Data Scientist là gì? Những kỹ năng thiết yếu để trở thành Data Scientist

Khái niệm Data Scientist là gì?

Theo định nghĩa Techopedia, Data Scientist hay Nhà khoa học dữ liệu là người thực hiện những quá trình phân tích thống kê; khai thác và truy xuất các dữ liệu được trích ra từ một khối lượng dữ liệu lớn hơn; nhằm xác định một cách chính xác các xu hướng đang diễn ra và những trường thông tin có tính quan trọng khác. 

Dựa vào những quá trình phân tích nói trên, các nhà khoa học dữ liệu phải đưa ra những dẫn chứng từ dữ liệu; sau đó họ sẽ đề xuất ra những giải pháp hữu ích có liên quan đến những vấn đề kinh doanh khác nhau. Từ đó, tìm phương pháp để tối ưu hóa hiệu suất và thực hiện thu thập thêm những thông tin kinh doanh hữu ích cho đơn vị, tổ chức.

Data Scientist không chỉ đơn thuần dừng lại ở việc tiến hành phân tích thông tin dữ liệu, mà còn phải biết sử dụng các thuật toán Machine Learning để từ đó dự đoán gần chính xác nhất tương lai của một sự kiện cụ thể.

Vai trò cụ thể của một Data Scientist 

Một Data Scientist sẽ phải xử lý tất cả những dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc sẽ được thể hiện ở dưới dạng các thông tin, dữ liệu thô, từ đó yêu cầu phải tiến hành xử lý, giải quyết làm sạch và tổ chức lại những dữ liệu để từ đó tạo ra một cấu trúc thực sự có ý nghĩa cho bộ dữ liệu.

Theo đó các Data Scientist sẽ là nghiên cứu các trường thông tin dữ liệu đã được tổ chức và phân tích một cách kỹ lưỡng để từ đó có thể trích xuất những thông tin cần thiết bằng cách sử dụng nhiều phương pháp tính toán, phân tích, thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng những phương pháp thống kê khác nhau để thực hiện việc mô tả, trực quan hóa và đưa ra những thông tin giả thuyết dựa trên những dữ liệu đó.

Sau đó các Data scientist sẽ áp dụng thuật toán Machine learning (học máy) để có thể dự đoán những sự kiện sẽ xảy ra trong tương lai sắp tới và sau đó đưa ra những quyết định dựa trên những data cụ thể đó. Nhà khoa học dữ liệu sẽ thực hiện triển khai những mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra được những mẫu dư thừa đang tồn tại ở trong dữ liệu. Các công cụ này sẽ bao gồm Hadoop, Weka, SQL, R và Python.

Data scientist thường sẽ đóng vai trò là một nhà tư vấn viên ở trong các doanh nghiệp, công ty, sau đó tham gia vào những quá trình đưa ra các quyết định khác nhau và tạo ra được những chiến lược hiệu quả nhất trong việc vận hành, kinh doanh. Nhờ vào sự hiểu biết rõ ràng từ các nguồn dữ liệu thông tin, họ có thể hỗ trợ các doanh nghiệp, công ty để đưa ra được quyết định kinh doanh sáng suốt, hiệu quả và thông minh hơn.

Điển hình ví dụ như các công ty công nghệ hàng đầu thế giới hiện nay như Google, Netflix, và Amazon đang sử dụng hệ thống Khoa học dữ liệu, để từ đó phát triển nên những hệ thống các đề xuất tích cực hơn dành cho người dùng. Tương tự, các đơn vị công ty tài chính khác nhau hiện nay cũng đang triển khai, sử dụng các phương pháp phân tích và dự báo để từ đó có thể dự đoán giá cổ phiếu một cách chính xác nhất.

