Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đã tăng lên do lượng dữ liệu ngày càng tăng mà các doanh nghiệp đang thu thập ngày nay và xu hướng đó khó có thể sớm đảo ngược. Các nhà khoa học dữ liệu được trả công xứng đáng cho công việc của họ trong việc giúp các doanh nghiệp hiểu được các tập dữ liệu khổng lồ và phức tạp. Nhiều công việc cấp đầu vào trả hơn 100,000 đô la hàng năm. Bằng cấp về khoa học dữ liệu hiện đang được cung cấp bởi ngày càng nhiều trường học và trường đại học. Nhưng nếu bạn không có cơ hội học đại học thì sao? Đừng băn khoăn. bạn vẫn có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp. Bạn có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp chỉ bằng cách làm theo hướng dẫn từng bước này. Chúng tôi cũng sẽ xem xét sự khác biệt giữa nhà khoa học dữ liệu với nhà phân tích dữ liệu và mức lương yêu cầu.
Nhà khoa học dữ liệu là gì?
Các doanh nghiệp tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày. Mọi thứ từ thông tin khách hàng đến theo dõi hàng tồn kho đều được bao gồm trong dữ liệu này. Các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm quản lý và biến dữ liệu này thành kiến thức mà các doanh nghiệp có thể sử dụng để đưa ra các quyết định quan trọng.
Bạn có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp không?
Có, có thể làm việc như một nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp. Mặc dù các bằng cấp cao về toán học, khoa học máy tính và thống kê có thể được yêu cầu trong một số mô tả công việc dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhưng đây thường không phải là những điều kiện tiên quyết nghiêm ngặt.
Làm thế nào để trở thành nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp
Lĩnh vực phổ biến nhất là Khoa học dữ liệu. Khả năng ứng viên sở hữu bằng cấp thực sự về Khoa học dữ liệu là cực kỳ thấp vì đây là một lĩnh vực tương đối mới. Dưới đây là một số hành động cần thiết sẽ giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp để bù đắp cho điều đó. Tiếp theo là:
#1. Có được thông tin cơ bản cần thiết
Nhiều ngành toán học, khoa học máy tính và thống kê đều đóng góp vào lĩnh vực khoa học dữ liệu rộng lớn. Bạn có thể tìm hiểu thêm về những chủ đề này bằng cách đọc nhiều loại sách. Hướng dẫn toàn diện của DataFlair về Thống kê cho Khoa học Dữ liệu giải thích một số ý tưởng thống kê quan trọng phù hợp với khoa học dữ liệu.
Ngoài ra, bạn có thể tìm hiểu về các chủ đề như giải tích, đại số tuyến tính, xác suất, toán rời rạc, v.v. Bạn có thể học Python và R, hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, để có kiến thức về các nguyên tắc cơ bản của ngành học .
#2. Tìm hiểu khoa học dữ liệu
Giờ đây, học khoa học dữ liệu là bước quan trọng thứ hai để trở thành nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp. Khoa học dữ liệu bao gồm những gì? Khai thác dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu, làm sạch, trực quan hóa và dự đoán chỉ là một số yếu tố tạo nên Khoa học dữ liệu.
Mỗi yếu tố này cần được làm chủ riêng. Kể chuyện là một thành phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Bạn cần thành thạo nhiều công cụ để học các kỹ năng này. Chẳng hạn, bạn cần làm quen với các chương trình như ggplot2, seaborn và matplotlib để trực quan hóa.
#3. Kiểm tra nghiên cứu trường hợp thời gian thực
Khi bạn đã hiểu rõ về Khoa học dữ liệu và nhiều công cụ liên quan đến quy trình Khoa học dữ liệu, bạn nên xem xét và nghiên cứu nhiều nghiên cứu điển hình về cách các tập đoàn lớn đang sử dụng khoa học dữ liệu để tăng cường hoạt động và doanh thu của họ.
#4. Duy trì các dự án đang triển khai
Bạn phải làm việc trên các dự án thực tế để giải quyết các vấn đề thực tế để có được sự hiểu biết đúng đắn về chủ đề thực tế hơn của khoa học dữ liệu. Các kỹ năng Khoa học dữ liệu của bạn sẽ nâng cao nhờ có kinh nghiệm thực tế giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Có thể khó tìm được việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu khi mới tốt nghiệp, vì vậy hãy đảm bảo bạn làm việc trong các dự án thực tế đáng giá và phát triển kỹ năng của mình.
