Công việc của nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi phải thu thập thông tin, phân tích thông tin kinh doanh và sử dụng số liệu thống kê. Nhiều doanh nghiệp và ngành công nghiệp thuê các nhà khoa học dữ liệu vì họ có kỹ năng phân tích dữ liệu quan trọng có thể thúc đẩy quá trình ra quyết định. Nếu đang nghĩ đến việc trở thành nhà khoa học dữ liệu, bạn nên tìm hiểu thêm về tiềm năng kiếm tiền của mình.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về mức lương và triển vọng công việc của một nhà khoa học dữ liệu, cũng như các mẹo giúp bạn vượt trội trong lĩnh vực này.
Nhà khoa học dữ liệu là ai?
Nhà khoa học dữ liệu là chuyên gia phân tích, người thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu để giúp thúc đẩy việc ra quyết định của tổ chức. Vai trò của nhà khoa học dữ liệu bao gồm các khía cạnh của các nghề truyền thống và kỹ thuật khác nhau. Chẳng hạn như các nhà toán học, nhà khoa học, nhà thống kê và lập trình viên máy tính. Nó đòi hỏi việc áp dụng các kỹ thuật phân tích hiện đại, chẳng hạn như học máy và mô hình dự đoán, cũng như các nguyên tắc khoa học.
Họ thường xuyên làm việc với lượng lớn dữ liệu như một phần của các sáng kiến khoa học dữ liệu nhằm phát triển và kiểm tra các giả thuyết, đưa ra suy luận và phân tích những thứ như xu hướng thị trường và khách hàng, rủi ro tài chính, mối đe dọa an ninh mạng, giao dịch chứng khoán, nhu cầu bảo trì thiết bị và điều kiện y tế.
Chính xác thì nhà khoa học dữ liệu làm gì?
Các nhà khoa học dữ liệu quyết định những câu hỏi nào nhóm của họ nên hỏi và cách trả lời những câu hỏi đó bằng cách sử dụng dữ liệu. Họ thường xuyên tạo ra các mô hình dự đoán để hỗ trợ việc lý thuyết hóa và dự báo.
Hàng ngày, họ có thể thực hiện các công việc sau:
- Xác định các mẫu và xu hướng trong bộ dữ liệu để hiểu rõ hơn.
- Tạo các thuật toán và mô hình dữ liệu để dự đoán kết quả. Áp dụng các phương pháp học máy để cải thiện chất lượng dữ liệu hoặc cung cấp sản phẩm.
- Truyền đạt các khuyến nghị cho các nhóm khác và nhân viên cấp cao
- Triển khai các công cụ dữ liệu như Python, R, SAS hoặc SQL trong phân tích dữ liệu Luôn cập nhật những tiến bộ về khoa học dữ liệu
Vai trò và trách nhiệm của các nhà khoa học dữ liệu
Trong các tổ chức, các nhà khoa học dữ liệu đi đầu trong các ứng dụng khoa học dữ liệu. Họ thường xuyên được giao nhiệm vụ xác định vị trí thông tin sẽ cho phép thực hiện các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn, dịch vụ khách hàng tốt hơn, quản lý chuỗi cung ứng mạnh mẽ hơn cũng như các quyết định và chiến lược kinh doanh tổng thể tốt hơn. Để làm như vậy, họ phân tích các bộ dữ liệu định lượng và định tính dựa trên yêu cầu của một số ứng dụng nhất định.
Họ cũng có thể được yêu cầu điều tra dữ liệu mà không gặp phải thách thức kinh doanh cụ thể nào cần giải quyết. Trong trường hợp đó, họ phải làm quen với cả dữ liệu và hoạt động kinh doanh để đặt câu hỏi, tiến hành phân tích và cung cấp thông tin chi tiết cho các giám đốc điều hành doanh nghiệp về những cải tiến tiềm năng đối với hoạt động kinh doanh, hàng hóa hoặc dịch vụ.
Nhiệm vụ chính của họ bao gồm các hoạt động sau:
- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu liên quan để sử dụng trong các ứng dụng phân tích
- Sử dụng các loại công cụ phân tích khác nhau để phát hiện các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong tập dữ liệu
- Phát triển các mô hình thống kê và dự đoán để chạy trên các tập dữ liệu
- Và tạo ra trực quan hóa dữ liệu, bảng điều khiển và báo cáo để truyền đạt những phát hiện của họ.
- Nhiều doanh nghiệp dựa vào chúng để giúp phát triển và thúc đẩy các phương pháp hay nhất để thu thập, chuẩn bị và phân tích dữ liệu.
