Khoa học dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu – Kỹ năng và mức lương

Khoa học dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu – Kỹ năng và mức lương
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật và công cụ hiện đại để xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ nhằm tìm ra các mẫu chưa từng thấy, giúp đưa ra quyết định kinh doanh và lấy thông tin hữu ích. Nó có thể thực hiện được bằng cách sử dụng các thuật toán học tập phức tạp, giúp xây dựng các mô hình dự đoán. Nó lấy nguồn dữ liệu để phân tích từ nhiều nơi và ở nhiều định dạng khác nhau.

Chúng tôi biết khoa học dữ liệu là gì, nhưng nó có cần thiết không?

Tại sao là Khoa học dữ liệu?

Như tên cho thấy, khoa học dữ liệu là một ngành khoa học dựa trên dữ liệu và nó cho phép bạn đưa ra quyết định tốt hơn bằng cách khám phá mẫu và phân tích dự đoán. Nó cũng cho phép bạn:

  • Thực hiện nghiên cứu khám phá và nghiên cứu dữ liệu

  • Tìm nguyên nhân chính của vấn đề bằng cách đưa ra các câu hỏi phù hợp

  • Trực quan hóa và truyền đạt kết quả với sự trợ giúp

  • Sử dụng các thuật toán khác nhau để mô hình hóa dữ liệu

Đó là trong thực tế và đã giúp ngành hàng không dự đoán sự gián đoạn trong quá trình di chuyển. Điều này giúp giảm bớt rắc rối cho cả hành khách và các hãng hàng không. Theo cách tương tự, khoa học dữ liệu cũng được sử dụng cho các mục đích này trong ngành hàng không:

  • Đưa ra các mô hình phân tích dự đoán dự báo sự chậm trễ trong các chuyến bay

  • Đưa ra quyết định về việc chuyến bay nên đi theo đường bay thẳng hay đường bay nối chuyến

  • Quyết định loại máy bay nào sẽ mang lại hiệu suất tổng thể tốt hơn để giúp họ mua hàng phù hợp

  • Tạo ưu đãi được cá nhân hóa xem xét mẫu đặt phòng của khách hàng

Sức mạnh dữ liệu của thế giới ngày nay. Từ việc khám phá những cách mới để cải thiện quá trình ra quyết định cho đến mở ra những đổi mới, dữ liệu có khả năng mở ra yếu tố thành công cho nhiều ngành.

Rõ ràng, khoa học dữ liệu có ảnh hưởng lớn trong thời đại ngày nay. Điều này đã dẫn đến một số cơ hội việc làm mọc lên như nấm trên khắp thế giới. Trên thực tế, theo một báo cáo của ngành, nó chiếm 28% tổng số công việc kỹ thuật số vào năm 2020. Công việc này có nhịp độ rất cao và những người có bộ kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp được săn đón nhiều vì sự gia tăng này trong ngành .

Kỹ năng cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu

  • Kiến thức về toán học, thuật toán, học máy và thống kê.

  • Hiểu biết cơ bản để đặt câu hỏi phù hợp nhằm đạt được câu trả lời chính xác nhất từ ​​dữ liệu có sẵn.

  • Các ngôn ngữ lập trình như Python, SQL, Hive, R và SAS.

  • Kỹ năng giao tiếp tốt để truyền đạt kết quả một cách hiệu quả và rõ ràng cho cả nhóm.

Lương

Ấn Độ tụt xuống vị trí thứ hai để tuyển dụng số lượng nhân viên cao nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Với 50.000 vị trí có sẵn, Ấn Độ đứng thứ hai sau Hoa Kỳ. Có nhu cầu cao và cạnh tranh đối với các chuyên gia phân tích dữ liệu và dữ liệu, bắt đầu từ các doanh nghiệp nhỏ và công ty mới thành lập đến các ngành thương mại điện tử lớn và các công ty lớn. Mức lương trung bình của Nhà khoa học dữ liệu là 698.412 rupee mỗi năm. Ở cấp độ đầu vào, với một năm kinh nghiệm hoặc ít hơn, bạn có thể kiếm được 500.000 rupee mỗi năm.

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