Sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu mang đến một môi trường trí tuệ kích thích, khả năng phân tích hoàn chỉnh và cơ hội theo kịp những phát triển công nghệ tiên tiến. Tầm quan trọng ngày càng tăng của dữ liệu lớn trong quá trình ra quyết định của tổ chức đã dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học dữ liệu, những người đã trở nên phổ biến hơn trong thời gian gần đây. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về thế giới của những chuyên gia này, khám phá vai trò và trách nhiệm của họ, cũng như các bước bạn có thể thực hiện để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Đọc tiếp!
Nhà khoa học dữ liệu là ai?
Các nhà khoa học dữ liệu có chuyên môn để trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu bằng cách sử dụng kết hợp các phương pháp thống kê và học máy, bên cạnh trực giác con người của chính họ. Vai trò của họ liên quan đến việc diễn giải các tập dữ liệu phức tạp để khám phá các mẫu và xu hướng có ý nghĩa. Trong suốt quá trình thu thập, làm sạch và thao tác dữ liệu, một lượng thời gian đáng kể được dành riêng cho các tác vụ này do dữ liệu không sạch vốn có.
Vai trò của một nhà khoa học dữ liệu liên quan đến việc xác định các câu hỏi chính cần câu trả lời và xác định các nguồn dữ liệu thích hợp để giải quyết chúng. Ngoài sự nhạy bén trong kinh doanh và khả năng phân tích, họ còn có chuyên môn trong lĩnh vực khai thác dữ liệu, làm sạch dữ liệu và trình bày dữ liệu. Các doanh nghiệp dựa vào các nhà khoa học dữ liệu để tìm nguồn, quản lý và đánh giá dữ liệu thô.
Nhà khoa học dữ liệu làm gì?
Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, các chuyên gia chịu trách nhiệm xác định các câu hỏi chính mà nhóm của họ nên theo đuổi. Sau đó, họ sử dụng dữ liệu để phát triển các giải pháp hiệu quả cho những câu hỏi này. Các chuyên gia thường tạo ra các mô hình dự đoán để tạo điều kiện thuận lợi cho các lý thuyết và dự đoán. Trên cơ sở hàng ngày, một nhà khoa học dữ liệu có thể tham gia vào nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như:
- Phân tích các bộ dữ liệu để xác định các mẫu và xu hướng nhằm tiết lộ những hiểu biết có giá trị.
- Phát triển các thuật toán và mô hình dữ liệu cho mục đích dự đoán kết quả trong tương lai.
- Tận dụng các phương pháp học máy để nâng cao chất lượng dữ liệu hoặc dịch vụ hàng hóa.
- Truyền đạt đề xuất cho các bộ phận khác và giám đốc điều hành cấp cao hơn.
- Sử dụng các công cụ dữ liệu như Python, R, SAS hoặc SQL cho mục đích phân tích dữ liệu.
- Đảm bảo rằng bạn luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Nhà khoa học dữ liệu làm gì trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe?
Khoa học dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe không quá khác với khoa học dữ liệu trong các ngành khác; mục tiêu cuối cùng vẫn là trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Tuy nhiên, ngành chăm sóc sức khỏe mang đến cho các nhà khoa học dữ liệu nhiều triển vọng đa dạng hơn so với nhiều lĩnh vực khác, từ việc cải thiện hiệu quả của từng bệnh viện đến định hình các quy trình chẩn đoán và điều trị cho đến lập biểu đồ diễn biến của đại dịch. Tác động của công việc của một nhà khoa học dữ liệu chăm sóc sức khỏe thường có thể được cảm nhận sâu rộng, nếu không muốn nói là ảnh hưởng trực tiếp đến hàng triệu sinh mạng. Các nhà khoa học dữ liệu đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu, đưa ra các dự báo liên tục và đáng tin cậy về sự lưu hành bệnh nhiễm trùng và nhu cầu của hệ thống y tế, đồng thời đánh giá hiệu quả của các quy định liên bang trong việc đối phó với đại dịch COVID-19. Các nhà khoa học dữ liệu đang ở vị trí đắc địa để hợp tác với các học giả khác để trả lời các câu hỏi quan trọng, chẳng hạn như “Vi rút sẽ lây lan như thế nào?” bằng cách thu thập và mô hình hóa dữ liệu có liên quan.
Hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ y tế địa phương sử dụng tốt hơn các nguồn dữ liệu như điện tâm đồ (ECG) và hình ảnh y tế để đưa ra chẩn đoán chính xác và phát triển các chiến lược điều trị cho từng cá nhân. Chẳng hạn, các nhà nghiên cứu của Đại học Stanford đã tạo ra một mô hình có thể dự đoán các bất thường về nhịp tim từ điện tâm đồ một đạo trình tốt hơn bác sĩ tim mạch bằng cách thu thập và phân tích các bộ dữ liệu điện tâm đồ hiện có, nhờ đó tiết kiệm thời gian và giảm tần suất chẩn đoán sai. Tương tự như vậy, các nhà nghiên cứu đã phát triển AI có khả năng chẩn đoán ung thư da bằng cách đào tạo nó để phân biệt giữa nốt ruồi lành tính và khối u nguy hiểm trong các bức ảnh về các bất thường trên da. Do đó, bằng cách phân tích dữ liệu để dự đoán rủi ro và hướng dẫn các hành động lâm sàng, các nhà khoa học dữ liệu đã giúp các chuyên gia y tế tại một số bệnh viện và phòng khám giảm số lần tái nhập viện bằng cách sử dụng máy học.
Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu
Sau đây là các bước để trở thành nhà khoa học dữ liệu:
#1. Hoàn thành bằng cử nhân của bạn
Các nhà khoa học dữ liệu cần có bằng cử nhân về khoa học máy tính, CNTT, thống kê, toán học, vật lý, v.v. Thậm chí có thể có bằng khoa học dữ liệu tại một số trường đại học. Sẽ rất hữu ích nếu bạn có được kinh nghiệm thực tập khi còn đi học trước khi đảm nhận một vị trí toàn thời gian mới bắt đầu sau khi tốt nghiệp. Bạn có thể bắt đầu xây dựng kết nối với các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc ngay từ khi còn học đại học. Ngoài ra, tìm hiểu thêm về thói quen của công việc này, bạn cũng có thể yêu cầu các cuộc phỏng vấn cung cấp thông tin.
#2. Trở thành đủ điều kiện
Chứng nhận chứng thực sự cống hiến của bạn cho việc học tập suốt đời có thể cung cấp thêm bằng chứng về kiến thức chuyên môn về khoa học dữ liệu của bạn. Hãy nghĩ đến việc được chứng nhận trong lĩnh vực liên quan đến dữ liệu, chẳng hạn như trực quan hóa dữ liệu hoặc công cụ BI. Ngoài ra, Chứng chỉ liên kết khoa học dữ liệu của Dell và Chứng chỉ liên kết nhà khoa học dữ liệu Azure của Microsoft là hai tùy chọn trong lĩnh vực này. Cả hai điều này có thể giúp bạn nổi bật với các nhà tuyển dụng tiềm năng và các trường sau đại học.
# 3. Có được kinh nghiệm
Tìm kiếm các vị trí cấp đầu vào cần lao động dữ liệu nặng để bắt đầu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Các lĩnh vực khoa học dữ liệu, thống kê, phân tích dữ liệu, phân tích kinh doanh thông minh và kỹ thuật dữ liệu đều cung cấp các vị trí cấp đầu vào. Các công ty thường tạo cơ hội đào tạo tại chỗ và cấp chứng chỉ cho nhân viên ở các vị trí cấp thấp hơn.
#4. Nhận bằng tốt nghiệp
Bằng thạc sĩ về kỹ thuật thống kê, lập trình, quản trị kinh doanh hoặc các lĩnh vực tương tự có thể giúp bạn trở thành người dẫn đầu ngành. Bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu cũng có thể giúp bạn cạnh tranh để có được việc làm được trả lương cao hơn trong lĩnh vực này. Xác minh rằng các tiêu chuẩn học tập của mỗi khóa học phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu dự định của bạn.
#5. Nhận bằng tiến sĩ của bạn
Bằng tiến sĩ về vật lý thiên văn, toán học, khoa học dữ liệu hoặc một chuyên ngành liên quan là phổ biến đối với các nhà khoa học dữ liệu cao cấp nhất. Bằng tiến sĩ có thể dẫn đến các công việc quản lý hoặc học thuật được trả lương cao trong các lĩnh vực mà bạn biết rõ. Tuy nhiên, trước khi theo đuổi sự nghiệp như thế này, hãy xem xét các mục tiêu dài hạn của bạn.
#6. Tạo danh mục đầu tư của bạn
Danh mục đầu tư của nhà khoa học dữ liệu nên nêu bật các ví dụ về công việc của họ từ trường học và nơi làm việc. Việc hiển thị trực quan các dự án đã hoàn thành sẽ giúp bạn nổi bật so với các ứng viên khác có trình độ và chuyên môn tương tự. Ngoài ra, hãy bao gồm nhiều tài năng và kỹ thuật và nhấn mạnh các dự án liên quan đến vị trí bạn đang tìm kiếm.
