Thành công của bất kỳ dự án nào cũng được quyết định bởi chuyên môn về khả năng phân tích và khoa học dữ liệu cũng không ngoại lệ. Các chuyên gia với các bộ kỹ năng đa dạng được yêu cầu để đàm phán thành công những thách thức của một dự án dữ liệu lớn phức tạp.
Để dự án khoa học dữ liệu của bạn đi đúng hướng, bạn cần đảm bảo rằng nhóm có các chuyên gia lành nghề có khả năng đóng ba vai trò thiết yếu – kỹ sư dữ liệu, chuyên gia máy học và nhà phân tích kinh doanh. Sự hiện diện của ba nhóm này, làm việc cùng nhau vì một mục tiêu chung, sẽ dẫn đến việc phân tích đúng thông tin liên quan để dự đoán hành vi của người tiêu dùng, phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Bây giờ chúng ta hãy tìm hiểu các trách nhiệm, những kỹ năng mà nhà tuyển dụng yêu cầu ở từng vai trò.
Thành phần 1 – Kỹ sư dữ liệu
Vai trò của một kỹ sư dữ liệu là ở chân kim tự tháp. Các kỹ sư dữ liệu tạo thành nền tảng của một dự án khoa học dữ liệu và họ được tin tưởng với trách nhiệm thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu liên quan. Thu thập dữ liệu, kho dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và phân tích dữ liệu – những điều này thường được xử lý bởi một nhóm kỹ sư dữ liệu.
Họ là những chuyên gia chơi với các công cụ và khuôn khổ, như Hadoop hoặc HBase, trong một môi trường phân tán để đảm bảo rằng tất cả các điểm dữ liệu thô được thu thập và xử lý chính xác. Dữ liệu được xử lý sau đó được giao cho nhóm người tiếp theo, các chuyên gia máy học, để đưa nó đi xa hơn.
Ứng viên lý tưởng
Kỹ sư dữ liệu chủ yếu là một vai trò kỹ thuật. Ứng viên lý tưởng không cần phải có nhiều học thuật mà phải có năng lực kỹ thuật về các khuôn khổ và công cụ back-end được sử dụng để nắm bắt các điểm dữ liệu.
Nếu bạn thành thạo Hadoop, MapReduce hoặc HBase, thì vai trò của một kỹ sư dữ liệu sẽ hoàn toàn phù hợp với hồ sơ của bạn. Bên cạnh sự nhạy bén về kỹ thuật, kỹ năng phân tích cũng được yêu cầu để trở thành một kỹ sư dữ liệu thành công. Một kỹ sư dữ liệu nên linh hoạt học các công cụ mới theo nhu cầu kinh doanh thay đổi và luôn sẵn sàng nâng cấp lên các kỹ thuật chuyên biệt liên quan đến phân tích dữ liệu.
Thành phần 2 – Chuyên gia học máy
Các chuyên gia học máy đóng vai trò là mối liên kết giữa các kỹ sư dữ liệu và các nhà phân tích kinh doanh. Họ chịu trách nhiệm chính trong việc xây dựng các mô hình dữ liệu và phát triển các thuật toán để rút ra thông tin kết luận. Công việc của họ là đảm bảo rằng thông tin có được được nghiên cứu kỹ lưỡng, chính xác, dễ hiểu và không thiên vị.
Ứng viên lý tưởng
Các ứng viên có nền tảng thống kê, có mối quan tâm sâu sắc đến các chủ đề định lượng, thường được ưu tiên cho vai trò của các chuyên gia học máy. Chuyên gia lý tưởng phải có hiểu biết vững chắc về các thuật toán dữ liệu và cấu trúc dữ liệu cụ thể và các khái niệm kỹ thuật phần mềm nói chung. Khả năng xử lý độ phức tạp tính toán có thể được coi là một phần bổ sung giá trị.
Thành phần 3 – Business Analyst
Một trách nhiệm quan trọng khác của một nhà phân tích kinh doanh là phối hợp với các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia máy học để làm cho họ hiểu các mục tiêu kinh doanh và xác định các lĩnh vực trọng tâm có thể có. Trách nhiệm cuối cùng của một nhà phân tích kinh doanh là tạo ra những hiểu biết có thể hành động dựa trên dữ liệu được xử lý và giúp lãnh đạo công ty trong quá trình ra quyết định của họ.
Ứng viên lý tưởng
Các nhà phân tích kinh doanh nên có kiến thức cấp chuyên gia về dữ liệu kinh doanh cơ bản và hệ thống nguồn. Ứng viên lý tưởng nên có một con mắt để biết chi tiết và phải có kỹ năng phân tích đặc biệt. Hơn nữa, sự hiểu biết vững chắc về mô hình kinh doanh của tổ chức và khả năng suy nghĩ vượt trội là hai phẩm chất quan trọng mà tất cả các nhà phân tích kinh doanh chắc chắn nên có. Điều quan trọng nữa là phải có đủ kỹ năng kỹ thuật để đưa ra các bảng điều khiển chính xác để thể hiện dữ liệu kinh doanh theo cách có cấu trúc.
Kết luận
Những vai trò cá nhân là rất quan trọng, nhưng chỉ điều đó thôi có thể không đủ để đạt được thành công. Một dự án nhóm yêu cầu nhiều hơn vậy. Cho dù bạn muốn bắt đầu một blog với nhiều tác giả hay muốn xây dựng một doanh nghiệp trực tuyến với một nhóm đối tác, điều quan trọng là tất cả các bên liên quan phải suy nghĩ vượt ra ngoài phạm vi cá nhân và làm việc như một đơn vị mạch lạc duy nhất. Khi điều đó xảy ra, hãy yên tâm, thành công sẽ tự động theo sau.
Xem thêm
Khóa học Tổ chức và quản lý dữ liệu báo cáo trong Excel
28 thuật ngữ Data Analytics cho dân dữ liệu
