📍Định Nghĩa Và Ví Dụ
Khoa học dữ liệu là một con đường sự nghiệp rộng mở có thể mang lại nhiều cơ hội việc làm trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Bước vào lĩnh vực này với các kỹ năng cứng như kỹ thuật và toán học có thể giúp ích cho bạn. Tuy nhiên, các kỹ năng mềm như giải quyết vấn đề, giao tiếp và làm việc nhóm cũng là những kỹ năng đáng mơ ước. Do đó, bạn có thể sẽ muốn cân nhắc việc duy trì sự thành thạo trong cả các kỹ năng cứng lẫn các kỹ năng mềm. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu được các kỹ năng của ngành khoa học dữ liệu là gì, các bộ kỹ năng khác nhau liên quan đến khoa học dữ liệu và cách cải thiện cũng như làm nổi bật điểm mạnh của bạn khi tiến xa hơn trong sự nghiệp.
📍Kỹ năng của ngành khoa học dữ liệu là gì?
Các kỹ năng của lĩnh vực này có thể bao gồm các kỹ năng cứng và mềm như kỹ thuật và toán học, kỹ năng nghiên cứu, giao tiếp và làm việc nhóm. Hơn nữa, việc phát triển các kỹ năng về khoa học dữ liệu có thể cần đến việc phát triển các kỹ năng cứng như toán học và kỹ thuật, vì lĩnh vực nghề nghiệp này có thể liên quan đến các hoạt động, quy trình và ứng dụng dữ liệu kỹ thuật. Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể sở hữu nhiều kỹ năng mềm có thể giúp ích trong việc thực hiện công việc của họ. Các kỹ năng như giao tiếp bằng văn bản, phân tích và khả năng làm việc hoặc chỉ đạo nhóm có thể là một số kỹ năng được mong đợi mà nhà tuyển dụng tìm kiếm khi thuê một nhà khoa học dữ liệu.
📍Ví dụ về các kỹ năng của ngành khoa học dữ liệu
Do sự phức tạp của các dự án khác nhau mà một nhà khoa học dữ liệu có thể tham gia, nhà tuyển dụng thường tìm kiếm một số kỹ năng cứng then chốt kết hợp với các kỹ năng mềm. Các kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và công nghệ cùng với các kỹ năng chuyển đổi, chẳng hạn như khả năng làm việc nhóm hoặc giao tiếp bằng văn bản hiệu quả có thể khiến nhà khoa học dữ liệu trở thành ứng viên đáng mơ ước. Dù các bộ kỹ năng này có thể bao gồm nhiều năng lực khác nhau, một nhà khoa học dữ liệu thường cần có các kỹ năng sau đây.
✨Kỹ năng công nghệ
Kỹ năng về kỹ thuật – công nghệ là một trong những kỹ năng chuyên môn mà nhà tuyển dụng có thể yêu cầu khi thuê một nhà khoa học dữ liệu. Dữ liệu thống kê, các nền tảng để trực quan hóa dữ liệu, phần mềm xử lý và các chương trình mã nguồn mở và đóng có thể là những kỹ năng chuyên môn phổ biến của một nhà khoa học dữ liệu.
✨Kỹ năng toán học
Khoa học dữ liệu thường đối diện thường xuyên với các con số, bao gồm các thuật toán, dữ liệu thống kê và các công thức toán học để định lượng và xử lý dữ liệu. Do đó, các nhà khoa học dữ liệu nên có các kỹ năng toán học thành thạo, đặc biệt là toán học ứng dụng, bao gồm các thuật toán và nghiên cứu logarit, tính toán thống kê và giải tích.
✨Kỹ năng giao tiếp
Khoa học dữ liệu có thể yêu cầu các kỹ năng đặc biết về giao tiếp bằng văn bản, vì các nhà khoa học dữ liệu thường phải cung cấp các báo cáo bằng văn bản về các dự án mà họ thực hiện. Hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng kỹ năng này để chia nhỏ chi tiết các quy trình mà họ sử dụng để hoàn thành một dự án một cách hiệu quả.
