Kỹ Năng

Bạn Đã Hiểu Hết Về Data Science?

Bạn đã bao giờ tự hỏi điều gì đằng sau các quyết định kinh doanh của các công ty, chẳng hạn như chạy một chương trình quảng cáo, hoặc tung ra một sản phẩm mới? Nếu bạn chưa biết, khoa học dữ liệu là một người đóng góp chính cho những quyết định này.

Ngày nay, hầu hết các quyết định kinh doanh đều dựa trên phân tích dữ liệu cẩn thận. Và đó là lý do tại sao lĩnh vực Khoa học dữ liệu ra đời và ngày càng phát triển.

Bạn Đang Xem: Bạn Đã Hiểu Hết Về Data Science?

Tìm hiểu về khoa học dữ liệu trong bài viết này.

Khoa học dữ liệu là gì??

Khoa học dữ liệu còn được gọi là Khoa học dữ liệu. Đúng như tên gọi, đây thực chất là công việc thu thập và phân tích dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành trong đó các tập dữ liệu được xử lý, sắp xếp và giải mã bằng cách sử dụng các mô hình thống kê hoặc phương pháp toán học.

khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là gì?

Các kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ sử dụng tất cả các điểm dữ liệu khác nhau được thu thập để tạo ra một mô hình dữ liệu hoặc thuật toán để áp dụng cho từng mục đích chiến lược cụ thể. Có 2 mục đích chính:

  • Sử dụng dữ liệu để phân tích sâu về một vấn đề kinh doanh và đưa ra giải pháp hoặc dự đoán tương lai
  • Xây dựng mô hình dữ liệu để tạo ra một số sản phẩm hoặc tính năng công nghệ nhất định

Có thể nói, việc ứng dụng Khoa học dữ liệu là vô cùng quan trọng khi lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày là rất lớn, tăng theo cấp số nhân, ngày càng phức tạp. Điều đó làm cho không còn có thể xử lý dữ liệu thông qua các công cụ như Excel. Thay vào đó, các kỹ sư khoa học dữ liệu phải sử dụng các ngôn ngữ lập trình tiên tiến hơn, phổ biến nhất là Python, để hiểu dữ liệu.

Đọc thêm: 6 Khóa học Khoa học Dữ liệu Miễn phí cho Người mới

Khoa học dữ liệu yêu cầu những kỹ năng gì?

Kĩ năng công nghệ

Nếu bạn đang theo đuổi ngành khoa học dữ liệu trong trường học, đây là những kỹ năng kỹ thuật bạn sẽ học. Nói cách khác, để có thể tìm kiếm cơ hội việc làm và phát triển trong ngành khoa học dữ liệu, bạn không thể bỏ qua những kỹ năng quan trọng này. (Đầu tiên)

  • Phân tích và tính toán thống kê
  • Xử lý các tập dữ liệu lớn
  • Sắp xếp dữ liệu
  • Máy học
  • Học kĩ càng
  • Trực quan hóa dữ liệu
  • Toán học
  • Lập trình (ngôn ngữ lập trình Python, Java, C / C ++, v.v.)
  • Dữ liệu lớn
  • Thống kê

Ngoài ra, ngành khoa học dữ liệu nói chung và một nhà khoa học dữ liệu nói riêng không thể thiếu các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu như SQL, R, Spark, SAS, Hive, v.v.

Kỹ năng phi kỹ thuật

Bên cạnh những kỹ năng “cứng” cần thiết ở trên, để trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc phát triển mạnh trong ngành khoa học dữ liệu, bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng sau:

Kĩ năng giao tiếp

Làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, điều tự nhiên là cần phải “giao tiếp” hiệu quả với dữ liệu. Tuy nhiên, để dữ liệu và khám phá của bạn đến tay những người cần, bạn cần giao tiếp hiệu quả với họ. Họ có thể là nhà phân tích dữ liệu có cùng hiểu biết với bạn hoặc là các bên liên quan bên ngoài tham gia vào dự án.

Đọc thêm: Thông tin liên lạc hiện tại của bạn có hiệu quả không?

Sự nhạy bén trong kinh doanh

Điều này không đòi hỏi bạn phải có đầu óc của một ông chủ hay một người bán hàng. Thay vào đó, bạn phải nhìn mọi thứ dưới góc độ kinh doanh để xem vấn đề nằm ở đâu. Kỹ năng này giúp bạn phát hiện ra những thách thức và tìm ra hướng đi phù hợp cho tổ chức mà bạn đang làm việc.

Kỹ năng đặt câu hỏi

Xem Thêm : Người hướng ngoại có nên chọn công việc remote?

Bạn sẽ phải tìm ra cách các tập dữ liệu có liên quan với nhau. Trong suốt quá trình này, bạn sẽ phải liên tục đặt câu hỏi liên quan đến dữ liệu bạn có trong tay

Trực giác dữ liệu

Kỹ năng này nghe có vẻ không nhiều vì khoa học dữ liệu đòi hỏi độ chính xác cao. Tuy nhiên, đôi khi bạn cũng cần sử dụng trực giác của mình để làm việc với dữ liệu. Một trong những lý do phổ biến là vì dữ liệu không phải lúc nào cũng hoàn hảo và cho bạn câu trả lời rõ ràng. Trực giác tuyệt vời được rèn luyện qua nhiều năm làm việc sẽ giúp bạn nhìn thấy những thông tin quan trọng bên trong dữ liệu.

Sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu

Nhiều người vẫn đang sử dụng hai thuật ngữ này như từ đồng nghĩa nhưng thực tế không phải vậy. Hãy hiểu sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Khoa học dữ liệu là một nhánh của các lĩnh vực khác nhau tập trung vào việc khai thác các tập dữ liệu lớn. Phân tích dữ liệu tập trung vào việc xử lý dữ liệu để có được thông tin hữu ích để trả lời các câu hỏi ban đầu và áp dụng vào thực tế.

Trong khi các nhà phân tích dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm câu trả lời từ dữ liệu có sẵn, các nhà khoa học dữ liệu không tập trung vào điều này. Họ tạo ra các dữ kiện giúp xác định câu hỏi ở đâu.

khoa học dữ liệu so với phân tích dữ liệu
Nguồn: Sisense.com

Đọc thêm: Phân biệt nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu

Kỹ sư Khoa học Dữ liệu – họ làm gì?

Khám phá các vấn đề

Khoa học dữ liệu bắt đầu bằng việc đặt những câu hỏi đúng. Có lẽ kỹ năng lớn nhất của một kỹ sư khoa học dữ liệu giỏi là tư duy phản biện.

Công việc của bạn không chỉ đơn giản là nhập dữ liệu vào một thuật toán có sẵn. Điều quan trọng là phải chia nhỏ một vấn đề kinh doanh lớn và đưa ra các giả thuyết phù hợp.

Xử lý dữ liệu thô

Sau khi có các câu hỏi hoặc giả thuyết cụ thể, các kỹ sư khoa học dữ liệu tiến hành thăm dò dữ liệu để xác định các mô hình và xu hướng ban đầu. Từ đó bắt đầu thử nghiệm các mô hình khác nhau.

Đọc thêm: Nhà khoa học dữ liệu là gì? Học những gì?

Xây dựng mô hình dữ liệu tối ưu

Bạn sẽ phải thực sự hiểu các phương pháp bạn đang sử dụng để không mắc phải những sai lầm tốn kém hoặc đưa ra kết quả sai lệch.

Biết những loại mô hình nào thường hoạt động cho những loại vấn đề nào có thể là kiến ​​thức phổ biến, nhưng việc tạo ra mô hình tốt nhất cho một tập dữ liệu hiện có vẫn còn khá kỳ công.

Trình bày giá trị của mô hình

Khi đã có mô hình dữ liệu lý tưởng, các kỹ sư khoa học dữ liệu cần làm việc với các bên liên quan để đảm bảo nó mang lại giá trị mà họ đang tìm kiếm.

Xem Thêm : Việc làm cho bộ đội xuất ngũ

Điều này gợi lên một khía cạnh quan trọng khác về vai trò của các kỹ sư khoa học dữ liệu: trình bày ý tưởng thông qua các con số.

sách khoa học du lịch
Kỹ sư khoa học dữ liệu làm gì?

Luôn nghĩ về cách bạn có thể kể chuyện bằng dữ liệu. Bạn cũng phải có khả năng tạo khung câu chuyện của mình theo cách mà khán giả của bạn (lãnh đạo cấp cao, các phòng ban và bất kỳ ai khác) có thể hiểu được.

Bên cạnh đó, ngay cả khi bạn có một mô hình tối ưu nhất với những con số, sẽ luôn có những hạn chế. Công việc của bạn là hiểu cách tiếp cận của bạn và thuyết phục các bên liên quan rằng đây là cách tốt nhất để giảm thiểu những hạn chế đó.

Những môi trường nào cần khoa học dữ liệu?

Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống như ngân hàng, công nghệ, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, thương mại điện tử,…; và tại bất kỳ loại hình tổ chức nào, từ các công ty khởi nghiệp nhỏ đến các tập đoàn khổng lồ, các tổ chức phi lợi nhuận quốc tế, v.v.

Sử dụng dữ liệu khoa học và công nghệ
Các ứng dụng của khoa học dữ liệu

Với một số công ty bán các sản phẩm hữu hình, khoa học dữ liệu đóng vai trò cố vấn, giúp các nhóm kinh doanh hiểu được dữ liệu của họ và tạo ra các mô hình hỗ trợ chiến lược kinh doanh.

Đọc thêm: Ứng dụng Khoa học Dữ liệu vào Đời sống

Trong môi trường đó, bạn có thể phải đề xuất và đánh giá các tình huống có thể xảy ra, giải thích cách tiếp cận tốt nhất cho từng phương án và xây dựng mô hình dữ liệu để dự đoán mức tăng trưởng cho từng phương án. tương lai hoặc cho một sản phẩm mới

Trong khi đó, tại một công ty công nghệ lớn, rất có thể bạn sẽ tham gia vào một nhóm rất chuyên biệt tập trung vào việc tối ưu hóa một hoặc một vài phần cụ thể của mô hình dữ liệu cho một sản phẩm hoặc máy tính. một số công nghệ.

Nguồn tham khảo

  1. 6 kỹ năng hàng đầu của nhà khoa học dữ liệu vào năm 2022

nộp hồ sơ trong nháy mắt

Nguồn: https://lienket365.com
Danh mục: Kỹ Năng

Related Articles

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Back to top button