Nhu cầu việc làm của ngành Khoa học dữ liệu trong tương lai

6 năm trước, Tạp chí Kinh doanh của Harvard đã chỉ ra rằng, không nghề nghiệp nào được tìm kiếm nhiều trong giai đoạn này và thập kỉ kế tiếp bằng Khoa học dữ liệu. Nhu cầu việc làm ngành này đang rất cao trong thời đại 4.0.

Vì vậy, những công việc chúng ta nghĩ là gợi cảm, bao gồm những gì họ làm, họ trả bao nhiêu và các công ty đang tuyển dụng là gì?

Trước tiên, hãy xem những gì các nhà khoa học dữ liệu thực sự làm.

Vậy vì sao công việc này lại trở nên hấp dẫn như vậy? Các công ty đang cần người như thế nào và mức lương của họ chi trả là bao nhiêu?

Trước tiên, hãy xem những gì các nhà khoa học dữ liệu thực sự làm.

Thế nào gọi là nhà phân tích Khoa học dữ liệu?

Bởi vì nó cung cấp nền tảng của rất nhiều công việc công nghệ ngày nay, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực vô cùng rộng lớn. Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều ngành, từ khoa học máy tính đến thống kê, nhưng về cơ bản, các nhà khoa học dữ liệu sẽ lấy dữ liệu về, sau đó sắp xếp và phân tích nó để chỉ ra những gì mảng thông tin khổng lồ kia chỉ ra, từ đó các tổ chức có thể sử dụng kết quả đó như một nguồn tham khảo để đưa ra quyết định sau cùng.

Hãy cùng xem triển vọng của công việc phân tích Khoa học dữ liệu trong từng mảng lớn sau đây:

Trong giáo dục

Đối với ngành này, Khoa học dữ liệu có thể được xem như một nhà thống kê học hay toán học. Với kiến thức được học, sinh viên sau klhi tốt nghiệp có thể sẽ được xem như một nhà phân tích số liệu kinh doanh hoặc kĩ sư khoa học dữ kiệu.

Trong công nghiệp

Mặc dù khoa học dữ liệu là cần thiết trong hầu hết mọi ngành công nghiệp, bao gồm cả các tổ chức phi lợi nhuận và chính phủ, đang có nhu cầu lớn nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc trong công nghệ sinh học và dược phẩm, năng lượng, giao thông, viễn thông, hàng không vũ trụ, CNTT và an ninh, tài chính ngân hàng, phần mềm, truyền thông và bán lẻ.

Lương

Các nhà khoa học dữ liệu thường được trả lương cao, với mức lương trung bình khoảng 130.000 đô la/năm và tùy theo từng mảng chuyên sâu mà mức lương có thể dao động.

Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu rất cao và nhu cầu về các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu được dự đoán sẽ tăng thêm 39% cho đến năm 2020.

Tại sao xã hội lại có nhu cầu cao về mảng khoa học dữ liệu?

Điện thoại thông minh, máy tính, dịch vụ truyền phát phương tiện, thiết bị thông minh, phương tiện xã hội – cuộc sống của chúng ta đang bị biến thành thông tin hóa và các công ty sử dụng để tìm hiểu thêm về chúng ta với các mục đích khác nhau.

Vào năm 2020, con người trung bình sẽ tạo ra 1,7 megabyte dữ liệu mỗi giây. Dữ liệu được sản xuất vào năm 2017 cao hơn so với những dữ liệu được sản xuất ra trong 5.000 năm trước của lịch sử loài người cộng lại.

Ba trăm giờ video được tải lên YouTube mỗi phút và hơn 1 nghìn tỷ lượt tìm kiếm Google được thực hiện mỗi năm. Nhưng chỉ ít hơn 1 phần trăm trong số sữ liệu khổng lồ đó thực sự được phân tích.

Nhưng các công ty có khả năng thành công trong tương lai nếu họ có thể nằm khai thác và tận dụng kho thông tin quý giá này, vì vậy các nhà khoa học dữ liệu được sane đón để kiểm soát luồng thông tin và biến nó thành những phương tiện mang lại lợi nhuận.

Khi bạn cho rằng đây là một phân tích chỉ trong một lĩnh vực kinh tế, thực chất, khoa học dữ liệu có thể tăng sức mạnh cho trí thông minh cho dữ liệu, hợp lí hóa chúng và chỉ ra điểm mấu chốt để cải thiện cho mọi loại hình kinh doanh.

Trách nhiệm và phương tiện làm việc

Trách nhiệm

• Trích xuất dữ liệu

• Tạo hoặc sử dụng các phương pháp để làm sạch và sắp xếp dữ liệu

• Phát triển các mô hình phân tích, thuật toán áp dụng chúng cho các tập dữ liệu

• Khám phá và cắt dữ liệu từ các góc độ khác nhau để thu thập những thông tin độc đáo và xác định xu hướng

• Phát triển các giải pháp dựa trên phân tích dữ liệu

• Liên tục theo dõi và phân tích kết quả để đảm bảo hiệu suất mô hình và độ chính xác của dữ liệu

Phương tiện và kĩ năng làm việc

• Lập trình và cơ sở dữ liệu: C, C ++, Java, JavaScript, Perl, Python, R / SAS, SQL

• Khai thác dữ liệu: GLM / hồi quy,

  random forest

  , khai thác văn bản, phân tích mạng xã hội, boosting

• Dịch vụ web & dịch vụ đám mây: S3, Redshift, DigitalOcean, Amazon AWS, Spark,

• Công cụ tính toán / dữ liệu phân tán: Map / Giảm, Hadoop, Hive, Spark, Gurobi, MySQL, Pig

