Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể dẫn dắt sự phát triển công nghệ trong khi thực hiện một công việc hài lòng về giáo dục và phân tích. Khi các doanh nghiệp ngày càng dựa vào dữ liệu lớn để cung cấp thông tin cho các quyết định của họ, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu lành nghề đã tăng lên. Tìm hiểu thêm về mô tả công việc của nhà khoa học dữ liệu, mức lương, trình độ chuyên môn và sự khác biệt giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu (nhà khoa học dữ liệu so với nhà phân tích dữ liệu).
Nhà khoa học dữ liệu là ai?
Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia phân tích thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu để sử dụng trong quá trình ra quyết định. Trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu bao gồm nhiều công việc tiêu chuẩn và kỹ thuật, chẳng hạn như công việc của nhà toán học, nhà khoa học và lập trình viên phần mềm. Nó yêu cầu triển khai các khái niệm khoa học cùng với việc sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến như học máy và dự báo.
Các doanh nghiệp thường sử dụng các nhà khoa học dữ liệu để sàng lọc hàng núi dữ liệu nhằm tìm kiếm thông tin chi tiết. Thông tin chi tiết này có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tạo ra các luồng doanh thu mới, ngăn chặn gian lận và đạt được nhiều mục tiêu khác. Các trung tâm y tế, trường đại học, cơ quan chính phủ và thậm chí cả các đội thể thao chuyên nghiệp đều được hưởng lợi từ công việc phân tích sâu sắc của họ.
Mô tả công việc Nhà khoa học dữ liệu
Mô tả công việc của một nhà khoa học dữ liệu thường đòi hỏi phải thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu rõ hơn về hoạt động của công ty. Nhà khoa học sử dụng các quy trình phân tích và thống kê, cũng như các công nghệ trí tuệ nhân tạo, để tự động hóa các hoạt động cụ thể của công ty và tạo ra các giải pháp độc đáo cho những thách thức quan trọng. Trong khi đó, bạn nên trình bày những phát hiện ở định dạng hấp dẫn và dễ hiểu sau khi phân tích dữ liệu. Mục tiêu cuối cùng là hỗ trợ công ty phân tích xu hướng để cải thiện việc ra quyết định. Do đó, một nhà khoa học dữ liệu có năng lực cần có một bộ khả năng bao gồm các yêu cầu cần thiết được nêu trong bản mô tả công việc. Khám phá các yêu cầu, nhiệm vụ và kỹ năng chính mà bản mô tả công việc dành cho nhà khoa học dữ liệu nên kết hợp.
Nhiệm vụ:
- Thu thập thông tin hữu ích từ cơ sở dữ liệu lớn.
- Lựa chọn các tính năng, phát triển và tối ưu hóa các bộ phân loại bằng cách sử dụng các công cụ cho máy học.
- Tiến hành chuẩn bị dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc Tăng cường các phương pháp thu thập dữ liệu để nắm bắt tất cả dữ liệu cần thiết để tạo hệ thống phân tích
- Chuẩn bị dữ liệu bao gồm xử lý, làm sạch và kiểm tra lỗi trước khi bắt đầu phân tích.
- Xử lý các tập dữ liệu lớn để có thông tin chi tiết và câu trả lời.
- Tạo thuật toán cho hệ thống dự đoán và học máy
- Cung cấp một bản trình bày minh bạch về các phát hiện
- Đưa ra ý tưởng để giải quyết các vấn đề của công ty
- Phối hợp với bộ phận IT và Business
Kỹ năng và yêu cầu
- Khoa học dữ liệu hoặc kinh nghiệm phân tích dữ liệu với thành tích thành công.
- Kiến thức về học máy và nghiên cứu hoạt động
- Kinh nghiệm khai thác dữ liệu
- Quen thuộc với Scala, Java hoặc C ++ là một lợi thế
- Bạn phải có kiến thức về R, SQL và Python.
- Có kinh nghiệm trước đây với nền tảng BI và khung dữ liệu.
