Trong phần 2 của bài viết này, BAC sẽ tiếp tục giới thiệu cho bạn những kỹ năng cần thiết nhất giúp các nhà khoa học dữ liệu phát triển sự nghiệp trong năm 2025. Nếu bạn chưa đọc phần 1, hãy truy cập ngay dưới đây để nắm bắt đầy đủ nội dung.
Tham khảo: 20 Kỹ Năng Khoa Học Dữ Liệu Giúp Bạn Thăng Tiến Trong Năm 2025 (Phần 1)
1. Ngôn ngữ lập trình
Các nhà khoa học dữ liệu cần nắm vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình để thao tác dữ liệu, triển khai thuật toán, và tự động hóa quy trình. Những ngôn ngữ phổ biến bao gồm Python, R và SQL, giúp xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả nhất.
Ngôn ngữ lập trình là kiến thức không thể thiếu của các nhà khoa học dữ liệu
2. Python
Python là ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu nhờ vào tính đa năng và dễ sử dụng. Các thư viện như Pandas, NumPy, Scikit-Learn và TensorFlow giúp nhà khoa học dữ liệu thực hiện các tác vụ phức tạp như phân tích và học máy một cách hiệu quả.
3. Kỹ năng phân tích
Kỹ năng phân tích dữ liệu không chỉ là công cụ để diễn giải thông tin mà còn là phương tiện hỗ trợ ra quyết định trong các tổ chức. Việc sử dụng các kỹ thuật thống kê và tính toán để phân tích xu hướng và mô hình giúp rút ra những thông tin quý giá từ dữ liệu.
4. R
R là ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ dành riêng cho thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Với các thư viện như ggplot2 và dplyr, R cho phép thực hiện phân tích và trình bày dữ liệu một cách chi tiết và dễ hiểu, rất cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu.
5. Quản lý cơ sở dữ liệu
Kiến thức về quản lý cơ sở dữ liệu cực kỳ quan trọng trong việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả. Làm quen với MySQL, PostgreSQL, và MongoDB giúp các nhà khoa học dữ liệu xử lý tập dữ liệu lớn và duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.
Cơ sở dữ liệu là kỹ năng thiết yếu trong nền tảng khoa học dữ liệu
6. Xử lý và phân tích dữ liệu
Xử lý và phân tích dữ liệu bao gồm việc dọn dẹp và biến đổi dữ liệu để lấy thông tin chi tiết. Sử dụng các công cụ như Pandas và NumPy cho phép thực hiện phân tích sâu và chuẩn bị dữ liệu cho các bước mô hình và trực quan hóa sau này.
7. Phân tích thống kê
Phân tích thống kê giúp diễn giải và xác thực phát hiện từ dữ liệu. Nắm vững các phương pháp thống kê, phân phối và mô hình hồi quy là cần thiết để đưa ra các quyết định chính xác và đáng tin cậy dựa trên dữ liệu.
8. Kỹ năng giao tiếp
Khả năng giao tiếp rõ ràng về các phát hiện dữ liệu cho các bên liên quan là vô cùng quan trọng. Kỹ năng này bao gồm khả năng viết báo cáo và thuyết trình hiệu quả, giúp truyền đạt thông tin dữ liệu đến người không chuyên ngành một cách dễ hiểu.
9. Giải quyết vấn đề
Kỹ năng tư duy phản biện cho phép nhà khoa học dữ liệu nhận diện và giải quyết các vấn đề dữ liệu trứ danh. Việc sử dụng tư duy sáng tạo trong phân tích sẽ giúp đưa ra những phương pháp giải quyết mới và hiệu quả.
10. Hợp tác
Công việc trong lĩnh vực dữ liệu thường đòi hỏi khả năng làm việc nhóm. Kỹ năng hợp tác là rất cần thiết để làm việc cùng các đồng nghiệp từ những phòng ban khác nhau và hiểu được nhu cầu dữ liệu của họ.
Công việc dữ liệu yêu cầu sự hợp tác chặt chẽ giữa các bộ phận
11. Sự nhạy bén trong kinh doanh
Sự nhạy bén về kinh doanh giúp đảm bảo rằng các chiến lược và khuyến nghị dựa trên dữ liệu phù hợp với mục tiêu của tổ chức. Như vậy, nhà khoa học dữ liệu cần phải cập nhật xu hướng và hoạt động kinh doanh để đưa ra những quyết định chính xác.
Cuối cùng, những kỹ năng này sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu thành công hơn nữa trong sự nghiệp trong năm 2025. Đừng quên theo dõi chúng tôi để cập nhật những bài viết mới nhất và hữu ích nhất trên BAC's Blog.
Nguồn tham khảo: https://www.simplilearn.com/
