like98

Để trở thành Data Scientist (Nhà khoa liệu dữ liệu) cần học gì?

Mục lục

Để trở thành một Data Scientist, bạn cần phải xác định được mục đích của mình, lý do chọn và xây dựng lộ trình bài bản. Bạn nên tìm hiểu chi tiết về vị trí này và những yêu cầu kỹ năng quan trọng nhất trong ngành. Ngoài ra, bạn cũng cần có kiến thức về toán học, máy học và khoa học dữ liệu. Ngay từ bây giờ, bạn cần đầu tư thời gian nỗ lực học tập và thực hành liên tục để trở thành một chuyên gia Data Scientist trong tương lai.

Data Scientist là gì?Data Scientist là gì?

1. Data Scientist là vị trí gì

Data Scientist là một vị trí trong ngành Data Science (Khoa học Dữ liệu), có nhiệm vụ phân tích và hiểu các dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau. Từ đó đưa ra những kết luận và giải pháp giúp doanh nghiệp hoặc tổ chức đạt được mục tiêu của mình. 

Các Data Scientist sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để xây dựng các mô hình dự báo, phát hiện ra các mẫu và xu hướng, và trả lời các câu hỏi liên quan đến dữ liệu. Vị trí Data Scientist yêu cầu kiến thức sâu về khoa học máy tính, thống kê, toán học và các kỹ năng lập trình. Đồng thời, yêu cầu khả năng hiểu và phân tích các dữ liệu phức tạp.

2. Mô tả công việc của Data Scientist

  • Hiểu và phân tích dữ liệu: Data Scientist phải nắm vững kiến thức về khoa học dữ liệu, toán học và thống kê để phân tích và hiểu các dữ liệu phức tạp từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Xây dựng mô hình dự đoán (predictive modeling): Data Scientist sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu để xây dựng mô hình dự đoán (predictive modeling) cho các vấn đề liên quan đến dữ liệu. Mô hình dự báo giúp dự đoán các kết quả trong tương lai và cung cấp thông tin hữu ích cho các quyết định kinh doanh.

Mô tả công việc Data ScientistMô tả công việc Data Scientist

  • Trả lời các câu hỏi liên quan đến dữ liệu: Data Scientist có nhiệm vụ giải quyết các câu hỏi và vấn đề liên quan đến dữ liệu từ các bộ phận khác trong tổ chức hoặc doanh nghiệp.
  • Tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh: Dựa trên kết quả phân tích và dự báo, Data Scientist đề xuất các chiến lược kinh doanh để cải thiện hiệu quả kinh doanh của tổ chức hoặc doanh nghiệp.
  • Tư vấn và hướng dẫn: Data Scientist đưa ra các khuyến nghị và hướng dẫn cho các bộ phận khác trong tổ chức hoặc doanh nghiệp để giúp họ hiểu và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn.
  • Phát triển và triển khai các ứng dụng dữ liệu: Data Scientist tham gia vào việc phát triển và triển khai các ứng dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu trong tổ chức hoặc doanh nghiệp.

3. Data Scientist cần học gì

Data Scientist nên học kỹ năng lập trìnhData Scientist cần học gì?

3.1. Machine Learning / AI (Học máy / Trí tuệ nhân tạo)

Đây là một phần của khoa học dữ liệu mà nhiều Data scientist rất hào hứng để học. Machine learning cực kỳ thú vị và hữu ích, nhưng nó cũng là một lĩnh vực rộng lớn và rất phức tạp.

Bạn cũng không cần phải biết mọi thứ về lĩnh vực này, mà chỉ cần nắm chắc các thuật toán phổ biến nhất.Một số mô hình phổ biến bạn có thể triển khai và giải thích chúng bao gồm: “linear and logistic regressions”, “Naive Bayes”, “classification and regression trees” (CART), “K-nearest neighbors algorithm” (KNN), “K-means”, “Principle Component Analysis” (PCA), và “Random Forests”. 

3.2. Lập trình 

Kỹ năng lập trình là một trong những kỹ năng cốt lõi của một Data Scientist. Để làm việc hiệu quả với dữ liệu, Data Scientist cần phải có khả năng lập trình để trích xuất, xử lý và trình bày dữ liệu. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến cho Data Scientist bao gồm Python, R và SQL.

  • Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực Data Science. Nó có cú pháp đơn giản và dễ đọc, nhiều thư viện hỗ trợ phân tích dữ liệu như NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Keras và TensorFlow. Python cũng được sử dụng để xử lý dữ liệu Big Data với công nghệ như Apache Spark.
  • R cũng là một trong những ngôn ngữ lập trình quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và thống kê. R cung cấp nhiều tính năng phân tích dữ liệu như dplyr, tidyr, ggplot2, caret, randomForest, …
  • SQL là một ngôn ngữ lập trình để truy vấn và xử lý dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. SQL được sử dụng phổ biến trong các dự án phát triển ứng dụng web và các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.

Ngoài ra, Data Scientist cũng cần có kiến thức về các công cụ hỗ trợ lập trình như Jupyter Notebook, PyCharm, RStudio, Visual Studio Code, … để giúp tăng tính hiệu quả và sáng tạo trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu.

Data Scientist nên học kỹ năng lập trìnhData Scientist nên học kỹ năng lập trình

3.3. Kỹ năng phân tích dữ liệu

  • Kỹ năng phân tích dữ liệu là một trong những kỹ năng cốt lõi của một Data Scientist. Phân tích dữ liệu giúp Data Scientist hiểu rõ hơn về dữ liệu và tìm ra các thông tin quan trọng và hữu ích từ dữ liệu. Dưới đây là một số kỹ năng phân tích dữ liệu quan trọng:
  • Biết cách khám phá dữ liệu: Kỹ năng khám phá dữ liệu giúp Data Scientist tìm hiểu các đặc tính của dữ liệu và phát hiện ra các mối quan hệ bên trong dữ liệu. Data Scientist cần sử dụng các kỹ thuật khám phá dữ liệu như biểu đồ, mô tả thống kê, phân tích tương quan, …
  • Biết cách chuẩn hóa và xử lý dữ liệu: Kỹ năng chuẩn hóa và xử lý dữ liệu giúp Data Scientist loại bỏ dữ liệu nhiễu, trùng lặp và giúp dữ liệu trở nên chuẩn hóa để có thể phân tích dữ liệu một cách chính xác. Các kỹ thuật chuẩn hóa và xử lý dữ liệu như trích xuất, biến đổi, mã hóa dữ liệu, …
  • Biết cách phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin: Kỹ năng phân tích dữ liệu giúp Data Scientist có thể áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để trích xuất các thông tin quan trọng từ dữ liệu. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu như hồi quy, phân tích nhân tố, phân tích thành phần chính, …
  • Biết cách xây dựng và đánh giá mô hình: Kỹ năng xây dựng và đánh giá mô hình giúp Data Scientist xây dựng các mô hình dự báo và đánh giá độ chính xác của các mô hình đó. 
  • Biết cách trình bày dữ liệu: Kỹ năng trình bày dữ liệu giúp Data Scientist có thể trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và trực quan. Các công cụ hỗ trợ trình bày dữ liệu như biểu đồ, đồ thị, bảng tính, …

 

#DATACENTERS

#BigData

#DataSolutions

———————

💎 𝐃𝐀𝐓𝐀𝐂𝐄𝐍𝐓𝐄𝐑𝐒 💎

𝐆𝐈𝐀̉𝐈 𝐏𝐇𝐀́𝐏 𝐃𝐀𝐓𝐀 & 𝐌𝐀𝐑𝐊𝐄𝐓𝐈𝐍𝐆 𝐓𝐎̂̉𝐍𝐆 𝐓𝐇𝐄̂̉

———————

📌 Địa chỉ: T5, Masteri Thảo Điền, Quận 2, Hồ Chí Minh

🌐 Website: https://datacenters.vn/

📧 Email: contact@datacenters.vn

☎  Hotline: 0911 043 693

Chia sẻ bài viết:
Bài viết liên quan
error: Content is protected !!