Các kỹ năng cần thiết để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong khoa học dữ liệu | SEMTEK Co,.LTD

Các kỹ năng cần thiết để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong khoa học dữ liệu
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Khoa học dữ liệu có ảnh hưởng lớn đến thế giới ngày nay. Lĩnh vực khoa học dữ liệu sử dụng toán học, kỹ năng máy tính và quan trọng nhất là thống kê. Họ sử dụng các phương pháp như học máy, khai thác dữ liệu, trực quan hóa và phân tích cụm. Nó giải quyết việc trích xuất dữ liệu được che giấu liên quan đến xu hướng, diễn giải và hành vi, để cho phép các quyết định hỗ trợ doanh nghiệp. Các chuyên gia thực hiện các hoạt động được gọi là Chuyên gia dữ liệu / Nhà khoa học dữ liệu. Theo Harvard, đây là nghề được săn đón nhiều nhất trên thế giới.

Các công ty sử dụng dữ liệu được trích xuất và đưa ra các quyết định kinh doanh. Những quyết định này có thể giúp đạt được lợi nhuận và nâng cao hiệu quả của tổ chức.

Dưới đây là những kỹ năng hàng đầu mà mọi nhà khoa học dữ liệu thành công phải sở hữu.

NGÔN NGỮ THỐNG KÊ

Đây là những công cụ cơ bản mà một nhà khoa học dữ liệu phải trang bị cho mình. Họ nên hiểu rõ về các ngôn ngữ như Python, SQL và R. Mỗi nhóm phải có các nhà khoa học khéo léo, những người thông thạo các ngôn ngữ này để làm cho các tập dữ liệu được cung cấp có ý nghĩa.

TÌM HIỂU THỐNG KÊ

Là một nhà khoa học dữ liệu, việc hiểu số liệu thống kê có tầm quan trọng lớn. Anh ấy / cô ấy nên quen thuộc với các phân phối, kiểm tra thống kê, công cụ ước tính khả năng xảy ra, v.v. Chúng rất quan trọng đối với một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu.

HỌC MÁY

Xử lý hàng ngày với hàng terabyte hoặc petabyte dữ liệu là điều rất kinh khủng. Để đối phó với chúng một cách dễ dàng, một nhà khoa học dữ liệu phải quen thuộc với các kỹ thuật và phương pháp học máy. Có kiến ​​thức về k-láng giềng gần nhất, phương pháp tổng hợp và rừng ngẫu nhiên là một lợi thế lớn. Các kỹ thuật này có thể được tiến hành với sự hỗ trợ của các ngôn ngữ như thư viện R và Python. Một nhà khoa học dữ liệu phải biết nơi sử dụng một kỹ thuật cụ thể để có được kết quả đầu ra cần thiết.

TOÁN HỌC

Để xây dựng các kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn, bạn phải có một nền tảng vững chắc khi nói đến đại số tuyến tính hoặc phép tính đa biến. Có một kiến ​​thức tốt về tính toán toán học là rất cần thiết. Những tiến bộ nhỏ trong hiệu suất dự đoán có thể tạo ra sự khác biệt rất lớn. Khi các quyết định dựa trên dữ liệu như vậy cần được thực hiện, các công ty có thể có được lợi thế trước sự cạnh tranh trên thị trường.

KHAI THÁC DỮ LIỆU

Xử lý lượng dữ liệu khổng lồ có thể trở nên lộn xộn. Xử lý các điểm không hoàn hảo trong dữ liệu như định dạng chuỗi không nhất quán, định dạng ngày tháng, dữ liệu bị thiếu, v.v. có tầm quan trọng lớn. Một nhà khoa học dữ liệu lành nghề có thể chuyển đổi dữ liệu không hoàn hảo, lộn xộn thành một tập hợp dữ liệu được quản lý tốt để có được thông tin chi tiết bằng cách áp dụng các kỹ thuật dữ liệu khác nhau.

ĐÁNH GIÁ DỮ LIỆU

Trực quan hóa dữ liệu là một hỗn hợp của khoa học và nghệ thuật. Nó được coi là một kỹ năng hấp dẫn và cần thiết, nơi các quyết định theo định hướng dữ liệu tác động nhiều nhất đến hoạt động kinh doanh. Một nhà khoa học dữ liệu giỏi nên quen thuộc với các công cụ như ggplot và D3.js

PHÂN TÍCH

Một nhà khoa học dữ liệu phải vượt trội về các kỹ năng phân tích như mô hình phân bổ, dự báo bán hàng, mô hình kết hợp, lập hồ sơ người dùng và phân khúc, tính toán giá trị thời gian dài và nhiều kỹ năng khác. Thực hiện phân tích dữ liệu phải theo quan điểm kinh doanh, như tài chính, ROI, tiếp thị, v.v.

KĨ NĂNG GIAO TIẾP

Các công ty tìm kiếm những cá nhân thông thạo các thuật ngữ kỹ thuật và có thể giải thích nó cho một người không chuyên về kỹ thuật theo cách dễ dàng nhất có thể. Họ sẽ có thể chuyển thông tin kỹ thuật cho nhóm bán hàng và tiếp thị.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.