- Hiểu biết về kinh doanh và đầu óc phân tích
- Năng lực toán học
- Khả năng giải quyết vấn đề
- Khả năng vượt trội trong cả trình bày nói và viết
- Bằng Cử nhân/Cử nhân về khoa học máy tính/kỹ thuật/lĩnh vực liên quan hoặc bằng tốt nghiệp về khoa học dữ liệu
Mức lương của nhà khoa học dữ liệu
Hiện tại, mức lương trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ là 122,338 USD; tuy nhiên, con số này dao động thường xuyên. Một số yếu tố cũng xác định mức lương của một nhà khoa học dữ liệu. Vì vậy, chúng bao gồm:
#1. Cấp độ kinh nghiệm
Hầu hết, mức độ chuyên môn trong lĩnh vực này quyết định mức lương của một nhà khoa học dữ liệu. Kỳ vọng về mức lương có ý nghĩa khi bạn xem xét mức độ chuyên môn cần thiết cho vị trí của một nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, mức độ kinh nghiệm của bạn đặc biệt quan trọng trong một nghề thích hợp như khoa học dữ liệu.
Ngoài ra còn có nhiều cách để tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu. Một số nhà khoa học dữ liệu có bằng cấp cao về các môn học như khoa học máy tính hoặc thống kê, trong khi những người khác mới tốt nghiệp trung học. Trong khi đó, mọi người thăng tiến trong công ty bằng nhiều cách khác nhau. Ví dụ, một số người tham gia lực lượng lao động với tư cách là nhà khoa học dữ liệu hoặc lập trình viên trước khi chuyển sang thành lập trong một lĩnh vực chuyên biệt hơn. Tất cả những yếu tố này sẽ ảnh hưởng đến thu nhập tiềm năng của bạn.
#2. Vị trí
Với sự nhấn mạnh vào quyền tự chủ và công nghệ trong khoa học dữ liệu, đây là một lĩnh vực tuyệt vời cho những người làm việc từ xa. Một nhà khoa học dữ liệu làm việc từ xa có thể kiếm được 153,137 USD mỗi năm. Tuy nhiên, địa điểm làm việc hoặc nhà ở của bạn có thể ảnh hưởng đến tiền lương của bạn.
# 3. Ngành công nghiệp
Ngành mà bạn làm việc có thể có tác động lớn đến thu nhập hàng năm của bạn. Chẳng hạn, ngành bất động sản trả cho các nhà khoa học dữ liệu cao hơn 18% so với mức lương trung bình. Lĩnh vực công nghệ thông tin (CNTT) trả cho các nhà khoa học dữ liệu mức lương cao thứ hai. Trong khi đó, các nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực CNTT kiếm được nhiều hơn 14% so với các đồng nghiệp của họ trong các lĩnh vực khác.
Trình độ nhà khoa học dữ liệu
Dưới đây là những bằng cấp quan trọng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu:
#1. Lấy bằng Thạc sĩ hoặc bằng Tiến sĩ
Đây là một trong những bằng cấp quan trọng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Những người có bằng thạc sĩ và tiến sĩ có lợi thế hơn trong việc tìm kiếm việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Sinh viên tốt nghiệp có nhu cầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có nền tảng về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, CNTT, toán học và thống kê. Nhiều nhà tuyển dụng đánh giá cao các lĩnh vực STEM như công nghệ sinh học, kỹ thuật cơ khí và vật lý. Ngoài ra, hãy nhớ rằng các nhà khoa học dữ liệu cần biết thông tin chi tiết về tính toán và lưu trữ dữ liệu phân tán để sử dụng hiệu quả các công cụ này nhằm phát triển mô hình và dự báo.
#2. Có được một vị trí ở cấp đầu vào
Nhiều doanh nghiệp có nhu cầu tuyển dụng khẩn cấp các vị trí nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào. Xem xét vai trò của nhà phân tích dữ liệu cấp dưới và nhà khoa học dữ liệu cấp dưới. Các vị trí khoa học dữ liệu cấp đầu vào có thể dễ dàng đạt được hơn khi được đào tạo phụ thuộc vào hệ thống trong các lĩnh vực liên quan đến dữ liệu. Việc chuẩn bị tốt cho cuộc phỏng vấn cũng rất quan trọng, đặc biệt nếu bạn đang tìm kiếm một vị trí trong khoa học dữ liệu.
#3. Kiến thức Toán học
Khả năng hiểu đại số và giải tích là một trong những tiêu chuẩn cơ bản để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Bạn cũng sẽ cần học cách tối ưu hóa các thuật toán để đưa ra các giải pháp dữ liệu mới.
