Data Scientist là gì? Khám Phá Công Việc Của Một Data Scientist

Ngày đăng: 24/04/2022 | Không có phản hồi

Ngày cập nhật: 10/02/2023

Nếu muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ, hẳn bạn đã từng một lần nghe đến nghề Data Scientist. Theo nhận định của Harvard Business Review, Data Science còn là một trong những ngành “quyến rũ” nhất thế kỷ 21. 

Vậy Data Scientist là gì? Họ phải đảm nhiệm những công việc như thế nào và đòi hỏi những kỹ năng gì? Điều gì khiến ngành nghề này trở nên tiềm năng với mức thu nhập vô cùng “mời gọi” đến thế? 

Cùng Glints khám phá sâu hơn về Data Scientist nhé!

Data Scientist là gì?

Theo Techopedia, Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) là người thực hiện các quá trình phân tích thống kê; khai thác và truy xuất dữ liệu trích từ một lượng dữ liệu lớn hơn; nhằm xác định các xu hướng và thông tin quan trọng khác. 

Dựa vào quá trình phân tích trên, Data Scientist phải đưa ra các dẫn chứng từ dữ liệu; sau đó đề xuất các giải pháp liên quan đến các vấn đề kinh doanh khác nhau. Từ đó, tìm cách tối ưu hóa hiệu suất và thu thập thêm thông tin kinh doanh cho tổ chức.

Đến đây, bạn nhận thấy rằng công việc Data Scientist đòi hỏi rất nhiều chất xám và khả năng áp dụng công nghệ để xử lý dữ liệu lớn (big data).

Vậy, nếu bạn muốn thử sức mình với vị trí hấp dẫn này thì cần chuẩn bị những gì? Các gợi ý sau sẽ giúp bạn chuẩn bị hành trang vững chắc cho mình trên con đường trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp.

Đọc thêm: Ngành Khoa Học Dữ Liệu Và Phân Tích Kinh Doanh

Workflow cơ bản của một data scientist là gì?

Để hiểu hơn về workflow (quy trình làm việc) của một Data Scientist là gì, hãy bắt đầu với quy trình làm việc của Blitzstein & Pfister được giảng dạy trong khóa học nhập môn về khoa học dữ liệu tại Đại học Harvard. 

Về cơ bản, luồng công việc của công việc Data Scientist thường là sự lặp đi lặp lại của năm giai đoạn:

Giai đoạn 1: Đặt ra những câu hỏi thú vị

Trước khi bắt đầu quá trình nghiên cứu về dữ liệu khoa học, việc đầu tiên mà các Data Scientist cần làm là đặt ra những câu hỏi thú vị để xác định rõ vấn đề.

Điều này không hề đơn giản, vì sẽ có rất nhiều yếu tố, thông tin cần xem xét đến để đảm bảo giải quyết đúng mục tiêu khoa học của vấn đề. Một số câu hỏi mà các Data Scientist có thể đặt ra đó là:

• Mục tiêu khoa học của dự án này là gì?
• Ta sẽ làm gì tiếp theo khi có trong tay đủ mọi thông tin, dữ liệu cần thiết?
• Ta đang muốn dự đoán hay tính toán điều gì từ những dữ liệu khoa học ấy?

Việc trả lời các câu hỏi sẽ giúp Data Scientist hiểu hơn về mục tiêu cốt lõi của dự án. Hơn thế, những câu trả lời ấy còn đóng vai trò “xương sống” để xác định rõ những công việc tiếp theo.

Giai đoạn 2: Thu thập dữ liệu

Lượng dữ liệu thu thập được sẽ đóng vai trò quyết định trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào. Chính vì thế, giai đoạn thu thập dữ liệu là công việc vô cùng quan trọng đối với bất kỳ Data Scientist nào.

Vì rất hiếm khi tất cả các dữ liệu ta cần được chắt lọc sẵn, thế nên ở giai đoạn này, các Data Scientist buộc phải thu thập càng nhiều mẫu dữ liệu càng tốt. Những dữ liệu nhiễu ấy sau đó sẽ được “làm sạch” để cải thiện chất lượng và giúp máy tính có thể hiểu và đọc được.

Giai đoạn 3: Khám phá dữ liệu

Sau khi các dữ liệu được thu thập và có thể truy cập được, các Data Scientist cần dành nhiều thời gian để làm quen với dữ liệu, khám phá và thật sự thấu hiểu chúng.