Hơn nữa, họ tạo ra các công nghệ AI để sử dụng bên trong hoặc bên ngoài, chẳng hạn như hệ thống AI đàm thoại, robot do AI điều khiển và các máy tự trị khác, chẳng hạn như các thành phần quan trọng trong ô tô tự lái.
Trình độ chuyên môn và kỹ năng cần thiết
Các nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng hoàn thành nhiều công việc lập kế hoạch, lập mô hình và phân tích khó khăn đúng thời hạn. Vì điều này, chuyên môn về nhiều công cụ và thư viện khoa học dữ liệu; nền tảng dữ liệu lớn như Spark, Kafka, Hadoop và Hive; và bắt buộc phải có các ngôn ngữ lập trình như Python, R, Julia, Scala và SQL.
Khai thác dữ liệu, mô hình dự đoán, học máy và học sâu là một trong những kỹ năng kỹ thuật cần thiết cho công việc, cũng như xử lý dữ liệu ban đầu và chuẩn bị dữ liệu. Thường xuyên phải làm việc với sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, đặc biệt là trong môi trường dữ liệu lớn chứa nhiều loại dữ liệu. Cũng cần phải có kinh nghiệm trước đó về các kỹ thuật nghiên cứu và phân tích thống kê, bao gồm phân loại, phân cụm, hồi quy và phân đoạn. Trong một số trường hợp, kiến thức về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cũng được yêu cầu.
Sau đây là một số ví dụ về các khả năng cần thiết được chỉ định trong các tin tuyển dụng:
Giáo dục, Đào tạo và Chứng nhận
Phần lớn việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đều cần có bằng cử nhân về chủ đề kỹ thuật. Tuy nhiên, hầu hết họ đều có bằng thạc sĩ về thống kê, khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc toán học. Trong ấn bản năm 2021 của cuộc thăm dò hàng năm của công ty con Google Kaggle về học máy và khoa học dữ liệu, 47.7% trong số hơn 3,600 người được hỏi làm nhà khoa học dữ liệu cho biết họ có bằng thạc sĩ, trong khi 15% khác có bằng tiến sĩ.
Để so sánh, theo nghiên cứu, 30.1% sở hữu bằng cử nhân. Tuy nhiên, Kaggle, một cộng đồng khoa học dữ liệu và máy học trực tuyến, đã chỉ ra rằng tỷ lệ người được hỏi có bằng đại học chỉ tăng lên trong những năm gần đây.
Các nhà khoa học dữ liệu có triển vọng và kinh nghiệm cũng có thể hưởng lợi từ các chương trình đào tạo và các khóa học trực tuyến do các nền tảng giáo dục như Coursera, Udemy và Kaggle cung cấp. Hơn nữa, các tùy chọn chứng nhận có sẵn thông qua các trường đại học, nhà cung cấp công nghệ và các tổ chức công nghiệp.
Các trường con chính trong khoa học dữ liệu
Các nguyên tắc sau đây là những thành phần quan trọng trong công việc của nhà khoa học dữ liệu:
#1. Chuẩn bị dữ liệu
Giai đoạn ban đầu trong các ứng dụng khoa học dữ liệu là thu thập và chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Quá trình thu thập, lọc, tổ chức, thao tác và xác nhận các bộ dữ liệu để phân tích được gọi là chuẩn bị dữ liệu. Trong quá trình chuẩn bị dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu thường xuyên cộng tác.
#2. Phân tích dữ liệu
Mục tiêu chính của nỗ lực khoa học dữ liệu là phân tích dữ liệu để phát hiện ra các mẫu, mối tương quan, điểm bất thường và thông tin quan trọng khác. Nhìn chung, công việc phân tích của họ nhằm mục đích nâng cao hiệu suất của công ty và hỗ trợ các công ty đạt được lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ cạnh tranh.
#3. Dữ liệu khai thác
Làm việc để tìm các mẫu và liên kết trong các tập dữ liệu lớn là một phần của sáng kiến phân tích dữ liệu. Khai thác dữ liệu thường được thực hiện bằng cách áp dụng các thuật toán nâng cao cho dữ liệu đang được nghiên cứu. Sau đó, kết quả đầu ra của thuật toán được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để phát triển các mô hình phân tích.
#4. Học bằng máy
Học máy đang ngày càng thúc đẩy việc khai thác và phân tích dữ liệu, trong đó các thuật toán được tạo ra để tìm hiểu về các tập dữ liệu và sau đó xác định thông tin mong muốn trong đó. Họ chịu trách nhiệm đào tạo và giám sát các thuật toán học máy khi cần thiết. Học sâu là một hình thức học máy tiên tiến hơn sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo.