#4. Kiến thức về học máy
Bạn phải có hiểu biết về các kỹ thuật học máy khác nhau, chẳng hạn như mô hình cây, lập trình củng cố, hồi quy logistic (LR) và mạng lưới thần kinh nhân tạo. Do đó, với sự hỗ trợ của các chiến lược này, bạn cũng có thể giải quyết nhiều thách thức về khoa học dữ liệu dựa trên các dự báo về kết quả chính của tổ chức.
# 5. Kĩ năng giao tiếp
Cuối cùng, đây là một trong những bằng cấp để có được sự nghiệp như một nhà khoa học dữ liệu. Bạn cần có khả năng giải thích các ý tưởng công nghệ phức tạp cho đồng nghiệp và lãnh đạo của mình, một số người trong số họ có thể không có nền tảng về khoa học máy tính. Ngoài ra, bạn sẽ có thể giải thích những ý tưởng khó cho những người đó theo cách dễ hiểu đối với họ.
#6. làm việc theo nhóm
Bạn có thể cần cộng tác với các giám đốc điều hành và làm việc theo nhóm để giải quyết các thách thức của công ty và đưa ra các chiến lược để cải thiện quy trình làm việc. Bạn cũng có thể cộng tác với các nhà phát triển sản phẩm và nhà tiếp thị trong quá trình phát triển sản phẩm để hỗ trợ ra mắt các mặt hàng mới.
Nhà khoa học dữ liệu so với Nhà phân tích dữ liệu
Vào năm 2023, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu được dự đoán là hai trong số những công việc có nhu cầu và mức lương cao nhất. Sự khác biệt giữa nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu không phải lúc nào cũng dễ dàng thực hiện, mặc dù có một lượng quan tâm đáng kể trong lĩnh vực chuyên gia dữ liệu. Vì vậy, chúng khác nhau theo những cách sau:
Đầu tiên, nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu có thể thay đổi dựa trên lĩnh vực mà họ làm việc và vị trí thực tế của họ. Công việc của nhà phân tích dữ liệu liên quan đến việc điều tra nguyên nhân của các sự kiện, chẳng hạn như doanh số bán hàng giảm hoặc phát triển bảng điều khiển để theo dõi các chỉ số hiệu suất chính. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các khung dữ liệu lớn như Hadoop và các mô hình dữ liệu để dự đoán các sự kiện trong tương lai (Nhà khoa học dữ liệu so với nhà phân tích dữ liệu)
Thứ hai, một bộ dữ liệu hiện có được phân tích bởi một nhà phân tích dữ liệu, trong khi các nhà khoa học dữ liệu nghĩ ra các phương pháp mới để thu thập và phân tích dữ liệu mà sau đó các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng. Vì vậy, nếu bạn có niềm đam mê toán học, thống kê và lập trình, bạn có thể là ứng cử viên sáng giá cho công việc này (Nhà khoa học dữ liệu so với nhà phân tích dữ liệu).
Thứ ba, khi tìm kiếm các mẫu và sự phát triển trong dữ liệu thống kê, các nhà phân tích thực hiện so sánh dữ liệu, trong khi các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình và khuôn khổ thu thập dữ liệu (Nhà khoa học dữ liệu so với nhà phân tích dữ liệu).
Cuối cùng, nhiệm vụ chính của nhà phân tích dữ liệu là áp dụng dữ liệu có cấu trúc để tìm giải pháp cho các vấn đề có thể quan sát được phát sinh trong công ty. Trách nhiệm của họ thường thay đổi theo lĩnh vực mà họ làm việc cũng như trình độ chuyên môn của họ. Mặt khác, nhiệm vụ chính của các nhà khoa học dữ liệu là đưa ra các dự đoán thông qua việc áp dụng các phương pháp dữ liệu phức tạp hơn (Nhà khoa học dữ liệu so với nhà phân tích dữ liệu).
Có khó để trở thành một nhà khoa học dữ liệu không?
Không có nó không phải là. Tuy nhiên, hiểu biết vững chắc về toán học và khoa học máy tính, cũng như kiến thức chuyên môn trước đây về bộ dữ liệu khổng lồ, thường là điều kiện tiên quyết để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Ngoài ra, việc làm quen với học máy và ước tính thống kê thường hữu ích.
