Lĩnh vực khoa học dữ liệu đang có tốc độ phát triển nhanh trên toàn cầu. Theo Indeed Hiring Lab, tin tuyển dụng cho các nhà khoa học dữ liệu ở Úc đã tăng 58% trong năm 2018. Cho đến nay, Úc vẫn có nhu cầu tuyển dụng cao về các nhà khoa học dữ liệu, có nghĩa là “một số nhà tuyển dụng có thể đang gặp khó khăn trong việc tìm đủ ứng viên”.
Để hiểu tại sao rất nhiều người háo hức làm việc trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này, chỉ cần tưởng tượng cảm giác bạn đã trải qua khi còn nhỏ khi mở một hộp Lego mới. Nhiều thế hệ trẻ em trên khắp thế giới đã biết đến cảm giác thích thú khi đổ hàng trăm viên gạch nhiều màu sắc xuống sàn nhà với mong muốn kết nối chúng lại với nhau để tạo ra một thứ gì đó tuyệt vời. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể bắt đầu xem xét thông tin thô, không có cấu trúc theo cách tương tự, sử dụng cảm giác khám phá sáng tạo của mình để xây dựng một số thứ thực sự ấn tượng.
Công việc của một nhà khoa học dữ liệu cũng giống như việc bạn tạo nên nhiều thứ từ những viên gạch Lego
Tầm quan trọng của các nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu sở hữu những kỹ năng quý giá khiến họ trở thành một trong những chuyên gia được săn đón nhiều nhất trên thế giới hiện nay. Theo Computerworld, hơn 2,5 tỉ gigabyte dữ liệu thô được tạo ra mỗi ngày thông qua các tìm kiếm trên web, mạng xã hội, điện thoại thông minh, ảnh kỹ thuật số, internet vạn vật (internet of things) và các kênh khác. Hiện tại không có đủ chuyên gia có đủ trình độ để chuyển dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động (actionable insights), điều này đang thúc đẩy nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu.
Các nhà khoa học dữ liệu phải am hiểu về nhiều lĩnh vực, bao gồm thiết kế hệ thống công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu phức tạp và phát hiện ra các mẫu. Họ cũng phải là những nhà tư tưởng phản biện thông thạo về thống kê, toán học và lập trình thống kê.
Một nhà khoa học dữ liệu làm gì?
Các nhà khoa học dữ liệu thực hiện phương pháp tiếp cận sáng tạo, có tư duy tiến bộ để sắp xếp, phân tích và giải thích lượng dữ liệu khổng lồ mà các ngành công nghiệp, chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận và các tổ chức khác thu thập hàng ngày. Họ áp dụng kiến thức của họ về các mô hình toán học để đưa ra các phương pháp và thuật toán, xác định các mẫu và xu hướng nhằm thu thập ý nghĩa từ hàng núi thông tin. Loại phân tích dữ liệu quy mô lớn này có thể giúp giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, nhắm mục tiêu khách hàng cá nhân và dự đoán kết quả trong tương lai.
Các nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò là đầu nối vô giá giữa dữ liệu lớn (big data) và những người ra quyết định. Dưới đây là một số trách nhiệm điển hình:
- Thu thập một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
- Phát triển, áp dụng các mô hình và thuật toán toán học để khai thác cơ sở dữ liệu
- Làm sạch và xác thực dữ liệu để đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và đồng nhất
- Phân tích dữ liệu để có được thông tin chi tiết có giá trị bằng cách phát hiện ra các xu hướng, mô hình và mối quan hệ
- Sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python, cũng như các công cụ hướng dữ liệu, chẳng hạn như Hadoop, Spark và Tableau
- Tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (machine learning)
- Chuyển đổi dữ liệu thành hình ảnh, biểu đồ… (storytelling visualisations)
- Truyền đạt kết quả cho các bên liên quan
- Sử dụng dữ liệu để xác định các vấn đề cấp bách nhất cần được giải quyết
Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu có vai trò rất lớn trong việc kiểm soát dịch Covid-19
Ví dụ về ứng dụng của khoa học dữ liệu
Một nhà khoa học dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp bán lẻ nhắm mục tiêu đến các nhóm cụ thể, người tiêu dùng bằng cách mở khóa thông tin chi tiết liên quan đến lịch sử mua hàng, thói quen duyệt web, mức thu nhập, độ tuổi, sở thích và các yếu tố liên quan khác. Thông tin này có thể mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp bằng cách giúp họ dễ dàng giành được và giữ chân khách hàng hơn.
Marketing
Tiếp thị là một trong những lĩnh vực chiến thắng lớn nhất khi nói đến khoa học dữ liệu. Ví dụ: nhiều doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội để thu thập thông tin chi tiết về cách khách hàng tương tác với các chiến dịch của họ. Các công ty có thể đánh giá thành công của chiến dịch bằng cách theo dõi các số liệu như tỉ lệ nhấp, tỉ lệ thoát, lượng thời gian khách truy cập dành cho các trang khác nhau và nội dung mà khách truy cập chia sẻ với những người khác, theo Inside Big Data.
Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể phân tích và diễn giải tất cả thông tin này để giúp tổ chức của họ khám phá ra khách hàng có giá trị cao của họ là ai, động cơ thúc đẩy họ mua nhiều hơn cũng như cách thức và thời điểm tiếp cận họ. Theo báo cáo của Datameer, việc theo dõi hành vi của khách hàng giúp các doanh nghiệp tạo ra doanh số bán hàng bằng cách nhắm mục tiêu người tiêu dùng thông qua ứng dụng di động, ưu đãi tại điểm bán hàng, cảm biến tại cửa hàng và các phương pháp khác. Các nhà tiếp thị cũng có thể biết liệu khách hàng có nghiên cứu sản phẩm trong cửa hàng thực trước khi mua sản phẩm đó trực tuyến hay không.