# 5. Được chứng nhận
Mặc dù việc đạt được chứng chỉ là tùy chọn, nhưng nó sẽ chỉ tăng cơ hội trở thành nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp của bạn. Các kỹ năng triển khai Khoa học dữ liệu của bạn sẽ được đánh dấu bằng chứng nhận chính thức.
Các công ty như Microsoft, Cloudera, SAS và các công ty khác cung cấp chứng chỉ về Khoa học dữ liệu. Dưới đây là danh sách một số chứng chỉ này:
- Nhà khoa học dữ liệu được chứng nhận SAS
- Cộng tác viên được chứng nhận của Cloudera: Chứng nhận nhà phát triển Spark và Hadoop
- Nhà khoa học dữ liệu Azure được Microsoft chứng nhận
- Tạo một danh mục đầu tư.
Công việc bạn đã làm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu được phản ánh trong danh mục đầu tư của bạn. Một số sáng kiến Khoa học dữ liệu có thể giúp bạn cải thiện danh mục đầu tư của mình. Bạn có thể thu hút sự chú ý của một số nhà tuyển dụng bằng cách tăng khả năng hiển thị của bạn trên các nền tảng như Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public, v.v.
Bạn có thể điều chỉnh danh mục đầu tư của mình cho một vị trí cụ thể. Chẳng hạn, nếu vị trí của bạn yêu cầu học máy, bạn sẽ cần có các dự án trong danh mục đầu tư của mình sử dụng thuật toán học máy.
Danh mục đầu tư phân tích dữ liệu là một loại danh mục đầu tư khác cho phép bạn thể hiện quá trình chuyển đổi dữ liệu, làm sạch, trực quan hóa, v.v. Danh mục đầu tư tường thuật là danh mục thứ ba của danh mục đầu tư, là một sáng kiến đầy đủ giúp chuyển đổi một vấn đề kinh doanh thành khoa học dữ liệu.
#7. Tham gia Hackathons
Học Khoa học dữ liệu thông qua thực hành là phương pháp tốt nhất. Kaggle chỉ là một trong nhiều địa điểm trực tuyến cho phép tham gia tích cực vào các cuộc thi khoa học dữ liệu. Bạn có thể xây dựng danh mục đầu tư của mình và thêm kinh nghiệm vào sơ yếu lý lịch của mình bằng cách tham gia các cuộc thi này.
Bạn có thể hiểu thấu đáo về cách áp dụng khoa học dữ liệu trong các tình huống thực tế bằng cách tham gia vào quá trình làm sạch, chuyển đổi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu trên diện rộng. Có được kinh nghiệm bằng cách làm việc với các thách thức về khoa học dữ liệu ở nhiều mức độ khác nhau sẽ giúp bạn phát triển năng lực của mình.
Chúng tôi đã trải qua một số quy trình, bao gồm thu thập kiến thức tiên quyết, phát triển các kỹ năng khoa học dữ liệu thiết yếu, nhận thông tin đăng nhập, xây dựng danh mục đầu tư và tham gia các cuộc thi khác nhau. Tuy nhiên, một người có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp bằng cách làm theo các bước sau.
Bằng Khoa học Dữ liệu
Bằng cấp về khoa học dữ liệu là một chương trình học tập trung vào các khái niệm, phương pháp và thiết bị được sử dụng trong lĩnh vực này. Khoa học máy tính, thống kê và kiến thức miền đều được kết hợp trong lĩnh vực liên ngành của khoa học dữ liệu để đưa ra kết luận và thông tin từ dữ liệu.
Các khóa học toán, thống kê, khoa học máy tính, khai thác dữ liệu, học máy, trực quan hóa dữ liệu và giao tiếp thường được tìm thấy trong các chương trình cấp bằng khoa học dữ liệu. Hơn nữa, các chương trình cụ thể có thể cung cấp các khóa học trong các lĩnh vực cụ thể như kinh doanh, y học hoặc khoa học xã hội.