Ở giai đoạn này, Data Scientist cần phát triển các giả thuyết về dữ liệu, đồng thời tìm kiếm các mẫu dữ liệu và “soi” những điểm bất thường. Bởi lẽ, dữ liệu không tự nói lên những thông tin chúng ta cần ngay lập tức, mà đòi hỏi người truy cập chúng phải phân tách, tổng hợp và phản biện với dữ liệu.

Mục đích chính của giai đoạn này chính là thấu hiểu dữ liệu, từ đó chuyển sang giai đoạn tiếp theo: Lập mô hình dữ liệu.

Giai đoạn 4: Lập mô hình dữ liệu

Những dữ liệu được gạn lọc và “làm sạch” ở bước trên đôi khi không thể tự tiên đoán hay ước tính một xu hướng được. Chính vì thế, sau khi khám phá toàn diện dữ liệu, Data Scientist sẽ tiếp tục mô hình hóa chúng một cách rõ ràng, logic và dễ hiểu. 

Việc mô hình hóa các dữ liệu sẽ giúp cả Data Scientist lẫn các bên liên quan có cái nhìn tổng quát về kết quả, tiên đoán hay “câu chuyện” đằng sau những dữ liệu đạt được. 

Giai đoạn 5: Truyền đạt và hữu hình hóa kết quả

Khi đã mô hình hóa tất cả những dữ liệu để phục vụ cho dự án khoa học, công việc tiếp theo của Data Scientist là truyền đạt và trình bày mô hình ấy một cách dễ hiểu.

Có thể nói, truyền đạt kết quả một cách rõ ràng, khúc chiết là một trong những kỹ năng quan trọng của một Data Scientist. Bằng không, các bên liên quan sẽ không hiểu được kết quả mà họ dày công thực hiện.

Và để truyền đạt rõ ràng nhất, một công việc khác trong giai đoạn này chính là hữu hình hóa (minh họa) kết quả. Bởi lẽ, các bên liên quan thường không phải là người hiểu rõ về khoa học dữ liệu, nên việc hữu hình hóa dữ liệu sẽ giúp họ dễ dàng hình dung hơn về kết quả, từ đó nhận ra những giá trị ẩn đằng sau kết quả của bạn.

Đọc thêm: Khóa Học Về Data Science Free Cho Người Mới Bắt Đầu

Phân biệt data scientist và data analyst

Để hiểu sâu hơn data scientist là gì, hãy phân biệt nghề này với “người anh em” song sinh dễ gây nhầm lẫn: data analyst.

Nếu muốn phát triển sự nghiệp với Dữ Liệu Lớn (Big Data) và những con số, có hai con đường mà bạn có thể xem xét – trở thành nhà Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu) hoặc Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu). 

Đâu là sự khác biệt giữa hai hướng đi này? Cùng phân biệt hai vai trò này nhé:

• Data analyst, hay còn gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu, thường đóng vai trò xác định các xu hướng thông qua dữ liệu để giúp nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược. 
• Data scientist, thường gọi là nhà khoa học dữ liệu, sẽ tham gia nhiều hơn vào việc thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu, tạo ra các thuật toán và mô hình dự đoán.

Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt, bạn có thể tìm hiểu rõ hơn trong bài viết này nhé!

Những kỹ năng thiết yếu để trở thành Data scientist

Programming

Nếu bạn muốn làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, viết mã là một phần không thể thiếu. Cụ thể, một trong các kỹ năng cần thiết đầu tiên để trở thành Data science chính là học viết mã bằng Python hoặc R, hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng thường xuyên trong thế giới khoa học dữ liệu.

Tuy nhiên, bạn không cần phải học cả hai. Một trong hai đều hữu ích và việc lựa chọn tùy thuộc vào mục tiêu của bạn. 

Python là lựa chọn phổ biến hơn trong thế giới kinh doanh; còn R được sử dụng rộng rãi hơn trong học thuật và nghiên cứu. Trong khi R tập trung vào làm việc với dữ liệu và thực hiện phân tích thống kê, thì Python lại linh hoạt hơn nhiều. 

Bên cạnh đó, bạn cũng sẽ cần tìm hiểu các thư viện chính được sử dụng cho công việc khoa học dữ liệu. Thư viện chứa các hàm đã được viết sẵn, cho phép bạn thực hiện các tác vụ dữ liệu thông thường chỉ với một hoặc hai dòng mã. Việc xây dựng những hàm này từ đầu sẽ khiến bạn mất nhiều thời gian hơn. 

