Những vai trò và kỹ năng của Data Scientist tại Nhật

Những nhà khoa học dữ liệu Data Scientist, được cho là một trong những vị trí công việc ngày càng được săn đón bởi nhiều công ty trong nhiều lĩnh vực khác nhau, với tiềm năng lớn trong tương lai, ở Nhật Bản nói riêng và thế giới nói chung. Vì sao lại như vậy? Một nhà khoa học dữ liệu sẽ có những nhiệm vụ gì? Làm thế nào để trở thành một Data Scientist tại Nhật? Tất cả sẽ được GrowUpWork giải thích trong bài viết dưới đây.

Do sự phát triển của công nghệ thông tin, các công ty trên khắp thế giới đang dần coi trọng thông tin dữ liệu. Đó là bởi vì họ đã nhận ra rằng việc xác định thông tin có giá trị từ một lượng lớn thông tin và sử dụng nó trong các tình huống kinh doanh sẽ dẫn đến tăng trưởng.

Cùng với điều này, nhu cầu về các Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu) mạng, người phân tích một lượng lớn dữ liệu và thu thập thông tin hữu ích đang tăng lên nhanh chóng. Ngoài ra, nó đã được bình chọn trong top công việc tốt nhất ở Hoa Kỳ năm thứ ba liên tiếp, vì vậy kể từ bây giờ sẽ có những kỳ vọng lớn về các nhà khoa học dữ liệu.

Lần này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về mô tả công việc và các kỹ năng cần thiết cho các Data Scientist, đã thu hút sự chú ý cả ở Nhật Bản và nước ngoài.

DATA SCIENTIST TẠI NHẬT BẢN

Các Data Scientist làm việc trong nhiều các lĩnh vực khác nhau. Nhưng họ có chung một vai trò đó là giải quyết các vấn đề kinh doanh với công nghệ phân tích dữ liệu tiên tiến.

Big data được phân tích từ các nhà khoa học dữ liệu được tổ chức và thu thập bởi các công ty. Với sự phát triển của công nghệ, các nhà khoa học dữ liệu thu thập số lượng lớn dữ liệu không nhất quán này và hiểu biết sâu sắc về hiệu suất của công ty đã trở thành một nghề nghiệp quan trọng trong thế giới ngày nay, theo nhu cầu sử dụng của từng công ty.

Ví dụ: 

Dựa trên lịch sử mua hàng của người tiêu dùng, phân tích dữ liệu tóm tắt độ tuổi, giới tính và loại sản phẩm đã được mua và vào thời điểm nào có thể cung cấp thông tin hữu ích cho marketing.

Một nhà sản xuất đồ uống đã cài đặt thiết bị theo dõi đường ngắm khách hàng trong máy bán hàng tự động và sau khi phân tích tầm nhìn của người mua, họ phát hiện ra rằng ánh nhìn thường tập trung ở phần dưới của máy bán hàng tự động. Cho đến bây giờ, người ta vẫn tin rằng các sản phẩm nên được đặt sau chiếc Z-law theo luật trên giá bán của máy bán hàng tự động, nhưng dữ liệu chứng minh kết quả ngược lại chiếc Z-law dịch chuyển hướng của tầm nhìn của đồ uống từ phía trên bên trái đặt xuống đáy máy bán hàng tự động và thay đổi này đã làm tăng doanh số. Có thể nói rằng đây cũng là một ví dụ về cách Big data đã tác động đến hiệu suất của công ty.

Trong khi nhu cầu tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu đang tăng lên hàng năm, theo Báo cáo khảo sát về xu hướng mới nhất và ước tiềm năng của nguồn nhân lực CNTT do Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp công bố, dự đoán sẽ thiếu nguồn nhân lực liên quan đến Big data của YouTube, hay trí thông minh của IoT trong khoảng 48.000 người.

Trong bối cảnh đó, có các chương trình khoa học dữ liệu tại các trường đại học ở Hoa Kỳ. Mặc dù thu nhập trung bình hàng năm của một người làm Data Science ở Hoa Kỳ tầm 10 triệu yên, nhưng dường như số lượng các nhà khoa học dữ liệu không thể được đáp ứng đủ trừ khi nỗ lực tạo ra một nơi để phát triển.

Tại Nhật Bản, Bộ Nội vụ và Truyền thông đã mở một khóa học trực tuyến có tên là Data Science Exercises dành cho người đã đi làm hồi tháng 5 năm 2019 và bắt đầu tạo cơ hội học các phương pháp phân tích dữ liệu thực tế. Như có thể thấy từ những nỗ lực này, có một nhu cầu cấp thiết để phát triển các Data Scientist ở nhiều quốc gia.

KỸ NĂNG CẦN THIẾT 

Kỹ năng làm việc

Khi bạn nghe về các kỹ năng cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu, nhiều người có thể tưởng tượng đó là về các kỹ năng CNTT của Wikipedia để thu thập và phân tích dữ liệu. Tất nhiên, kỹ năng xử lý dữ liệu là không thể thiếu, nhưng bên cạnh đó, kỹ năng kinh doanh để sử dụng dữ liệu trong kinh doanh và kỹ năng phân tích thống kê để đưa ra dự đoán từ kết quả phân tích cũng được yêu cầu.

