Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực tối ưu hóa việc sử dụng các thuật toán, quy trình khoa học, phân tích và học tập nhân tạo để có được thông tin chi tiết từ dữ liệu của một tổ chức. Là một chuyên gia trong lĩnh vực này, nhiệm vụ của bạn có thể bao gồm từ trực quan hóa và phân tích dữ liệu đến triển khai dữ liệu cho các ứng dụng và ngôn ngữ lập trình.
Sự nghiệp trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này mang đến cho bạn cơ hội to lớn để chuẩn bị cho cuộc cách mạng kỹ thuật số đang rình rập. Do đó, bạn nên xem một số nghề nghiệp tốt nhất trong khoa học dữ liệu mà bạn có thể theo đuổi ngày hôm nay. Hãy đi sâu vào nó.
1. Nhà khoa học học máy
Các nhà khoa học học máy tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán và kỹ thuật phần mềm xoay quanh việc triển khai các thuật toán. Trách nhiệm của nhà khoa học máy học thường bao gồm xây dựng đường ống dữ liệu và thực hiện các tác vụ A / B.
Để trở thành một nhà khoa học máy học, bạn phải làm quen với trí tuệ nhân tạo và các công cụ AI, Unix, C ++, C, Python và các ngôn ngữ lập trình khác. Điều này là do thông thường bạn sẽ phân tích và trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ hơn, nghiên cứu các thuật toán máy học cũng như thiết kế và phát triển các hệ thống máy học. Số liệu của PayScale chỉ ra rằng một nhà khoa học máy học kiếm được khoảng 99.747 đô la hàng năm.
2. Nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia sử dụng dữ liệu để hiểu và phát triển các mô hình dự báo nhằm giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn. Các bộ kỹ năng cốt lõi của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm trực quan hóa dữ liệu, xử lý các tập dữ liệu lớn và lập trình.
Ngoài ra, bạn sẽ sử dụng các mô hình dữ liệu để dự đoán kết quả và cải thiện chất lượng của dữ liệu hoặc sản phẩm bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học. Theo Payscale, một nhà khoa học dữ liệu thường thu về khoảng 97.658 đô la mỗi năm.
3. Nhà phân tích kinh doanh
Vai trò của một nhà phân tích kinh doanh liên quan đến việc nghiên cứu, đối chiếu và diễn giải dữ liệu để xác định các vấn đề của tổ chức. Là một nhà phân tích kinh doanh, bạn chủ yếu quan tâm đến việc giới thiệu sự thay đổi tích cực của tổ chức. Bạn có thể đạt được điều này bằng cách xác định các vấn đề và đưa ra các giải pháp và chiến lược cần thiết để cải tiến và tăng trưởng liên tục.
Bạn phải thành thạo các lĩnh vực cốt lõi như Microsoft Excel, sổ ghi chép Jupyter và Python. Mô tả công việc cũng bao gồm thu thập, dọn dẹp, diễn giải và trình bày dữ liệu để dẫn dắt doanh nghiệp qua các giai đoạn đã biết và chưa biết và lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu SQL. Theo Glassdoor, một nhà phân tích kinh doanh thường kiếm được từ $ 74,158— $ 105,978.
4. Kiến trúc sư ứng dụng
Làm việc như một kiến trúc sư ứng dụng là một trong những vai trò cao cấp nhất trong phát triển phần mềm. Một chuyên gia trong lĩnh vực này đóng một vai trò quan trọng trong việc thiết kế, phân tích và thực hiện các ứng dụng và dự án phần mềm. Một công việc trong kiến trúc ứng dụng có nghĩa là bạn chịu trách nhiệm tạo và duy trì các quy trình thiết kế ứng dụng và nêu bật các phương pháp hay nhất để phát triển ứng dụng.
Do đó, bạn phải thành thạo ngôn ngữ lập trình máy tính, bao gồm Python và các công cụ phổ biến mà các nhà phát triển Python sử dụng, ngôn ngữ truy vấn, quản lý cơ sở dữ liệu và nền tảng đám mây lai. Dữ liệu của Glassdoor cho thấy các kiến trúc sư ứng dụng ở Hoa Kỳ kiếm được mức lương hàng năm là 120.828 đô la.
5. Nhà phát triển Business Intelligence
Công việc là một nhà phát triển trí tuệ yêu cầu bạn đối chiếu và diễn giải dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tạo trang tổng quan và báo cáo. Vai trò này cho phép bạn sử dụng các công cụ phần mềm thông minh để giải thích và cung cấp dữ liệu nhằm cải thiện chiến lược kinh doanh và nghiên cứu của tổ chức.
Bạn phải thành thạo JavaScript, viết mã, thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu và Oracle BI để thành công trong lĩnh vực này. Điều này là do khắc phục sự cố và cung cấp các giải pháp cho các vấn đề kinh doanh sẽ là chức năng chính của bạn cho các tổ chức. Theo Payscale, mức lương trung bình mà một nhà phát triển trí tuệ kinh doanh kiếm được là 83.031 USD.
6. Nhà phát triển trò chơi AI
Các nhà phát triển trò chơi AI chịu trách nhiệm tạo ra bộ não, suy nghĩ và cảm xúc của trò chơi. Là một nhà phát triển AI trò chơi, bạn sẽ phát triển trò chơi và tạo các thuật toán để đồng bộ hóa phản ứng của trò chơi cho mỗi người chơi. Tức là bạn phát triển các nhân vật trong game để tương tác và phản ứng duy nhất với từng người chơi dựa trên sở thích và quyết định riêng của mỗi người chơi.
Là một chuyên gia trong lĩnh vực này, bạn phải có kiến thức rất cao về ngôn ngữ lập trình để hiểu được động lực của máy chơi game. Bạn cũng cần phải có kỹ năng toán học, phân tích và giải quyết vấn đề mạnh mẽ để nâng cao hành vi của các nhân vật trong trò chơi theo cách gây hứng thú và thách thức người chơi. Bạn sẽ kiếm được mức lương trung bình là 97.842 đô la, theo Glassdoor.
7. Quản trị viên cơ sở dữ liệu
Người quản trị cơ sở dữ liệu quản lý, duy trì, thiết kế và cài đặt cơ sở dữ liệu cho các tổ chức và công ty. Để trở thành một người chuyên nghiệp trong lĩnh vực này, bạn phải có định hướng dịch vụ khách hàng tốt, có kinh nghiệm về các ngôn ngữ như Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle và có kỹ năng xử lý và khắc phục sự cố tốt.
Hơn nữa, bạn phải có khả năng duy trì cơ sở hạ tầng và sao lưu cơ sở dữ liệu, đảm bảo tính nhất quán, chất lượng và bảo mật của cơ sở dữ liệu, đồng thời lập trình cơ sở dữ liệu để nó hoạt động trơn tru và hiệu quả nhất có thể. Bằng cách này, một hệ thống có thể được chủ động điều chỉnh dựa trên việc sử dụng, thay vì đợi cho đến khi có sự cố. Payscale ước tính thu nhập hàng năm của một quản trị viên cơ sở dữ liệu vào khoảng 73.732 đô la.
8. Kiến trúc sư dữ liệu
Kiến trúc sư dữ liệu truy xuất, đánh giá lại và phân tích cơ sở hạ tầng và kiến trúc dữ liệu của công ty. Các kiến trúc sư dữ liệu rất tháo vát, cho phép họ làm việc trong hầu hết mọi ngành. Các kỹ năng cần thiết bao gồm mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu, kỹ năng phân tích và ngôn ngữ lập trình.
Là một kiến trúc sư dữ liệu, bạn sẽ xác định các thông số kỹ thuật cơ sở dữ liệu mới và xác định các lĩnh vực cần cải thiện trong các đặc điểm hiện có để duy trì chất lượng và đảm bảo dữ liệu được lưu giữ và bảo mật bằng cách cập nhật hệ thống định kỳ. Bạn cũng chịu trách nhiệm phân tích và triển khai các ứng dụng và kiến trúc cơ sở dữ liệu. Trong một ước tính gần đây của Payscale, mức lương trung bình cho các kiến trúc sư dữ liệu là 123.753 đô la.
9. Kiến trúc sư doanh nghiệp
Lĩnh vực này có thể lý tưởng cho bạn nếu bạn muốn áp dụng các cải tiến công nghệ mới nhất để cải thiện quy trình kinh doanh. Nó cũng đòi hỏi kỹ năng phân tích mạnh mẽ để đảm bảo rằng chiến lược kinh doanh của công ty liên quan đến hệ thống phần mềm hoặc phần cứng phù hợp sẽ hỗ trợ hoạt động của tổ chức.
Các kỹ năng cần có của bạn với tư cách là một kiến trúc sư doanh nghiệp bao gồm quản lý dự án, kiến trúc dữ liệu, thiết kế âm thanh và khả năng sáng tạo. Bên cạnh đó, bạn sẽ phải đánh giá và phân tích các chiến lược phát triển kinh doanh của tổ chức, đề xuất cách cải thiện chúng và làm việc với các chuyên gia khác để duy trì cơ sở hạ tầng mạng và mạng CNTT của công ty. Glassdoor nói rằng các kiến trúc sư doanh nghiệp thường kiếm được khoảng 130.483 đô la hàng năm.
10. Nhà thống kê
Các nhà thống kê áp dụng số liệu thống kê và dữ liệu số để giải quyết các vấn đề thực tế thông qua các kỹ thuật và phần mềm toán học. Là một nhà thống kê, vai trò của bạn bao gồm xác định các vấn đề của tổ chức và sử dụng các cuộc thăm dò, khảo sát và bảng câu hỏi để thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu nhằm phát triển các giải pháp khả thi.
Bạn phải có kỹ năng phân tích mạnh mẽ, tư duy phản biện và hiểu biết về toán học. Theo Payscale, một nhà thống kê có thể mong đợi kiếm được mức lương trung bình là 79.147 đô la hàng năm.
Bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn ngay bây giờ
May mắn thay, các nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao vì công nghệ thông tin đang phát triển với tốc độ rất nhanh. Vì vậy, sẽ là một trải nghiệm thú vị và thỏa mãn khi chọn một trong những lĩnh vực đa dạng. Cuối cùng, khi đưa ra quyết định của mình, bạn nên xem xét mức độ sẵn có của công việc trong từng lĩnh vực, mức lương của nó và liệu nó có phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp của bạn hay không.