Khí tượng học
Các nhà khí tượng học tại Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) ở Mỹ thu thập hàng chục terabyte dữ liệu mỗi ngày để theo dõi và dự đoán thời tiết. Các vệ tinh thời tiết thu thập dữ liệu quan sát để các nhà khoa học phân tích. Radar Doppler phát hiện lượng mưa, các mảnh vụn lốc xoáy trong không khí và vòng quay của đám mây giông bão, cũng như hướng và sức gió. Các cảm biến được gọi là đồng vị phóng xạ được phóng vào tầng bình lưu phía trên hai lần mỗi ngày, gửi dữ liệu cho các nhà khoa học về nhiệt độ, tốc độ và hướng gió, độ ẩm tương đối và áp suất không khí.
Do công nghệ không ngừng phát triển, các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong lĩnh vực dịch vụ thời tiết có thể dự đoán tốt hơn các cơn bão, lốc xoáy, lũ lụt, cuồng phong và các thảm họa thiên nhiên khác, từ đó cứu sống hàng nghìn người với những cảnh báo kịp thời.
Chăm sóc sức khỏe
Dữ liệu cũng đang cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và các nhà cung cấp đang cần nhiều hơn các nhà khoa học dữ liệu, theo PC World. Khi số hóa hồ sơ bệnh nhân tăng lên, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đang khám phá ra những cách thức sáng tạo để đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn và nhanh hơn.
Ví dụ, bệnh nhân hiện có thể gặp bác sĩ ngay tại nhà của họ thông qua internet. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang dựa vào các nhà khoa học dữ liệu để xây dựng nền tảng và cấu trúc để xử lý dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu xác định, phân tích, diễn giải và chia sẻ thông tin chi tiết với các bệnh viện, bác sĩ và các đối tác y tế khác để cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân được cá nhân hóa tốt hơn nhằm mang lại kết quả tích cực hơn.
Digital Marketing + Data Science = Programmatic Marketing (Nguồn: DisruptiveDigital)
Triển vọng trong tương lai cho các nhà khoa học dữ liệu
Theo Cổng Thông tin Thị trường Lao động của Chính phủ Úc, số lượng việc làm cho các nhà phân tích hệ thống kinh doanh và công nghệ thông tin – truyền thông (ICT) sẽ tăng lên 9,5% từ năm 2018 đến năm 2023. Khi ngày càng có nhiều tổ chức nhận ra giá trị của dữ liệu mà họ thu thập, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu tiếp tục tăng lên.
Deloitte Australia dự báo rằng các nhà khoa học dữ liệu có bằng sau đại học sẽ kiếm được mức lương trung bình trên 130.000 AUD vào năm 2021, cao hơn nhiều so với mức trung bình của quốc gia.
Các chuyên gia khoa học dữ liệu có thể theo đuổi nhiều cơ hội trong nhiều ngành khác nhau. Dưới đây là một số vai trò phổ biến nhất đối với các nhà khoa học dữ liệu và tốc độ tăng trưởng hàng năm ở Úc, dựa trên nghiên cứu từ công ty tư vấn Deloitte.
Các bước để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Lựa chọn một khóa học khoa học dữ liệu
Học đại học là điều cần thiết để bạn tham gia lĩnh vực khoa học dữ liệu. Bằng cấp về khoa học máy tính, công nghệ thông tin, toán học, vật lý hoặc thống kê có lợi cho bất kỳ ai chọn con đường sự nghiệp của nhà khoa học dữ liệu. Kiến thức trong các lĩnh vực này sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu biết công cụ nào là tốt nhất cho các dự án khi họ chuyển sang công việc chuyên nghiệp, theo Seek.
Các chương trình cấp bằng khoa học dữ liệu tại Úc mang đến cơ hội cho bạn đạt được nền tảng kiến thức vững vàng, đa dạng trong nhiều lĩnh vực, kết nối với các chuyên gia khác trên thế giới. Bạn có thể lựa chọn bằng cấp đại học hoặc sau đại học ở nhiều trường như Đại học Deakin, Đại học Edith Cowan, Đại học Melbourne, Đại học Sydney, Đại học Griffith, Đại học Curtin, Đại học La Trobe, Đại học James Cook…
Phát triển các kỹ năng cốt lõi của nhà khoa học dữ liệu
Để thành công, các chuyên gia khoa học dữ liệu phải có một tập hợp các kỹ năng, khả năng và kiến thức chuyên sâu. Các kỹ năng cứng quan trọng cho các nhà khoa học dữ liệu bao gồm:
- Lập trình máy tính
- Phân tích thống kê
- Khai thác dữ liệu, lập biểu đồ và giải thích
- Máy học
- Phân tích mạng xã hội
- Phân tích chiến lược kinh doanh
- Quản lý và bảo trì cơ sở dữ liệu
- Giao tiếp
- Khả năng thích ứng
- …
Để được tư vấn chương trình học, lộ trình học, thông tin chi phí, học bổng, hồ sơ visa, giúp bạn lập kế hoạch du học Úc, hãy liên hệ với INEC qua:
- Tổng đài: 1900 636 990
- Hotline KV miền Bắc & Nam: 093 409 2662 – 093 409 9948
- Hotline KV miền Trung: 093 409 9070 – 093 409 4449
- Email: inec@inec.vn
- Chat ngay với tư vấn viên của INEC: me/hoiduhocsinhuc
Theo jcu.edu.au