Cả bằng đại học và sau đại học về khoa học dữ liệu đều có sẵn. Một số trường đại học cấp bằng chuyên ngành về khoa học dữ liệu, trong khi những trường khác cấp bằng về các môn học tập trung vào khoa học dữ liệu, chẳng hạn như thống kê, khoa học máy tính hoặc công nghệ thông tin.
Sinh viên tốt nghiệp các chương trình cấp bằng về khoa học dữ liệu có thể làm việc với tư cách là nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích, kỹ sư chuyên về máy học, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và nhiều vị trí liên quan khác. Bằng cấp về khoa học dữ liệu có thể là một khoản đầu tư khôn ngoan cho những người muốn tham gia vào lĩnh vực công việc này vì nhu cầu hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu trong các ngành ngày càng tăng.
Một số trường đại học cung cấp bằng khoa học dữ liệu là gì?
Cả bằng đại học và sau đại học về khoa học dữ liệu đều có sẵn từ nhiều trường cao đẳng. Dưới đây là một số trường đại học cung cấp bằng cấp về khoa học dữ liệu:
- Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) - Cử nhân Khoa học về Khoa học Máy tính và Kỹ thuật, tập trung vào Khoa học Dữ liệu
- Đại học Carnegie Mellon - Cử nhân Khoa học Thống kê và Khoa học Dữ liệu
- Đại học California, Berkeley - Cử nhân Khoa học về Khoa học Dữ liệu
- Đại học New York - Cử nhân Khoa học về Khoa học Dữ liệu
- Đại học Stanford - Thạc sĩ Khoa học Thống kê: Khoa học Dữ liệu
- Đại học Columbia - Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu
- Đại học Washington - Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu
- Đại học Texas tại Austin - Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu
- Đại học Johns Hopkins - Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu
- Đại học California, San Diego - Thạc sĩ Khoa học về Khoa học và Kỹ thuật Dữ liệu
Có nhiều trường đại học hơn cung cấp bằng cấp về khoa học dữ liệu; đây chỉ là một vài ví dụ. Để chọn chương trình phù hợp nhất với mục tiêu học tập và nghề nghiệp của bạn, điều quan trọng là tiến hành nghiên cứu và so sánh một số tùy chọn.
Mức lương của nhà khoa học dữ liệu
Mức lương của một nhà khoa học dữ liệu có thể thay đổi tùy thuộc vào một số yếu tố, bao gồm địa điểm, ngành, số năm kinh nghiệm, trình độ học vấn và trách nhiệm công việc cụ thể. Tuy nhiên, do có nhu cầu lớn đối với các nhà khoa học dữ liệu nên họ thường được trả lương cao.
Theo Glassdoor, mức lương cơ bản điển hình cho một nhà khoa học dữ liệu ở Mỹ là khoảng 113,000 USD mỗi năm. Tuy nhiên, tùy thuộc vào các yếu tố đã nói ở trên, con số này có thể dao động từ khoảng 76,000 đô la đến hơn 180,000 đô la hàng năm.
Nhiều nhà khoa học dữ liệu có thể nhận được tiền thưởng, quyền chọn cổ phiếu và các loại lương khác ngoài mức lương bình thường của họ. Các nhà khoa học dữ liệu có thể kiếm được nhiều tiền hơn và nhận được nhiều gói lương hấp dẫn hơn trong một số lĩnh vực, như công nghệ và tài chính.
Điều quan trọng cần nhớ là lương của các nhà khoa học dữ liệu có thể khác nhau tùy theo quốc gia và khu vực. Chẳng hạn, Payscale ước tính rằng mức lương trung bình hàng năm cho một nhà khoa học dữ liệu ở Vương quốc Anh là khoảng 47,000 bảng Anh.
Nhìn chung, chủ đề khoa học dữ liệu có tiềm năng kiếm tiền lớn và có nhu cầu lớn đối với các nhà khoa học dữ liệu trong các doanh nghiệp khác nhau.
Nhà khoa học dữ liệu so với Nhà phân tích dữ liệu
Theo Báo cáo Vị trí Tương lai của Diễn đàn Kinh tế Thế giới năm 2023, nhà phân tích dữ liệu so với nhà khoa học dữ liệu đại diện cho hai trong số những vị trí được trả lương cao, có nhu cầu cao nhất, cùng với các chuyên gia AI và máy học cũng như chuyên gia chuyển đổi kỹ thuật số.
