Data Scientist, hay Nhà khoa học dữ liệu, là một chuyên gia sử dụng kiến thức chuyên sâu về toán học, thống kê, khoa học máy tính và kiến thức chuyên ngành (domain knowledge) để biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết và có giá trị, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt.
Có thể hình dung, nếu dữ liệu là “vàng thô” thì Data Scientist chính là “thợ kim hoàn”, người biết cách khai thác, tinh chế và tạo ra những món trang sức giá trị từ khối “vàng” đó.
Công việc chính của một Data Scientist
Công việc của một Data Scientist thường rất đa dạng và bao gồm các giai đoạn sau:
- Thu thập và làm sạch dữ liệu: Đây là bước nền tảng. Dữ liệu thô thường lộn xộn, thiếu sót hoặc chứa nhiều lỗi. Data Scientist phải làm sạch, xử lý và chuẩn bị dữ liệu để sẵn sàng cho quá trình phân tích.
- Phân tích dữ liệu: Sử dụng các kỹ thuật thống kê và công cụ lập trình (như Python, R) để khám phá các xu hướng, mẫu hình và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu.
- Xây dựng mô hình dự đoán: Áp dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) để tạo ra các mô hình dự đoán, phân loại hoặc phân cụm. Ví dụ: xây dựng mô hình dự đoán khách hàng có khả năng rời bỏ dịch vụ, hoặc mô hình đề xuất sản phẩm.
- Trực quan hóa và trình bày kết quả: Biến các kết quả phân tích phức tạp thành những biểu đồ, báo cáo dễ hiểu. Đây là kỹ năng quan trọng để truyền đạt thông tin đến các bên liên quan không có chuyên môn về dữ liệu, giúp họ đưa ra quyết định kinh doanh.
- Giải quyết vấn đề: Công việc không chỉ là phân tích số liệu mà còn là giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế. Data Scientist phải có tư duy logic và khả năng đặt câu hỏi đúng để tìm ra giải pháp tối ưu.
Sự khác biệt giữa Data Scientist và các vai trò khác
Trong lĩnh vực dữ liệu, có nhiều vị trí công việc khác nhau, dễ gây nhầm lẫn. Dưới đây là sự so sánh cơ bản:
- Data Analyst (Chuyên viên Phân tích dữ liệu): Tập trung vào việc phân tích dữ liệu hiện có để trả lời các câu hỏi cụ thể, ví dụ: “Doanh số bán hàng tháng trước là bao nhiêu?”. Họ chủ yếu sử dụng các công cụ như Excel, SQL, Tableau để tạo báo cáo và biểu đồ.
- Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu): Đi sâu hơn Data Analyst. Họ không chỉ phân tích dữ liệu hiện tại mà còn sử dụng các mô hình dự đoán để trả lời các câu hỏi như “Điều gì sẽ xảy ra trong tương lai?”. Họ thường làm việc với các thuật toán học máy phức tạp hơn.
- Data Engineer (Kỹ sư Dữ liệu): Chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu. Họ đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng và có thể truy cập được cho các Data Analyst và Data Scientist.
Nhìn chung, Data Scientist là một nghề đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật, tư duy phân tích và khả năng giải quyết vấn đề.
« Back to Glossary Index