#5. Mô hình dự đoán tương lai
Các nhà khoa học dữ liệu phải thường xuyên có khả năng phát triển các mô hình dự đoán về các tình huống kinh doanh khác nhau để kiểm tra các hậu quả và hành vi trong tương lai. Các mô hình có thể được tạo để dự báo các khách hàng khác nhau sẽ phản ứng như thế nào với các đề nghị tiếp thị hoặc để xác định các dấu hiệu bệnh tật tiềm ẩn.
điều tra thống kê. Một công việc khoa học dữ liệu cũng đòi hỏi phải phân tích các tập dữ liệu bằng các công cụ phân tích thống kê. Phân tích thống kê là một thành phần chính trong công việc của các nhà khoa học dữ liệu để điều tra dữ liệu và khám phá các xu hướng và mẫu ẩn để phân tích và giải thích.
Trực quan hóa dữ liệu. Các kết quả ứng dụng khoa học dữ liệu thường được đưa vào biểu đồ hoặc các loại hình trực quan hóa dữ liệu khác để các giám đốc điều hành doanh nghiệp và người lao động có thể dễ dàng hiểu chúng. Ngoài ra, họ thường xuyên kết hợp nhiều hình ảnh trực quan khác nhau để tạo báo cáo, bảng thông tin tương tác hoặc câu chuyện dữ liệu mở rộng.
Cách trở thành nhà khoa học dữ liệu
Nói chung, việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi phải có trình độ học vấn chính quy. Dưới đây là một số điều cần suy nghĩ.
#1. Nhận bằng về Khoa học dữ liệu
Nhà tuyển dụng muốn xem bằng cấp của trường đại học để đảm bảo bạn có kiến thức để xử lý công việc về khoa học dữ liệu, mặc dù điều đó không phải lúc nào cũng cần thiết. Để có được khởi đầu thuận lợi trong ngành, hãy cân nhắc theo đuổi bằng cử nhân liên quan về khoa học dữ liệu, thống kê hoặc khoa học máy tính.
#2. Cải thiện khả năng liên quan
Hãy cân nhắc tham gia một khóa học trực tuyến hoặc đăng ký vào một chương trình đào tạo có liên quan nếu bạn tin rằng mình có thể cải thiện kỹ năng xử lý dữ liệu cứng của mình. Dưới đây là một số kỹ năng bạn mong muốn sở hữu:
Ngôn ngữ Máy tính
Họ có thể dự đoán việc dành thời gian để sắp xếp, phân tích và quản lý lượng dữ liệu khổng lồ bằng ngôn ngữ máy tính.
Học máy và Học sâu
Sử dụng máy học và học sâu trong công việc khoa học dữ liệu của bạn có nghĩa là không ngừng nâng cao chất lượng dữ liệu bạn thu thập và có thể dự đoán kết quả của các bộ dữ liệu trong tương lai. Một khóa học máy học có thể dạy cho bạn những nguyên tắc cơ bản.
Dữ liệu lớn
Một số nhà tuyển dụng có thể muốn thấy bạn có kinh nghiệm xử lý lượng lớn dữ liệu hay không. Hadoop và Apache Spark là hai khung phần mềm được sử dụng để xử lý dữ liệu lớn.
Giao tiếp
Ngay cả những nhà khoa học dữ liệu sáng giá nhất cũng sẽ không thể tạo ra thay đổi nếu họ không thể truyền đạt kết quả của mình một cách hiệu quả. Các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên tìm kiếm khả năng truyền đạt ý tưởng và kết quả bằng cả lời nói và văn bản.
#3. Tìm một vị trí phân tích dữ liệu cấp đầu vào
Mặc dù có rất nhiều con đường để trở thành nhà khoa học dữ liệu, nhưng bắt đầu từ một nghề có trình độ đầu vào tương đương có thể là một nơi tuyệt vời để bắt đầu. Hãy tìm những công việc liên quan đến nhiều dữ liệu, chẳng hạn như nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh thông minh, nhà thống kê hoặc kỹ sư dữ liệu. Khi kiến thức và tài năng của bạn phát triển, bạn có thể nỗ lực trở thành một nhà khoa học.