Trong Python, các thư viện tập trung vào dữ liệu phổ biến bao gồm “numpy”, “pandas”, “matplotlib” và “scikit-learning”. Trong R, có thể bạn sẽ muốn tìm hiểu về “tidyverse”.

SQL

Bất kể ngôn ngữ lập trình nào bạn chọn, bạn cũng cần phải học SQL. SQL là viết tắt của cụm từ “Structured Query Language”, được gọi là “ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc”. Về cơ bản, đó là một loại ngôn ngữ lập trình chuyên biệt mà bạn sử dụng để yêu cầu và lọc thông tin từ cơ sở dữ liệu.

SQL thường bị cho là một ngôn ngữ rất cũ và khá nhàm chán khi so sánh với Deep leaning (một nhánh của Machine learning).

Tuy nhiên, SQL là một trong các kỹ năng cần thiết cho công việc khoa học dữ liệu vì hầu hết các công ty đều lưu trữ dữ liệu của họ dưới một số dạng cơ sở dữ liệu dựa trên SQL. 

Trên thực tế, nhiều Data scientist và cả Data analyst sử dụng SQL nhiều hơn cả Python hoặc R.

Làm việc với dữ liệu phi cấu trúc

Một trong các kỹ năng cần thiết và quan trọng nhất trong ngành này chính là dọn dẹp dữ liệu. Đây không phải là công việc yêu thích của hầu hết mọi người, nhưng nó là một công việc cần thiết. 

Dọn dẹp dữ liệu là mọi thứ bạn phải làm đối với tập dữ liệu thô hiện có để sẵn sàng phân tích; bao gồm các tác vụ như sửa định dạng, xóa lỗi chính tả và loại bỏ các mục trùng lặp. 

Sau khi đã dọn dẹp dữ liệu, loại bỏ những phần lỗi hoặc dư thừa, bạn cần tiếp tục làm việc với dữ liệu phi cấu trúc trước khi bắt tay vào bất kỳ nghiệp vụ phân tích nào.

Dữ liệu phi cấu trúc đơn giản là những dữ liệu không có cấu trúc rõ ràng. Chúng cần được xử lý thành một cấu trúc nhất định để có thể lắp vào các mô hình dữ liệu được xây dựng để phân tích.

Để làm được việc này, bạn phải viết mã lọc, sắp xếp và phân loại mã để tạo tập dữ liệu bạn muốn phân tích và chúng luôn là các kỹ năng cần thiết mà nhà tuyển dụng đánh giá cao.

Đọc thêm: Database Developer Là Gì? Mô Tả Công Việc Của Database Developer

Machine Learning / AI (Học máy / Trí tuệ nhân tạo)

Đây là một phần của khoa học dữ liệu mà nhiều Data scientist rất hào hứng để học. Machine learning cực kỳ thú vị và hữu ích, nhưng nó cũng là một lĩnh vực rộng lớn và rất phức tạp.

Bạn cũng không cần thiết phải biết mọi thứ về lĩnh vực này, mà chỉ cần nắm chắc các thuật toán phổ biến nhất. Sẽ rất hữu ích nếu bạn có thể triển khai và giải thích các loại mô hình phổ biến bao gồm: “linear and logistic regressions”, “Naive Bayes”, “classification and regression trees” (CART), “k-nearest neighbors algorithm” (KNN), “k-means”, “principle component analysis” (PCA), và “random forests”. 

Số liệu thống kê

Các nhà thống kê đôi khi nói đùa rằng khoa học dữ liệu chỉ là một phiên bản được thổi phồng của số liệu thống kê, một nghề đã tồn tại trong nhiều thập kỷ. 

Các nhà khoa học dữ liệu có thể đang sử dụng ngôn ngữ mã hóa và mô hình Machine learning mà các nhà thống kê trước đây chỉ có thể mơ ước, nhưng ẩn sâu bên trong, đó là số liệu thống kê.

Bạn không cần bằng tiến sĩ toán học để trở thành Data scientist, nhưng bạn cần có hiểu biết vững chắc về xác suất và thống kê. Điều này sẽ giúp bạn xác định loại phân tích nào phù hợp và đánh giá kết quả của bạn để đảm bảo chúng chính xác và có ý nghĩa. 

