Author hannah 2020-12-01

Học Data Science Cần Biết 10 Tools Hữu Ích Này

Bước sang thế kỷ 21, dữ liệu mới chính là nhiên liệu của các ngành công nghiệp. Doanh nghiệp cần dữ liệu để cải thiện hiệu suất, phát triển nhanh hơn và cung cấp sản phẩm tốt hơn cho khách hàng của họ. Khi nền kinh tế và cả xã hội có những thay đổi tích cực theo hướng chuyển đổi số và nền kinh tế thông minh, lĩnh vực khoa học dữ liệu lại càng trở nên quan trọng và cấp thiết. Nếu như dầu mỏ là nguồn nhiên liệu “vàng”, thì dữ liệu xứng đáng là nguồn nhiên liệu “kim cương”.

Khoa học dữ liệu (KHDL) dùng để làm gì?

Khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng nhằm mục đích hỗ trợ doanh nghiệp hay tổ chức đưa ra quyết định hoặc đưa ra dự đoán. Do các ngành công nghiệp đang dần dựa trên dữ liệu và ngày càng phát triển đổi mới nhanh hơn, đây chắc chắn là lĩnh vực hết sức tiềm năng trong tương lai. Một số công việc trong lĩnh vực này có thể kể đến như Business Intelligence, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer.

10 Công cụ hữu ích cho KHDL

Các nhóm khoa học dữ liệu sử dụng một loạt các công cụ, bao gồm SQL, Python, R, Java và rất nhiều dự án mã nguồn mở như Hive, oozie và TensorFlow. Các công cụ này được sử dụng cho nhiều tác vụ liên quan đến dữ liệu, từ trích xuất và làm sạch dữ liệu, đưa dữ liệu đến phân tích thuật toán thông qua các phương pháp thống kê hoặc học máy.

Một số công cụ phổ biến bao gồm:

Apache Hadoop. Hadoop được sử dụng để giải quyết các vấn đề tính toán phức tạp và các tác vụ đòi hỏi nhiều dữ liệu bằng cách sử dụng xử lý song song giữa các node trong clusters.
SAS. Công cụ thống kê đầy quyền lực này được sử dụng để khai thác dữ liệu, phân tích thống kê, ứng dụng BI, phân tích thử nghiệm lâm sàng và phân tích chuỗi thời gian.
Tableau. Hiện thuộc sở hữu của Salesforce, Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu.
TensorFlow. Được phát triển bởi Google và được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0, TensorFlow là một thư viện phần mềm dành cho học máy thường được sử dụng để đào tạo và suy luận về deep neural networks.
DataRobot. Nền tảng học máy tự động này được sử dụng để xây dựng, triển khai và duy trì AI.
BigML. BigML là một nền tảng học máy khác. Nó tập trung vào việc đơn giản hóa việc xây dựng và chia sẻ tập dữ liệu và mô hình.
Apache Spark. Công cụ phân tích hợp nhất này được thiết kế để xử lý dữ liệu quy mô lớn, với hỗ trợ làm sạch, chuyển đổi dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá.
RapidMiner. Nền tảng khoa học dữ liệu này nhằm hỗ trợ các nhóm, với hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình dự đoán.
Matplotlib. Thư viện vẽ đồ thị mã nguồn mở cho Python này cung cấp các công cụ để tạo hình ảnh trực quan tĩnh, động và tương tác.
Excel. Phần mềm excel của Microsoft có lẽ là công cụ BI được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Nó cũng tiện dụng cho các nhà khoa học dữ liệu, làm việc với các bộ dữ liệu nhỏ hơn.

Thu nhập nghề KHDL là bao nhiêu?

Xu hướng thế giới phẳng, khoảng cách địa lý không còn là cản trở khi bạn có năng lực đáp ứng được công việc. Bạn ở Việt Nam và hoàn toàn có thể làm việc remote cho một công ty tại Mỹ hay bất kỳ đâu trên thế giới. Mức thu nhập từ đó cũng không bị giới hạn theo lãnh thổ.

Dưới đây là một số chức danh công việc phổ biến nhất liên quan đến khoa học dữ liệu và mức lương trung bình cho từng vị trí, theo dữ liệu từ PayScale. Mình sẽ để tên job bằng tiếng Anh để các bạn dễ tìm hiểu hơn nhé:

Analytics manager: $68K-$127K
Associate data scientist: $60K-$102K
Business intelligence analyst: $50K-$95K
Data analyst: $43K-$85K
Data architect: $76K-$155K
Data engineer: $65K-$132K
Data scientist: $67K-$134K
Data scientist, IT: $60K-$134K
Lead data scientist: $98K-$177K
Research analyst: $41K-$81K
Research scientist: $50K-$120K
Senior data scientist: $93K-$160K
Statistician: $50K-$108K

Kỹ năng gì cần thiết cho Data scienctist?

Trong khi số lượng các chương trình cấp bằng về khoa học dữ liệu đang tăng lên với tốc độ chóng mặt, có một sự thật rằng không nhất thiết là những gì các nhà khoa học dữ liệu có đã đáp ứng được tiêu chí của các doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần không chỉ ở nền tảng thống kê mà còn năng lực nhạy bén với kinh doanh; có kiến thức về domain; và kỹ năng giao tiếp để truyền đạt kết quả đến người khác.

Các doanh nghiệp có xu hướng đặc biệt tìm kiếm người có bằng cấp về vật lý, toán học, khoa học máy tính, kinh tế học hoặc thậm chí là khoa học xã hội. Họ sẽ không chú ý đến những ứng viên có bằng về khoa học dữ liệu hoặc phân tích, nhưng anh ấy có sự dè dặt bởi lẽ họ thấy bằng cấp về KHDL rất hữu ích, nhưng lại tập trung quá nhiều vào hoạt động của các mô hình chứ không phải tư duy.

Một số nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất hoặc các nhà lãnh đạo trong các nhóm khoa học dữ liệu có nền tảng phi truyền thống. Dunning của HPE nói rằng một số người giỏi nhất mà anh ấy đã làm việc cùng bao gồm một người đã dành sáu năm làm vườn trước khi vào đại học, một người có kiến thức về mỹ thuật, một người khác có bằng văn học Pháp, và một người khác từng là sinh viên báo chí và đào tạo máy tính chính quy rất ít.

Nói tóm lại

Riêng đối với khoa học dữ liệu, không dừng lại ở bạn giỏi về thống kê hay lập trình mà trên thực tế đòi hỏi bạn phải có kiến thức về kinh tế, xã hội, sự nhạy bén trong tư duy cũng như kinh doanh để truyền tải được thông điệp tới người khác và đón đầu được xu hướng phát triển kinh doanh như thế nào. Để có được những sự lựa chọn nghề nghiệp phù hợp, hãy dành thời gian trau dồi kiến thức và khả năng của mình, bước đầu là các công cụ hữu ích dành cho KHDL nhé.