Khám Phá Chi Tiết Ngành Công Nghiệp Dữ Liệu

05/06/2022

Chúng ta cùng lược qua tình hình của ngành công nghiệp dữ liệu. Bạn sẽ tìm thấy thông tin chi tiết về việc làm trong lĩnh vực dữ liệu, bao gồm các loại vị trí, mức lương và các kỹ năng bạn cần để bắt đầu.

Dữ liệu ngày càng đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống của chúng ta. Mọi thứ từ chăm sóc sức khỏe đến giải trí của chúng ta đều được thúc đẩy bởi thông tin do hàng triệu người trên toàn thế giới cung cấp. Ngành công nghiệp dữ liệu đang phát triển ngay khi chúng ta tiếp tục tạo dữ liệu với khối lượng lớn và quy mô hơn. Chúng tôi đưa ra mọi thứ bạn cần biết về ngành công nghiệp này ở thời điểm hiện tại.

Khi khám phá lĩnh vực hấp dẫn này, chúng ta sẽ xem xét một số lĩnh vực, công việc và thách thức liên quan đến dữ liệu. Chúng ta cũng sẽ đề cập đến một số kỹ năng bạn cần để vào ngành, cũng như cách bạn có thể bắt đầu với công việc liên quan đến dữ liệu.

?Ngành công nghiệp dữ liệu toàn cầu

Trước tiên, hãy xem chúng tôi sẽ nói gì về thuật ngữ ‘ngành dữ liệu’, phù hợp như thế nào với bối cảnh hiện tại. Điều này sẽ giúp chúng tôi có được một số bối cảnh về một số xu hướng toàn cầu và những gì tương lai có thể xảy ra.

?Nó là gì?

Ngành công nghiệp dữ liệu rất lớn, liên quan đến tất cả các loại lĩnh vực khác nhau. Do đó, có thể khó xác định các thông số chính xác như một ngành nghề. Từ các nhiệm vụ tương đối đơn giản như nhập dữ liệu đến khoa học dữ liệu phức tạp, các cơ hội và ứng dụng liên quan đến dữ liệu là rất lớn và đa dạng.

Có một vài lĩnh vực đặc biệt nổi bật. Những lĩnh vực này thường sẽ chồng chéo lên nhau, nhưng nhìn chung có mức độ chuyên môn hóa cao và đa dạng trong mỗi lĩnh vực. Một số ví dụ bao gồm:

Dữ liệu lớn
Phân tích dữ liệu
Khoa học dữ liệu
Bảo mật dữ liệu
Phát triển / quản lý cơ sở dữ liệu

Chúng ta sẽ cân nhắc một số lĩnh vực này và một số công việc dữ liệu có liên quan sâu hơn. Như chúng ta biết, có tất cả các loại vị trí thuộc các chuyên môn này.

?Ngành công nghiệp lớn như thế nào?

Với phạm vi của ngành công nghiệp dữ liệu, không có gì ngạc nhiên khi nó là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng. Một số số liệu cho thấy rằng, trong năm 2018, thị trường phân tích kinh doanh và dữ liệu lớn toàn cầu đạt giá trị 168,8 tỷ USD. Con số này dự kiến sẽ tăng lên khoảng 274,3 tỷ USD vào năm 2022, tăng 13,2%.

Một xu hướng tương tự cũng được chứng kiến . Theo ước tính, quy mô thị trường nền tảng khoa học dữ liệu toàn cầu sẽ trị giá khoảng 25,94 tỷ USD vào năm 2027 . Con số này thể hiện mức tăng trưởng 26,9% từ năm 2020 đến năm 2027.

Sự gia tăng giá trị của ngành này cũng đang được thể hiện nhu cầu công việc dữ liệu. Một báo cáo từ Hiệp hội Hoàng gia Anh cho thấy nhu cầu về các chuyên gia có kỹ năng chuyên môn và dữ liệu lớn đã tăng gấp ba lần trong vòng 5 năm, tăng 231%. Tương tự, ở Mỹ, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đã tăng 344% từ năm 2013 đến năm 2019.

Tuy nhiên, bất chấp sự tăng trưởng đáng kinh ngạc này, có một vấn đề vẫn tồn tại. Nhiều nguồn báo cáo rằng có một sự chênh lệch về kỹ năng, dữ liệu. Trên các lĩnh vực như phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu, luôn thường trực các báo cáo về việc thiếu nhân lực lành nghề. Hơn nữa, người sử dụng lao động, nói chung, cảm thấy rằng việc thiếu kỹ năng dữ liệu thật sự gây hại cho năng suất .

?Đại dịch COVID-19 đã tác động đến ngành công nghiệp dữ liệu như thế nào?

Đại dịch coronavirus đã ảnh hưởng đến mọi ngành bằng một cách nào đó. Với tình trạng khóa cửa, làm việc từ xa và mất việc làm trên khắp thế giới, các điều kiện đã trở nên khó khăn hơn. Điều này cũng chính xác một phần đối với ngành công nghiệp dữ liệu. Tuy nhiên, vẫn có những mặt tốt của ngành nghề này.

Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn đã đóng một vai trò nào đó trong việc giúp chúng ta theo dõi và hiểu được vi rút . Cũng như giám sát những thứ như nhu cầu của hệ thống y tế, những nỗ lực không ngừng để kiểm tra vi rút, lập mô hình dữ liệu và truy tìm mối quan hệ đã giúp lật ngược tình thế.

Chắc chắn bạn sẽ thấy rất nhiều dữ liệu trực quan liên quan đến đại dịch. Những nỗ lực như vậy để trình bày các sự kiện và tình hình hiện tại một cách dễ hiểu là rất quan trọng trong việc cung cấp thông tin cho mọi người. Nó cũng đóng một vai trò trong việc thuyết phục mọi người thay đổi hành vi của họ – lấy vì dụ về “là phẳng đường cong”

Bất chấp những thành công của ngành, vẫn còn một số vấn đề nhất định. Theo trang web việc làm Indeed, vào tháng 7 năm 2020, danh sách việc làm của ngành khoa học dữ liệu có trụ sở tại Hoa Kỳ thấp hơn 43% so với mức năm 2019. Các báo cáo khác cho rằng tăng trưởng phân tích dữ liệu lớn toàn cầu dự kiến sẽ bị ‘ kìm hãm ‘ sau đại dịch.

?Có những loại công việc nào trong ngành?

Vì vậy, bất chấp hậu quả, tác động do đại dịch gây ra hiện nay, vẫn còn rất nhiều điều để mong chờ về tương lai của ngành công nghiệp phân tích và dữ liệu. Nếu bạn đang băn khoăn về một số công việc dựa trên dữ liệu mà bạn có thể tham gia, đừng lo, có vô số lựa chọn bạn có thể tìm ra. Lĩnh vực này rất đa dạng, với các vai trò mới và thú vị xuất hiện thường xuyên.

Chúng tôi đã chọn ra một số công việc dữ liệu tốt nhất trên nhiều ngóc ngách khác nhau để cung cấp cho bạn ý tưởng về những gì đang tồn tại. Tất nhiên, có thể có một số trùng lặp giữa các vai trò này và một số có thể xuất hiện ở nhiều loại.

?Công việc khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu tập trung vào việc phân tích dữ liệu để có thông tin chi tiết, sau đó sử dụng các thuật toán và máy móc để đưa ra quyết định và dự đoán. Bạn có thể tưởng tượng ra rằng, một sự nghiệp khoa học dữ liệu có thể mang lại công việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Một số vai trò của khoa học dữ liệu bao gồm:

Nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này tập trung vào việc xử lý dữ liệu thô để tạo ra thông tin có ý nghĩa và sâu sắc. Trong các lĩnh vực như tài chính, khoa học, chăm sóc sức khỏe, CNTT và thậm chí cả ngành công nghiệp trò chơi, khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề và giúp các tổ chức đưa ra quyết định.
Kỹ sư máy học. Bằng cách kết hợp kỹ thuật phần mềm và phân tích dữ liệu, các kỹ sư học máy tạo ra các thuật toán và chương trình để giúp máy tính học tự động. Một lần nữa, các ứng dụng học sâu là rất lớn.
Nhà thống kê. Các nhà thống kê chuyên nghiệp thường là những người giải quyết vấn đề. Họ thu thập, phân tích, diễn giải và trình bày thông tin cho các doanh nghiệp và công ty dữ liệu lớn trong nhiều ngành.

?Công việc phân tích dữ liệu

Trong khi khoa học dữ liệu tập trung vào sản phẩm cuối cùng của thông tin, thì phân tích dữ liệu tập trung vào việc kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa. Các chuyên gia trong lĩnh vực này vẫn thường đưa ra kết luận từ dữ liệu, nhưng họ cũng dành thời gian xử lý nó trước.

