ky-nang-khoa-hoc-du-lieu

Nếu bạn muốn tìm hiểu về Khoa học dữ liệu hoặc đang có kế hoạch mở rộng quy mô trong vai trò hiện tại của mình.

Bài viết này sẽ đề cập đến mọi thứ bạn cần, từ những ngôn ngữ lập trình bạn nên biết đến những loại công cụ phần mềm nào là cần thiết. Theo nhiều tin tuyển dụng về ngành khoa học dữ liệu, dưới đây sẽ là những từ khóa về kỹ năng mà nhà tuyển dụng đang tìm kiếm cho vị trí làm việc về khoa học dữ liệu, cùng tìm hiểu ngay dưới đây nhé.

1. Kỹ năng giao tiếp

Các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên giao tiếp cởi mở với khách hàng. Họ cần phải ứng xử linh hoạt trong phản hồi các yêu cầu. Giải đáp các câu hỏi và mối quan tâm của khách hàng khi đề cập đến các giải pháp và giao tiếp đơn giản.

Có một mô hình có thể giải quyết câu hỏi hóc búa về kinh doanh của khách hàng là chưa đủ, họ cần giải thích cách hoạt động và lý do tại sao nó lại đưa ra đề xuất. Theo báo cáo, chỉ có 11% công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo nhận được tỷ lệ ROI xứng đáng.

Lý do đằng sau điều đó là do nhân viên của công ty không biết cách hoạt động của nó và kết quả là không tin tưởng vào các đề xuất hoặc sử dụng AI đúng cách. Điều này dẫn đến chi phí bổ sung mà một công ty không thể trả được trong thế giới hậu Covid. Để AI hoạt động hết khả năng của nó, giao tiếp là điều bắt buộc đối với bất kỳ ai trong lĩnh vực này.

2. Các ngôn ngữ lập trình cần trong ngành khoa học dữ liệu:

Theo thứ tự ưu tiên như sau:

  • Python
  • SQL
  • R
  • Java
  • Scala
  • SAS
  • C
  • C #
  • C ++
  • Matlab
  • Julia

Cho rằng Python là ngôn ngữ được yêu cầu nhiều nhất, đây là những Thư viện Python hàng đầu:

  • TensorFlow
  • Scikit-learning
  • PyTorch
  • Gấu trúc
  • NumPy
  • SciPy
  • Matplotlib

3. Nhà khoa học dữ liệu cần có tư duy về tự động hóa

Tự động hóa chắc chắn sẽ trở thành xu hướng công nghệ hàng đầu vào năm 2021. Nhờ COVID-19, các doanh nghiệp đã nhận ra tầm quan trọng của việc tự động hóa dựa trên AI trong các quy trình kinh doanh của họ trong thời đại kỹ thuật số này. Theo dự đoán của các ngân hàng và công ty bảo hiểm, sẽ có mức tăng 86% trong tự động hóa do AI điều khiển vào năm 2025 và Gartner cũng dự đoán rằng siêu tự động hóa sẽ là xu hướng chiến lược quan trọng trong năm 2021 và hơn thế nữa.

Những người trong lĩnh vực này nên coi việc ưu tiên các mô hình tự trị trong khi thiết kế một thuật toán. Có tư duy này cũng sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, giúp bạn giải phóng tập trung vào các dự án phức tạp hơn. Vì tự động hóa là tương lai, và bạn phải sẵn sàng đón nhận công nghệ.

4. Phát triển mục tiêu kinh doanh

Trong thời đại ngày nay, các nhà khoa học dữ liệu phải là các nhà khoa học kinh doanh. Đối với bất kỳ ai trở thành một phần của khoa học dữ liệu, họ cần được thúc đẩy bởi các mục tiêu kinh doanh và sau đó sử dụng dữ liệu để giải quyết chúng. Dữ liệu chỉ hữu ích nếu bạn sử dụng nó để giải quyết vấn đề kinh doanh phù hợp.

Trừ khi bạn hiểu công việc kinh doanh của khách hàng và ngành công nghiệp của họ, một nhà khoa học dữ liệu sẽ không thể đạt được tối ưu hóa hiệu quả. Nếu thuật toán thanh lịch nhất không giải quyết được vấn đề kinh doanh, thì nó sẽ không có ích lợi gì. Và biết được điều này đòi hỏi sự nhạy bén trong kinh doanh. Vào năm 2021, một người không thể được thuê làm nhà khoa học dữ liệu nếu không có kiến ​​thức về doanh nghiệp và ngành.

Nguồn: Analyticsinsight

Xem thêm: