DataCamp. Từ plotly đến Power BI, bạn sẽ tìm thấy các khóa học bao trùm công cụ và công nghệ ưa thích.
5. Kỹ năng Máy học và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Thị trường máy học toàn cầu được dự đoán sẽ đạt mức ấn tượng 209 tỷ USD vào năm 2029, và nhu cầu về những người sở hữu các kỹ năng dữ liệu này cũng tăng theo.
Thống kê năm 2020 cho thấy 82% tổ chức cần người có khả năng máy học, trong khi chỉ 12% cho biết nguồn cung chuyên gia máy học là đủ.
Trong thế giới đề cao dữ liệu ngày nay, thật khó tìm một lĩnh vực không dựa vào máy học theo cách này hay cách khác. Dù là dự báo ROI, ước tính nhu cầu tồn kho tương lai hay dự đoán hành vi người tiêu dùng, máy học đều hoạt động phía sau hậu trường.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một phân nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), cũng đang lên trong ngành dữ liệu. Văn bản chứa đựng vô vàn thông tin hữu ích, và các công nghệ khai phá dựa trên NLP giúp chuyên gia dữ liệu nhanh chóng tìm được điều họ cần.
Nó cũng giúp máy tính có thể phân tích cú pháp văn bản và tổ chức dữ liệu một cách có ý nghĩa, hỗ trợ chuyên gia dữ liệu phân tích hiệu quả khối lượng lớn dữ liệu văn bản.
Phát triển kỹ năng NLP và Máy học của bạn
Nắm vững nền tảng với khóa Tìm hiểu Máy học hoặc xem công nghệ này được ứng dụng để cải thiện kinh doanh trong Máy học cho Kinh doanh.
Khám phá cách Python giúp bạn rút trích insight từ văn bản trong Giới thiệu về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên bằng Python hoặc nâng tầm kỹ năng R với Giới thiệu về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên bằng R.
6. Kỹ năng Amazon Web Services (AWS) và điện toán đám mây
Khi các tổ chức công và tư thu thập, lưu trữ dữ liệu nhiều hơn bao giờ hết, họ cần một cách thông minh để quản lý khối thông tin khổng lồ mà không đòi hỏi máy chủ nội bộ khổng lồ (hay chi phí bảo trì đi kèm).
Các dịch vụ dựa trên đám mây là giải pháp ưu tiên của nhiều đơn vị. Những sản phẩm số như Amazon Web Services (AWS) cho phép khách hàng thu thập lượng thông tin chưa từng có trong các hồ dữ liệu, đồng thời cung cấp các công cụ tích hợp hỗ trợ phân tích.
Các chuyên gia dữ liệu muốn bắt kịp nhu cầu thị trường nên đầu tư vào kiến thức điện toán đám mây. Theo Statista, AWS là dịch vụ đám mây phổ biến nhất thế giới, nắm giữ 33% thị phần trong quý 1/2022.
Ngoài AWS, biết những điều cơ bản về Microsoft Azure và Google Cloud Platform, lần lượt chiếm 21% và 10% thị phần, cũng rất hữu ích.
Tất nhiên, không chỉ là biết các hệ thống mà công ty dùng. Còn là khả năng mở rộng kiến trúc và hệ thống dữ liệu của chính bạn, điều mà đám mây cho phép bạn làm. Ví dụ, bạn không thể chứa một tập dữ liệu rất lớn trong môi trường cục bộ, hoặc có thể bạn cần sức mạnh phần cứng vượt quá khả năng thiết bị của mình.
Phát triển kỹ năng AWS và Điện toán đám mây
Đào sâu những điều cơ bản với các khóa học không cần mã: Tìm hiểu Điện toán Đám mây và Các khái niệm Đám mây AWS. Tiếp theo, học cách tối ưu quy trình làm việc trong Giới thiệu về AWS Boto bằng Python.
7. Kỹ năng Trích xuất, Biến đổi, Tải (ETL)
Kỹ năng kỹ thuật dữ liệu đang rất được săn đón. Báo cáo việc làm công nghệ 2020 của DICE cho thấy kỹ sư dữ liệu là công việc phát triển nhanh nhất, thậm chí vượt cả khoa học dữ liệu. ETL (trích xuất, biến đổi, tải) là một kỹ năng kỹ thuật dữ liệu giúp chúng ta xử lý dữ liệu lớn hiệu quả.
Với kỹ năng ETL trong bộ công cụ kỹ thuật, bạn có thể xây dựng các pipeline dữ liệu cần thiết để thu thập dữ liệu, chuyển đổi sang định dạng mong muốn, rồi tải vào các hệ thống lưu trữ dữ liệu.
ETL đồng nghĩa với khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, cả có cấu trúc lẫn phi cấu trúc, và biến chúng thành dữ liệu có thể sử dụng, dễ đọc—điều mà mọi công ty đều cần để cạnh tranh trong bối cảnh dẫn dắt bởi dữ liệu.
