Khoa học dữ liệu, một thách thức đối với nhiều lĩnh vực hoạt động
Dữ liệu hiện là yếu tố trung tâm cho sự phát triển và chuyển đổi kỹ thuật số của các tổ chức, tất cả các lĩnh vực hoạt động kết hợp. Việc phân tích, nâng cao và chia sẻ dữ liệu cung cấp cho họ khả năng hiểu rõ hơn và thích ứng với những thách thức đang chờ đợi họ bằng cách tạo điều kiện cho việc ra quyết định chiến lược, đồng thời tiết kiệm thời gian và tăng năng suất. Tính minh bạch của thông tin nhờ dữ liệu cũng cho phép mối quan hệ tốt hơn với các bên liên quan khác nhau.
Những thách thức của khoa học dữ liệu đối với các công ty
Trưởng bộ phận khoa học dữ liệu tại Le Wagon, Kevin Robert trình bày những thách thức mà các công ty phải đối mặt trong 3 các lĩnh vực chính của kỷ luật này:
Kỹ thuật dữ liệu: Trên hết, vấn đề đặt ra là cấu trúc dữ liệu của các công ty một mặt để đáp ứng với khối lượng ngày càng tăng và mặt khác đối với các ứng dụng kinh doanh yêu cầu dữ liệu này.
đám mây: Người đứng đầu bộ phận dữ liệu cũng phải nghiên cứu thị trường để chọn loại nhà cung cấp đám mây (chẳng hạn như Azure, GCP và AWS) phù hợp nhất với họ, đồng thời tránh ảnh hưởng của việc hạn chế độc quyền (bị khóa), điều này sẽ buộc họ để sử dụng giải pháp độc đáo này và các công cụ của nó trong dài hạn.
khoa học dữ liệu: thách thức ở đây dựa trên các tiêu chí mà các công ty phải đặt cược để tuyển dụng cốm tương lai của họ trước sự cạnh tranh từ Big Tech. Chúng ta có nên tìm kiếm các chuyên gia về thống kê, những người có thể xây dựng mọi thứ “từ đầu” hay các chuyên gia biết cách sử dụng lại hiệu quả các mô hình được đào tạo trước không?
Các cơ hội được cung cấp bởi khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu bao gồm việc tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu để hiểu, giải thích hoặc mô hình hóa một hiện tượng để dự đoán nó tốt hơn. “Ngày càng có nhiều công ty muốn sử dụng kết quả phân tích hoặc mô hình hóa trong sản xuất, điều này ngụ ý rằng các cộng tác viên khác hoặc thậm chí công chúng có thể tiếp cận chúng. Việc triển khai và vòng đời của các sản phẩm này thường được giao phó cho các kỹ sư dữ liệu ”. Nhìn chung, sự gia tăng của các luồng dữ liệu khổng lồ này mang lại cơ hội lớn trong kỹ thuật dữ liệu và mở đường cho các ngành nghề mới nổi, chẳng hạn như hoạt động dữ liệu, hoạt động học máy hoặc thậm chí là quản lý sản phẩm dữ liệu.
Được trang bị những con số và có sở thích về phân tích, Lorélie Mani đã tham dự chương trình đào tạo dành riêng cho khoa học dữ liệu trong tổ chức đào tạo Le Wagon, trước khi trở thành nhà khoa học dữ liệu tại Rakuten. “Nhờ khoa học dữ liệu, chúng tôi có thể dự đoán doanh thu cho năm sau với sai số rất thấp, biết sản phẩm nào sẽ bán chạy nhất và có bao nhiêu bản… Điều này thay đổi hoàn toàn cách chúng tôi tiếp cận tiếp thị. Trước đây, do thiếu khả năng hiển thị, chúng tôi đã cố gắng hướng hành trình của khách hàng theo cổ phiếu và các ràng buộc của công ty. Ngày nay, xu hướng đã đảo ngược: nhờ vào khoa học dữ liệu, các tổ chức có thể thích ứng với nhu cầu của khách hàng và do đó đáp ứng được kỳ vọng của họ. »
Đào tạo các ngành nghề khoa học dữ liệu: những nghề nào và kỹ năng nào?
Để đáp ứng những thách thức này và hưởng lợi từ các cơ hội của khoa học dữ liệu, các công ty cần những nhân tài, những người mang chuyên môn của họ trong các lĩnh vực khác nhau. Tổng quan về các ngành nghề được nhà tuyển dụng săn đón nhiều nhất hiện nay và các kỹ năng cần nắm vững.
