Nếu bạn đang xem xét một công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bạn đã chọn đúng thời điểm. Cục Thống kê Lao động Mỹ ước tính rằng các vị trí về dữ liệu sẽ tăng 16% từ năm 2018 đến năm 2028. Ngoài ra, các công việc trong đó các kỹ năng dữ liệu có thể áp dụng được dự kiến sẽ nằm trong số những vị trí có nhu cầu nhiều nhất trong hầu hết các ngành vào năm 2022, theo một báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới.
Lĩnh vực phân tích dữ liệu luôn phát triển và điều quan trọng là phải cập nhật các xu hướng, tiến bộ và tài nguyên mới nhất. Cho dù bạn đang chuẩn bị đăng ký vào một chương trình đào tạo phân tích dữ liệu hay bạn chỉ mới bắt đầu tìm việc cho một vị trí trong lĩnh vực này, bạn nên hiểu những gì đang xảy ra trong ngành.
Để cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về thế giới dữ liệu, Trilogy Education Services, một thương hiệu của 2U Inc., gần đây đã tổ chức một buổi Nói chuyện Công nghệ với tiêu đề “Giải pháp Công nghệ Qua nhiều năm”. Trong cuộc thảo luận, Tiffany Tram, Industry Engagement Manager tại 2U, đã ngồi xuống với Mayur Patel, Kỹ sư phần mềm/Kiến trúc sư giải pháp tại American Express và Anjali Samani, Giám đốc, Khoa học Dữ liệu, Trí tuệ Dữ liệu tại Salesforce.
Đây là những gì họ phải nói về tình trạng phân tích dữ liệu hiện tại và vị trí của nó.
5 xu hướng dữ liệu cần xem vào năm 2021
1. Kể chuyện và trực quan hóa dữ liệu
Theo Samani, “Các nhà lãnh đạo cấp cao dựa vào giá trị của… dữ liệu.”. Tuy nhiên, để dữ liệu đó trở nên hữu ích, nó phải được chuyển đổi thành một định dạng dễ hiểu. Thông qua hình ảnh hóa và kể chuyện, các chuyên gia dữ liệu có thể giúp các bên liên quan chính của doanh nghiệp (những người có thể thiếu đào tạo phân tích nâng cao) xác định các mẫu, hiểu nhanh các ý tưởng phức tạp và cuối cùng là thúc đẩy việc ra quyết định.
2. Kiến thức về dữ liệu cho tất cả
Theo một báo cáo gần đây của Forrester , các tổ chức có mức độ hiểu biết về dữ liệu thấp hơn trong lực lượng lao động đang gặp bất lợi trong cạnh tranh. Cùng với đó, chúng ta đang thấy nhiều công ty triển khai các chương trình hiểu biết về dữ liệu vào năm 2021 để nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động của họ. Như Samani lưu ý: “Ngay cả khi bạn không phải là một nhà khoa học dữ liệu, mọi người sẽ phải trở nên hiểu biết về dữ liệu nếu họ muốn theo kịp các xu hướng thay đổi.”
3. Động lực tăng trưởng MATLAB
MATLAB là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán số đa mô hình để trực quan hóa, tính toán số và lập trình. Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu sử dụng ngôn ngữ này vì nó giúp các chuyên gia dữ liệu cắt giảm đáng kể thời gian thường dành cho việc xử lý trước dữ liệu và cho phép dọn dẹp, tổ chức và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng.
4. Phụ thuộc vào DataOps
DataOps, hay hoạt động dữ liệu, là nơi có rất nhiều công việc đang diễn ra, Samani cho biết. Mặc dù DataOps là một thuật ngữ tương đối mới, IBM định nghĩa nó là “các hoạt động mang lại tốc độ và sự linh hoạt cho quy trình đường ống dữ liệu đầu cuối, từ thu thập đến giao hàng”. Theo Forbes, các chuyên gia DataOps là những người gác cổng mới của dữ liệu kinh doanh hiệu quả và hiệu suất, và tương lai của những thông tin chi tiết về doanh nghiệp sẽ phụ thuộc rất nhiều vào chúng.
5. Giá trị của kỹ năng mềm
Ngày càng có nhiều nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu có kỹ năng mềm bên cạnh khả năng kỹ thuật. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng bảy đặc điểm hàng đầu của sự thành công tại các công ty như Google bao gồm các kỹ năng mềm như giao tiếp và lắng nghe tốt, tư duy phản biện và khả năng làm việc trong các nhóm khác nhau. Samani và Patel cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của các kỹ năng như hợp tác và học tập suốt đời.
Việc sử dụng phân tích dữ liệu trong thế giới thực
Samani và Patel cũng giải quyết thực tế rằng phân tích dữ liệu đang có tác động ngày càng tăng trong các lĩnh vực mà nhiều người sẽ không bao giờ xem xét. Như Patel lưu ý, “Nếu bạn muốn làm việc trong lĩnh vực dữ liệu, bạn không bị giới hạn trong một số ngành. Tôi đã cực kỳ ấn tượng bởi một số cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực. Dưới đây là một số ví dụ.
1. Dữ liệu để tạo ra thay đổi xã hội tích cực
Với sự phân chia tài sản ngày càng gia tăng ở Hoa Kỳ, nhiều chuyên gia dữ liệu đang tự hỏi làm thế nào họ có thể tạo ra các hệ thống bền vững để sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu cho tốt. Trong một cuộc thảo luận hội thảo vào tháng 9 năm 2020 được tổ chức bởi Trilogy Education Services, một thương hiệu của 2U, Inc., Samani và hai nhà khoa học dữ liệu khác đã thảo luận về cách họ sử dụng nền tảng chuyên môn của mình để giúp các tổ chức sử dụng dữ liệu để mang lại lợi ích cho các cộng đồng chưa được phục vụ.