Mặc dù chắc chắn có rất nhiều sự quan tâm đến các chuyên gia dữ liệu, nhưng không phải lúc nào cũng rõ ràng điều gì khiến một nhà phân tích dữ liệu khác với một nhà khoa học dữ liệu. Mặc dù họ làm như vậy khác nhau, nhưng cả hai vai trò đều bao gồm làm việc với dữ liệu.
Nhà phân tích dữ liệu Vs. Nhà khoa học dữ liệu: Họ làm gì?
Một trong những điểm khác biệt lớn nhất giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích là những gì họ làm với dữ liệu.
Các nhà phân tích dữ liệu thường sử dụng các công cụ như ngôn ngữ lập trình SQL, R hoặc Python, phần mềm trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê để làm việc với dữ liệu có cấu trúc nhằm giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực. Các nhiệm vụ điển hình cho một nhà phân tích dữ liệu có thể là:
- Xác định nhu cầu thông tin phối hợp với các nhà lãnh đạo tổ chức
- Sử dụng các nguồn sơ cấp và thứ cấp để thu thập thông tin
- Sắp xếp lại và làm sạch dữ liệu để phân tích
- Kiểm tra các tập dữ liệu để tìm các mẫu và xu hướng có thể biến thành kiến thức có thể được sử dụng
- Trình bày kết quả dễ hiểu để hướng dẫn các quyết định dựa trên dữ liệu
Khi xử lý những điều chưa biết, các nhà khoa học dữ liệu thường sử dụng các phương pháp tiếp cận dữ liệu phức tạp hơn để tạo ra các dự đoán trong tương lai. Họ có thể phát triển các kỹ thuật cho mô hình dự đoán có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc hoặc họ có thể tự động hóa các thuật toán máy học của mình. Vị trí này thường được coi là phiên bản cải tiến của nhà phân tích dữ liệu. Công việc hàng ngày điển hình có thể bao gồm:
- Thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu chưa được xử lý
- Sử dụng các thuật toán học máy và mô hình dự đoán để thu thập các tập dữ liệu lớn
- Tạo các công cụ và quy trình để theo dõi và đánh giá độ chính xác của dữ liệu
- Tạo bảng điều khiển, báo cáo và công cụ để trực quan hóa dữ liệu
- Lập trình thu thập và xử lý dữ liệu một cách tự động
Sự khác biệt và tương đồng giữa Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu
Bằng cử nhân trong lĩnh vực định lượng như toán học, khoa học máy tính hoặc thống kê là cần thiết cho cả hai lựa chọn nghề nghiệp.
Một nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho phân tích thông thường trong khi cung cấp các báo cáo một cách nhất quán. Các phương pháp được sử dụng để thay đổi, lưu trữ và phân tích dữ liệu có thể được tạo bởi một nhà khoa học dữ liệu. Được định nghĩa một cách đơn giản, một nhà khoa học dữ liệu phát triển các cách thu thập và phân tích dữ liệu mới để các nhà phân tích sử dụng, trong khi một nhà phân tích dữ liệu hiểu ý nghĩa của dữ liệu đã được thu thập.
Nếu bạn yêu thích cả lập trình máy tính, toán học và thống kê, bất kỳ lộ trình nghề nghiệp nào cũng có thể phù hợp với nguyện vọng nghề nghiệp của bạn. Một nhà phân tích thường tập trung vào việc cung cấp các câu trả lời chi tiết liên quan đến hoạt động của công ty. Để tạo ra các cách tiếp cận sáng tạo nhằm đặt ra và ứng phó với các vấn đề quan trọng, nhà khoa học dữ liệu có thể hoạt động ở cấp độ vĩ mô hơn.
Các vai trò đôi khi được đặc trưng bởi các công cụ mà chúng sử dụng, mặc dù mỗi chức năng đều liên quan đến việc sử dụng phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin chuyên sâu mà công ty có thể sử dụng. Có kỹ năng với phần mềm cơ sở dữ liệu quan hệ, các ứng dụng kinh doanh thông minh và các công cụ thống kê có lợi cho các nhà phân tích dữ liệu. Python, Java và máy học thường được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để sửa đổi và phân tích dữ liệu.
