Top 7 công việc hot cho ngành Data Science (Khoa học dữ liệu)

“Data Scientist, ngành nghề hấp dẫn nhất thế kỷ 21”

Nếu bạn đã từng tham gia các hội thảo trong ngành hoặc các công việc liên quan đến data science – lĩnh vực khoa học dữ liệu, chắc hẳn bạn đã nghe thấy thuật ngữ data scientist – hay còn gọi chuyên gia khoa học dữ liệu. Nhưng đây có phải công việc duy nhất liên quan đến khoa học dữ liệu? Trước khi khám phá sâu vào các công việc và vai trò của data science trong các ngành công nghiệp khác nhau, bạn cần phải hiểu các điều kiện tiên quyết hàng đầu cho ngành này.

1. Data Scientist – Chuyên gia khoa học dữ liệu

Các chuyên gia khoa học dữ liệu là các chuyên gia phân tích, chịu trách nhiệm tìm kiếm những hiểu biết và mô hình trong dữ liệu. Một data scientist chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thô, phân tích dữ liệu, thực hiện các quy trình thống kê khác nhau, trực quan hóa dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ nó. Họ biến dữ liệu thô thành những sản phẩm có ý nghĩa. Một data scientist cũng chịu trách nhiệm xử lý cả thông tin có cấu trúc và không cấu trúc.

Một data scientist phải có kiến thức về các công cụ khác nhau như Hadoop, R, Python, SAS, v.v. Kiến thức về tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và dự đoán là một số yêu cầu quan trọng của một data scientist.

Vậy bước đầu tiên cho bạn nếu muốn bắt đầu công việc trong mảng khoa học dữ liệu – Tìm hiểu về Hadoop.

2. Data Architect

Data Architect chịu trách nhiệm triển khai các bản thiết kế của nền tảng dữ liệu của công ty. Bản thiết kế hoặc kiến trúc này mô tả các mô hình, chính sách, quy tắc khác nhau chi phối việc lưu trữ dữ liệu cũng như việc sử dụng nó trong các tổ chức.

Data Architect còn có thể tổ chức và quản lý dữ liệu cả ở cấp độ vĩ mô cũng như cấp vi mô. Một số công cụ quan trọng được Data Architect sử dụng là XML, Hive, SQL, Spark và Pig. Mức lương trung bình của một Data Architect là $ 123,680 mỗi năm.

3. Data Engineer

Một Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu lớn để các nhà khoa học dữ liệu làm việc. Kỹ thuật dữ liệu liên quan đến kiến thức về các chủ đề liên quan đến dữ liệu cũng như kiến thức về các nguyên tắc công nghệ phần mềm. Một kỹ sư dữ liệu phải thành thạo cả dữ liệu có cấu trúc cũng như không cấu trúc. Một kỹ sư dữ liệu không chỉ chịu trách nhiệm xây dựng các mô hình dữ liệu mà còn duy trì, quản lý và kiểm tra nó.

Kiến thức về các mô hình cơ sở dữ liệu và ETL là hai trong số các yêu cầu thiết yếu nhất đối với Data Engineer. Data Engineer chịu trách nhiệm mô hình hóa các hệ thống xử lý quy mô lớn bằng các công cụ như SQL, Hive, Pig, Python, Java, SPSS, SAS, v.v.

4. Data Science Manager

Một Data Science Manager chịu trách nhiệm xử lý và quản lý hiệu suất các dự án khoa học dữ liệu để đáp ứng thời hạn dự án. Thông thường, các Data Science Manager có trung bình 5 năm kinh nghiệm trong bất kỳ lĩnh vực khoa học dữ liệu nào như date engineering, data science hoặc analysis.

Các Data Science Manager chịu trách nhiệm lập kế hoạch và quản lý lộ trình cho nhóm trong dự án data science tuân theo. Hơn nữa, họ có trách nhiệm thực hiện kế hoạch và đưa ra kết quả trước thời hạn. Vị trí này cũng yêu cầu kỹ năng giao tiếp và khả năng lãnh đạo để vận hành dự án hiệu quả. Mức lương trung bình cho một Data Science Manager là – $69,059 / năm.

5. Statistician – Chuyên gia thống kê

Statistician là chức danh công việc lâu đời nhất trong số tất cả các vai trò được nói đến trong bài viết này. Trước khi khám phá tiềm năng của data science, các chuyên gia thống kê đã được các công ty chiêu mộ sử dụng để để hiểu sâu về các xu hướng khác nhau trên thị trường. Một Statistician chịu trách nhiệm thực hiện thử nghiệm A / B, thu thập dữ liệu, mô tả dữ liệu, phát triển các công cụ thống kê để suy luận và thực hiện việc kiểm chứng các giả thuyết.

Một số công cụ được các chuyên gia thống kê sử dụng là R, SAS, SPSS, Matlab, Python, Stata, SQL, v.v … Mức lương trung bình của một Statistician là $ 82,477 / năm.

6. Machine Learning Engineer 

Một Machine Learning Engineer có trách nhiệm điều chỉnh các mô hình Machine Learning để thực hiện các nhiệm vụ phân loại và hồi quy dữ liệu. Một Machine Learning Engineer có kiến thức về các kỹ thuật khác nhau như phân cụm, rừng quyết định ngẫu nhiên và một số thuật toán khác. Đây là một lĩnh vực tiên tiến và mọi người bắt buộc phải sở hữu các kỹ năng phân tích để phát triển các thuật toán Machine Learning.

Một số công cụ phổ biến được các Machine Learning Engineer sử dụng là TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, Caffe, v.v … Mức lương trung bình của một người ở vị trí này là 114.826 đô la.

7. Decision Scientists:

Lĩnh vực khoa học để đưa ra quyết định là một lĩnh vực tương đối mới. Các Decision Scientists giúp công ty đưa ra quyết định kinh doanh với sự trợ giúp của các công cụ như Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning. Đó là một phần của data science để mở rộng tư duy thiết kế và khoa học hành vi để hiểu rõ hơn về khách hàng. Mức lương trung bình ở vị trí này là $ 69,192 / năm.

Data Science là một lĩnh vực rộng lớn chứa rất nhiều cơ hội nghề nghiệp tiềm năng. Nếu biết đầu tư vào một cách đúng đắn, bạn hoàn toàn có khả năng tham gia vào một lĩnh vực dẫn đầu cung cấp nguồn nhiên liệu cho nền công nghiệp tương lai.

Viện ISB

>> Xem thêm 4 Kỹ năng mềm cho Data Scientist khi mới bắt đầu <<