2. Dữ liệu trong ngành giải trí
Một trong những ứng dụng đơn giản nhất của dữ liệu có thể được tìm thấy trong phòng khách của chính bạn. Nếu bạn sử dụng dịch vụ phát trực tuyến như Netflix, Disney + hoặc HBO Max, bạn có thể đã khám phá ra dịch vụ này đề xuất nội dung dựa trên sở thích, lượt thích và sở thích của bạn. Những đề xuất này chủ yếu dựa vào khoa học dữ liệu và các thuật toán duy nhất để đảm bảo độ chính xác. Theo Business Insider, ước tính việc Netflix áp dụng tính năng lọc dữ liệu giúp họ tiết kiệm được 1 tỷ USD mỗi năm.
3. Sử dụng dữ liệu trong nông nghiệp thương mại
Samani tiết lộ rằng việc sử dụng dữ liệu trong nông nghiệp thương mại ngày càng tăng để tăng cường tính bền vững về môi trường, xã hội và kinh tế. Việc áp dụng dữ liệu này là rất quan trọng, vì sản lượng nông nghiệp và lương thực không đủ phải tăng 60% để cung cấp cho dân số toàn cầu ngày càng tăng, dự kiến đạt 9 tỷ người vào năm 2050, theo Liên Hợp Quốc. Các tổ chức như John Deere đang dẫn đầu sự thay đổi này trong việc áp dụng dữ liệu vào nông nghiệp thương mại bằng cách tung ra các dịch vụ hỗ trợ dữ liệu cho phép nông dân hưởng lợi từ việc giám sát dữ liệu theo thời gian thực.
4. Dữ liệu trong ngành tài chính
Theo Samani và Patel, có rất nhiều ứng dụng của khoa học dữ liệu trong lĩnh vực tài chính. Trên thực tế, báo cáo Triển vọng ngành ngân hàng năm 2021 của Deloitte đã tiết lộ rằng việc hợp lý hóa các luồng dữ liệu từ trước đến sau và triển khai phân tích dữ liệu sẽ là điều kiện tiên quyết để đạt được hiệu quả vào năm 2021. Các tổ chức ngân hàng đang sử dụng dữ liệu ngay hôm nay để ngăn chặn gian lận, tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn và thậm chí cứu mạng người, theo Accenture.
5 tài nguyên dữ liệu miễn phí mà ai cũng có thể sử dụng
Dưới đây là năm tài nguyên miễn phí do Patel cung cấp mà bạn có thể thấy hữu ích nếu quan tâm đến khoa học dữ liệu:
- Free Ebook Foundation: Tổ chức phi lợi nhuận này nỗ lực thúc đẩy việc tạo, phân phối, lưu trữ và tính bền vững của sách điện tử miễn phí.
- GitHub Student Developer Pack: Tài nguyên này cung cấp cho người học quyền truy cập miễn phí vào các công cụ dành cho nhà phát triển mới nhất ở một nơi để họ có thể học bằng cách làm.
- The Data Engineering Cookbook: Nếu bạn đang băn khoăn không biết nên học gì để trở thành nhà khoa học dữ liệu, thì cuốn sách miễn phí này sẽ là điểm khởi đầu cho bạn.
- 10 Minutes to Pandas: Tài nguyên thân thiện với người mới bắt đầu này là phần giới thiệu ngắn về gấu trúc và được thiết kế để giúp bạn hiểu biết chung về công cụ:
- Library of Algorithms: Tài nguyên mã nguồn mở này được thiết kế để giúp bạn tìm hiểu các cấu trúc dữ liệu và thuật toán cũng như việc triển khai chúng bằng bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào.
Về Mayur Patel:
Sự nghiệp của Mayur Patel kéo dài hơn 15 năm trong lĩnh vực cung cấp CNTT, phát triển kinh doanh, kế toán và hơn thế nữa. Patel đến Mỹ vào năm 2008 và bắt đầu làm việc với tư cách là nhà tư vấn ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải). Vài năm sau, ông bắt đầu khám phá các công nghệ dữ liệu lớn và bắt đầu thực hành các chiến lược POC (Proof of Concept). Sau đó, ông ấy tiếp tục học Rapid BI, giúp ông ấy thúc đẩy việc ra quyết định kinh doanh. Sự kết hợp đa dạng giữa các kỹ năng và kinh nghiệm này đã cho phép Patel tham gia vào lĩnh vực dữ liệu và bắt đầu xây dựng các sản phẩm theo hướng dữ liệu, phát triển kinh doanh và trợ giúp về chiến lược cho các tổ chức như American Express.
Về Anjali Samani:
Anjali Samani là nhà lãnh đạo cấp cao về Khoa học dữ liệu với 15 năm kinh nghiệm trong các tập đoàn đa quốc gia, công ty khởi nghiệp và các tổ chức khu vực công ở Hoa Kỳ và Vương quốc Anh. Vai trò của cô cho đến nay là cầu nối giữa khoa học dữ liệu kỹ thuật và kinh doanh để xác định và thực hiện các giải pháp sáng tạo tận dụng quyền độc quyền và các nguồn dữ liệu mở để cung cấp giá trị và thúc đẩy tăng trưởng. Samani có nhiều kinh nghiệm trong việc quản lý và cung cấp các dự án chiến lược dữ liệu thương mại và khoa học dữ liệu. Cô cũng đã làm việc chặt chẽ với những người ra quyết định cấp cao tại các tổ chức như Salesforce để giúp họ xác định lộ trình sản phẩm, phát triển chiến lược dữ liệu và thực hiện các dự án khoa học dữ liệu.
Xem thêm
11 kỹ năng phân tích dữ liệu cần thiết vào năm 2021
