0 0
Read Time:8 Minute, 59 Second

Top các công việc trong ngành Data Science

Tìm kiếm việc làm không hề dễ dàng. Bạn cần phải nổi bật giữa hàng trăm ứng viên khác để trở thành người chiến thắng. Nhưng, tìm một vị trí công việc phù hợp để ứng tuyển ngay từ đầu cũng không hề đơn giản. Khi mới bắt đầu với ngành khoa học dữ liệu, chắc hẳn bạn khá bối rối về trách nhiệm của các vai trò khác nhau của các nhà khoa học dữ liệu. Chắc chắn bạn không muốn chọn một vị trí công việc mà bạn không hoàn toàn chắc chắn về những gì bạn sẽ làm.

Do có nhiều công việc và tên gọi khác nhau, ứng viên có thể bị nhầm lẫn và không biết vai trò nào phù hợp với kỹ năng cụ thể của họ hoặc những gì họ muốn làm việc.

Bài viết này sẽ không đi giải thích khoa học dữ liệu là gì mà  sẽ tập trung về sự khác biệt giữa các vị trí công việc trong nghành Data Science.

Có một lưu ý rằng, những vị trí công việc này không cố định và có thể thay đổi trong tương lai.

Data Scientist – Nhà khoa học dữ liệu

Hãy bắt đầu với vị trí chung nhất, nhà khoa học dữ liệu. Là một lập trình viên khoa học dữ liệu, bạn sẽ xử lý tất cả các vấn đề liên quan tới data của dự án. Bắt đầu từ kinh doanh đến thu thập và phân tích dữ liệu.

Một lập trình viên khoa học dữ liệu biết mỗi thứ một chút; mỗi quy trình của dự án, do đó, họ có thể đưa ra những hiểu biết sâu sắc hơn về các giải pháp tốt nhất cho một dự án cụ thể và phát hiện ra các mô hình và xu hướng. Hơn nữa, họ sẽ phụ trách nghiên cứu và phát triển các thuật toán và phương pháp tiếp cận mới.

Thông thường, ở các công ty lớn, trưởng nhóm phụ trách là những người có kỹ năng chuyên sâu sẽ là các lập trình viên khoa học dữ liệu.

Data Analyst

Vai trò thứ hai được biết đến là Data Analyst. Data Scientist và Data Analyst đôi khi bị trùng lặp, một công ty sẽ thuê bạn và bạn sẽ được gọi là “nhà khoa học dữ liệu” khi phần lớn công việc bạn sẽ làm là phân tích dữ liệu.

Các lập trình phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm về các nhiệm vụ khác nhau như trực quan hóa, chuyển đổi và thao tác dữ liệu. Đôi khi họ cũng chịu trách nhiệm theo dõi phân tích trang web và phân tích thử nghiệm A / B.

Vì các nhà phân tích dữ liệu phụ trách trực quan hóa, họ thường chịu trách nhiệm chuẩn bị dữ liệu để liên lạc với bộ phận kinh doanh của dự án bằng cách chuẩn bị các báo cáo thể hiện hiệu quả các xu hướng và thông tin chi tiết thu thập được từ phân tích của họ.

Data Engineer

Data Engineer chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và bảo trì các data pipelines. Họ cần kiểm tra hệ sinh thái cho các doanh nghiệp và chuẩn bị cho các nhà khoa học dữ liệu chạy các thuật toán của họ.

Các kỹ sư dữ liệu cũng làm việc trên xử lý hàng loạt dữ liệu được thu thập và khớp định dạng với dữ liệu được lưu trữ. Tóm lại, họ đảm bảo rằng dữ liệu đã sẵn sàng để được xử lý và phân tích.

Cuối cùng, họ cần giữ cho hệ sinh thái và pipeline được tối ưu hóa hiệu quả, đồng thời đảm bảo rằng dữ liệu có sẵn cho các nhà khoa học và phân tích dữ liệu sử dụng.

Data Architect

Data Architec có một số trách nhiệm chung với các kỹ sư dữ liệu. Cả hai đều cần đảm bảo rằng dữ liệu được định dạng tốt và có thể truy cập được cho các data scientists và analysts cải thiện hiệu suất của các data pipelines.

Bên cạnh đó, các kiến trúc sư dữ liệu cần thiết kế và tạo ra các hệ thống cơ sở dữ liệu mới phù hợp với yêu cầu của một mô hình kinh doanh cụ thể và yêu cầu công việc.

Họ cần duy trì các hệ thống cơ sở dữ liệu này, cả từ quan điểm chức năng và quản trị. Vì vậy, họ cần theo dõi dữ liệu và quyết định ai có thể xem, sử dụng và thao tác các phần khác nhau của dữ liệu.

Có thể bạn muốn tìm hiểu thêm:

Data Storyteller

Đây có lẽ là vị trí công việc mới nhất trong ngành Khoa học dữ liệu, là một vai trò quan trọng và sáng tạo.

Thông thường, Data Storytelling dễ bị nhầm lẫn với trực quan hóa dữ liệu. Mặc dù có chung một số điểm chung, data storytelling không chỉ là trực quan hóa dữ liệu, lập báo cáo và số liệu thống kê; đúng hơn, đó là việc tìm kiếm câu chuyện để mô tả tốt nhất dữ liệu và sử dụng nó để diễn đạt.

Nó nằm ngay giữa dữ liệu thô, thuần túy và giao tiếp của con người. Người kể chuyện dữ liệu cần tiếp nhận một số dữ liệu, đơn giản hóa dữ liệu, tập trung vào một khía cạnh cụ thể, phân tích hành vi và sử dụng thông tin chi tiết của mình để tạo ra một câu chuyện hấp dẫn giúp mọi người hiểu rõ hơn về dữ liệu.

Machine Learning Scientist

Thông thường, khi bạn thấy thuật ngữ “nhà khoa học” trong vai trò công việc, điều đó cho thấy vai trò công việc này đòi hỏi phải thực hiện nghiên cứu và đưa ra các thuật toán và thông tin chi tiết mới.

Machine Learning Scientist có cách tiếp cận thao tác dữ liệu mới và thiết kế các thuật toán mới để sử dụng. Họ thường là một phần của bộ phận R&D, và công việc của họ thường dẫn đến các bài nghiên cứu. Công việc của họ gần với học thuật hơn, ngoài ra còn có 1 vài vị trí dùng để nói về lập trình viên Machine learning scientists đó là Research Scientist hoặc Research Engineer.

Machine Learning Engineer

Hiện nay, vị trí công việc Machine Learning Engineer đang rất hot. Họ cần phải thành thạo các thuật toán học máy khác nhau như clustering, categorization, và classification, luôn cập nhật những tiến bộ nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực này.

Để thực hiện đúng công việc của mình, các kỹ sư học máy cần phải có kỹ năng thống kê và lập trình.

Ngoài việc thiết kế và xây dựng các hệ thống học máy, các kỹ sư học máy cần chạy các bài kiểm tra – chẳng hạn như các bài kiểm tra A / B – theo dõi hiệu suất và chức năng của các hệ thống khác nhau.

Business Intelligence Developer

Các nhà phát triển Business Intelligence – còn được gọi là lập trình viên BI – phụ trách thiết kế và phát triển các chiến lược cho phép người dùng doanh nghiệp tìm thấy thông tin họ cần để đưa ra quyết định một cách nhanh chóng và hiệu quả

Bên cạnh đó, họ cũng cần phải thành thạo khi sử dụng các công cụ BI mới hoặc thiết kế các công cụ tùy chỉnh cung cấp phân tích và thông tin chi tiết về doanh nghiệp để hiểu hệ thống tốt hơn.

Công việc của lập trình viên BI chủ yếu là theo định hướng kinh doanh; đó là lý do tại sao họ cần có hiểu biết cơ bản về các nguyên tắc của mô hình kinh doanh và cách triển khai.

Database Administrator

Đôi khi team thiết kế cơ sở dữ liệu và team sử dụng khác nhau. Hiện nay, nhiều công ty có thể thiết kế một hệ thống cơ sở dữ liệu dựa trên các yêu cầu kinh doanh cụ thể. Tuy nhiên, việc quản lý cơ sở dữ liệu được thực hiện bởi công ty mua cơ sở dữ liệu hoặc yêu cầu thiết kế.

Trong những trường hợp như vậy, mỗi công ty thuê một người – hoặc một số người chịu trách nhiệm quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu. Một quản trị viên cơ sở dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm giám sát cơ sở dữ liệu, đảm bảo rằng hoạt động bình thường, theo dõi các dữ liệu, tạo các bản sao lưu và khôi phục.

Họ cũng chịu trách nhiệm cấp các quyền khác nhau cho các nhân viên khác nhau dựa trên yêu cầu công việc và mức độ tuyển dụng.

Các vai trò chuyên biệt về công nghệ

Khoa học dữ liệu vẫn là một lĩnh vực đang phát triển; khi nó phát triển, các công nghệ cụ thể hơn sẽ xuất hiện, chẳng hạn như AI hoặc các thuật toán ML cụ thể. Khi lĩnh vực này phát triển theo cách đó, các vai trò công việc chuyên biệt mới sẽ được tạo ra — ví dụ: chuyên gia AI, chuyên gia Deep Learning, chuyên gia NLP, v.v.

Các vai trò công việc này cũng áp dụng cho các nhà khoa học và phân tích dữ liệu. Ví dụ: chuyên gia DS vận hành hoặc Marketing Storyteller, v.v. Các vai trò công việc như vậy sẽ đặc biệt về các trách nhiệmi và sẽ giảm bớt khối lượng công việc cho các lập trình viên khoa học dữ liệu và kỹ sư nói chung.

Kết luận

Khi lĩnh vực khoa học dữ liệu phát triển, nhu cầu về tuyển dụng vị trí làm việc cho ngành nhà khoa học dữ liệu cũng tăng theo. Không chỉ vậy, các vai trò công việc mới được tạo ra để đáp ứng nhu cầu rất lớn của ngành.

Trong bài viết này, bạn đã tìm hiểu được 10 vị trí công việc hoặc các vai trò khác nhau cho ngành khoa học dữ liệu thường được sử dụng và giải thích ngắn gọn về các trách nhiệm cần phải làm cho mỗi công việc. Hy vọng rằng, danh sách này sẽ giúp bạn tìm được công việc phù hợp với kỹ năng của mình. Chúc bạn may mắn!

Xem thêm bài viết gốc tại đây !

Happy
Happy
0 %
Sad
Sad
0 %
Excited
Excited
0 %
Sleepy
Sleepy
0 %
Angry
Angry
0 %
Surprise
Surprise
0 %

Average Rating

5 Star
0%
4 Star
0%
3 Star
0%
2 Star
0%
1 Star
0%

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *