Gautam Tambay, cofounder và CEO của Springboard, tin rằng “Dữ liệu sẽ chính là loại tài nguyên mới thúc đẩy cho sự phát triển của con người”. Thị trường data scientist trong những năm gần đây luôn tăng mạnh – và trái ngược với những gì bạn nghĩ, bạn sẽ không cần tới bằng cấp để thành công trong lĩnh vực này.

Tại sao khoa học dữ liệu lại trở nên Hot tới vậy?

Thế giới đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn mỗi năm. Có thể nói, thành công trong thập kỷ tới sẽ phụ thuộc phần lớn vào việc các công ty sẽ có thể biến những dữ liệu đó thành thông tin chi tiết và sử dụng chúng. Nói cách khác, bạn có thể xem dữ liệu là một mặt hàng. Mọi người đều có nó và dữ liệu đang ngày càng trở nên dễ dàng hơn để lưu trữ nó, tuy vậy chỉ có số ít thật sự biết sử dụng chúng.

Đây chính là khi các nhà khoa học dữ liệu tỏa sáng bởi họ là những người có thể trích xuất insight từ tất cả các thông tin đó và hiểu được ý nghĩa của nó là gì. Đối với các công ty và tổ chức thì kỹ năng này là vô giá.

Làm gì để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Con đường sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu không nhất thiết phải đi qua đại học, tiến sĩ, rồi đến nghiên cứu sinh; thay vào đó là miễn bạn có tư duy học tập và sự kiên nhẫn thì nó sẽ là một lựa chọn tuyệt vời.

Vậy bạn cần nhất điều gì? Khả năng suy luận logic. Một thái độ ngoan cường. Một tình yêu đối với testing và thử nghiệm. Một tài năng để giải quyết các vấn đề.

Làm thế nào để suy nghĩ giống như một nhà khoa học dữ liệu

Nếu bạn đang tự hỏi liệu có một quy trình cụ thể hay không thì câu trả lời bao gồm 5 bước sau:

Trước hết, bạn muốn học cách chia nhỏ các vấn đề ra. Mỗi lần bạn nghĩ về lý do tại sao một điều gì đó đang xảy ra, hãy đưa ra một giả thuyết. Điều này có thể áp dụng ngay cả với cuộc sống hàng ngày.

Hãy suy nghĩ về lý do tại sao điều này xảy ra, đưa ra một giả thuyết cũng như suy nghĩ về những dữ liệu nào bạn cần để chứng minh hoặc bác bỏ giả thuyết. Sau đó hãy đi tìm dữ liệu chứng minh giả thuyết đó đúng hay sai.

Tìm cách thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết với thực tế. Đây là cách để bạn có thể đọc hiểu số liệu và tìm cách sắp xếp dữ liệu một cách có ý nghĩa.

Bạn cũng sẽ cần suy nghĩ về cách tổ chức dữ liệu thành dạng phân tích. Đây là khi bạn cần các công cụ như Python hay R hoặc một số người thậm chí sẽ sử dụng SQL và Excel cho các vấn đề nhỏ hơn.

Cuối cùng, bạn cần tìm hiểu về các công cụ để trình bày thông tin và viết báo cáo.

Nếu bạn đang trên con đường khám phá khoa học dữ liệu, bước đầu tiên và thứ hai của quá trình này là những thứ mà mọi người đều có thể làm cũng như chúng là cách tốt để đánh giá liệu bạn có thích hợp làm việc trong ngành hay không.

Mọi thứ sẽ thật sự bắt đầu khi bạn đặt ra câu hỏi đúng.

Nguồn: Sưu tầm từ internet via forbes