10 Kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist

Data Scientist chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và giải thích kết quả, thông qua một lượng lớn dữ liệu. Quá trình này được ứng dụng để đưa ra một quyết định quan trọng cho doanh nghiệp, có thể ảnh hưởng đến sự tăng trưởng và giúp cạnh tranh với các đối thủ trên thị trường.

Data Scientist làm công việc gì?  

Trước khi biết về những kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist, bạn nên hiểu chính xác những công việc mà một Data Scientist phải làm? Dưới đây là một số vai trò và trách nhiệm khi trở thành một Data Scientist:

  • Xác định bộ dữ liệu và các biến chính xác
  • Xác định các vấn đề phân tích dữ liệu thách thức nhất
  • Thu thập các tập hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, từ các nguồn khác nhau.
  • Dọn dẹp và xác nhận dữ liệu đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và thống nhất
  • Xây dựng và áp dụng các mô hình và thuật toán để khai thác các kho dữ liệu lớn
  • Phân tích dữ liệu để nhận ra các mô hình và xu hướng
  • Giải thích dữ liệu để tìm giải pháp
  • Truyền đạt kết quả cho các bên liên quan bằng cách sử dụng các công cụ trực quan 

>> Xem thêm: Data Science là gì? Vai trò của một Data Scientist

Những kỹ năng quan trọng trong ngành Data Science

Có thể chia những kỹ năng trong ngành Data Science thành 3 lĩnh vực: 

  • Phân tích
  • Lập trình
  • Kiến thức nghiệp vụ 
Viện ISB_ Những kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist
Những kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist

1. Kỹ năng phân tích 

Là data scientist, bạn phải có khả năng làm việc với các công cụ như kiểm tra thống kê, phân phối và ước tính khả năng tối đa. Một data scientist tốt sẽ nhận ra kỹ thuật nào là tối ưu để tiếp cận vấn đề. Với số liệu thống kê, bạn có thể giúp các bên liên quan đưa ra quyết định, thiết kế và đánh giá các thử nghiệm.

2. Kỹ năng thống kê

Thống kê sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu trong bước tiền xử lý dữ liệu, cũng như giúp họ thể hiện tốt các kết quả nghiên cứu cho đồng nghiệp và khách hàng. Các công cụ hỗ trợ trong thống kê thường là kiểm định thống kê, các hàm phân bố và ước lượng hợp lý cực đại.

Khi hiểu rõ những công cụ, khái niệm này, nhà khoa học dữ liệu sẽ lựa chọn được kỹ thuật tốt nhất có thể áp dụng cho vấn đề của họ. Với số liệu thống kê, bạn có thể giúp các bên liên quan đưa ra quyết định, thiết kế và đánh giá các thử nghiệm.

3. Kỹ năng lập trình

Data scientist phải thành thạo kỹ năng về việc sử dụng các công cụ lập trình như Python, R và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL, trên cả hai khía cạnh tính toán và thống kê.

4. Tư duy phản biện

Tư duy phản biện là sử dụng các phân tích, khảo sát và ước lượng khách quan trước một vấn đề để đưa ra phán đoán chính đáng và có tính khả thi. Để có tư duy phản biện, data scientist luôn cần đặt câu hỏi về mọi điều nghe thấy và đọc được, tập trung vào khía cạnh quan trọng của vấn đề và bỏ qua các chi tiết không liên quan.

5. Kiến thức về Machine Learning, Deep Learning và AI

Machine Learning là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI)sử dụng các phương pháp thống kê để giúp máy tính có khả năng học từ dữ liệu. Công nghệ xe tự lái, nhận dạng giọng nói, tìm kiếm hiệu quả trên web đều có thể thực hiện được.

Deep Learning là một ngành của Machine Learning trong đó dữ liệu được biến đổi qua nhiều phép biến đổi phi tuyến trước khi thu được kết quả đầu ra. AI dựa trên ý tưởng về khả năng của máy tính hoặc chương trình máy tính để suy nghĩ, hiểu và học hỏi như con người. Data Science có sự giao thoa với AI nhưng không phải là một lĩnh vực của AI.

6. Có kiến thức về Python, R, SAS và Scala

Là Data Scientist cần có kiến thức tốt về các ngôn ngữ Python, SAS, R và Scala.

7. Kỹ năng thuyết trình

Data Scientist cần có kỹ năng thuyết trình để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu. Các kỹ năng như tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành thứ đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.

8. Kỹ năng tiền xử lý dữ liệu

Rất nhiều dữ liệu bị lộn xộn. Các giá trị có thể bị thiếu, có thể có định dạng không nhất quán. Do đó, data scientist sẽ cần phải dọn dẹp và sắp xếp lại dữ liệu.

9. Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là biểu diễn đồ họa của dữ liệu để truyền đạt mối quan hệ giữa đặc trưng của dữ liệu. Đây là một phần thiết yếu của khoa học dữ liệu, vì nó cho phép nhà khoa học dữ liệu mô tả và truyền đạt kết quả của họ tới đồng nghiệp và khách hàng. Nhà khoa học dữ liệu nên thành thạo một trong các công cụ như Matplotlib, ggplot, d3.js, hoặc Tableau.

10. Khả năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không có mô hình dữ liệu được xác định trước hoặc không được tổ chức theo cách được xác định trước. Thông tin phi cấu trúc thường nặng về văn bản, nhưng cũng có thể chứa dữ liệu như ngày, số và sự kiện. Kỹ năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc là một điểm cộng đối với các nhà khoa học dữ liệu.

Trên đây là một số kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist. Hội tụ đầy đủ những kỹ năng kể trên bạn đã sẵn sàng để gia nhập ngành Data Science trong tương lai. 

>> Tìm hiểu thêm Top 6 ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu

Nguồn: data-flair.training