Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  Những kỹ năng mềm Data Scientist cần phải có

Những kỹ năng mềm Data Scientist cần phải có


Trong bài viết dưới đây, MCI sẽ giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản cùng kỹ năng mềm cần có của lĩnh vực Data Science.

  368 lượt xem

Nội dung bài viết

1. Data Science là gì ?

Hiện nay, Data science là ngành thu hút nhiều sự quan tâm của ứng viên có niềm đam mê lớn với dữ liệu và phân tích nó. Đây là lĩnh vực đang phát triển lớn mạnh cùng với sự phát triển của dữ liệu mỗi ngày. 

cấp độ cơ bản, Data Science  được định nghĩa là sử dụng dữ liệu để có được thông tin chuyên sâu và có giá trị. Với định nghĩa chuyên sâu hơn, Data Science chính là sự kết hợp phức tạp của các kỹ năng như lập trình, trực quan hóa dữ liệu, công cụ dòng lệnh, cơ sở dữ liệu, thống kê, học máy và nhiều hơn nữa để phân tích dữ liệu và thu thập thông tin giá trị từ số lượng lớn dữ liệu.

2. Công việc hằng ngày của Data Scientist

Trước khi tìm hiểu những kỹ năng, kiến thức cần thiết để trở thành Data Scientist, bạn cần tìm hiểu chính xác những công việc mà một Data Scientist phải làm để xác định rõ bạn có phù hợp với vị trí này hay không?
Sau đây là một số công việc chính mà các Data Scientist ở các doanh nghiệp:

  • Xác định bộ dữ liệu và các biến chính xác
  • Xác định các vấn đề phân tích dữ liệu thách thức nhất
  • Thu thập các tập hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, từ các nguồn khác nhau.
  • Xây dựng và áp dụng các mô hình và thuật toán để khai thác các kho dữ liệu lớn
  • Phân tích dữ liệu để nhận ra các mô hình và xu hướng và giải thích dữ liệu để tìm giải pháp
  • Trình bày kết quả cho các bộ phận liên quan bằng các công cụ trực quan hóa dữ liệu

3. Top 4 kỹ năng mềm Data Scientist phải có

3.1 Sự tò mò và đam mê với dữ liệu

Sự tò mò và đam mê với dữ liệu là một kỹ năng mềm cho Data Scientist bắt buộc phải có. Dù trong bất cứ công việc nào, khi muốn làm tốt, bạn phải thực sự yêu thích và luôn tò mò về nó. Nếu đã bắt đầu với Data Science, bạn phải kiên trì trau dồi kiến thức về mặt chuyên môn nghiệp vụ lẫn kiến thức nền tảng. Bên cạnh đó, hãy xây dựng cho mình lộ trình học bền bỉ và luôn luôn cải thiện chuyên môn qua những tài liệu, sách vở hoặc các dự án thực tế. Bạn có thể tham khảo thêm những bài báo hay, blog hay tin tức chia sẻ các kiến thức về Khoa học dữ liệu và note lại những chia sẻ hay. Luôn giữ cho bản thân nhiệt huyết và khao khát tìm tòi về lĩnh vực này sẽ giúp bạn nhanh chóng tiến bộ và yêu thích con đường mình đã chọn.

3.2 Tính chuyên nghiệp trong công việc

Đây là điều tất yếu khi bạn đã quyết định “dấn thân” vào vị trí Data Scientist. Chuyên môn vững mới tạo nên sự chuyên nghiệp. Nhiệm vụ chính của Data Scientist là mang đến giải pháp về dữ liệu để ứng dụng vào công việc thực tiễn của doanh nghiệp bằng những phân tích của mình. Yếu tố lĩnh vực ứng dụng cũng có tác động đến khả năng giải quyết vấn đề của Data Scientist. Mỗi người Data Scientist có thể sẽ có cách áp dụng chuyên môn của mình khác nhau theo lĩnh vực. Vì vậy, để phát triển định hướng trong ngành Data Science, bạn nên tìm hiểu sâu một số vấn đề, ngành kinh tế mà mình yêu thích từ sớm.

3.3 Kỹ năng giao tiếp với đồng nghiệp

Một số người thường nghĩ nếu làm việc liên quan đến kỹ thuật hay máy móc thì không đòi hỏi kỹ năng giao tiếp quá nhiều. Vì thứ duy nhất giao tiếp với bạn nhiều nhất là máy tính của bạn. Tuy nhiên, với các vị trí về data, bạn phải luyện cho mình kỹ năng giao tiếp tự tin cũng như cách truyền đạt thông tin xúc tích và dễ hiểu nhất. Vì kỹ năng này sẽ giúp quá trình làm việc với các bộ phận diễn ra suôn sẻ hơn. Từ đây, bài toán dữ liệu bạn đang giải quyết sẽ dễ dàng hoàn thiện hơn. 

3.4 Kỹ năng làm việc nhóm

Có thể nói kỹ năng làm việc nhóm quyết định rất nhiều đến kết quả và chất lượng công việc của bất kể ngành nghề nào. Đối với Data Scientist, bạn sẽ làm việc nhiều hơn với các thành viên trong team để cùng tạo ra kết quả tốt nhất. Bên cạnh đó, bạn không chỉ cần làm việc với những người trong nhóm của mình mà còn có nhiều bộ phận khác trong công ty, chẳng hạn như Marketing, Phát triển sản phẩm hay Khách hàng đối tác. Giao tiếp và làm việc với các bộ phận khác một cách chuyên nghiệp giúp bạn đảm bảo tiến độ, theo kịp deadline.

Đôi khi kỹ năng làm việc nhóm quyết định cả “khả năng sống còn” của bạn ở môi trường làm việc khắc nghiệt nhất. Vì vậy, kỹ năng làm việc nhóm luôn luôn cần được trau dồi trong quá trình bạn trở thành Data Scientist.

KẾT LUẬN

Kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm thực chiến cùng các project đã làm sẽ là điều kiện cần nếu bạn muốn bước chân vào lĩnh vực Data Science. Tuy nhiên, vẫn chưa đủ nếu bạn thiếu kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm. Vì vậy, hãy dành thời gian trau dồi kiến thức và rèn luyện cho mình những kỹ năng thiết thực trong công việc.

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học



Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Phân biệt các vị trí Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist

Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại, và khi nhắc đến lĩnh vực này, chắc hẳn bạn đã được nghe rất nhiều về 3 vị trí phổ biến: Data Analyst, Data Engineer và Data Scientist. Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), họ là ai? Bạn sẽ phù hợp với vị trí nào? Hãy cùng MCI Việt Nam tìm hiểu về từng vị trí này nhé!

Hành Trình Đào Tạo Doanh Nghiệp 365 Ngày Cùng MCI: Tổng Kết và Chia Sẻ

Trải qua một năm đầy thách thức và học hỏi, 365 ngày đầy ý nghĩa và khát vọng của MCI Việt Nam, nơi mà chúng tôi không chỉ đào tạo, mà còn đồng hành cùng các doanh nghiệp Việt, đặc biệt là trong lĩnh vực quan trọng - Phân tích Dữ liệu.

LEETCODE VS HACKERRANK: ĐÂU LÀ NỀN TẢNG HỌC TẬP HỮU ÍCH DÀNH CHO NEWBIE DATA SCIENTIST?

LeetCode và HackerRank: Đâu là nền tảng học tập hữu ích dành cho Data Science?

Các bài viết liên quan