Trong một khảo sát năm 2022 của Cord với 1.600 chuyên gia dữ liệu, ETL được coi là kỹ năng ‘chủ đạo’.
Phát triển kỹ năng ETL của bạn
Học cách tạo pipeline dữ liệu của riêng bạn với khóa ETL bằng Python, nơi bạn sẽ học cách trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu hiệu quả vào các hệ thống mà công ty bạn thường sử dụng.
8. Kỹ năng Thống kê
Bạn không cần bằng Thạc sĩ hay Tiến sĩ về thống kê hoặc toán học để làm việc với dữ liệu, nhưng hiểu vững một số khái niệm then chốt là quan trọng.
Thống kê là lĩnh vực về thu thập, tổ chức, phân tích và diễn giải thông tin, nên bạn có thể thấy sự giao thoa lớn giữa thống kê toán học và thực hành khoa học dữ liệu.
Nắm vững một số nguyên lý và kỹ thuật thống kê giúp chuyên gia dữ liệu xây dựng các mô hình toán học và thống kê ‘vững chắc’, và hiểu đúng dữ liệu họ đang phân tích.
Nếu muốn củng cố năng lực tính toán, hãy hướng tới việc nắm được ý nghĩa thống kê, xác suất, kiểm định giả thuyết và hồi quy.
Tư duy Bayes—một trường phái dựa trên nguyên tắc tính toán và cập nhật xác suất dựa trên bằng chứng hay dữ liệu mới—cũng hữu ích cho những ai làm việc với công nghệ AI.
Phát triển kỹ năng Thống kê của bạn
Bắt đầu với khóa Giới thiệu về Thống kê không cần mã trước khi chuyển sang các khái niệm nâng cao hơn.
DataCamp cung cấp hơn 70 khóa học tập trung vào thống kê và xác suất, để bạn có thể chọn công nghệ ưa thích và trau dồi kỹ thuật thống kê của mình.
9. Kỹ năng AI
Biết cách sử dụng và tinh chỉnh các công cụ vận hành bằng AI có thể biến chuyên gia dữ liệu thành những "nhà máy" phân tích, có khả năng tổng hợp và phân tích tập dữ liệu khổng lồ nhanh hơn nhiều so với làm việc không có hỗ trợ AI.
ZDNet báo cáo rằng khoảng 10.000 việc làm về AI và khoa học dữ liệu được mở mỗi tháng, với nhiều công ty tìm người hiểu các giải pháp đóng gói sẵn và có kiến thức sâu hơn về học sâu và mạng nơ-ron.
Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rộng lớn bao trùm mọi công cụ và công nghệ mô phỏng trí tuệ con người, bao gồm các trụ cột của ngành dữ liệu như máy học và NLP.
Phát triển kỹ năng AI của bạn
Làm sao chúng ta tiệm cận trí tuệ con người? Nắm các khái niệm cơ bản trong Nền tảng AI.
Các vai trò dữ liệu khác nhau cần những kỹ năng khác nhau
Những kỹ năng dữ liệu nêu trên hữu ích cho mọi chuyên gia dữ liệu, nhưng một số vai trò sẽ đòi hỏi hiểu biết chuyên sâu về những kỹ năng nhất định.
Ví dụ, bạn không thể là kỹ sư máy học nếu không hiểu vững về máy học. Tương tự, bạn sẽ khó có được vị trí quản trị cơ sở dữ liệu nếu không có kiến thức thực hành tốt về SQL và NoSQL. Mặt khác, bạn có lẽ không cần kỹ năng ETL nâng cao cho vị trí nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề.
Vậy kỹ năng nào quan trọng nhất cho từng vai trò dữ liệu? Hãy xem infographic dưới đây:
Kết luận
Ngành dữ liệu đang bùng nổ và các chuyên gia dữ liệu được săn đón trên toàn thế giới. Để có công việc dữ liệu mơ ước, hãy phát triển các kỹ năng kỹ thuật cốt lõi mà nhà tuyển dụng tìm kiếm - xem các vị trí dữ liệu mới nhất trên DataCamp Jobs để tìm hiểu thêm.
Dù bạn muốn đảm nhiệm mảng phân tích ở cuối pipeline dữ liệu, làm việc trên đám mây để phát triển kiến trúc và hệ thống dữ liệu, hay xây dựng các công cụ NLP tiên tiến, DataCamp đều có thể giúp bạn đạt được mục tiêu.
Không chỉ có các khóa học hấp dẫn, chúng tôi còn cung cấp một thư viện tài nguyên đồ sộ về công nghệ và công cụ để hỗ trợ và củng cố việc học của bạn.
Học miễn phí bài đầu tiên của bất kỳ khóa học nào và khám phá lý do chín triệu người học trên toàn thế giới tin tưởng DataCamp.