Trực quan hóa dữ liệu và lập báo cáo

Khi nhắc đến các kỹ năng cần thiết của Data scientist, trực quan hóa dữ liệu chưa bao giờ bị bỏ quên. Không phải ai cũng hiểu được những đoạn mã của bạn, nhưng mọi người đều có thể hiểu những biểu đồ. 

Các nhà khoa học dữ liệu thường được yêu cầu chia sẻ báo cáo để trình bày công việc của họ. Vì vậy, bạn sẽ cần có khả năng thể hiện các kết luận của mình theo cách có ý nghĩa với mọi người, và bạn cũng cần hiểu những gì đồng nghiệp không chuyên về kỹ thuật cần ở bạn.

Nếu những báo cáo này không được trình bày rõ ràng, dữ liệu trực quan có thể gây ra những nhầm lẫn trong quá trình đưa ra quyết định kinh doanh. 

Kỹ năng thiết kế có thể làm cho báo cáo của bạn hấp dẫn hơn, nhưng quan trọng hơn. Những hơn hết, chúng sẽ giúp bạn làm nổi bật những phần quan trọng nhất của kết quả và tránh gây hiểu lầm cho người xem với những thông tin thừa.

Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề

Trong vai trò của một Data scientist, bạn thường sẽ được đưa ra các vấn đề cần giải quyết. Chính lúc này, sự tò mò, tư duy phản biện và giải quyết vấn đề là các kỹ năng cần thiết, và là chìa khóa.

Điều quan trọng cần nhớ là trong hầu hết các công việc, những câu hỏi phù hợp là những câu hỏi tác động đến kết quả kinh doanh của công ty. Không phải mọi công việc phân tích mà bạn làm đều mang lại giá trị như mong muốn. 

Và để có thể tìm ra được những câu hỏi có giá trị cao đó, bạn cần có kỹ năng tư duy phản biện và hiểu biết vững chắc về công ty, đối thủ cạnh tranh và ngành nghề của bạn.

Data scientist cần có kỹ năng giao tiếp tốt

Khi nhắc tới các kỹ năng cần thiết trong ngành khoa học dữ liệu, kỹ năng mềm như giao tiếp thường bị bỏ qua. Thế nhưng, đây lại là một trong những kỹ năng quan trọng nhất đối với công việc dữ liệu. 

Những hoạt động phân tích dữ liệu của bạn chỉ hữu ích khi bạn có thể khiến mọi người hiểu nó và thuyết phục họ hành động theo nó. Bạn cần có khả năng tương tác và giải thích mọi thứ. Công việc của Data scientist không chỉ là làm việc với dữ liệu, mà còn làm việc với mọi người.

Kỹ năng thống kê và phân tích

Chắc chắn khi nhắc đến một công việc liên quan đến dữ liệu, thì thống kê và phân tích là hai kỹ năng thuộc dạng “must-have”. Vì dữ liệu chỉ có giá trị khi nó được sắp xếp và phản ánh được tình hình thực tế.

Bạn nên làm quen với các bài kiểm tra thống kê; phân phối; ước tính khả năng; các khái niệm về xác suất v.v… Nhờ đó, bạn sẽ sở hữu những kiến thức quan trọng và tìm được cách tiếp cận khoa học khi phân tích dữ liệu.

Trực giác nhạy bén về dữ liệu

Kỹ năng này cho bạn tầm nhìn bao quát về một sản phẩm công nghệ và đề xuất cách quản lý; phân tích dữ liệu trên hệ thống. Đặc biệt, bạn cần tính trước những điểm không hoàn hảo có thể xảy ra đối với dữ liệu, chẳng hạn như: các giá trị bị thiếu; định dạng chuỗi không nhất quán; v..v..

Từ đó, bạn có thể đề ra những biện pháp phòng tránh ngay từ giai đoạn đầu của sản phẩm; hoặc xây dựng các giải pháp xử lý song song.

Ngoài các kỹ năng trên, để hỗ trợ tốt hơn cho công việc, Data Scientist còn cần trau dồi các kiến thức quan trọng khác như: Machine learning; Toán học thống kê; v..v..

Đến đây bạn đã hiểu data scientist là gì và công việc của một Data Scientist là thế nào. Hẳn phải là một người rất yêu số và đam mê dữ liệu mới có thể theo đuổi nghề nghiệp đầy thử thách này. Hãy chia sẻ với Glints bạn thấy công việc Data Scientist thú vị như thế nào nhé!

GEC Excel Class

Có thể bạn cũng thích