✨Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bao gồm việc sử dụng phần mềm và kỹ năng phân tích để tạo ra một bản ghi đồ họa của dữ liệu đã được xử lý và sắp xếp. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu làm việc cho một công ty bán hàng lớn có thể phải sử dụng các biểu đồ để minh họa dữ liệu số và thống kê liên quan đến doanh số bán hàng, doanh thu, tài sản hoặc các khoản nợ của công ty.
✨Kỹ năng làm việc nhóm
Kỹ năng mềm này có thể rất cần thiết với vị trí nhà khoa học dữ liệu. Thông thường, các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc cùng hoặc thậm chí lãnh đạo một nhóm các nhà phát triển, nhà toán học, nhà nghiên cứu và các cá nhân khác có liên quan đến một dự án. Ngoài ra, khoa học dữ liệu có thể liên quan đến việc phối hợp giữa các bộ phận khác nhau của một tổ chức để đảm bảo giao tiếp và năng suất làm việc hiệu quả.
✨Kỹ năng định lượng
Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể cần có các kỹ năng lập luận và định lượng xuất sắc. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu làm việc cho một công ty sản xuất phần mềm có thể sử dụng các kỹ năng định lượng của họ để phân tích dữ liệu thô, tìm ra xu hướng, phân tích và tổ chức một quy trình thành một kết quả có thể định lượng, chẳng hạn như tỷ lệ chất lượng sản phẩm so với sai sót của sản phẩm đó khi công ty sản xuất các chương trình phần mềm mới.
✨Kỹ năng phân tích
Khoa học dữ liệu có thể cần đến các bước của hoạt động xử lý dữ liệu phục vụ cho việc phân tích dữ liệu thô cũng như các thông tin dữ liệu được dịch bằng phần mềm. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu có xu hướng sở hữu các kỹ năng phân tích thành thạo. Ví dụ: khoa học dữ liệu có thể yêu cầu việc phân tích dữ liệu phù hợp để đưa vào báo cáo tài chính hoặc y tế. Một nhà khoa học dữ liệu sẽ cần có khả năng áp dụng tư duy lập luận và logic để phân tích hiệu quả dữ liệu nào cần trực quan hóa thay cho các dữ liệu có thể loại ra để dùng cho các quy trình khác.
📍Cách cải thiện kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu
Bạn có thể xem xét các bước sau để phát triển các kỹ năng hiện tại của mình hoặc học các bộ kỹ năng mới, cũng như thăng tiến trong sự nghiệp của bạn.
1. Đam mê học hỏi
Cho dù bạn chọn thăng tiến bằng cách lấy bằng cấp cao hơn hay tham dự các sự kiện và khóa học về khoa học dữ liệu, thì bước đầu tiên trong việc phát triển các kỹ năng của bạn phải là nâng cao trình độ học vấn. Bạn có thể cân nhắc tham gia các khóa học bổ sung để chuẩn bị cho các vị trí phức tạp hơn trong lĩnh vực hoặc bạn có thể tham gia khóa đào tạo phát triển để sử dụng một phần mềm cụ thể. Vì lĩnh vực khoa học dữ liệu có thể phát triển liên tục, quyết tâm học hỏi các kỹ năng và các ứng dụng mới có thể giúp bạn tiến xa hơn trong sự nghiệp của mình.
2. Sử dụng các công cụ và tài nguyên
Cùng với việc tiếp tục học tập, bạn có thể cân nhắc việc tận dụng các nguồn lực và công cụ có sẵn để giúp bạn phát triển các kỹ năng của mình. Ví dụ: bạn có thể sử dụng các công cụ như chương trình phần mềm có nguồn mở để làm việc thực tế với dữ liệu kỹ thuật. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các nền tảng phân tích dữ liệu để giúp bạn hoàn thành các dự án hiệu quả hơn.
