7 bước để trở thành một Chuyên gia khoa học dữ liệu

Flipkart đang tìm kiếm các chuyên gia về khoa học dữ liệu!

Netflix đang trở nên phổ biến hơn nhờ khoa học dữ liệu!

Starbucks liên tục phát triển nhờ Khoa học dữ liệu!

Các công ty lớn đều đã nhận ra tầm quan trọng của Khoa học dữ liệu trong công việc của mình. Bạn đã bao giờ nghĩ rằng đây là thời điểm thích hợp để tìm hiểu về khoa học dữ liệu? Cùng khám phá lộ trình làm thế nào bạn có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu nhé!

Data Scientist – hay chuyên gia khoa học dữ liệu đã được tạp chí Harvard Business Review mệnh danh là một ngành có “độ hấp dẫn cao nhất thế kỷ 21”. Đây là một trong những công việc được tìm kiếm nhiều nhất và nhiều người mong muốn chuyển đổi nghề nghiệp của họ thành một chuyên gia khoa học dữ liệu.

Một chuyên gia khoa học dữ liệu cần thành thạo một số lĩnh vực như thống kê, toán học và khoa học máy tính. Để trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu, bạn phải làm quen với các lĩnh vực khác nhau tạo thành giá trị cốt lõi của Khoa học dữ liệu. Bạn phải biết về chiến lược phù hợp để đạt được mục tiêu của mình. 

Vậy làm thế nào để trở thành Nhà khoa học dữ liệu?

1. Nhận biết nếu bạn có năng khiếu về Khoa học dữ liệu

Nhìn chung, khoa học dữ liệu liên quan đến giải quyết vấn đề về số và tính toán. Nếu bạn có một sở trường để giải quyết vấn đề, tìm ra các mẫu và hiểu logic đằng sau các vấn đề thì Khoa học dữ liệu là lĩnh vực lý tưởng cho bạn. 

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực bắt nguồn từ thống kê, toán học và khoa học máy tính. Vì đây là một trường định lượng, bạn phải có sự kiên trì để thử nghiệm dữ liệu thông qua các kỹ thuật thống kê khác nhau, đầu óc phân tích đúng đắn để giải quyết vấn đề. Hơn nữa, bạn phải có khả năng chuyển đổi các vấn đề kinh doanh sang Khoa học dữ liệu. Nếu bạn sở hữu tất cả những đặc điểm này cũng như sự tò mò tìm kiếm những điều chưa biết thì Khoa học dữ liệu là lĩnh vực lý tưởng cho bạn.

2. Kiếm một tấm bằng

Data science là một lĩnh vực đòi hỏi bằng cấp cao. Theo nghiên cứu, có 88% các chuyên gia khoa học dữ liệu có bằng thạc sĩ và 46% có bằng tiến sĩ. Với sự khan hiếm nhân lực ngành Khoa học dữ liệu, có rất nhiều trung tâm giáo dục cung cấp bằng dạy cho Khoa học dữ liệu.

Hơn nữa, nếu bạn có bằng cấp trong một lĩnh vực định lượng như thống kê, toán học hoặc lĩnh vực khoa học, việc chuyển sang lĩnh vực khoa học dữ liệu sẽ dễ dàng hơn nhiều. Có bằng cấp cao hơn như Thạc sĩ hoặc thậm chí là Tiến sĩ về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan sẽ chứng minh vị thế của bạn với các chuyên gia trong ngành, những người sẽ sẵn sàng thuê bạn cho các vị trí khoa học dữ liệu.

3. Chọn cho mình một lĩnh vực chuyên môn

Data science là một lĩnh vực rộng lớn với những chuyên ngành không giới hạn: Big Data, Data Engineer, Data Visualization, Machine Learning Specialist, Chuyên viên phân tích tài chính, v.v. Vì không ai có thể thành thạo tất cả các lĩnh vực khoa học dữ liệu này, điều tốt nhất ta có thể làm là tiếp thu kiến thức chuyên sâu của một trong các lĩnh vực đó.