Bạn có thể muốn xem: NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VS NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: So sánh đầy đủ 2023
Mức lương của nhà khoa học dữ liệu là gì?
Tính đến thời điểm hiện tại, mức lương trung bình cho các nhà khoa học dữ liệu tại Hoa Kỳ là $141,951. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là mức lương cho nghề này thường kéo dài từ $127,863 đến $156,098. Khi nói đến việc xác định phạm vi lương, có vô số yếu tố có thể ảnh hưởng. Những yếu tố này có thể bao gồm trình độ học vấn của một người, bất kỳ chứng chỉ nào họ có thể có, bất kỳ kỹ năng bổ sung nào họ sở hữu và khoảng thời gian họ đã dành để làm việc trong nghề nghiệp đã chọn. Điều quan trọng cần lưu ý là mỗi yếu tố này có thể có tác động đáng kể đến khả năng kiếm tiền của một người và mức lương hiện có có thể rất khác nhau tùy thuộc vào những yếu tố này và các yếu tố khác.
Vì vậy, nếu bạn đang muốn tối đa hóa tiềm năng kiếm tiền của mình, điều quan trọng là phải tính đến tất cả các yếu tố này và làm việc để phát triển các kỹ năng và kinh nghiệm của bạn theo thời gian.
Bằng khoa học dữ liệu
Đối với những cá nhân đang tìm cách phát triển sự nghiệp của mình trong lĩnh vực khoa học dữ liệu lên một tầm cao mới, việc dự tính theo đuổi bằng thạc sĩ có thể là một lợi thế. Bằng cách đó, bạn có thể có được kiến thức thực tế sâu sắc hơn trong lĩnh vực này, điều này có thể giúp bạn trở thành một chuyên gia hiểu biết và toàn diện hơn. Ngoài ra, lấy bằng thạc sĩ có thể giúp bạn tiếp xúc với các nguyên tắc lãnh đạo, điều này có thể rất có lợi trong việc thúc đẩy sự nghiệp của bạn và đảm nhận các vai trò thách thức hơn trong tổ chức của bạn.
- Chương trình Thạc sĩ Khoa học về Phân tích Dữ liệu là một lựa chọn lý tưởng cho những cá nhân đang tìm cách thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và tiềm năng của nó để thúc đẩy lợi thế cạnh tranh trong kinh doanh. Các chuyên gia có nền tảng vững chắc về phân tích và trích xuất Dữ liệu lớn, trình bày và báo cáo dữ liệu, phân tích nâng cao và khái niệm thống kê được trang bị đầy đủ để đạt được các vị trí cấp cao. Một chương trình giảng dạy toàn diện bao gồm các lĩnh vực này có thể cung cấp cho các cá nhân những công cụ cần thiết để vượt trội trong sự nghiệp của họ.
- Các chuyên gia đang tìm cách nâng cao khả năng kỹ thuật và mã hóa của họ có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc lấy bằng Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Máy tính. Chương trình cung cấp một chương trình giảng dạy toàn diện bao gồm các cấu trúc dữ liệu phức tạp và lập trình máy tính, xử lý các vấn đề về MySQL, học máy ứng dụng và ứng dụng thực tế của AI.
Kỹ năng cần thiết cho một nhà khoa học dữ liệu là gì?
Nếu bạn khao khát trở thành một nhà khoa học dữ liệu, sẽ rất thuận lợi nếu bạn sở hữu các kỹ năng thích hợp sau:
# 1. toán học
Các nhà khoa học dữ liệu nên có kiến thức máy tính nâng cao. Họ có thể cần áp dụng kiến thức về thống kê và xác suất để đưa ra những đánh giá kinh doanh sáng suốt.
#2. Khả năng giao tiếp
Nếu một nhà khoa học dữ liệu thực hiện một khám phá có thể gây ảnh hưởng đến CNTT của công ty, thì họ phải báo cáo kết quả của mình cho ban quản lý. Truyền đạt những phát hiện và đột phá bằng miệng và bằng văn bản là rất quan trọng.
#3. Năng lực phân tích
Các nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng phân tích để đảm bảo những phát hiện của họ là đáng tin cậy và phát triển các phương pháp tiếp cận toàn diện để giải quyết các thách thức.
#4. Lập kế hoạch và lên lịch trình
Các nhà khoa học dữ liệu phải học cách quản lý thời gian hiệu quả để đáp ứng nhiều thời hạn mà họ phải đối mặt. Tạo một kế hoạch trình bày chi tiết các bước của từng chu kỳ dự án sẽ giúp bạn chọn thứ tự tốt nhất để hoàn thành chúng.