Nhà khoa học dữ liệu so với Phân tích: Yêu cầu giáo dục
Bằng cử nhân về một chủ đề như toán học, thống kê, khoa học máy tính hoặc tài chính thường cần thiết cho các vị trí phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu thường có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học dữ liệu, công nghệ thông tin, toán học hoặc thống kê, cũng như nhiều nhà phân tích dữ liệu nâng cao.
Mặc dù bằng cấp luôn là con đường chính dẫn đến sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, nhưng các lựa chọn thay thế mới hiện đang mở ra cho những người không có bằng cấp hoặc kinh nghiệm trước đó. Bạn có thể có được kiến thức và khả năng cần thiết cho vị trí cấp đầu vào với tư cách là nhà phân tích dữ liệu trong vòng chưa đầy sáu tháng học bằng cách lấy Chứng chỉ chuyên nghiệp về phân tích dữ liệu từ Google hoặc IBM, cả hai đều có thể truy cập được trên Coursera. Với Chứng chỉ Google trong tay, bạn sẽ có quyền truy cập vào mạng tuyển dụng gồm hơn 130 doanh nghiệp.
Trước tiên, làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu có thể là một phương pháp tuyệt vời để bắt đầu sự nghiệp với tư cách là nhà khoa học dữ liệu nếu bạn mới bắt đầu.
Bạn cần những phẩm chất gì để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Bằng cử nhân về khoa học máy tính, khoa học dữ liệu hoặc một chuyên ngành liên quan chặt chẽ thường được yêu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc một chủ đề liên quan chặt chẽ được ưa thích bởi nhiều công việc trong ngành này.
Mất bao lâu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Một nhà khoa học dữ liệu thường dành ít nhất bốn năm học toàn thời gian để lấy bằng cử nhân về khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc một chuyên ngành liên quan chặt chẽ.
Trở thành một nhà khoa học dữ liệu khó đến mức nào?
Nói chung đòi hỏi một nền tảng rất vững chắc về toán học và khoa học máy tính, cũng như kiến thức chuyên môn trước đây khi làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ.
Tôi có thể trở thành Nhà khoa học dữ liệu sau 1 năm không?
Đúng. Chỉ trong 12 tuần, bạn có thể học các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Nhà khoa học dữ liệu có phải là một công việc căng thẳng không?
Đúng. Nhiều chuyên gia dữ liệu đã mô tả lĩnh vực phân tích dữ liệu là đòi hỏi khắt khe.
Nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào là gì?
Một nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào làm công việc kiểm tra, giải mã và thu thập lượng dữ liệu khổng lồ.
Kết luận
Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia khai thác dữ liệu để lấy thông tin và hiểu biết sâu sắc bằng cách sử dụng các kỹ năng thống kê, mã hóa và phân tích. Nhiều ngành khác nhau, bao gồm ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, công nghệ và các ngành khác, đang có nhu cầu cao đối với các nhà khoa học dữ liệu.
Thông thường, một người cần có nền tảng vững chắc về toán học, thống kê, khoa học máy tính và kinh nghiệm miền trong một lĩnh vực nhất định để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Ngoài các ngành liên quan như khoa học máy tính và thống kê, một số trường cao đẳng cũng cung cấp các chương trình cấp bằng đại học và sau đại học về khoa học dữ liệu.
Sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu mang lại tiềm năng thu nhập đáng kể, với các nhà khoa học dữ liệu thường kiếm được mức lương trên mức trung bình. Ngoài ra, khi việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trở nên quan trọng hơn trong các doanh nghiệp, lĩnh vực này mang đến triển vọng phát triển và tiến bộ.
Đối với những người đam mê phân tích dữ liệu, giải quyết vấn đề và đổi mới, khoa học dữ liệu là một ngành đang phát triển nhanh chóng mang đến những cơ hội thú vị.
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Định nghĩa, Nhiệm vụ, Mức lương, Trình độ chuyên môn & Sự khác biệt
- VIỆC LÀM KHOA HỌC DỮ LIỆU: Việc làm Khoa học dữ liệu tốt nhất năm 2023
- KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ: Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu và Phân tích
- https://businessyield.com/careers/sports-psychologist/
- https://businessyield.com/information/promotion-announcement/
- https://businessyield.com/careers/business-analysis/
- https://businessyield.com/bs-markets/talent-marketplace/
dự án
