Nhà khoa học dữ liệu – họ là ai?
Nhà khoa học dữ liệu là người thực hiện thu thập, phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả phân tích kèm theo những giải thích về tính ứng dụng cho kết quả trong thực tế. Kết quả phân tích được sử dụng để đưa ra quyết định quan trọng cho doanh nghiệp, có thể ảnh hưởng đến sự tăng trưởng và giúp giành lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Các nhiệm vụ chính của một nhà khoa học dữ liệu
1. Xác định chính xác bộ dữ liệu và các biến liên quan
2. Xác định các vấn đề phân tích dữ liệu thách thức nhất
3. Thu thập và tập hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc từ các nguồn khác nhau.
4. Làm sạch và xác nhận dữ liệu đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và thống nhất
5. Xây dựng và áp dụng các mô hình và thuật toán để khai thác dữ liệu
6. Phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu hình (pattern) và xu hướng
7. Giải thích dữ liệu để tìm giải pháp
8. Truyền đạt kết quả cho các bên liên quan bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa
Những kỹ năng thiết yếu của một nhà khoa học dữ liệu
– Nhóm kỹ năng phân tích gồm các kỹ năng về thống kê, tính toán, tư duy phản biện, kỹ năng trực quan hóa dữ liệu, sắp xếp dữ liệu và làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Các nhóm kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm Phân tích (Analytics), Lập trình (Programming), và Kiến thức chuyên ngành (Domain Knowledge).
– Nhóm kỹ năng lập trình bao gồm các kỹ năng về lập trình (sử dụng một hoặc nhiều ngôn ngữ như Python, R, SAS và Scala), kiến thức về trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu, và kinh nghiệm về SQL.
– Nhóm kỹ năng mà hầu hết các nhà khoa học dữ liệu trẻ đều gặp khó khăn chính là nhóm kiến thức chuyên ngành. Tất cả kết quả phân tích phải được áp dụng trong thực tế. Việc hiểu càng sâu các kiến thức chuyên ngành sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu có tư duy sâu, rộng hơn về các mô hình, các phân tích mà họ sẽ nghĩ ra để giải các bài toán của doanh nghiệp, giúp cho những mô hình và phân tích của họ đạt được tính tổng quát và chính xác nhất.
Nhu cầu nhân lực đối với ngành khoa học dữ liệu
Khi các công ty nhận ra giá trị và tầm quan trọng của dữ liệu lớn (big data), họ càng đẩy mạnh việc sử dụng nó để đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn hơn. “Các công việc thuộc ngành khoa học dữ liệu đang ngày càng trở nên hấp dẫn hơn”, Andrew Flowers – một nhà kinh tế học từ tổ chức Indeed với trụ sở tại Austin, Texas – cho biết. Nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia khoa học dữ liệu càng tăng lên khi các tổ chức tự duy trì hoạt động thông qua việc nghiên cứu dữ liệu.
Báo cáo từ Indeed cho thấy nhu cầu tuyển dụng nhân lực ngành này tăng 29% sau mỗi năm, và mức tăng trưởng 344% từ năm 2013. Tương tự, dữ liệu từ một website tuyển dụng ngành công nghệ cho thấy nhu cầu nhân lực liên quan đến khoa học dữ liệu chỉ tính riêng trên nền tảng website đó đã tăng hơn 32%, và vì thế khoa học dữ liệu được coi là “một nghề nghiệp có nhu cầu cao”. Các thông báo tuyển dụng vị trí nhà khoa học dữ liệu đến từ các công ty thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, không chỉ riêng về công nghệ. Nhu cầu cho khoa học dữ liệu nhìn chung đang tăng lên đều đặn, với khoảng hơn 32.000 tin tuyển dụng mới vào mỗi tháng.
Mức lương của nhà khoa học dữ liệu
Theo Glassdoor, mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu là 113.436 USD. Yếu tố để mức lương của các nhà khoa học dữ liệu cao là do các tổ chức đang dần nhận ra sức mạnh của dữ liệu lớn và muốn sử dụng nó để thúc đẩy các quyết định kinh doanh của mình. Và bởi vì nguồn cung cấp các chuyên gia dữ liệu vẫn chưa thể bắt kịp nhu cầu tuyển dụng, nên mức lương khởi điểm cho các vị trí này vẫn ở mức cao (50.000 đến 95.000 USD), đặc biệt đối với những người có bằng cấp cao về khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan.