Các nhà khoa học dữ liệu có được trả lương cao không?
Theo Glassdoor, mức lương hàng năm rơi vào mức thấp nhất trong phổ lương cho các nhà khoa học dữ liệu là 78 nghìn đô la. Phạm vi tiền lương này lên tới 204,000 đô la tại điểm tối đa. Tại Hoa Kỳ, thù lao của bạn với tư cách là nhà khoa học dữ liệu có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau.
Nhà khoa học dữ liệu có phải là người học nhiều toán không?
Đào tạo toán học là cần thiết cho các ngành nghề trong lĩnh vực dữ liệu. Điều này là do việc phát triển các thuật toán cho máy học, thực hiện phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu đều yêu cầu toán học. Ngay cả khi toán học không phải là điều kiện tiên quyết duy nhất cho con đường học thuật và chuyên nghiệp của bạn trong khoa học dữ liệu, thì nó hầu như sẽ luôn là một trong những yêu cầu quan trọng nhất.
Mất bao nhiêu năm để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Có những chương trình cấp bằng cử nhân về khoa học dữ liệu kéo dài trong bốn năm và cũng có những chương trình đào tạo kéo dài trong ba tháng. Vì vậy, nếu bạn đã có bằng cử nhân hoặc đã tốt nghiệp một chương trình đào tạo chuyên sâu, bạn có thể nghĩ đến việc theo đuổi bằng thạc sĩ, có thể hoàn thành chỉ trong vòng một năm.
Nhà khoa học dữ liệu có viết mã không?
Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm trong lực lượng lao động ngày nay vẫn viết mã, vì đây là yêu cầu đối với vai trò của họ. Tuy nhiên, môi trường của khoa học dữ liệu liên tục thay đổi và hiện có sẵn các công cụ cho phép mọi người hoàn thành các dự án dữ liệu từ đầu đến cuối mà không cần chạm vào một dòng mã nào.
Một số thách thức phổ biến mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt là gì?
Xử lý các tập dữ liệu lớn, tìm ra cách làm việc với các thuật toán phức tạp và khám phá những cách mới để trực quan hóa dữ liệu chỉ là một số vấn đề thông thường mà các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt. Ngoài ra, họ cũng có thể được yêu cầu truyền đạt kết quả của mình tới những khán giả không có định hướng kỹ thuật.
Điều gì tạo nên một nhà khoa học dữ liệu giỏi?
Kết nối giữa doanh nghiệp và dữ liệu được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu có năng lực. Họ cần có chuyên môn sâu về cách giải thích các sự kiện phức tạp theo cách dễ hiểu, cũng như khả năng thể hiện trực quan các kết quả nghiên cứu của họ. Ngoài khả năng viết tốt, một nhà khoa học dữ liệu hiệu quả cũng sẽ có khả năng nhận thức và giải quyết vấn đề tốt.
Nhà khoa học dữ liệu làm việc với ai?
Trong hầu hết các trường hợp, nhà khoa học dữ liệu thực hiện nhiệm vụ của họ cho một tổ chức hoặc công ty, nơi họ sẽ là thành viên của nhóm các nhà khoa học dữ liệu khác, những người sẽ kiểm tra lượng dữ liệu khác nhau. Họ có thể được yêu cầu gửi những phát triển và khám phá của mình cho cấp trên, chẳng hạn như một nhà khoa học dữ liệu chính.
Mất bao lâu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Để có được vị trí là một nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào, thường phải mất từ bảy đến mười hai tháng học tập chuyên sâu đối với một cá nhân không có kinh nghiệm về mã hóa và/hoặc toán học trước đó.
dự án
- coursera.org
- techtarget.com
- độandcareers.info
- simplelearn.com
Bài viết liên quan
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
- KỸ SƯ DỮ LIỆU: Yêu Cầu Kỹ Năng Và Mức Lương 2023
- CÁC NGHIÊN CỨU HỮU ÍCH NHẤT: Các Bằng Cấp Nghề Nghiệp Tốt Nhất Năm 2023
- KHAI THÁC DỮ LIỆU: Định nghĩa, Tầm quan trọng, Ứng dụng & Thực tiễn Tốt nhất
- Công nghệ y tế kỹ thuật số đang thay đổi như thế nào trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe
