Data scientist là gì? Bí quyết trở thành Data scientist thực thụ

Data Scientist là những người có khả năng phân tích, xử lý dữ liệu, biến những con số khô khan thành những thông tin giá trị và có ý nghĩa thực tiễn. Họ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách thức mà dữ liệu đang định hình thế giới xung quanh. Theo chân FPT Cloud tìm hiểu bí quyết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thực thụ ở bài viết sau. 

1. Data Scientist là gì?  

Data Scientist, hay nhà khoa học dữ liệu, là chuyên gia sử dụng kỹ năng thống kê, lập trình và máy học để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu. Họ có khả năng biến đổi dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có giá trị, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, cải thiện hiệu quả hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

>>> Xem thêm: Backend là gì? Vai trò và cách trở thành lập trình Backend

2. Tầm quan trọng của Data Scientist

Data Scientist đóng vai trò then chốt trong việc giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu, mang lại nhiều lợi ích thiết thực như:

Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu giúp các tổ chức đưa ra quyết định thông minh và chính xác dựa trên các số liệu đã được phân tích. Thay vì dựa vào trực giác hoặc kinh nghiệm cá nhân, các quyết định này được hỗ trợ bởi các số liệu cụ thể, giúp xác suất xảy ra rủi ro trong hoạt động doanh nghiệp giảm đi đáng kể.

Tối ưu hóa quy trình kinh doanh

Bằng cách phân tích dữ liệu về hoạt động và quy trình, nhà khoa học dữ liệu có thể xác định những điểm nghẽn và đề xuất cải tiến để tối ưu hóa hiệu suất. Nhờ đó, chủ doanh nghiệp sẽ có thể tiết kiệm chi phí và cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh trước những biến động của thị trường. 

Dự đoán xu hướng và cơ hội

Thông qua các mô hình dự đoán, nhà khoa học dữ liệu có thể dự đoán các xu hướng tương lai và xác định các cơ hội kinh doanh tiềm năng. Điều này cho phép ban lãnh đạo doanh nghiệp chuẩn bị kỹ càng tâm thế, nhân lực, vật lực và tận dụng những thay đổi trong thị trường một cách hiệu quả.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Phân tích dữ liệu khách hàng giúp nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của từng khách hàng. Từ đó, họ có thể đề xuất tới ban Giám đốc các chiến lược Marketing cá nhân hóa, tăng cường trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy sự trung thành của họ. .

Cải tiến sản phẩm/dịch vụ

Phân tích nhu cầu và thị hiếu của khách hàng từ những tệp dữ liệu phản hồi sử dụng sản phẩm giúp nhà khoa học dữ liệu xác định những điểm mạnh và yếu của sản phẩm/dịch vụ. Từ đó, họ có thể đề xuất các cải tiến để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng, giúp sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp tăng cường sự cạnh tranh trên thị trường. 

>>> Xem thêm: Reboot là gì? Hướng dẫn cách Reboot đơn giản

3. Quy trình làm việc của Data Scientist

Quy trình làm việc của một nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) bao gồm các bước cơ bản sau:

Tìm kiếm và xác định vấn đề

Data Scientist làm việc với các bên liên quan để xác định vấn đề kinh doanh cần giải quyết bằng cách sử dụng dữ liệu. Họ cần hiểu rõ mục tiêu của dự án và thu thập thông tin về dữ liệu có sẵn. 

Ví dụ:

• Làm thế nào để tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng?
• Yếu tố nào ảnh hưởng đến doanh số bán hàng?
• Làm thế nào để dự đoán nhu cầu của khách hàng? 

Quá trình tìm kiếm và xác định vấn đề của nhà khoa học dữ liệu bao gồm nhiều bước có hệ thống, từ hiểu biết về mục tiêu kinh doanh, thu thập và làm rõ yêu cầu, khám phá và phân tích dữ liệu, đến xác định và định nghĩa vấn đề rõ ràng. 

Nhờ vậy, Data Scientist mỡi xác định các vấn đề và cơ hội tiềm ẩn, từ đó đề xuất các giải pháp hiệu quả để hỗ trợ tổ chức đạt được mục tiêu kinh doanh của mình.

Thu thập dữ liệu 

Data Scientist thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, bảng tính, file văn bản, các ứng dụng trực tuyến, cảm biến,.... Họ cần đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập một cách chính xác, đầy đủ và nhất quán.

Khám phá dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng các phương pháp thống kê và trực quan hóa dữ liệu để khám phá thông tin bên trong dữ liệu và tìm ra mối quan hệ giữa các biến. Trong giai đoạn ngày, các nhà khoa học máy tính tập trung vào khám phá những điểm bất thường thông qua việc phân tách, tổng hợp và phản biện với dữ liệu. 

Lập mô hình dữ liệu

Sau khi khám phá dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu sẽ chọn các mô hình học máy phù hợp và xây dựng mô hình để dự đoán, phân loại hoặc phân cụm dữ liệu. Việc này không chỉ giúp Data Scientist thấu hiểu dữ liệu trong lòng bàn tay mà còn có thể dự liệu được nhiều vấn đề quan trọng, đồng thời truyền đạt thông tin quan trọng tới các bên liên quan. 

Truyền đạt và hữu hình hóa kết quả

Data Scientist truyền đạt kết quả phân tích cho các bên liên quan bằng cách sử dụng biểu đồ để hiển thị dữ liệu trực quan; dùng công cụ như Tableau, Power BI,... để tạo ra các hình ảnh dữ liệu chất lượng cao;.... Họ cần giải thích kết quả một cách rõ ràng, súc tích và dễ hiểu, giúp các bên liên quan ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả. 

4. Phân Biệt Data Scientist, Data Engineer Và Data Analyst

Mặc dù đều làm việc với dữ liệu, nhưng Data Scientist, Data Engineer và Data Analyst có nhiệm vụ, kỹ năng chuyên môn và công việc khác nhau:

5. Yếu tố quan trọng để trở thành Data Scientist thực thụ 

Dưới đây là 3 kỹ năng cơ bản nhất cũng chính là 3 yếu tố nền tảng để theo nghề Data Scientist:

Kiến thức chuyên môn 

Đây là nền tảng bắt buộc để bạn có thể hiểu và áp dụng các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu phức tạp.

• Toán học và thống kê: Hiểu biết sâu về xác suất, thống kê, đại số tuyến tính và giải tích giúp Data Scientist thực hiện các phân tích và xây dựng mô hình chính xác.
• Khoa học dữ liệu: Nắm vững các khái niệm cơ bản trong khoa học dữ liệu như thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Khả năng lập trình phần mềm 

Data Scientist cần thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R hoặc SQL để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Cùng với đó là khả năng tự học và cập nhật kiến thức mới liên tục trong một lĩnh vực luôn thay đổi và phát triển nhanh chóng như khoa học dữ liệu.

Sự nhạy bén với dữ liệu 

Khi nhìn vào dữ liệu, bạn cần đủ nhạy để suy đoán: đối với loại dữ liệu này thì có thể làm gì với nó, nên estimate như thế nào? 

Ví dụ: 

• Phân biệt được các loại dữ liệu khác nhau như: dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc, bán cấu trúc.
• Nắm rõ các định dạng dữ liệu phổ biến như: CSV, JSON, XML, v.v.
• Đánh giá được chất lượng dữ liệu: độ chính xác, độ đầy đủ, độ nhất quán, tính kịp thời.

Sự nhạy bén này là tố chất, song cũng có thể tích lũy dần theo thời gian và kinh nghiệm làm việc.

Ngoài 3  yếu tố kể trên, bạn cần tự hỏi thêm:

• Bạn có thích làm việc với dữ liệu (mỗi ngày) không?
• Bạn có thể đọc paper khoa học mà không cảm thấy đó là rào cản lớn hay không?
• Bạn có thích machine learning không? (vì những thứ có vẻ hay ho thường sẽ dùng machine learning để làm)
• Nếu câu trả lời là “có”, thì bạn có thể theo đuổi nghề Data Scientist.

Tóm lại, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thực thụ, bạn cần phải có sự kết hợp của kiến thức chuyên sâu về khoa học dữ liệu và các kỹ năng mềm như tinh thần sáng tạo, kỹ năng phân tích, kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và kỹ năng làm việc nhóm.

6. Cơ hội của ngành Data Science hiện nay 

Các công ty và tổ chức ngày càng cần những nhà khoa học dữ liệu để phân tích, dự đoán xu hướng, tối ưu hóa quy trình và ra quyết định chiến lược. Một số ngành có nhu cầu cao về Data Scientist bao gồm tài chính, y tế, marketing, thương mại điện tử và công nghệ.

Dưới đây là những cơ hội việc làm trong ngành Data Science ở Việt Nam hiện nay:

• Data engineer: Thiết kế, xây dựng và duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu. Phát triển các quy trình thu thập, xử lý và tích hợp dữ liệu. 
• Data analyst: Phân tích dữ liệu để thu thập thông tin, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định kinh doanh. 
• Data scientist: Xây dựng và áp dụng các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. 
• Business analyst: Sử dụng những thông tin đã chi tiết hóa và dự đoán của data scientist để tham vấn cho doanh nghiệp, giúp cho doanh nghiệp có định hướng phát triển tốt hơn.
• Data architect: Người chịu trách nhiệm triển khai các thiết kế dựa trên nền tảng dữ liệu. Bản thiết kế này mô tả các mô hình, quy tắc, chính sách khác nhau. Bên cạnh đó, data architect còn làm công việc tổ chức và quản lý cơ sở dữ liệu ở nhiều cấp độ.
• Machine learning engineer: Có nhiệm vụ điều chỉnh các mô hình dữ liệu, thực hiện việc phân loại và hồi quy dữ liệu. Nghề này đòi hỏi phải có kỹ năng phân tích để phát triển và xây dựng các thuật toán Machine learning.

Với sự gia tăng của dữ liệu lớn (Big Data) và sự phát triển không ngừng của công nghệ, ngành Data Science hứa hẹn tiếp tục phát triển mạnh mẽ, mang lại nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn và mức lương cạnh tranh cho các chuyên gia trong lĩnh vực này.

Bài viết liên quan:

• Proxy là gì? Tính năng, cách hoạt động và cài đặt Proxy
• Platform là gì? Tổng hợp 10 mô hình Platform nổi bật

Như vậy, qua bài viết trên chắc hẳn bạn đã có cái nhìn tổng quan về Data Scientist, bao gồm định nghĩa, vai trò, kỹ năng cần thiết, quy trình làm việc và yếu tố để trở thành một Data Scientist thành công. Hãy luôn cập nhật những xu hướng mới nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và không ngừng học hỏi để phát triển bản thân.

FPT Cloud chúc bạn thành công trên con đường chinh phục Data Science!