• Kỹ năng IT

Đối với các Data Scientist, ngôn ngữ SQL để thao tác dữ liệu là một kỹ năng thiết yếu. Kỹ năng sử dụng SQL có nghĩa là bạn có thể làm mọi thứ, từ trích xuất dữ liệu đến tự phân tích, tiết kiệm cho bạn những rắc rối khi hỏi các kỹ sư. Và kiến ​​thức về R, Ruby, Python, v.v. cũng rất quan trọng để xử lý dữ liệu ở dạng thực sự có thể được sử dụng.

• Kỹ năng phân tích thống kê

Để thu thập và phân tích dữ liệu phù hợp, cần có kiến ​​thức và kỹ năng liên quan đến thống kê. Có một chứng nhận chính thức của thống kê, kiểm tra khả năng thống kê của bạn, hãy trau dồi  một cách chính quy kiến ​​thức và kỹ năng để thực hiện thống kê.

• Kỹ năng kinh doanh

Ngay cả khi bạn phân tích dữ liệu và thực hiện thống kê, bạn cũng cần có khả năng hiểu những thách thức mà các doanh nghiệp phải đối mặt, trong các lĩnh vực như marketing, bán hàng và tài chính, và suy nghĩ về các cách để giải quyết một cách hợp lý chúng.

Hơn nữa, khi chia sẻ kết quả phân tích dữ liệu thu được trong nội bộ, có khả năng những bộ phận khác có thể không hiểu ngay cả khi bạn cố gắng giải thích nó bằng kiến ​​thức và từ ngữ chuyên ngành. Trong trường hợp đó, kỹ năng thuyết trình và kỹ năng viết giúp bạn truyền đạt dễ hiểu là điều cần thiết.

Nhiều nhà khoa học dữ liệu đọc sách chuyên ngành và nghiên cứu để có được bằng cấp mỗi ngày để học trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách không ngừng học hỏi các công nghệ và kiến ​​thức mới nhất, sẽ giúp bạn có nhiều phương án, ý tưởng khi làm việc trên các dữ liệu của mình.

THU NHẬP NĂM CỦA DATA SCIENTIST

Thu nhập trung bình hàng năm của các Data Scientist ít nhất là khoảng 6 triệu yên năm một năm trở lên, tùy thuộc vào quy mô của công ty, phạm vi của dịch vụ và loại công việc. So với các ngành nghề khác, nghề này rất tốn kém và ngày càng có nhiều công ty định giá dữ liệu tăng lên, thu nhập hàng năm dự kiến ​​sẽ còn tăng hơn nữa.

LỰA CHỌN MÔI TRƯỜNG LÀM VIỆC

Các công ty lớn và các công ty liên doanh, khởi nghiệp khác nhau về nội dung và môi trường làm việc của họ khi làm việc như các nhà khoa học dữ liệu. Có người nói,  họ đã làm việc tại công ty với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, nhưng điều họ thực sự được giao là kiểm tra hoạt động của chương trình và làm việc mà không phải là một Data Scientist. Bằng cách biết các đặc điểm của từng môi trường làm việc, hãy có nhận định riêng về từng loại để tránh sự khác biệt trong định hướng sự nghiệp của bạn.

Các công ty, tập đoàn lớn

Các tập đoàn lớn có xu hướng có một môi trường làm việc để đào tạo và phát triển nhân sự. Đây là một đặc điểm của một công ty có quy mô lớn, có số lượng nhân viên lớn và có thể cung cấp phản hồi, đánh giá chi tiết và cẩn thận về công việc bạn làm. Ngoài ra, bạn sẽ được tham gia vào các hoạt động quy mô lớn bởi vì đối với một công ty lớn thì đó là một đặc quyền.

Công ty liên doanh, khởi nghiệp

Các công ty liên doanh liên quan đến các giải pháp AI đang trải qua sự gia tăng nhanh chóng nhu cầu của các nhà khoa học dữ liệu. Việc áp dụng các nhà khoa học dữ liệu là tích cực và khó khăn là thấp.

Các công ty liên doanh không có nhiều cơ hội tham gia vào các dự án lớn như các công ty lớn. Ngoài ra, nếu bạn là một sinh viên mới tốt nghiệp, không có kinh nghiệm làm việc như một nhà khoa học dữ liệu, hoặc nếu bạn thay đổi công việc từ một ngành khác, có khả năng sẽ không có môi trường đào tạo cho bạn.

Tuy nhiên, các công ty liên doanh có đặc trưng là bạn được toàn quyền quyết định dành cho. Mạo hiểm phù hợp cho những người muốn có trách nhiệm lớn và cũng nghĩ rằng họ muốn tự mình thực hiện các hoạt động, nhiệm vụ linh hoạt khác nhau.

Một số người đã nói rằng, sự trỗi dậy của AI sẽ loại bỏ sự cần thiết của các nhà khoa học dữ liệu trong tương lai. Mặc dù có khả năng thu thập dữ liệu sẽ được giao phó cho AI, nhưng không có thay đổi nào trong mối lo ngại về sự thiếu hụt của các nhà khoa học dữ liệu. Với sự phát triển của CNTT, tầm quan trọng của dữ liệu sẽ tăng hơn nữa trong tương lai.

Đó là lý do tại sao có một tương lai nơi thu thập thông tin sẽ cùng tồn tại với AI và phân tích dữ liệu thu được sẽ cùng tồn tại với con người bằng cách phân chia lĩnh vực chuyên môn. Các Data Scientist sẽ tiếp tục được săn đón trên toàn thế giới.

Có thể bạn quan tâm:

• 5 nghề nghiệp tiềm năng dành cho người học SQL 
• Cơ hội cho các kỹ sư AI sang Nhật làm việc