3. Tham gia một nhóm về khoa học dữ liệu
Bạn có thể tham gia một cộng đồng trực tuyến, nơi các nhà khoa học dữ liệu chia sẻ ý tưởng, hợp tác trong việc phân tích và thảo luận nói chung về các chủ đề liên quan đến ứng dụng khoa học dữ liệu. Lợi ích của việc tìm kiếm một cộng đồng cùng chí hướng là bạn có thể có cơ hội hợp tác và học hỏi từ các thành viên có kinh nghiệm đã làm việc trong ngành khoa học dữ liệu và có kinh nghiệm trực tiếp về sự phát triển của ngành. Hơn nữa, tham gia một nhóm các chuyên gia trong cùng lĩnh vực có thể mang lại cho bạn cơ hội kết nối nếu bạn cần cộng đồng của mình như một phương thức để tìm việc.
4. Tham gia vào các dự án có nguồn mở
Các dự án có nguồn mở là những dự án trực tuyến mà cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu có thể dùng để phân tích, sắp xếp, ghi lại và trực quan hóa dữ liệu khoa học và kỹ thuật. Bạn có thể cân nhắc việc tham gia vào các dự án này vì làm như vậy có thể giúp bạn hiểu sâu hơn về quy trình tính toán, đánh giá và xử lý dữ liệu.
5. Tích lũy kinh nghiệm làm việc
Bạn có thể cân nhắc làm việc trong các lĩnh vực khác nhau để có kinh nghiệm đa dạng về các hoạt động dữ liệu kỹ thuật. Ví dụ, một trung tâm nghiên cứu về ung thư có thể mang đến cơ hội học hỏi các hệ thống dữ liệu mới chỉ xử lý số lượng tế bào ung thư hoặc một phần khác của các nghiên cứu khoa học và y tế. Ngoài ra, các vị trí sơ cấp có thể mang lại cơ hội học tập, vì đôi khi bạn có thể đề xuất được cố vấn bởi người giám sát có kinh nghiệm để hỗ trợ phát triển kỹ năng của bạn.
📍Kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu tại nơi làm việc
Hãy xem xét các mẹo sau để triển khai các kỹ năng của bạn ở nơi làm việc:
Khi sử dụng các kỹ năng chuyên môn của bạn, hãy cân nhắc tìm hiểu các phần mềm và ứng dụng mới có thể mang lại lợi ích cho công việc trong công ty bạn đang làm việc.
Bạn có thể chỉ ra cách bạn truyền đạt hiệu quả và nhất quán các quy trình mà bạn có liên quan cũng như liên tục trao đổi thông tin chi tiết về dữ liệu với đồng nghiệp và các cấp quản lý.
Cân nhắc tận dụng tối đa việc cộng tác với các thành viên trong nhóm của bạn để đảm bảo sự rõ ràng trong các dự án dữ liệu, cung cấp và nhận những hỗ trợ nghề nghiệp khi xử lý nhiều nhiệm vụ.
Cập nhật các phần mềm, ứng dụng và hệ thống hiện hành để thu thập, sử dụng và truy vấn dữ liệu có thể sẽ hữu ích. Việc bạn tâm huyết trong việc liên tục tìm và sử dụng các phương pháp mới và cải tiến để thành công ở vị trí của mình có thể cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn coi trọng sự phát triển liên tục.
Bạn có thể liên tục phát triển chuyên môn ở lĩnh vực của mình bằng cách tham gia vào các dự án phát triển và xây dựng kiến thức của bạn về tính toán, tìm kiếm, truy vấn và giải mã các ứng dụng hệ thống dữ liệu.
Việc cập nhật các xu hướng hiện nay trong ngành của bạn cũng có thể hữu ích. Bạn có thể kiểm tra và đánh giá những thông tin dữ liệu mới có thể mang lại lợi ích cho công ty của bạn.