Những kỹ năng cần thiết của một Data scientist

Những người làm Data scientist cần phải có những kỹ năng thiết yếu như sau:

Programming

Nếu muốn hoạt động trong ngành khoa học dữ liệu, thì kỹ năng viết mã là một phần quan trọng, không thể thiếu. Cụ thể, một trong những kỹ năng vô cùng cần thiết để trở thành Data scientist chính là học cách viết mã bằng Python hoặc R, đây sẽ là hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng rất thường xuyên ở trong thế giới khoa học dữ liệu. Bạn sẽ chỉ cần học một trong hai ngôn ngữ trên để phục vụ công việc cụ thể.

Ngôn ngữ lập trình Python là một sự lựa chọn phổ biến trong lĩnh vực kinh doanh; còn ngôn ngữ R thường được sử dụng một cách rộng rãi hơn ở trong lĩnh vực học thuật và nghiên cứu. Trong khi đó ngôn ngữ R tập trung vào làm việc với các dữ liệu và thực hiện công việc phân tích thống kê, thì ngôn ngữ Python lại có tính linh hoạt hơn rất nhiều. 

Ngoài ra nếu muốn trở thành một Data scientist bạn sẽ cũng cần phải tìm hiểu thêm về các thư viện chính được thường được sử dụng cho công việc nghiên cứu khoa học dữ liệu. Thư viện có chứa những hàm đã được thiết lập viết sẵn, cho phép bạn có thể thực hiện được các tác vụ dữ liệu đơn giản thông thường chỉ với một hoặc là hai dòng mã. Việc xây dựng triển khai những hàm này từ đầu sẽ khiến cho bạn phải tốn mất nhiều thời gian, công sức hơn. 

Trong mã Python, các thư viện sẽ chủ yếu tập trung vào các dữ liệu phổ biến bao gồm có “numpy”, “matplotlib”, “pandas” và “scikit-learning”. Trong R, có thì các Data Scientist sẽ muốn được tìm hiểu về “tidyverse”.

SQL

Dù bạn chọn bất cứ ngôn ngữ lập trình nào, thì bạn cũng cần phải học thêm kiến thức về SQL. SQL là cụm từ viết tắt “Structured Query Language”, được dịch ra tiếng Việt là “ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc”. Về cơ bản, đây là một loại ngôn ngữ lập trình chuyên biệt được sử dụng để yêu cầu và chọn lọc các thông tin quan trọng, cần thiết từ những cơ sở dữ liệu sẵn có.

SQL thường bị đánh giá là một loại ngôn ngữ đã rất cũ và khá nhàm chán nếu như so sánh với Deep leaning (một nhánh nhỏ của công cụ Machine learning). Tuy nhiên, SQL là một trong những kỹ năng vô cùng cần thiết cho công việc nghiên cứu khoa học dữ liệu vì hầu hết các công ty, doanh nghiệp hiện nay đều lưu trữ dữ liệu thông tin của họ dưới một số dạng cơ sở dữ liệu dựa trên SQL. Trên thực tế là vẫn có nhiều Data scientist và cả các Data analyst sử dụng ngôn ngữ SQL nhiều hơn sử dụng Python hoặc R.

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

Đây là một phần vô cùng quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu mà nhiều Data scientist cần phải học tập. Machine learning rất hữu ích và thú vị, nhưng đây cũng là một lĩnh vực có tính chất phức tạp và quy mô rộng lớn. 

Data scientist không nhất thiết biết tất cả mọi điều về lĩnh vực này, mà chỉ cần nắm rõ về những thuật toán phổ biến nhất. Data scientist cần biết cách triển khai và giải thích những loại mô hình phổ biến bao gồm: “Naive Bayes”, “linear and logistic regressions”, “classification and regression trees” (CART), , “k-means”, “k-nearest neighbors algorithm” (KNN), “principle component analysis” (PCA), và “random forests”.

Hiểu biết về số liệu thống kê

Data scientist cần phải có hiểu biết cơ bản vững vàng về xác suất và thống kê. Điều này sẽ giúp nhà khoa học dữ liệu xác định chính xác được loại phân tích nào phù hợp và đánh giá các kết quả để đảm bảo chúng thật chính xác và có ý nghĩa với người dùng.

