5 ngành có nhu cầu tuyển dụng Data Scientist:
- Tư Vấn và Kinh Doanh.
- Internet và Phần Mềm.
- Tài Chính – Ngân Hàng.
- Dịch vụ Chăm sóc Sức Khoẻ.
- Bảo Hiểm.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh, và đang rất cần lực lượng lao động để lấp đầy rất nhiều vị trí tuyển dụng trong thị trường việc làm ngày nay. Câu hỏi đặt ra là: Bạn có sẵn sàng để trở thành Data Scientist chưa?
Để trả lời được câu hỏi này, chúng ta có 2 vấn đề nên hiểu rõ:
- Các ngành nghề nào đang cần tuyển dụng Data Scientist.
- Các kỹ năng cần có của nghề data scientist.
Nhu cầu tuyển dụng của nghề Data Scientist.
Nếu chúng ta bỏ qua danh mục “Các ngành khác”, thì nhu cầu cao nhất về nghề khoa học dữ liệu được tìm thấy trong lĩnh vực Tư vấn và Kinh doanh. Tuy nhiên, cũng không nên đánh giá thấp nhu cầu tuyển dụng Data Scientist trong các lĩnh vực dịch vụ khác.
Nhu cầu làm việc với dữ liệu trong nhiều ngành cho thấy các cơ hội việc làm cho vị trí data scientist là rất đa dạng. Hãy cùng đánh giá nhanh về cách khoa học dữ liệu tác động đến mô hình kinh doanh và hoạt động trong các ngành khác nhau.
1. Tư vấn và Kinh doanh.
Trong kinh doanh, khoa học dữ liệu cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân dựa trên dữ liệu được thu thập từ lịch sử mua hàng và duyệt web của họ. Ví dụ: bất cứ khi nào bạn đăng nhập vào Amazon, hệ thống đủ thông minh để phát hiện và giới thiệu những cuốn sách yêu thích của bạn.
Bên cạnh đó, nó cũng cung cấp các sản phẩm có liên quan bằng cách hiển thị danh sách các các mặt hàng tương tự đã được mua bởi cách khách hàng có cùng nhu cầu.
Nói tóm lại, khoa học dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình tiếp thị mục tiêu trong bán hàng online.
2. Internet và Phần mềm.
Trong lĩnh vực internet và phần mềm, những gã khổng lồ công nghệ như Google, Microsoft, Amazon và IBM đã giới thiệu machine learning như một dịch vụ đám mây, vì nhu cầu thị trường lớn của cộng đồng khoa học dữ liệu.
Dịch vụ đám mây cho phép doanh nghiệp bắt đầu với Machine Learning, mà không cần đầu tư đáng kể thời gian, và tiền bạc để mua và thiết lập một hệ thống thiết bị cao cấp. Với dịch vụ đám mây, mọi người có thể bắt đầu xây dựng các mô hình machine learning đầu tiên, tạo ra những hiểu biết có giá trị từ các dự đoán với chi phí thấp.
Sự phổ biến ngày càng tăng của Dịch vụ đám mây đồng nghĩa với việc phát triển trong tương lai sẽ không còn bị giới hạn trong phạm vi một “phần mềm”, mà có thể được mở rộng thành giải pháp khoa học dữ liệu. Hình thức cung cấp dịch vụ này đã trở nên phổ biến trong các cộng đồng freelancer. Một ví dụ điển hình là Fiverr, nền tảng trực tuyến để tìm và tuyển dụng các freelancer online cho các loại dịch vụ khác nhau, với mức giá hợp lý và nhiều lựa chọn .
3. Tài chính – Ngân hàng.
Một ứng dụng điển hình của khoa học dữ liệu trong lĩnh vực tài chính ngân hàng là: phát hiện gian lận. Machine Learning cho phép phát hiện các hoạt động gian lận liên quan đến giao dịch ngân hàng, rửa tiền, ứng dụng cho vay, v.v. một cách hiệu quả. Ví dụ: bất cứ khi nào có hoạt động giao dịch cao bất thường, hệ thống phát hiện gian lận được trao quyền bởi thuật toán Machine Learning sẽ tạm ngừng, cho đến khi được xác minh bởi người dùng hợp lệ.