• Học máy:

  Regression, simulation, modeling, clustering, scenario analysis, decision trees, neural networks

• Phân tích dữ liệu của bên thứ ba: Google Analytics, Coremetrics, Adwords, Facebook Insights, Site Catalyst, Crimson Hexagon

• Trực quan hóa dữ liệu: Periscope, D3, ggplot

Những nghề nghiệp tuyệt vời đang chờ đợi ngay bây giờ

Một nền tảng vững chắc về khoa học dữ liệu và kinh nghiệm với các công cụ mà chúng tôi đã đề cập trên sẽ trang bị cho bạn khả năng có được một công việc trong bất kỳ ngành nào mà bạn quan tâm.

Hãy nhìn vào 10 cơ hội việc làm thú vị đến từ nghiên cứu trên Glassdoor và các web tuyển dụng khác.

Kỹ sư dữ liệu lớn

• Trách nhiệm: Sử dụng AI và các công cụ học máy để thu thập và đánh giá dữ liệu nội bộ và khách hàng và phát triển các đề xuất hoặc hệ thống tự động.

• Mức lương: $ 55.000- $ 100.000

• Các công ty có nhu cầu: 23andMe (Mountain View, California), United Health Group (Minnetonka, Minnesota), Jolt Tech (Los Angeles, California)

Chuyên viên phân tích tình báo kinh doanh

• Trách nhiệm: Tập hợp và phân tích dữ liệu bên trong và bên ngoài để xác định các xu hướng liên quan đến hoạt động kinh doanh và đề xuất các kế hoạch để tăng doanh thu hoặc giảm chi phí.

• Mức lương: $ 60.000- $ 104.000

• Các công ty có nhu cầu: Vidant Health (Greenville, Bắc Carolina), Keurig Dr. Pepper (Plano, Texas), Thành phố SeattleDatabase Administrator

Nhà dịch tễ học

Epidemiologist

• Trách nhiệm: Tạo, sắp xếp, làm sạch và phân tích dữ liệu để hỗ trợ các nghiên cứu lâm sàng hoặc các sáng kiến về sức khỏe. Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, bao gồm tuân thủ quy định của công ty và quy định.

• Mức lương: $ 50.000- $ 96.000

• Các nơi cần: Anthem (Wilmington, Del biết), Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh (San Diego, California), Bang Montana

Nhà thống kê học

Thống kê

• Trách nhiệm: Thu thập, đánh giá và giải thích dữ liệu từ bên trong và bên ngoài tổ chức để cung cấp cái nhìn sâu sắc và khuyến nghị về nhu cầu của tổ chức. Sử dụng thu thập dữ liệu và kỹ thuật mô hình toán học để đến và giải thích các khuyến nghị kinh doanh cho các bên liên quan bên trong và bên ngoài.

• Mức lương: $ 60.000- $ 108.000

• Các nơi cần: Cook Medical (Bloomington, Indiana), Bộ Nông nghiệp (Sacramento, California), IHRC (Atlanta, Georgia)

Kỹ sư máy học

• Trách nhiệm: Phát triển, kiểm tra và cải thiện các mô hình và thuật toán để sắp xếp và tự động phân tích các bộ dữ liệu và trích xuất cái nhìn sâu sắc của tổ chức. Xây dựng các phương pháp tự động hóa học tập sâu, bao gồm ghi nhãn, đào tạo và trực quan hóa.

• Mức lương: $ 85,000- $ 137,000

• Ai thuê thuê: Zulily (Seattle, Washington), CVS Health (Woonsocket, Rhode Island), Bloomberg (New York)

Nhà khí tượng học

• Trách nhiệm: Đánh giá dữ liệu được mô hình hóa xung quanh thời tiết, chất lượng không khí và các chủ đề liên quan khác để tạo dự báo chính xác và kịp thời dựa trên dữ liệu quan sát và các công cụ thống kê.

• Mức lương: $ 40,000- $ 92,000

• Ai thuê thuê: Tribune Media Co. (St. Louis), Iteris (Grand Fork, North Dakota).

Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh, Đại học Đà Nẵng (VNUK)

Là một trong những thành viên mới nhất của Đại học Đà Nẵng, Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh được xây dựng dựa trên thỏa thuận hợp tác giữa hai chính phủ Việt Nam và Anh nhằm hướng đến việc giảng dạy theo tiêu chuẩn quốc tế. Các ngành đào tạo tại đây được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh; 30% giảng viên người nước ngoài và cơ hội thực tập tại các doanh nghiệp lớn sẽ đảm bảo sinh viên có một nền tảng kiến thức vững chắc và sẵn sàng cho thị trường lao động trong nước và quốc tế.

Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh (mã trường: DDV) đang xét tuyển các ngành đào tạo như sau:

Ngoài phương pháp xét tuyển bằng điểm thi THPT quốc gia; tại VNUK, các ngành đào tạo còn được xét theo phương pháp xét tuyển đại học, cao đẳng theo hình thức học bạ.

———————————————————————–

Mọi thắc mắc xin vui lòng liên hệ theo địa chỉ:

Viện Nghiên Cứu và Đào Tạo Việt – Anh

158A Lê Lợi, Q.Hải Châu, TP. Đà Nẵng

Hotline: 0905 55 66 54

Số điện thoại: 0236 37 38 399

Email: [email protected]