#4. Sẵn sàng cho các cuộc phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu
Bạn có thể cảm thấy sẵn sàng chuyển sang lĩnh vực khoa học dữ liệu sau một vài năm làm việc với phân tích dữ liệu. Chuẩn bị câu trả lời cho các câu hỏi phỏng vấn dự đoán sau khi bạn đã đảm bảo một cuộc phỏng vấn. Bởi vì công việc của nhà khoa học dữ liệu có thể mang tính kỹ thuật cao, bạn có thể được hỏi những câu hỏi về kỹ thuật và hành vi. Chuẩn bị cho cả hai bằng cách nói to câu trả lời của bạn. Chuẩn bị sẵn các ví dụ từ kinh nghiệm chuyên môn hoặc học thuật trước đây của bạn có thể giúp bạn tỏ ra tự tin và có năng lực trước người phỏng vấn.
Sự khác biệt giữa Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu là gì?
Cả nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu đều tìm kiếm các xu hướng hoặc mẫu trong dữ liệu để khám phá các phương pháp tiếp cận mới giúp các tập đoàn đưa ra quyết định hoạt động tốt hơn. Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu có nhiều trách nhiệm hơn và thường được coi là cao cấp hơn các nhà phân tích dữ liệu.
Các nhà khoa học dữ liệu thường phải đặt ra các câu hỏi của riêng họ về dữ liệu, mặc dù các nhà phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ các nhóm đã có sẵn mục tiêu. Nhà khoa học dữ liệu cũng có thể dành nhiều thời gian hơn để xây dựng mô hình, áp dụng học máy hoặc kết hợp lập trình phức tạp để định vị và phân tích dữ liệu.
Mức lương của nhà khoa học dữ liệu
Thu nhập trung bình của một nhà khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ là 108,659 USD mỗi năm.
Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), nghề nghiệp của nhà khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ tăng 36% trong mười năm tới (nhanh hơn nhiều so với mức trung bình quốc gia).
Sự xuất hiện của dữ liệu lớn và tầm quan trọng ngày càng tăng của nó đối với các tập đoàn và tổ chức khác có liên quan đến nhu cầu ngày càng tăng.
Các nhà khoa học dữ liệu công dân Vs. Nhà khoa học dữ liệu
Nhiều công ty hiện dựa vào các nhà khoa học dữ liệu công dân để thực hiện một số công việc phân tích bên cạnh các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm. Họ có thể bao gồm các chuyên gia BI, nhà phân tích kinh doanh, người dùng doanh nghiệp hiểu biết về dữ liệu và các nhân viên khác tham gia vào các nỗ lực khoa học dữ liệu. Sau đây là sự khác biệt giữa hai nhóm:
#1. Giáo dục
Trong khi các nhà khoa học dữ liệu thường có bằng cấp phù hợp, các nhà khoa học dữ liệu công dân có thể có nền tảng giáo dục đa dạng và có ít hoặc không được đào tạo chuyên nghiệp về khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, họ thường có được kiến thức về các công cụ và hệ thống phân tích, cho phép họ phát triển các mô hình và thực hiện các nhiệm vụ phân tích có độ khó vừa phải.
# 2. Mã hóa
Để thực hiện các nghiên cứu thông thường, các nhà khoa học dữ liệu công dân thường dựa vào phần mềm cung cấp các công cụ lập mô hình phân tích dựng sẵn, tính năng kéo và thả và thuật toán thân thiện với người dùng. Mặc dù họ vẫn có thể xác định các mẫu hoặc điểm dữ liệu quan trọng, nhưng các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm có thể xây dựng các thuật toán tùy chỉnh phức tạp và tiếp cận phân tích dữ liệu theo những cách nâng cao hơn.
# 3. Lương
Như đã nói trước đây, nhà khoa học dữ liệu là một vị trí được trả lương cao. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu công dân có thể là những người có sở thích hoặc tình nguyện viên không được trả thù lao ngoài mức lương thông thường, nhưng một số có thể nhận được thù lao bổ sung cho công việc khoa học dữ liệu mà họ thực hiện.
Các nhà khoa học dữ liệu kiếm được bao nhiêu tiền ở California
Tại khu vực California, tổng lương ước tính cho Nhà khoa học dữ liệu là 169,306 USD, với mức lương trung bình là 128,620 USD. Những số liệu này biểu thị mức trung bình, nằm giữa các phạm vi lương được tính theo phương pháp Ước tính Tổng Lương độc quyền của chúng tôi và dựa trên mức lương do người dùng của chúng tôi gửi. Mức lương tăng thêm dự kiến là 40,686 USD mỗi năm. Khoản bồi thường bổ sung có thể bao gồm khuyến khích bằng tiền, hoa hồng, tiền boa và chia sẻ lợi nhuận. “Phạm vi có khả năng nhất” đại diện cho các con số nằm trong khoảng từ phần trăm thứ 25 đến thứ 75 của tất cả dữ liệu về lương có sẵn cho vai trò này.