Khoa học dữ liệu cũng giúp cải thiện mô hình rủi ro của một ngân hàng đầu tư. Với phân tích dữ liệu lớn, ngân hàng có được cái nhìn sâu sắc hơn khi đầu tư, hoặc khi đánh giá giá trị của các công ty để tạo vốn trong tài chính doanh nghiệp.
Tiềm năng của khoa học dữ liệu được thực hiện nghiêm túc bởi các tổ chức tài chính lớn như JP Morgan.
“Bất kể những thay đổi theo thời gian, các nhà phân tích, quản lý danh mục đầu tư, thương nhân và CIOs sẽ cần phải làm quen với sự phát triển dữ liệu lớn và machine learning cùng với các chiến lược giao dịch có liên quan.”
JP Morgan.
4. Dịch vụ Chăm sóc sức khoẻ.
Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe luôn gắn liền với các phân tích dữ liệu lớn trong các thiết bị đeo được. Thiết bị đeo có thể chụp và ghi lại một bộ dữ liệu khổng lồ về các chỉ số sức khỏe như nhịp tim, huyết áp và thậm chí cả kiểu ngủ của chúng ta. Những dữ liệu trên thiết bị đeo này giúp các bác sĩ chẩn đoán nguy cơ tiềm ẩn ảnh hưởng đến sức khỏe , và đề xuất cách phòng ngừa.
Bên cạnh đó, một lĩnh vực khác mà khoa học dữ liệu hứa hẹn là ứng dụng machine learning vào chẩn đoán y khoa. Với sự tồn tại của hồ sơ sức khỏe điện tử, các nhà phân tích dữ liệu có thể áp dụng công nghệ Machine Learning để xử lý dữ liệu, và tiến hành chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn. Việc cải thiện phương pháp chẩn đoán cho phép bác sĩ phát hiện dấu hiệu của các bệnh mãn tính ở giai đoạn đầu, và xác định hiệu quả phương pháp điều trị phù hợp cho bệnh nhân.
Mặt khác, khoa học dữ liệu cũng góp phần hình thành phương pháp điều trị ung thư cho từng cá nhân trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Gần đây, một nghiên cứu lâm sàng đã chỉ ra rằng: trí thông minh nhân tạo (AI) có thể sử dụng hình ảnh được quét, cùng với hồ sơ sức khỏe điện tử để tạo ra khung điều trị, giúp bác sĩ dự đoán liệu pháp phù hợp với ít tác dụng phụ nhất cho từng bệnh nhân.
5. Bảo hiểm.
Tương tự như lĩnh vực tài chính ngân hàng, một thách thức lớn gặp phải trong lĩnh vực bảo hiểm là phát hiện gian lận. Đây là nơi khoa học dữ liệu sẽ phát huy tác dụng, bằng cách sử dụng mô hình machine learning để xác định các khiếu nại gian lận tiềm năng, có thể gây ra tổn thất cho các nhà cung cấp bảo hiểm.
Bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu bảo hiểm như chi tiết yêu cầu bồi thường, chi tiết rủi ro, một mô hình machine learning có thể được đào tạo để ước tính khả năng xảy ra khi yêu cầu gian lận phát sinh. IBM đã đưa ra một giải pháp phân tích dự đoán tương tự cho các công ty bảo hiểm để giúp họ giải quyết các khiếu nại gian lận.
Bên cạnh đó, khoa học dữ liệu cũng cải thiện quản lý rủi ro, bằng cách đưa ra các mô hình định giá dự đoán chính xác hơn cho một sản phẩm bảo hiểm. Các công ty bảo hiểm có thể dự đoán Giá trị trọn đời của khách hàng (CLV) dựa trên dữ liệu hành vi khách hàng của họ, cho phép họ đánh giá lợi nhuận tiềm năng của khách hàng đối với công ty bảo hiểm.
Tóm tắt.
Có thể thấy nghề Data Scientist đang là nhu cầu rất cụ thể và cần thiết cho nhiều ngành chủ chốt trong tương lai. Vì vậy, chúng ta cũng nên chuẩn bị sẵn sàng để trở thành những Data Scientist tài năng trong tương lai. Vậy những yêu cầu kỹ năng nào là cần thiết để trang bị cho nghề này, hãy cùng tìm hiểu trong bài viết tiếp theo.
(Tổng hợp và biên soạn)
