Tài trợ bài.

Đại dịch COVID-19 đã không ngăn cản sự phát triển của khoa học dữ liệu - các doanh nghiệp trên tất cả các ngành đang tiếp tục khai thác sức mạnh của dữ liệu để tạo lợi thế cạnh tranh. Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ dự báo tăng trưởng việc làm nhanh chóng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu trong thập kỷ tới, dự đoán rằng số lượng việc làm sẽ tăng khoảng 31% đến năm 2030.

Khoa học dữ liệu cũng là một lĩnh vực bao gồm nhiều ngành công nghiệp và bao gồm cả kỹ năng định lượng và sáng tạo. Với sự quan tâm và nhu cầu ngày càng tăng, phạm vi ý nghĩa của việc trở thành nhà khoa học dữ liệu đã phát triển đáng kể cùng với việc tăng cường đầu tư vào cả khoa học dữ liệu và các lĩnh vực phân tích rộng hơn. Một công ty đang tuyển dụng một nhà khoa học dữ liệu hoặc xây dựng một nhóm khoa học dữ liệu có thể đang tìm kiếm một nhà thống kê, một kỹ sư máy học hoặc một người quản lý cơ sở dữ liệu, trong số nhiều vai trò khác.

Làm chủ khoa học dữ liệu yêu cầu một tập hợp các kỹ năng cốt lõi, từ toán học nâng cao đến khả năng nhìn vào bất kỳ vấn đề nào đã cho và suy nghĩ về bộ dữ liệu và phương pháp thống kê nào có thể giúp bạn tìm ra giải pháp. Tuy nhiên, các nhà khoa học dữ liệu vẫn nên xem xét việc chuyên môn hóa trong một miền.

Chuyên môn cho phép bạn thiết lập bản thân như một tài nguyên đáng tin cậy trong miền của bạn, giúp bạn tăng ảnh hưởng của mình khi bạn cần thể hiện kiến ​​thức chuyên môn của mình trên sơ yếu lý lịch hoặc khi bạn cần trình bày ý tưởng của mình với các bên liên quan khác trong tổ chức. Quan trọng nhất, chuyên môn hóa mang lại cho bạn nhiều tự do hơn để tận dụng thế mạnh của mình và làm việc với các dự án mà bạn đặc biệt đam mê.

Nhiều nhà khoa học dữ liệu theo đuổi giáo dục đại học như một cách để có được bộ kỹ năng toàn diện mà họ cần để điều hướng thành công lĩnh vực này. Một trong những yếu tố quan trọng nhất cần xem xét để chương trình khoa học dữ liệu là tùy chọn để tùy chỉnh chương trình giảng dạy theo sở thích riêng của bạn với sự lựa chọn của các khóa học tự chọn. Các khóa học tự chọn cho phép bạn tập trung vào các chủ đề phù hợp với con đường sự nghiệp của bạn để bạn có thể bắt đầu phát triển một chuyên môn duy nhất.

Chúng ta hãy xem xét một số lĩnh vực chuyên môn trong khoa học dữ liệu.

Khai thác dữ liệu và phân tích thống kê

 
Khai thác dữ liệu liên quan đến việc phân tích các bộ dữ liệu lớn để tạo ra thông tin có ý nghĩa. Các chuyên gia trong chuyên ngành này áp dụng thống kê và mô hình dự đoán để tiết lộ các mẫu, xu hướng và mối tương quan trong dữ liệu. Thông tin này có thể được sử dụng để dự đoán kết quả trong tương lai và phát triển các giải pháp kinh doanh.

Kỹ thuật dữ liệu

 
Bạn có thể hình dung một nhóm khoa học dữ liệu như một cuộc chạy đua tiếp sức, nơi một kỹ sư dữ liệu giao chiếc dùi cui cho một nhà khoa học dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các khuôn khổ chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng hữu ích cho việc phân tích. Điều này liên quan đến việc hợp nhất, làm sạch và cấu trúc dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một kho duy nhất.

Quản lý và kiến ​​trúc cơ sở dữ liệu

 
Kiến trúc sư dữ liệu trực quan hóa và thiết kế “bản thiết kế” cho khung kỹ thuật số hoàn chỉnh của một tổ chức. Các chuyên gia trong lĩnh vực này thường làm việc với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhóm khoa học dữ liệu để tạo ra các giải pháp mới về cách thông tin trong doanh nghiệp sẽ được tổ chức và sử dụng bởi các bên liên quan khác nhau. Kiến trúc sư dữ liệu thường bắt đầu với tư cách là kỹ sư dữ liệu và thăng tiến lên vị trí khi họ phát triển chuyên môn về quản lý thông tin.