#5. Chuyên môn với máy tính
Lập trình là một công cụ phổ biến để các nhà khoa học dữ liệu sử dụng trong công việc hàng ngày của họ. Các ngôn ngữ như Python, R, SQL và Java có thể hữu ích.
#6. Hiểu biết kỹ thuật
Các nhà khoa học dữ liệu cần thành thạo hoạt động bên trong của cơ sở dữ liệu và các công cụ dữ liệu lớn để thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả. Có thể hữu ích khi làm quen với máy học.
Nhà khoa học dữ liệu làm gì hàng ngày?
Là các nhà khoa học dữ liệu, một phần đáng kể thời gian của họ được dành để tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng, tạo ra các thuật toán phức tạp một cách tỉ mỉ và siêng năng viết các dòng mã phức tạp để đưa ra câu trả lời toàn diện cho vô số câu hỏi phát sinh liên quan đến các tập dữ liệu được xem xét kỹ lưỡng. Cộng tác là một khía cạnh thiết yếu của khoa học dữ liệu, vì nó liên quan đến việc làm việc cùng với một nhóm để thu thập, hiểu và phân tích dữ liệu nhằm rút ra thông tin chi tiết và đưa ra quyết định sáng suốt. Quá trình khoa học dữ liệu cũng đòi hỏi sự hiểu biết thấu đáo về dữ liệu, bao gồm cả nguồn, chất lượng và giới hạn của dữ liệu, cũng như xác định các biến và mẫu chính có liên quan đến vấn đề hiện tại.
Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng truyền đạt những phát hiện của họ một cách hiệu quả cho các bên liên quan, bao gồm giám đốc điều hành, khách hàng và các thành viên khác trong nhóm, để đảm bảo rằng thông tin chi tiết có thể thực hiện được và có tác động. Nhìn chung, khoa học dữ liệu là một ngành học nhiều mặt đòi hỏi sự kết hợp của các kỹ năng kỹ thuật, kiến thức chuyên môn về lĩnh vực và sự cộng tác hiệu quả để đạt được thành công.
Khoa học dữ liệu khó như thế nào?
Lĩnh vực khoa học dữ liệu được công nhận rộng rãi là một lĩnh vực nghiên cứu đầy thách thức. Việc tiếp thu nhiều loại kỹ năng và kiến thức là bắt buộc, vì có nhiều yếu tố góp phần vào hiện tượng này. Toán học, thống kê và khoa học máy tính là những trụ cột cơ bản của khoa học dữ liệu. Khía cạnh toán học bao gồm ba thành phần cơ bản: đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất và lý thuyết thống kê.
Khoa học dữ liệu có phải là một công việc không?
Vai trò của nhà khoa học dữ liệu là một nghề CNTT liên quan đến việc tận dụng các công cụ phân tích và điện toán tiên tiến để trích xuất thông tin chuyên sâu từ các tập dữ liệu phức tạp. Tương tự như nhiều nghề CNTT tập trung vào việc tận dụng các công nghệ cụ thể để mang lại lợi ích cho tổ chức của họ, vai trò của nhà khoa học dữ liệu xoay quanh việc sử dụng dữ liệu để hỗ trợ tổ chức của họ. Các chuyên gia chuyên quản lý lượng dữ liệu khổng lồ đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất thông tin chi tiết có giá trị cho doanh nghiệp. Trách nhiệm chính của họ là tạo ra giá trị kinh doanh có ý nghĩa từ dữ liệu họ xử lý.
Khoa học dữ liệu có yêu cầu môn toán không?
Một nền tảng toán học vững chắc là điều cần thiết để theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu. Điều này là do lĩnh vực này liên quan đến việc làm việc với các thuật toán học máy, phân tích dữ liệu và khám phá những hiểu biết có giá trị, tất cả đều yêu cầu nắm vững các khái niệm toán học. Mặc dù toán học không phải là điều kiện tiên quyết duy nhất để theo đuổi sự nghiệp hoặc học vấn về khoa học dữ liệu, nhưng nó thường được coi là một trong những thành phần quan trọng nhất.
dự án
- simplelearn.com
- bàn đạp.com
- thật vậy.com
bài viết liên quan
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Định nghĩa, Nhiệm vụ, Mức lương, Trình độ chuyên môn & Sự khác biệt
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VS NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: So sánh đầy đủ 2023
- NHÀ KHOA HỌC PHÒNG THÍ NGHIỆM LÂM SÀNG: Định nghĩa, Yêu cầu, Chương trình và Công việc
- KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ: Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu và Phân tích
- KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ: Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu và Phân tích
- PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Tổng quan, Lương, Công việc, Sơ yếu lý lịch & Tất cả những gì bạn cần
- BÁC SĨ VÀ BÁC SĨ: Điểm khác biệt chính là gì?