Các nhà khoa học dữ liệu có thể kiếm được nhiều tiền không?
Theo Glassdoor, các chuyên gia khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ thường kiếm được khoảng 117,000 USD mỗi năm. Tuy nhiên, điều này có thể khác nhau tùy thuộc vào một số tiêu chí, bao gồm số năm kinh nghiệm, trình độ học vấn, ngành, khu vực và lĩnh vực chuyên môn.
Các nhà khoa học dữ liệu có thể kiếm được 300 nghìn mỗi năm không?
Phân vị thứ 75 trong thu nhập cơ bản của người quản lý khoa học dữ liệu ở cấp 3 là 310,000 USD, thể hiện mức tăng trưởng 13% hàng năm. Mức lương cơ bản điển hình cho Chuyên gia AI với tư cách là cộng tác viên cá nhân dao động từ 105,000 USD cho cấp 1 đến 175,000 USD cho cộng tác viên cấp 3.
Mức lương của nhà khoa học dữ liệu là gì?
Thu nhập trung bình quốc gia của một nhà khoa học dữ liệu là 124,493 USD mỗi năm, theo Mức lương thực sự. Điều này phụ thuộc vào nhiều tiêu chí khác nhau, bao gồm khu vực, ngành và trình độ chuyên môn. Nhấp vào liên kết được cung cấp để biết thông tin về mức lương mới nhất từ Indeed.
Các nhà khoa học dữ liệu có thể kiếm được 200 nghìn đô la không?
Gói thu nhập được báo cáo cao nhất dành cho Nhà khoa học dữ liệu tại LinkedIn là tổng thù lao là 388,546 USD mỗi năm. Điều này bao gồm cả mức lương cơ bản và bất kỳ khoản thưởng và thưởng cổ phiếu tiềm năng nào. Theo LinkedIn, tổng thu nhập trung bình hàng năm cho vai trò Nhà khoa học dữ liệu là 229,000 USD.
Bạn có thể trở thành triệu phú với tư cách là nhà khoa học dữ liệu?
Khoa học dữ liệu, giống như mọi con đường chuyên nghiệp khác, có tiềm năng giúp bạn trở nên giàu có. Tuy nhiên, con đường dẫn đến một công việc dựa trên dữ liệu thành công đòi hỏi sự cam kết và rất nhiều công việc khó khăn; nó sẽ không xảy ra nhanh chóng.
Các nhà khoa học dữ liệu Python kiếm được bao nhiêu tiền?
Mức lương trung bình hàng năm cho một Nhà khoa học dữ liệu Python ở Hoa Kỳ là 127,128 USD tính đến ngày 31 tháng 2023 năm 61.12. Trong trường hợp bạn cần một công cụ tính lương nhanh, mức lương này có thể lên tới khoảng 2,444 USD mỗi giờ. Con số này tương đương với 10,594 USD mỗi tuần hoặc XNUMX USD mỗi tháng.
Khoa học dữ liệu khó đến mức nào?
Việc lấy bằng khoa học dữ liệu có thể khó khăn vì nó đòi hỏi nền tảng vững chắc về toán, thống kê và lập trình máy tính. Mặt khác, những kỹ năng và thông tin cần thiết để trở nên xuất sắc trong lĩnh vực này có thể đạt được bởi bất kỳ ai có khối lượng công việc và sự tận tâm phù hợp.
Kết luận
Các nhà khoa học dữ liệu thường phải đặt ra các câu hỏi của riêng họ về dữ liệu, mặc dù các nhà phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ các nhóm đã có sẵn mục tiêu. Nhà khoa học dữ liệu cũng có thể dành nhiều thời gian hơn để xây dựng mô hình, áp dụng học máy hoặc kết hợp lập trình phức tạp để định vị và phân tích dữ liệu.
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VS NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: So sánh đầy đủ 2023
- LƯƠNG CỦA NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Các nhà khoa học dữ liệu trung bình phải trả vào năm 2023
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Định nghĩa, Nhiệm vụ, Mức lương, Trình độ chuyên môn & Sự khác biệt
- CÁCH TRỞ THÀNH NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Hướng dẫn từng bước
- Công việc nào kiếm được nhiều tiền nhất ở Mỹ
dự án
