[CẬP NHẬT NGAY] Bản mô tả công việc Data Scientist chi tiết nhất!

Mục lục

Là dân công nghệ, quyết định theo đuổi Data Scientist đến cùng, liệu bạn đã có 1 cái nhìn đầy đủ về công việc này? Hãy cùng theo dõi những kiến giải ngay sau đây của Lại Trang và đối chiếu nhé. 

1. Data Scientist là ai?

Trước khi đào sâu về những mô tả công việc của Data Scientist, chúng ta cần khoảng 1 phút để “sốc” lại khái niệm vị trí công việc hấp dẫn này một lần nữa. Trước hết hãy bỏ qua những khái niệm có tính vĩ mô như “là vị trí quý hiếm như kỳ lân” hay “ một ngành học “sexy” nhất thế kỷ 21”.

Bởi lẽ, đó là chỉ là cách ví von và làm bạn lệch hướng trong cách kiến giải được sâu sắc bản chất cũng như hiểu sâu về công việc của họ.  Data Scientist hay những nhà khoa học dữ liệu thực chất là những người  chuyên phân tích ,xử lý, mô hình hóa các dữ liệu “thô” thành những thông tin có giá trị sau đó diễn giải những dữ liệu có giá trị này cũng như lên kế hoạch cho đội nhóm phục vụ những chiến lược phát triển kinh doanh, marketing trong doanh nghiệp.

Trong bối cảnh cạnh tranh kinh doanh nổ ra khốc liệt, săn lùng dữ liệu insight (Bao gồm thông tin có ích về khách hàng, người tiêu dùng, sản phẩm, đối thủ) để thu phục khách hàng trở nên cần kíp hơn bao giờ hết. Đó cũng là lý do chính làm để nhà khoa học dữ liệu được chiêu mộ ở hầu hết các doanh nghiệp với mức lương tốt và chế đãi ngộ hấp dẫn. 

2. Bản mô tả công việc Data Scientist đầy đủ nhất!

Với một dân IT lần đầu tìm hiểu về nghề này, chắc chắn từ khóa về mô tả công việc cho một Data Scientist chỉ vẻn vẹn xoay quanh cụm “phân tích và xử lý dữ liệu”. Trên thực tế, thì đây chỉ là nhiệm vụ quan trọng nhất, để có thể hoàn thành được nhiệm vụ này đòi hỏi ở nhà khoa học dữ liệu chia nhỏ và tiến hành nó theo một quy trình gồm nhiều khâu khác nhau. Tìm hiểu mô tả công việc một Data Scientist thực chất là đi sâu vào từng khâu này để nắm rõ nội dung và công việc cụ thể của nó. Sau đây, chúng ta sẽ đi vào khâu quan trọng đầu tiên, hoạt động đầu tiên cho một ngày làm việc của một nhà khoa học dữ liệu.

2.1. Thu thập, nắm bắt dữ liệu

Trong doanh nghiệp, với vai trò là chuyên gia chịu trách nhiệm cho dữ liệu, Data Scientist sẽ thu thập và nắm bắt dữ liệu từ nhiều nguồn. Trong đó, Database hay kho dữ liệu chung của công ty đã thu thập từ trước đây từ bộ phận kinh doanh là địa chỉ được chọn lọc đầu tiên.

Đây cũng là bước đơn giản và nhanh chóng cũng như thu về hiệu quả cao nhất, vì phần lớn các doanh nghiệp lấy được những dữ liệu này từ khách hàng tiềm năng nhờ các chiến dịch quảng cáo, tiếp thị trực tuyến. Trong list danh sách, nhà khoa học dữ liệu sẽ loại bỏ những khách hàng không phù hợp, những khách hàng không có nhu cầu, những số điện thoại, địa chỉ thông tin liên lạc không hợp lý. Tuy nhiên, đây chỉ là một khía cạnh trong của Insight.

Để có thể nắm bắt được những thông tin hữu ích về thị trường, cách khai thác khách hàng từ phía đối thủ, quét những website để khai thác của đối thủ và truy cập vào một API cụ thể. API thực chất là một giao thức kết nối hai nền tảng di động độc lập nhằm giúp hai bên trao đổi ý tưởng, thông tin với nhau. Việc quét những API này có thể mang lại cho các nhà khoa học dữ liệu những thông tin hữu ích về nhu cầu đối tác lớn. 

