Tận dụng việc sử dụng dữ liệu lớn, như một công cụ tạo ra cái nhìn sâu sắc đã thúc đẩy nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu ở cấp doanh nghiệp, trên tất cả các ngành dọc của ngành. Cho dù đó là tinh chỉnh quy trình phát triển sản phẩm, cải thiện tỷ lệ giữ chân khách hàng hay khai thác dữ liệu để tìm cơ hội kinh doanh mới — các tổ chức ngày càng dựa vào chuyên môn của các nhà khoa học dữ liệu để duy trì, phát triển và vượt lên trên đối thủ cạnh tranh của họ.
Do đó, khi nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu tăng lên , ngành học này đưa ra một con đường sự nghiệp hấp dẫn cho sinh viên và các chuyên gia hiện có. Điều này bao gồm những người không phải là nhà khoa học dữ liệu nhưng bị ám ảnh bởi dữ liệu và khoa học dữ liệu , điều này khiến họ đặt câu hỏi:
Kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Bài viết này nhằm mục đích trả lời câu hỏi này. Chúng tôi sẽ đi sâu vào các kỹ năng kỹ thuật và phi kỹ thuật rất quan trọng để thành công trong khoa học dữ liệu.
- Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu tiềm năng, bạn có thể sử dụng thông tin ở đây để tạo dựng sự nghiệp thành công cho bản thân trong ngành khoa học dữ liệu.
- Nếu bạn là giám đốc phân tích dữ liệu tại một tổ chức, bạn có thể tận dụng thông tin để đào tạo nhóm các nhà khoa học dữ liệu hiện có của mình, nhằm giúp họ làm việc năng suất và hiệu quả hơn.
Đây là một địa chỉ dành cho tất cả những ai thích tranh luận và đồn thổi với Dữ liệu lớn.
Kỹ năng kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Phân tích thống kê và bí quyết tận dụng sức mạnh của các khuôn khổ máy tính để khai thác, xử lý và trình bày giá trị từ khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc là kỹ năng kỹ thuật quan trọng nhất cần có để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
Điều này có nghĩa là bạn cần phải có kỹ năng về toán học, lập trình và thống kê. Một cách để tuân thủ điều kiện tiên quyết là có một nền tảng học thuật cộng hưởng.
Các nhà khoa học dữ liệu thường có bằng Tiến sĩ. hoặc Bằng Thạc sĩ về thống kê, khoa học máy tính hoặc kỹ thuật. Điều này mang lại cho họ một nền tảng vững chắc để kết nối với các điểm kỹ thuật tạo thành cốt lõi của hoạt động trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Hiện có một số trường cung cấp các chương trình chuyên biệt phù hợp với các yêu cầu giáo dục để theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu.
Những người không muốn chọn cách tiếp cận tập trung nhưng bao quát này có thể theo đuổi các lựa chọn khác. Điều này bao gồm tập trung vào các Khóa học Trực tuyến Mở rộng (MOOC) và các chương trình đào tạo. Một số lựa chọn cung cấp chương trình đáng để khám phá là các khóa học chứng nhận Dữ liệu lớn & Phân tích của Simplilearn . Chúng có thể giúp bạn hiểu sâu hơn về các môn học cốt lõi hỗ trợ việc thực hành của một nhà khoa học dữ liệu, đồng thời cung cấp phương pháp học tập thực tế mà bạn sẽ không tìm thấy trong giới hạn của sách giáo khoa.
Các kỹ năng kỹ thuật khác cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu bao gồm:
- Lập trình Bạn cần có kiến thức về các ngôn ngữ lập trình như Python, Perl, C / C ++, SQL và Java — với Python là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất được yêu cầu trong vai trò khoa học dữ liệu . Ngôn ngữ lập trình giúp bạn làm sạch, chỉnh sửa và tổ chức một tập dữ liệu phi cấu trúc.
- Kiến thức về Sas và các công cụ phân tích khác Sự hiểu biết về các công cụ phân tích sẽ giúp bạn trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị từ tập dữ liệu đã được làm sạch, mát xa và có tổ chức. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig và R là những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Chứng chỉ có thể giúp bạn thiết lập kiến thức chuyên môn của mình trong việc sử dụng các công cụ phân tích này.
- Thành thạo khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc Khi nói về kỹ năng có thể làm việc với dữ liệu phi cấu trúc, chúng tôi đặc biệt nhấn mạnh đến khả năng của một nhà khoa học dữ liệu trong việc hiểu và quản lý dữ liệu đến từ các kênh khác nhau không có cấu trúc. Vì vậy, nếu một nhà khoa học dữ liệu đang thực hiện một dự án tiếp thị để giúp nhóm tiếp thị cung cấp nghiên cứu sâu sắc, thì chuyên gia đó cũng phải thành thạo trong việc xử lý các phương tiện truyền thông xã hội.
Kỹ năng phi kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Giờ đây, chúng tôi sẽ chuyển trọng tâm sang các kỹ năng phi kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu . Những điều này đề cập đến các kỹ năng cá nhân và như vậy, có thể khó đánh giá chỉ bằng cách nhìn vào bằng cấp giáo dục, chứng chỉ, v.v. Họ đang:
- Acumen kinh doanh mạnh mẽ Nếu một nhà khoa học dữ liệu không có sự nhạy bén trong kinh doanh và bí quyết của các yếu tố tạo nên một mô hình kinh doanh thành công, tất cả các kỹ năng kỹ thuật đó không thể được chuyển đổi thành công. Bạn sẽ không thể phân biệt được các vấn đề và thách thức tiềm ẩn cần giải quyết để doanh nghiệp duy trì và phát triển. Bạn sẽ không thể thực sự giúp tổ chức của mình khám phá các cơ hội kinh doanh mới.
- Kĩ năng giao tiếp tốt Bạn là một nhà khoa học dữ liệu và hiểu dữ liệu hơn bất kỳ ai khác. Tuy nhiên, để bạn thành công trong vai trò của mình và để tổ chức của bạn hưởng lợi từ các dịch vụ của bạn, bạn phải có thể truyền đạt thành công hiểu biết của mình với một người không phải là người sử dụng dữ liệu không có kỹ thuật. Bạn cần phải có kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ như một nhà khoa học dữ liệu.
- Trực giác dữ liệu tuyệt vời Đây có lẽ là một trong những kỹ năng phi kỹ thuật quan trọng nhất mà một nhà khoa học dữ liệu cần có. Trực giác dữ liệu tuyệt vời có nghĩa là nhận biết các mẫu mà không có mẫu nào có thể quan sát được trên bề mặt và biết được sự hiện diện của giá trị nằm ở đâu trong đống bit dữ liệu chưa được khám phá. Điều này làm cho các nhà khoa học dữ liệu hiệu quả hơn trong công việc của họ. Đây là một kỹ năng đi kèm với kinh nghiệm và các chương trình đào tạo là một cách tuyệt vời để đánh bóng nó.