Trong Chuyên ngành Big Data, bạn có thể học được cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và hiểu rõ về lượng thông tin này. 

Với Chuyên ngành Data Engineer, bạn có trách nhiệm xây dựng các đường ống và mô hình dữ liệu. Chuyên môn này chủ yếu liên quan đến kiến ​​thức về phát triển phần mềm và do đó, sẽ thu hút hầu hết những người có bằng cấp về khoa học máy tính.

Ngành Data Visualization liên quan đến việc cung cấp giao tiếp trực quan của dữ liệu cho người dùng. Trong chuyên môn này, bạn được yêu cầu phải có kiến ​​thức về các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác nhau như Tableau, matplotlib, ggplot2, vv 

Thông qua ngành Machine Learning, bạn có thể xác định các cách mới để dự đoán các sự kiện trong tương lai thông qua dữ liệu. Bạn có thể thành thạo Machine Learning bằng cách kiểm tra Chuỗi học máy của DataFlair. Ở đó bạn sẽ tìm thấy từng chủ đề liên quan đến học máy là điều cần thiết để làm chủ nó.

Trong Chuyên ngành Phân tích Tài chính, bạn có khả năng xử lý các vấn đề tài chính như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư, phân tích rủi ro, v.v. Các tổ chức tài chính ngân hàng tận dụng tối đa tiềm năng của khoa học dữ liệu và do đó, kiến ​​thức về khoa học dữ liệu sẽ tạo cho bạn lợi thế quản lý các công việc tài chính.

4. Lấy chứng chỉ khoa học dữ liệu

Trong ngành khoa học dữ liệu, chứng chỉ là bằng chứng cho kỹ năng của bạn. Có một số chứng chỉ được cung cấp bởi các công ty như SAS, Cloudera, DELL, Microsoft, v.v … thực các kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn. Một số chứng chỉ sẽ giúp bạn chứng minh các trình độ và kỹ năng trong ngành của mình như sau:

SAS Certified Data Scientist

Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate

5. Thử sức trước thách thức của ngành khoa học dữ liệu

Cách tốt nhất để vận dụng kiến thức của khoa học dữ liệu vào thực tế là việc tham gia vào một số cuộc thi, thử thách như Hackathons,..

Có một vài mức độ khó cho các vấn đề khoa học dữ liệu và thông qua đó bạn có thể dần dần củng cố chuyên môn của mình trong lĩnh vực này. Hơn nữa, đối diện với thách thức thực tế sẽ cho bạn kinh nghiệm và giúp bạn xây dựng nguồn tài nguyên của mình.

6. Xây dựng các mối quan hệ

Xây dựng các mối quan hệ là một trong những bước quan trọng nhất để trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu. Để có được vị trí trong ngành khoa học dữ liệu, bạn phải có một số kết nối có thể được xây dựng thông qua sự tham gia tích cực vào Hackathons, trại nhóm, hội nghị khoa học dữ liệu, v.v.

7. Chinh phục buổi phỏng vấn cho vị trí chuyên gia khoa học dữ liệu

Cần lưu ý rằng khi đến tham dự một buổi phỏng vấn cho vị trí ngành data science, bạn cần xác định được miền dữ liệu và chức năng của công ty để chuẩn bị bài phỏng vấn của mình theo đó. Một vị trí phân tích khoa học dữ liệu tại một doanh nghiệp bán hàng sẽ có câu hỏi hoàn toàn khác so với một tổ chức về công nghệ sinh học.

Bạn phải thành thạo mã hóa và SQL để vượt qua các vòng sơ khảo. Hơn nữa, bạn phải thành thạo các khái niệm khoa học dữ liệu, và có chút ít kinh nghiệm làm việc trong các dự án khoa học dữ liệu để xác định được phương hướng công việc khi thực hiện một dự án. 

Viện ISB 

>> Xem thêm Học Data Science có khó không?- Giải đáp nhanh qua 5 yếu tố <<