Khoa học dữ liệu không chỉ là về dữ liệu. Những điều cơ bản về căn bản là nhận biết tất cả dữ liệu cần lưu giữ, xác định cách xử lý dữ liệu cho các kết quả khác nhau. Nó không dừng lại ở đó. Các nhà khoa học dữ liệu cần tìm ra khoảng trống trong dữ liệu và điền vào chúng với dữ liệu ‘có thể’ sẽ xuất hiện trong tương lai. Khoa học dữ liệu về cơ bản là kết nối các dấu chấm trong các doanh nghiệp và sử dụng dữ liệu hiện có và không tồn tại để đáp ứng nhu cầu của từng doanh nghiệp.
Khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực nóng nhất về công nghệ và do đó là nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới. Trong thực tế, một chương trình Chứng nhận Microsoft trực tuyến mới được gọi là Chương trình Microsoft Professional Degree cũng đã được công bố.
Khoa học dữ liệu là gì
Khoa học dữ liệu là gì? Hãy xem qua bằng cách liệt kê từng bước để hình ảnh tổng thể xuất hiện. Như vậy, rất khó để giải thích nó trong một câu, nhưng tôi sẽ cố gắng. Khoa học dữ liệu là khoa học cho phép bạn xác định dữ liệu cho các mục đích khác nhau, xác định nhu cầu kinh doanh cho thông tin, xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ để cung cấp đầu vào cần thiết cho một doanh nghiệp phát triển mạnh. Như vậy , Khoa học dữ liệu là một phần của tất cả mọi thứ. Nó bao gồm không chỉ kỹ năng thống kê mà còn một chút kỹ năng quản lý, một số kỹ năng xử lý ngôn ngữ, kỹ năng nghiên cứu, một chút kiến thức học máy và ý tưởng hoàn chỉnh về những công cụ cần thiết để tạo ra kết quả mong muốn.
Khoa học Dữ liệu chứa tất cả những điều sau đây, bất kể tất cả những gì được sử dụng tại một doanh nghiệp:
- Tạo nhu cầu về dữ liệu
- Phân loại các tập dữ liệu dựa trên mức sử dụng có thể của chúng
- Lưu trữ chiến lược các tập dữ liệu trên tiền đề hoặc đám mây; trong cả hai trường hợp, các tập dữ liệu sẽ có sẵn theo yêu cầu mà không bị chậm trễ
- Hiểu về quy trình nghiệp vụ và cách các tập dữ liệu khác nhau có ích cho mỗi
- Hiểu biết về quyết định kinh doanh để giúp doanh nghiệp làm tốt hơn
- Khả năng xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng các bộ công cụ khác nhau: bảng tính, cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ lập trình, v.v … để đáp ứng nhu cầu của quy trình kinh doanh
- Khả năng thấy trước được loại dữ liệu nào sẽ đến trong tương lai gần và sử dụng nó cho các quy trình hiện tại
- Phân tích kết quả của một quá trình và quay trở lại bảng vẽ để làm cho nó tốt hơn
Danh sách trên không phải là toàn diện nhưng làm nổi bật những điểm chính của khoa học dữ liệu. Như điểm đầu tiên cho thấy, các nhà khoa học dữ liệu cần phải có khả năng thuyết phục các doanh nghiệp rằng tất cả các dữ liệu là hữu ích và do đó nên được lưu trữ trong một thời gian dài. Có thể đặt trên những cơ sở dữ liệu cũ hữu ích trên một số đám mây được chia sẻ trong 10-15 năm để họ có thể nhìn vào nó và tạo ra cơ sở dữ liệu hiệu quả hơn? Bất kỳ nhu cầu nào cũng có thể phát sinh khi môi trường kinh doanh tiếp tục thay đổi. Luật thay đổi đất đai, thay đổi quy trình kinh doanh và dữ liệu cần được điều chỉnh. Do đó, bạn càng có nhiều dữ liệu hơn, bạn sẽ càng hiệu quả.
Những đặc điểm và yêu cầu để trở thành một nhà khoa học dữ liệu
Trong đoạn thứ ba ở trên, tôi đã cố gắng mô tả khoa học dữ liệu như một sự hợp nhất về tiếp thị, quản lý, thống kê, khoa học máy học. Kỹ năng thống kê đơn giản sẽ không đủ. Bạn sẽ cần nhiều hơn thế.
Trước hết, bạn sẽ cần Kỹ năng toán học. Chúng là Calculus và Algebra ngoài số học đơn giản. Tìm hiểu hệ thống số liệu để tính toán khi chúng chính xác. Bạn phải giỏi hoán vị và kết hợp. Một khóa học chứng chỉ trong Toán học có thể bao gồm tất cả những điều này. Có những khóa học trực tuyến, tại Coursera.
Nó sẽ giúp ích nếu bạn có kinh nghiệm hoặc kiến thức về quản lý đội ngũ. Tương tự như vậy, giấy chứng nhận và văn bằng trong quản lý kinh doanh sẽ cung cấp cho bạn một lợi thế.
Bạn sẽ cần tìm hiểu ít nhất một ngôn ngữ xử lý dữ liệu. Từ những quảng cáo tôi đã thấy, Python và R luôn luôn có nhu cầu. R là một phần của Hadoop vì vậy nếu bạn có chứng chỉ trong Hadoop, cơ hội của bạn được tăng lên.
Các yêu cầu để trở thành nhà khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục thay đổi khi ngày càng có nhiều thứ thêm vào Khoa học dữ liệu. Ví dụ, một chút kinh nghiệm học máy sẽ đi một cách xa trong việc có được một công việc tốt trong lĩnh vực này bởi vì tất cả mọi người đang tập trung vào AI những ngày này.
Mô tả công việc của Data Scientist thay đổi từ kinh doanh sang kinh doanh. Tại một nơi, họ chỉ cần phân tích trong khi ở một nơi khác, họ sẽ muốn các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên trí thông minh nhân tạo. Kiểm tra danh sách tôi đã viết để giải thích Data Science. Càng có nhiều điểm bạn có thể trang trải, nó càng tốt cho bạn.
Nếu bạn vẫn có câu hỏi như khoa học dữ liệu là gì hoặc các yêu cầu để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu, xin vui lòng để lại nhận xét. Tôi sẽ cố gắng nhận câu trả lời cho bạn.
Bài viết liên quan:
- Học máy là gì và nó khác với trí tuệ nhân tạo như thế nào
- Đối tác học tập của Microsoft: Yêu cầu, Lợi ích, Cách trở thành một
- Sự khác biệt giữa SQL và NoSQL: So sánh
- Mẹo về cách trở thành Microsoft MVP hoặc MCC
- Chương trình chuyên nghiệp của Microsoft về Khoa học dữ liệu