Tổng quan về các nghề khoa học dữ liệu
Theo Kevin Robert, đây là những ngành nghề hàng đầu của khoa học dữ liệu, một ngành không giới hạn ở các chức năng của nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu:
nhà phân tích dữ liệu: anh ta được yêu cầu thu thập dữ liệu; khám phá, hiểu và trực quan hóa dữ liệu; phát triển một đề cương nghiên cứu và phân tích nó để đáp ứng nhu cầu kinh doanh; chuẩn bị một bản trình bày kết quả và truyền đạt chúng.
Các nhà khoa học dữ liệu (mô hình dự đoán): công việc này bao gồm các nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu, ngoài ra, với việc phát triển và tối ưu hóa các mô hình học máy.
Các nhà khoa học dữ liệu (thống kê): anh ta phụ trách các nhiệm vụ tương tự như nhà phân tích dữ liệu, được bổ sung bởi sự phát triển và hiện thực hóa các thử nghiệm của các giả thuyết và suy luận thống kê, để cải thiện sản phẩm (thử nghiệm A / B, v.v.).
Kỹ sư dữ liệu / Tổ chức dữ liệu: vị trí này, hiện đang được các công ty đặc biệt săn đón, bao gồm việc tạo cơ sở hạ tầng lưu trữ dữ liệu và kho dữ liệu, thực hiện chiến lược ELT (Extraction-Loading-Transformation), nhưng cũng đảm bảo độ tin cậy cũng như tính liên tục của dữ liệu, đồng thời làm cho các nhóm hiểu rõ sử dụng của họ.
MLOps (hoặc Hoạt động học máy): Trong số các sứ mệnh của nó, chúng tôi tìm thấy việc tối ưu hóa và đào tạo các mô hình ML hiện có nhưng quy mô lớn, sản xuất các mô hình, quản lý vòng đời và giám sát hiệu suất của các sản phẩm dữ liệu. “Đó là một trong những công việc được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Rất ít người được đào tạo cho vị trí này bởi vì các giải pháp tiêu chuẩn hóa ngày nay không tồn tại. 5 năm.”
Giám đốc sản phẩm dữ liệu: vai trò của anh ta bao gồm quản lý việc phát triển các sản phẩm dữ liệu, quản lý nhóm, cũng như mối quan hệ giữa các nhóm vận hành và những người ra quyết định.
Các kỹ năng cần thiết trong khoa học dữ liệu
Để thực hiện những ngành nghề khác nhau này, bạn sẽ phải thông thạo toán học, mã và các công cụ công nghệ, chẳng hạn như những công cụ thông minh trong kinh doanh. Kỹ năng cứng liên quan đến lĩnh vực hoạt động của công ty bạn là một điểm cộng. Về mặt kỹ năng mềm, cần thể hiện sự sáng tạo, chặt chẽ và khả năng giao tiếp. “Tùy thuộc vào vị trí, các hồ sơ có thể khác nhau. Các chức năng của nhà khoa học dữ liệu và một số nghề nghiệp của nhà phân tích dữ liệu nhất định đòi hỏi các điều kiện tiên quyết về mã và toán học. Sau đó, các công ty sẽ chuyển sang hồ sơ từ các trường kỹ thuật ”, người đứng đầu dữ liệu nhấn mạnh.
Cựu sinh viên Le Wagon và nhà khoa học dữ liệu tại Rakuten, Lorélie Mani chia sẻ phản hồi của cô ấy với chúng tôi. “Hàng ngày, tôi cần thu thập và diễn giải dữ liệu của mình trước khi áp dụng thuật toán phù hợp nhất, sau đó làm cho mô hình của tôi có thể sử dụng được, bằng cách tích hợp nó vào trang web hoặc tạo một công cụ nội bộ. Phương pháp sư phạm của Wagon rất hướng về việc thực hành mã và quyền tự chủ, nó cho phép bạn tự mình đào sâu vào tất cả các môn học này, để có được một số bí quyết nhất định, và do đó sẽ không lạc lõng khi bạn phải đối mặt với những các vấn đề kinh doanh khác nhau. »
Ngày dữ liệu toa xe
Nếu bạn muốn đắm mình vào khám phá khoa học dữ liệu, hãy tham gia Ngày dữ liệu! Được tổ chức từ ngày 22 đến ngày 24 tháng 2 bởi Le Wagon, sự kiện này xoay quanh 3 hội nghị dành cho tất cả những người mong muốn phát triển trong lĩnh vực này hoặc có được các kỹ năng trong khoa học dữ liệu, ngày càng được săn đón và đánh giá cao trên thị trường việc làm, để hoàn thành sự nghiệp chuyên môn của họ. Mục tiêu của Ngày dữ liệu: giúp bạn hiểu cách dữ liệu được sử dụng trong các lĩnh vực như tiếp thị, tài chính hoặc kỹ thuật.
Đăng ký tham gia Data Days với Le Wagon
