Bạn có niềm đam mê với dữ liệu lớn? Bạn làm việc tốt với những con số? Từ số liệu thống kê đơn giản nhất đến nghệ thuật sắp xếp dữ liệu, các công ty trên toàn cầu nói chung và tại Việt Nam nói riêng đang săn lùng các ứng viên có năng lực về khoa học dữ liệu.
1. Khoa học dữ liệu ngày nay.
Năm 2012, Harvard Business Review đã công bố nghề “chuyên gia khoa học dữ liệu” sẽ là công việc quyến rũ nhất thế kỷ 21. Mặc dù nó vẫn là một trong những công việc thời thượng nhất, nhưng nỗ lực để đáp ứng đủ chuyên gia trong nghề này vẫn còn là một cuộc chiến chưa đến hồi kết.
Và những ứng viên chưa đưa data science vào danh sách những kỹ năng phải tự học và nâng cấp có thể tự đặt mình vào thế bất lợi, vì rất nhiều các công ty hiện nay đang chuyển dần sang văn hóa kinh doanh dựa trên dữ liệu.
Với công nghệ sản xuất các tập dữ liệu ngày càng lớn, nhiều công ty đang phải đối mặt với những thách thức trong việc mở khóa giá trị của dữ liệu. Kết quả là, nhu cầu về các kỹ năng khoa học dữ liệu là vô hạn. Nhìn vào khủng hoảng hiện tại về data scientist và sự thiếu hụt nguồn cung, chính Hoa Kỳ dự kiến sẽ thiếu 250.000 nhà khoa học dữ liệu vào năm 2024.
Để điền vào chỗ trống cho những công việc liên quan đến phân tích và khoa học dữ liệu, thường mất khoảng 45 ngày, dài hơn thời gian trung bình trong thị trường việc làm của Hoa Kỳ. Vì thế, việc tìm các ứng viên thay thế, vốn đang mất quá nhiều thời gian, có thể ảnh hưởng đến tiến độ các dự án và gây cản trở cho các nỗ lực của doanh nghiệp.
Tuy nhiên, cùng với những biến đổi không ngừng về xu hướng phát triển của ngành này, các khoá học trực tuyến cũng đã được thiết kế và đưa ra các lộ trình học tập có hệ thống nhằm đáp ứng tốt hơn việc cung ứng nhân lực cho ngành khoa học dữ liệu.
Dữ liệu có mặt ở khắp mọi nơi. Hầu hết mọi ngành công nghiệp và doanh nghiệp đang sử dụng dữ liệu theo cách này hay cách khác. Nhưng có một sự bất cập lớn giữa cung và cầu về nhân lực có kỹ năng khoa học dữ liệu; và đây là lý do chính dẫn đến việc vô số các chương trình đào tạo chứng chỉ khoa học dữ liệu trực tuyến mọc lên như nấm.
Với rất nhiều chương trình để lựa chọn từ rất nhiều nền tảng trực tuyến, chất lượng nội dung có thể không đồng nhất. Trong những trường hợp như vậy, điều quan trọng là ứng viên phải chọn chương trình phù hợp nhất với yêu cầu của họ. Kiểm tra độ tin cậy và sự công nhận của tổ chức cấp bằng là điều bắt buộc trước khi chọn lựa khoá học.
2. Chọn con đường sự nghiệp đúng
Để dấn thân vào ngành data science, ứng viên phải học các kỹ năng phù hợp bằng cách chọn một con đường sự nghiệp phù hợp. Do sự thiếu hụt tài năng khoa học dữ liệu, các tổ chức hiện đang thu hút các ứng cử viên bằng cách cung cấp các khoản trợ cấp lương khổng lồ. Hiện tại, xu hướng nâng cao tay nghề là chìa khóa để có thể tìm được một công việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Những người đang hoạt động trong ngành dữ liệu vẫn đang không ngừng tái đào tạo năng của chính họ, và xu hướng này đã được thực hiện từ khá lâu và sẽ tiếp tục trong thời gian tới. Vì khoảng cách kỹ năng là rất lớn, việc phải có bằng cấp chính quy về khoa học dữ liệu là hơi xa xỉ, do đó kiếm được một chứng chỉ chính quy là một lợi thế, nhưng không phải bắt buộc.
Cuộc chiến giành nhân tài có thể chiến thắng bằng cách tham gia các chương trình chứng nhận trực tuyến được chứng minh là có giá trị bởi thị trường việc làm. Học data science có thể dễ dàng được thực hiện bằng cách tham gia khoá đào tạo với các chuyên gia giỏi nhất trong ngành; ví dụ như Hortonworks, Hội đồng khoa học dữ liệu của Mỹ (DASCA) và Coursera. Các tổ chức chứng nhận này được xem là có các chứng chỉ khoa học dữ liệu tốt nhất và được công nhận trên toàn cầu.
3. Điều kiện tiên quyết để học khoa học dữ liệu và chuyên môn hiện tại của bạn
Là người mới bắt đầu trong data science, trước tiên bạn phải hiểu rằng data science là một lĩnh vực rộng lớn. Nói một cách đơn giản, data science là một lĩnh vực đa ngành sử dụng dữ liệu, thuật toán và công nghệ để giải quyết các vấn đề phức tạp về phân tích. Bạn có thể nói nó đang làm hầu hết những thứ liên quan đến dữ liệu để tiếp tục giải quyết vấn đề và sau đó đưa ra giải pháp tạo nên giá trị kinh doanh hoặc thúc đẩy tăng trưởng.
Bạn có thể bắt đầu với những điều cơ bản trước; ví dụ: thống kê, lập trình trong R và Python. Các thuật toán được học phải nằm trong tầm tay bạn, nếu bạn chuẩn bị sẵn sàng để làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, bạn phải nắm vững các khái niệm về thống kê và machine learning. Các kỹ năng khác như trực quan hóa dữ liệu, mô hình dự đoán, triển khai và kiến thức sâu rộng về cơ sở dữ liệu sẽ giúp bạn có được sự nghiệp trong ngành data science nhanh hơn bạn mong đợi.
Bên cạnh đó, phải chắc rằng bạn đã có các dự án mình đã thực hiện để trình bày kỹ năng của mình với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Với phong cách một người biết tự làm mới mình, bạn phải sẵn sàng và thông thạo kỹ năng vừa học, tham gia vào các dự án cụ thể khi bạn đã học được những kỹ năng này, chỉ khi đó bạn mới có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu thành công.
(Sưu tầm và Tổng hợp)