2.2. Quản trị dữ liệu một cách chỉn chu, khoa học

Tất cả những dữ liệu được phân tích và trích xuất trong bước thứ nhất đều sẽ xuất hiện trong bảng kế hoạch thực hiện tiếp theo của lực lượng nhân viên kinh doanh và marketing. Tuy nhiên, không phải là dữ liệu nào cũng bắt buộc sử dụng trong cùng một thời điểm.

Những dữ liệu sau khi phân tích trước khi đưa vào bản kế hoạch cụ thể và chuyển cho các bộ phận triển khai, các Data Scientist sẽ thống kế và chọn lọc, sắp xếp các dữ liệu hợp lý phân chia theo từng giai đoạn cụ thể của doanh nghiệp.

Đối với những dữ liệu được phân tích cụ trong giai đoạn trước, nếu xét thấy không phù hợp với giai đoạn sau vì sự biến đổi của thị trường, nhà khoa học dữ liệu sẽ khảo sát, phân tích lại File dữ liệu cũ và xóa đi những nguồn dữ liệu không còn phù hợp để thoáng không gian lưu trữ. 

2.3. Phân tích và trình bày dữ liệu

Đây là một trong những nhiệm vụ quan trọng và làm nên đặc trưng của ngành khoa học về dữ liệu. Là ngành học kết hợp giữa 3 lĩnh vực trọng yếu gồm Toán học, công nghệ thông tin, máy học...quá trình phân tích diễn ra sau một quá trình nghiên cứu thực tế, bài báo khoa học, những tài liệu và tính toán cụ thể trên tình hình thực tế của doanh nghiệp, đối thủ, thị trường hiện tại để đề xuất phương pháp, kế hoạch hợp lý nhất.

Những loại dữ liệu này sẽ được các Data Scientist trình theo một hướng cách  khác nhau bằng những giải pháp công nghệ mới đồng thời duy trì và cải thiện các phương thức trình bày dữ liệu hiện có. Từ đây để tìm ra những nguyên mẫu và những vấn đề để giải quyết sâu hơn cũng như căn chỉnh các mô hình dự toán cho phù hợp để đưa ra những kết quả chính xác nhất với những chính sách của người đứng đầu. 

2.4. Thiết kế các báo cáo, phát triển các mô hình tùy chỉnh

Tìm hiểu, đào sâu để tìm ra các Insight chỉ là giải đoạn bề mặt, quan trọng hơn là cách các nhà khoa học dữ liệu chuyển tải bộ dữ liệu dung lượng lớn đến để báo cáo cho cấp quản lý như thế nào. Để có thể tạo ra một bản báo cáo kết quả khoa học, có thể biểu diễn được nhiều dạng dữ liệu khác nhau gửi đến cấp quản lý, các Data Scientist bắt buộc phải có năng lực thiết kế báo báo. Họ có nhiệm vụ tạo ra những bản báo cáo trực quan dưới nhiều hình thức khác nhau. Đính kèm trong bản báo cáo kết quả đó là những lời khuyên hữu ích, định hướng phát triển doanh nghiệp cũng như những lưu ý trong quá trình triển khai kế hoạch. 

Đối tượng làm việc trực tiếp của những nhà khoa học dữ liệu không chỉ dừng lại ở cấp quản lý mà còn nhiều phòng ban và cả khách hàng, do vậy, không cách nào khác, Data Scientist phải là người biết diễn tả, mô phỏng một cách dễ hiểu bản báo cáo kết quả với cấp để đảm bảo rằng những bộ phận khác có thể nắm hết tinh thần của bản báo cáo. 

Trên đây, chính là bản mô tả công việc Data Scientist chi tiết nhất đang được tuyển dụng bởi các doanh nghiệp. Chắc chắn rằng, bạn đã có một cái nhìn toàn cảnh về những chức năng và nhiệm vụ của vị trí này cũng như chuẩn bị tinh thần sẵn sàng để làm tròn vai một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp trong tương lai. Để có thể thấu hiểu rõ về những hành trang cần phải chuẩn bị để theo đuổi vị trí công việc mình mơ ước. Mời bạn tham khảo ngay những nội dung chi tiết dưới đây về những tiêu chí tuyển dụng vị trí này nhé. 

3. Những tiêu chí tuyển dụng cho vị trí Data Scientist hiện nay

Được xếp vào tốp một vị trí công việc ngành khoa học hấp dẫn nhất thế kỷ 21, hẳn rằng, bạn đã hình dung trong đầu những yêu cầu đặc biệt mà những tín đồ của vị trí này bắt buộc phải nằm lòng. Trước hết, là ngành học kết hợp của nhiều ngành khoa học khác bao gồm toán học, lập trình và máy học, Data Scientist phải là người am hiểu kiến thức và thành thạo cả 3 lĩnh vực này để phục vụ công tác khai thác, phân tích dữ liệu. Biểu hiện cụ thể của nó thành thạo một số các ngôn ngữ lập trình cơ bản.

Hai lĩnh vực thứ hai ngốn một quỹ thời gian không nhỏ để các Data Scientist tương lai trau dồi là các kiến thức về máy học và năng lực thống kê. Đây những kỹ năng cứng quan trọng nhất để giúp các nhà khoa học dữ liệu có thể xâu chuỗi được những thông tin insight. Dĩ nhiên, bên cạnh  đó,  các nhà khoa học dữ liệu sẽ không “sống sót”nếu tách rời những kỹ năng mềm gắn liền với từng lĩnh vực bao gồm: khả năng suy luận, tư duy logic, bộ óc sáng tạo, tính tò mò...

Như đã nhấn mạnh, hiệu quả công việc của một Data Scientist phụ thuộc vào khả năng diễn giải cho các đối tượng làm việc cùng với họ một cách rõ ràng, dễ hiểu, cho nên ngoài việc làm tốt những nhiệm vụ trên báo cáo, tài liệu, năng lực thuyết trình, giao tiếp là những kỹ năng bạn bắt buộc. 

Vậy khi đáp ứng đầy đủ những tiêu chí này, vị trí Data Scientist sẽ thu về những quyền lợi gì?

4. Những quyền lợi hấp dẫn của vị trí Data Scientist

Quyền lợi hấp dẫn đầu tiên của vị trí một nhà khoa học dữ liệu, chúng ta đặc biệt là những ai trót dành tình yêu cho vị trí này chính là cơ hội nghề nghiệp rộng mở. Bối cảnh cuộc chiến khốc liệt về về thị trường, dữ liệu trở thành chiếc chìa khóa vàng cho doanh nghiệp chinh phục khách hàng, vị trí nhà khoa học dữ liệu được tuyển dụng đông đảo mức thu nhập hậu hĩnh và chế độ đãi ngộ hấp dẫn bậc nhất. 

Tại Mỹ, mức lương cho một vị trí Data Scientist lão thành có thể lên đến trên 162.000 USD/năm theo thống kê của Glassdoor bỏ xa những đối thủ nặng ký khác trong làng công nghệ thông tin đến cả một ½ mức thu nhập.

Tại Việt Nam, hiện tại Data Scientist là vị trí đang được săn đón tại các doanh nghiệp công nghệ với mức lương khởi điểm là trên 1000 USD/tháng. Ngoài mức thu nhập quyến rũ, như nhiều vị trí khác, doanh nghiệp sẽ đảm bảo đầy đủ những chính sách về bảo hiểm y tế, xã hội lẫn những chuyến du lịch nghỉ dưỡng theo quy định. 

Trên đây, chính là bản mô tả công việc Data Scientist đầy đủ nhất cũng như những quyền lợi và tiêu chí tuyển dụng của vị trí này mà timviec24h.vn đã mang đến cho bạn. Mong rằng, nó thật sự hữu ích giúp bạn chinh phục được vị trí công việc mơ ước của mình. Đừng quên tìm kiếm những cơ hội hấp dẫn của vị trí này trên timviec24h.vn và tải về mô tả công việc Data Scientist cụ thể ngay dưới đây nhé.
MÔ TẢ CÔNG VIỆC Data Scientist.docx

Đăng ngày 21/11/2020, 35 lượt xem