Trong năm gần đây, khoa học dữ liệu đã trở nên không thể tách rời khỏi các hoạt động hàng ngày. Khoa học dữ liệu được sử dụng trong Sản phẩm, Tiếp thị, Kỹ thuật và bán hàng để đưa ra các quyết định quan trọng. Những tuyên bố giật gân về việc ‘Nhà khoa học dữ liệu’ là công việc quyến rũ nhất đã làm tăng chóng mặt mức độ phổ biến của chức danh công việc khó tính này.
Kết quả là chúng ta có thể thấy mọi người chớp lấy chức danh công việc của họ và một số phấn đấu trở thành một. Nhìn vào bằng cấp, học vấn, kinh nghiệm, năng khiếu và thái độ của họ, rõ ràng là họ không thuộc cùng một loại. Vậy tại sao họ lại sử dụng cùng một chức danh không phân biệt sự khác biệt ??
Điều này có thể là do các nhà khoa học dữ liệu có thể được phân loại rộng rãi thành hai loại:
- Khoa học dữ liệu tập trung vào sản phẩm.
- Business Intelligence phong cách khoa học dữ liệu.
Có khoảng 4 đến 5 nhóm trong mỗi loại.
Trong báo cáo của O’Reilly Strata’s ‘Analysis the Analyzers’, các nhà khoa học dữ liệu được phân loại dựa trên cơ sở khoa học dữ liệu tập trung vào sản phẩm như sau.
sự khác biệt giữa git và github
Khoa học dữ liệu tập trung vào sản phẩm
- Nhà nghiên cứu dữ liệu
Các chuyên gia trong danh mục này đến từ thế giới học thuật và có kiến thức chuyên sâu về thống kê hoặc khoa học vật lý hoặc xã hội. Loại nhà khoa học dữ liệu này thường có bằng Tiến sĩ nhưng lại có kỹ năng yếu trong Học máy, Lập trình hoặc Kinh doanh.
- Nhà phát triển dữ liệu
Những người này có xu hướng tập trung vào các vấn đề kỹ thuật đi kèm với việc xử lý dữ liệu. Họ mạnh về lập trình và học máy nhưng lại yếu về kỹ năng kinh doanh và thống kê.
- Quảng cáo dữ liệu
Đây là những người tạo ra thứ gì đó sáng tạo từ hàng núi dữ liệu. Họ có kỹ năng mạnh về học máy, Dữ liệu lớn, lập trình và các kỹ năng khác để xử lý dữ liệu lớn.
- Người kinh doanh dữ liệu
Họ đại diện cho phía doanh nghiệp và chịu trách nhiệm đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng thông qua các kỹ thuật phân tích dữ liệu. Họ là sự pha trộn chiết trung giữa kinh doanh và trình độ kỹ thuật.
Khoa học dữ liệu dựa trên Trí tuệ kinh doanh
- Các nhà khoa học dữ liệu khám phá, định lượng
Các nhà khoa học dữ liệu khám phá, định lượng có xu hướng có bằng tiến sĩ và sử dụng lý thuyết để hiểu hành vi. Bằng cách kết hợp lý thuyết và nghiên cứu khám phá, các nhà khoa học dữ liệu này cải thiện sản phẩm.
- Các nhà khoa học dữ liệu hoạt động
Các nhà khoa học dữ liệu hoạt động thường xuyên làm việc trong các nhóm tài chính, bán hàng hoặc vận hành trong một tổ chức. Vai trò của anh ấy là phân tích hiệu suất, phản hồi và hành vi của một quy trình, để cải thiện chiến lược và hiệu quả của tổ chức.
- Các nhà khoa học dữ liệu sản phẩm
Các nhà khoa học dữ liệu sản phẩm phù hợp với quản lý hoặc kỹ thuật sản phẩm. Công việc của họ là sàng lọc nhật ký và các công cụ phân tích, để hiểu cách người dùng sử dụng sản phẩm và tận dụng kiến thức đó để tinh chỉnh sản phẩm.
- Các nhà khoa học dữ liệu tiếp thị
Các nhà khoa học dữ liệu tiếp thị tập trung vào cơ sở người dùng, đánh giá hiệu suất và làm việc để cải thiện hiệu quả, khá giống như anh chàng tiếp thị tiêu chuẩn.
- Các nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu
Các nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu tạo ra thông tin chi tiết từ tập dữ liệu. Hiếm khi các công ty mới thành lập thuê các nhà khoa học nghiên cứu vì đầu ra không gắn liền với lợi nhuận. Nhưng các công ty lớn hơn, các think tank và các tổ chức tài chính thì có.
Sự phân loại này cho thấy rằng bất kỳ nhóm người nào cũng có thể được xếp vào bất kỳ một trong các loại. Có thể chọn đúng loại nhà khoa học dữ liệu dựa trên yêu cầu của tổ chức
Trước khi chọn loại nhà khoa học dữ liệu bạn muốn trở thành, hãy cân nhắc các kỹ năng cần thiết hoặc kỹ năng bạn đã có để tiến hành theo hướng thích hợp.
Vậy bạn sẽ là ai ?? Một lập trình viên, một nhà thống kê, một nhà tiếp thị, một trưởng nhóm kinh doanh hay một đầu mối của tất cả các ngành nghề ??
Edureka có một giúp bạn có kiến thức chuyên môn về các Thuật toán Máy học như K-Means Clustering, Quyết định Cây, Rừng ngẫu nhiên, Naive Bayes. Bạn cũng sẽ tìm hiểu các khái niệm về Thống kê, Chuỗi thời gian, Khai thác văn bản và giới thiệu về Học sâu. Các đợt mới cho khóa học này sắp bắt đầu !!