6 KỸ NĂNG HÀNG ĐẦU CỦA NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU CẦN CÓ NĂM 2022

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, đã khiến họ đặt câu hỏi về những kỹ năng khoa học dữ liệu và kỹ năng dữ liệu lớn cần thiết để theo đuổi sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu là gì?

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 học. Cho dù đó là tinh chỉnh quy trình phát triển sản phẩm, cải thiện khả năng giữ chân khách hàng hay khai thác dữ liệu để tìm cơ hội kinh doanh mới, các tổ chức đang ngày càng dựa vào các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu để duy trì, phát triển và đi trước đối thủ một bước.

Ngoài ra, trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật và phi kỹ thuật.

KỸ NĂNG CẦN THIẾT ĐỂ TRỞ THÀNH NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

* Kỹ năng cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu là gì?
Một số nhà khoa học dữ liệu có bằng Tiến sĩ hoặc bằng Thạc sĩ về thống kê, khoa học máy tính hoặc kỹ thuật. Nền tảng giáo dục này cung cấp nền
tảng vững chắc cho bất kỳ đối tượng nhà hoa học dữ liệu nào. Hiện nay có một số trường cung cấp các chương trình chuyên biệt phù hợp với yêu
cầu giáo dục để theo đuổi sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu giúp sinh viên có thể lựa chọn tập trung vào lĩnh vực nghiên cứu mà họ quan tâm nhất trong một khoảng thời gian ngắn hơn.

* Các kỹ năng kỹ thuật khác cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu bao gồm:

– Lập trình
Bạn cần phải có kiến ​​thức về các ngôn ngữ lập trình khác nhau, chẳng hạn 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. Các ngôn ngữ lập trình này giúp các nhà khoa học dữ liệu tổ chức các tập dữ liệu phi cấu trúc.

– Kiến thức về SAS và các công cụ phân tích khác
Hiểu biết về các công cụ phân tích là một kỹ năng hữu ích của nhà khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị từ một tập dữ liệu 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 các công cụ phân tích này và giúp bạn đạt được kỹ năng nhà khoa học dữ liệu có giá trị này!

– Thành thạo khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc
Các nhà khoa học dữ liệu phải có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu phi cấu trúc đến từ các kênh và nguồn khác nhau. Ví dụ: nếu một nhà khoa học dữ liệu đang thực hiện một dự án để giúp nhóm tiếp thị cung cấp nghiên cứu sâu thì chuyên gia đó cũng phải thành thạo trong việc xử lý các phương tiện truyền thông xã hội.

Yêu cầu kỹ năng phi kỹ thuật để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Cùng với các kỹ năng nhà khoa học dữ liệu kỹ thuật, 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. Chúng bao gồm:

– Một Acumen Kinh doanh Mạnh mẽ
Cách tốt nhất để nâng cao kỹ năng kỹ thuật kênh một cách hiệu quả là có sự nhạy bén trong kinh doanh. Nếu không có nó, một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng có thể không nhận ra được các vấn đề và thách thức tiềm ẩn cần được giải quyết để một tổ chức phát triển. Điều này rất cần thiết để giúp tổ chức bạn đang làm việc khám phá các cơ hội kinh doanh mới.

– Kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ
Tiếp theo trong danh sách các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu hàng đầu là giao tiếp. Các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ cách trích xuất, hiểu và phân
tích dữ liệu. Tuy nhiên, để bạn thành công trong vai trò của mình và để tổ chức của bạn được hưởng lợi từ các dịch vụ của bạn, bạn phải có thể truyền đạt thành công những phát hiện của mình với các thành viên trong nhóm không có cùng nền tảng chuyên môn như bạn.

– Trực giác dữ liệu tuyệt vời
Đây có lẽ là một trong những kỹ năng quan trọng nhất của nhà khoa học dữ liệu phi kỹ thuật. Thông tin chi tiết về dữ liệu có giá trị không phải lúc nào cũng rõ ràng trong các tập dữ liệu lớn và một nhà khoa học dữ liệu hiểu biết có trực giác và biết khi nào cần nhìn xa hơn bề mặt để có thông tin sâu sắc. Điều này làm cho các nhà khoa học dữ liệu hiệu quả hơn trong công việc của họ và việc đạt được kỹ năng này đến từ kinh nghiệm và sự đào tạo phù hợp. Tuy nhiên, kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu này đi kèm với kinh nghiệm và bootcamps là một cách tuyệt vời để đánh bóng nó.

Vậy bất kỳ một doanh nghiệp kinh doanh lĩnh vực công nghệ nào hiện nay đều đang chiếm một lợi thế nhất định vì đội hình nhân sự được đào tạo bài bản, nhanh nhạy và sẵn sàng đưa ra các giải pháp công nghệ cho hầu hết các ngành nghề hiện có trên thị trường. iBom cũng là một trong những giải pháp phần mềm được chính những chuyên gia có trình độ cao, tâm huyết với nghề tạo ra và được áp dụng thành công trên rất nhiều các doanh nghiệp lớn thuộc lĩnh vực thi công công trình, dự án đầu tư xây dựng, quản lý thi công cơ điện…Cần hỗ trợ thêm thông tin xin vui lòng liên hệ đến chúng tôi qua Hotline : 0966.615.152