Trực quan hóa các thông tin dữ liệu và lập báo cáo

Khi nhắc đến những kỹ năng cần thiết phải có của một Data scientist, thì việc trực quan hóa dữ liệu là điều hết sức cần thiết. Tuy nhiên không phải ai cũng có thể hiểu rõ được những đoạn mã hóa phức tạp, nhưng mọi người hầu hết đều có thể hiểu được những biểu đồ được thể hiện một cách trực quan.

Các nhà khoa học dữ liệu thường nhận được yêu cầu về việc chia sẻ các báo cáo để trình bày một cách cụ thể, rõ ràng về công việc của họ. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần phải có khả năng thể hiện đầy đủ và chi tiết những kết luận của mình theo một cách có ý nghĩa, dễ hiểu với tất cả mọi người, và bạn cũng cần thấu hiểu những điều mà đồng nghiệp không có kỹ năng về kỹ thuật cần ở bạn để có thể giải đáp cho họ hiểu.

Nếu những báo cáo không được trình bày chi tiết, dễ hiểu, rõ ràng, dữ liệu trực quan có thể gây ra những sự khó hiểu, nhầm lẫn trong quá trình đưa ra các quyết định trong công việc kinh doanh. Kỹ năng thiết kế, trình bày báo cáo đẹp mắt có thể làm cho báo cáo trở nên dễ hiểu, hấp dẫn hơn, nhấn mạnh được những phần quan trọng nhất của kết quả công việc và tránh gây hiểu lầm cho người xem.

Tư duy phản biện và giải quyết nhanh chóng các vấn đề

Một Data scientist sẽ thường xuyên phải đối mặt với rất nhiều vấn đề cần giải quyết nhanh chóng. Chính vì thế, tư duy phản biện sắc sảo và cách giải quyết vấn đề hiệu quả, nhanh chóng sẽ là những các kỹ năng rất cần thiết. Không phải mọi công việc phân tích mà các nhà khoa học dữ liệu đưa ra đều sẽ mang lại những giá trị tuyệt vời như mong muốn. Để có thể giải quyết công việc một cách hiệu quả, Data scientist cần phải có kỹ năng tư duy phản biện tốt và có kiến thức, hiểu biết thực sự vững chắc về công ty, các đối thủ cạnh tranh và ngành nghề mà họ đang làm việc.

Data scientist cần phải sở hữu 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 đặc biệt quan trọng đối với công việc phân tích nghiên cứu dữ liệu. 

Những hoạt động phân tích thông tin dữ liệu của một Data Scientist chỉ hữu ích khi bạn có thể khiến cho mọi người có thể hiểu được các dữ liệu đó và thuyết phục họ có thể hành động theo nó.

Data Scientist cần phải có khả năng tương tác với đồng nghiệp, những người xung quanh và giải thích tất cả mọi thứ. Công việc của một nhà khoa học Data scientist không chỉ đơn thuần là làm việc với các dữ liệu, mà còn là tương tác, làm việc với mọi người xung quanh.

Kỹ năng thống kê và phân tích thông tin dữ liệu 

Khi nhắc đến công việc liên quan đến phân tích dữ liệu, thì việc thống kê và phân tích các thông số là hai kỹ năng cần có. Vì dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được sắp xếp khoa học và phản ánh chính xác được tình hình trực quan thực tế.

Bạn nên cố gắng làm quen với những bài kiểm tra về phân tích thống kê; phân phối; ước tính về các khả năng có thể xảy ra; hiểu rõ những khái niệm về xác suất v.v… 

Data Scientist là một công việc hấp dẫn, thú vị và có mức lương rất cao. Tuy nhiên để trở thành một Data Scientist bạn sẽ cần học hỏi rất nhiều kiến thức và kỹ năng.