Kỹ thuật máy học

 
Hãy quay trở lại sự tương tự của một nhóm khoa học dữ liệu là một cuộc chạy đua tiếp sức. Trong chặng cuối cùng của cuộc đua, một nhà khoa học dữ liệu đã trao chiếc dùi cui cho một kỹ sư máy học. Các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình lý thuyết, mà các kỹ sư học máy đưa vào phần mềm tự chạy để làm cho mô hình hoạt động trên quy mô lớn hơn. So với các nhà khoa học dữ liệu nói chung, các kỹ sư học máy tập trung nhiều vào các nguyên tắc kỹ thuật phần mềm.

Trí tuệ và chiến lược kinh doanh

 
Các nhà phân tích tình báo kinh doanh làm việc cùng với các nhà khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu và phát triển thông tin chi tiết có thể giúp cải thiện hiệu suất kinh doanh. Thông qua việc sử dụng trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu, các nhà phân tích tình báo kinh doanh xác định các mẫu và xu hướng giúp thông báo chiến lược tương lai của công ty. Các nhà khoa học dữ liệu chủ yếu tập trung vào việc thiết kế các thuật toán mới để trả lời các câu hỏi giả định, trong khi các nhà phân tích tình báo kinh doanh áp dụng các thuật toán hiện có để khám phá thông tin về hiệu suất của doanh nghiệp.

Trực quan hóa dữ liệu

 
Các chuyên gia trực quan hóa dữ liệu trình bày dữ liệu bằng các công cụ trực quan tương tác, chẳng hạn như đồ thị, biểu đồ và đồ họa thông tin. Các công cụ trực quan cho phép các nhóm khoa học dữ liệu hiểu rõ hơn các xu hướng, ngoại lệ và mẫu trong dữ liệu để họ có thể thu được những thông tin chi tiết có ý nghĩa từ dữ liệu. Các công cụ trực quan cũng có thể được sử dụng để truyền đạt thông tin đến các bên liên quan của doanh nghiệp theo cách có tác động.

Phân tích dữ liệu hoạt động

 
Các nhà phân tích hoạt động xác định các lĩnh vực cần cải thiện trong hoạt động kinh doanh bằng cách sử dụng dữ liệu do các thành viên khác của nhóm khoa học dữ liệu cung cấp. Sau đó, họ sử dụng phần mềm thống kê để đánh giá các giải pháp thực tế cho các vấn đề kinh doanh và tư vấn cho các nhà quản lý về hướng hành động tốt nhất. Chuyên môn của nhà phân tích hoạt động đòi hỏi các kỹ năng giải quyết vấn đề phức tạp, nhưng nó kém kỹ thuật hơn các lĩnh vực khác của khoa học dữ liệu.

Phân tích dữ liệu tiếp thị

 
Phân tích tiếp thị là thực hành nghiên cứu dữ liệu để đo lường và cải thiện hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị. Các công cụ phân tích giúp các nhà phân tích tiếp thị xác định lợi tức đầu tư của các nỗ lực tiếp thị, hiểu các xu hướng tiếp thị có ảnh hưởng lớn và xác định các cơ hội phù hợp với sở thích của khách hàng.

 
Đại học Pace Thạc sĩ Khoa học trực tuyến về Khoa học Dữ liệu tính năng Chương trình giảng dạy do STEM chỉ định điều đó có thể mở rộng kiến ​​thức của bạn về quản trị dữ liệu hiệu quả và chuẩn bị cho bạn áp dụng các công cụ tiêu chuẩn của ngành. Các khóa học về khoa học dữ liệu tại Pace được dẫn dắt bởi giảng viên Seidenberg, bao gồm các học viên có nền tảng trong khu vực tư nhân và các nhà nghiên cứu tích cực thúc đẩy ranh giới của lĩnh vực này. Bạn sẽ khám phá các khái niệm lý thuyết và thực tiễn tốt nhất đã trở nên quan trọng đối với hoạt động hàng ngày cũng như lập kế hoạch chiến lược dài hạn cho các tổ chức.

Học sinh trong chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu xây dựng các kỹ năng để:

• Triển khai các công cụ bao gồm Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB và Weka
• Khám phá những hiểu biết sâu sắc về chiến lược thông qua khai thác dữ liệu và phân tích dự đoán
• Triển khai tự động hóa để quản lý dữ liệu một cách hiệu quả và có đạo đức
• Sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python, R và SQL
• Làm sạch và cấu trúc dữ liệu cho nhiều ứng dụng khác nhau
• Làm việc với các thuật toán học máy

TÌM HIỂU THÊM