📍Cách làm nổi bật các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu
Khi tìm kiếm một vị trí trong ngành khoa học dữ liệu, một việc quan trọng là phải làm nổi bật các kỹ năng của bạn sao cho phù hợp với mô tả và yêu cầu công việc. Ví dụ, khi nêu bật các kỹ năng trong CV của mình, bạn có thể cân nhắc đưa vào ba hoặc bốn kỹ năng đã được nêu trong bản mô tả công việc. Tương tự, bạn cũng có thể giới thiệu bộ kỹ năng của mình trong thư xin việc bằng cách cho nhà tuyển dụng tiềm năng biết bạn có thể giúp doanh nghiệp của họ thế nào. Các thông tin sau đây nêu sơ lược cách bạn có thể cho tuyển dụng viên thấy các kỹ năng của bạn phù hợp với công việc như thế nào.
📍Trong CV của bạn
Khi liệt kê các kỹ năng hàng đầu của bạn trong CV, hãy xem xét các yêu cầu công việc và bất kỳ kỹ năng cụ thể nào mà nó nói đến. Ví dụ: nếu nhà tuyển dụng tiềm năng yêu cầu một nhà khoa học dữ liệu thông thạo về phần mềm phân tích dữ liệu thống kê, bạn có thể liệt kê kỹ năng của mình bằng cách sử dụng phần mềm mã nguồn đóng SAS. Khi liệt kê các kỹ năng của bạn trong CV, hãy đảm bảo rằng chúng có liên quan (nếu không được nêu rõ ràng) với các yêu cầu của vị trí.
📍Trong thư xin việc của bạn
Cân nhắc mô tả bộ kỹ năng cụ thể của bạn có liên quan như thế nào đến các yêu cầu của công ty cũng như cách các kỹ năng của bạn bổ sung cho những thành tích trong quá khứ. Ngoài ra, bạn có thể mô tả cách mà kỹ năng của bạn mang lại lợi ích cho đơn vị mà bạn đang ứng tuyển.
📍Trong một cuộc phỏng vấn
Thông thường, một người phỏng vấn có thể hỏi những câu hỏi cụ thể liên quan đến bộ kỹ năng của bạn và bạn có thể trả lời những câu hỏi này bằng các thông tin có thể định lượng được. Ví dụ: nếu bạn được hỏi về thế mạnh chuyên môn hàng đầu của mình, bạn có thể mô tả nó dẫn đến một kết quả có thể đo lường được như thế nào. Tương tự, bạn có thể trình bày về các kỹ năng bạn đã phát triển trong suốt sự nghiệp của mình.
******************************
Xin chân thành cảm ơn tác giả vì những chia sẻ vô cùng bổ ích
Bài viết gốc: https://media.ivolunteervietnam.com/data-scientist-skills-definitions-and-examples.html
Người dịch: Trần Công Thành
Khi chia sẻ cần phải trích dẫn nguồn là “Người dịch: Trần Công Thành – Nguồn iVolunteer Vietnam”
Shortlink: https://ivolunteer.vn/z/9053
Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.
iVolunteer Vietnam mạng xã hội chia sẻ, tổng hợp các thông tin cơ hội tình nguyện, học bổng, khoá học online hữu ích dành cho sinh viên & giới trẻ Việt Nam. Với các thông tin được cộng đồng chia sẻ, chúng mình thường KHÔNG có liên hệ trực tiếp với ban tổ chức hay đầu mối liên lạc của chương trình! Bạn vui lòng xem thêm thông tin tên đơn vị tổ chức chương trình (tìm qua facebook hoặc google) & nội dung chi tiết đính kèm, email/SĐT liên hệ (nếu có) ở link bài đăng trên fanpage và website https://ivolunteer.vn để tìm hiểu rõ hơn.
Lượt xem: 44