Chuyên viên phân tích dữ liệu. Vai trò này tương tự như vai trò của một nhà khoa học dữ liệu, nhưng thường không thực hành để tạo ra các thuật toán. Công việc của nhà phân tích dữ liệu tồn tại để xác định xu hướng và trình bày những phát hiện đó theo cách dễ hiểu.
Nhà phân tích tình báo kinh doanh. Các nhà phân tích BI giúp các tổ chức cải thiện và vượt qua các trở ngại. Họ xem xét dữ liệu để làm nổi bật những điểm yếu và sử dụng mô hình và công nghệ để đề xuất giải pháp . Đó là một vai trò ngày càng có nhu cầu.
Chuyên viên phân tích tiếp thị. Vai trò này là tất cả về việc nghiên cứu các điều kiện tiếp thị để xác định những sản phẩm và dịch vụ mà một công ty nên bán và cho ai. Họ sử dụng các kỹ năng phân tích dữ liệu để xem xét nhân khẩu học của khách hàng, đối thủ cạnh tranh và các yêu cầu của thị trường.

?Công việc dữ liệu lớn

Sự nghiệp trong ngành dữ liệu lớn tập trung vào việc xử lý các tập hợp thông tin quá lớn và phức tạp để áp dụng các phương tiện xử lý dữ liệu truyền thống. Trong một thế giới mà chúng ta đang sản xuất nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, nhu cầu đáng kể đối với những người có kỹ năng về dữ liệu trong lĩnh vực này:

Kỹ sư dữ liệu lớn. Các công việc kỹ sư dữ liệu thường yêu cầu các chuyên gia có thể tạo và quản lý cơ sở hạ tầng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Họ làm việc về việc thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích thông tin liên quan.
Kiến trúc sư dữ liệu. Kiến trúc sư dữ liệu tập trung vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu xử lý các tập dữ liệu lớn. Họ làm việc trên kế hoạch và tích hợp cơ sở dữ liệu, đảm bảo rằng chúng an toàn và có thể truy cập được cho những người sử dụng chúng.
Quản trị viên cơ sở dữ liệu. Trong khi kiến trúc sư dữ liệu tạo cơ sở dữ liệu, người quản trị cơ sở dữ liệu đảm bảo chúng chạy trơn tru. Họ đảm bảo rằng chúng an toàn và được sao lưu, cũng như giúp khắc phục mọi sự cố.

?Làm thế nào để so sánh mức lương của công việc dữ liệu?

Nếu bạn đang tìm kiếm một công việc trong ngành dữ liệu, có thể bạn sẽ muốn biết những công việc như vậy được trả nhiều tiền. Với sự đa dạng giữa các vai trò, không có gì ngạc nhiên khi thang lương của các công việc dữ liệu có sự khác biệt đáng kể giữa các vị trí, ngành và địa điểm.

Trong bảng dưới đây, chúng tôi đã chọn ra một loạt công việc trong ngành dữ liệu và mức lương trung bình ở một số quốc gia. Dữ liệu đến từ PayScale .

Vai trò công việc Anh Quốc Hoa Kỳ Canada Châu Úc

Nhà khoa học dữ liệu £40.115 $85.473 $70.385 $76.367

Kỹ sư học máy £50.584 $112.357 $76,663 $77.171

Nhà phân tích dữ liệu £27.348 $60.985 $55.897 $69.972

Nhà phân tích tiếp thị £27,237 $56,525 $51.847 $20.072

Kỹ sư dữ liệu £40.324 $92.291 $79.879 $99.747

Kiến trúc sư dữ liệu £63.778 $ 119.242 $ 99.169 $134.600

?Tôi cần những kỹ năng gì để vào ngành?

Nếu bạn đang hy vọng bắt đầu với một công việc trong lĩnh vực dữ liệu, thì có rất nhiều cơ hội dành cho bạn. Như chúng ta đã thấy, nhu cầu về kỹ năng dữ liệu hiện đang cao và xu hướng đó sẽ tiếp tục. Các kỹ năng và kiến thức chính xác bạn cần sẽ tùy thuộc vào mục tiêu nghề nghiệp của bạn. Tuy nhiên, nó là cần thiết cho dù bạn đang tham gia vào vai trò nào.

Thông thường, các nhà tuyển dụng tìm kiếm sự kết hợp của các kỹ năng cứng và mềm trong các ứng viên xin việc dữ liệu. Ngoài việc chứng tỏ bạn có kiến thức ứng dụng để làm việc trong lĩnh vực này, bạn cũng cần thể hiện một loạt các kỹ năng giữa các cá nhân và có thể chuyển giao.

?Kỹ năng cứng

Điều này đề cập đến kiến thức thực tế và có thể định lượng được mức công việc mà bạn cần để thực hiện công việc của mình. Thông thường, những điều này có được thông qua việc học chính thức và bằng cấp, mặc dù bạn có thể tự học chúng, bao gồm:

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL). SQL là một loại ngôn ngữ lập trình được thiết kế đặc biệt để quản lý dữ liệu và cơ sở dữ liệu. Đó là một kỹ năng hữu ích cho bất kỳ vai trò nào liên quan đến dữ liệu.
Python và các ngôn ngữ lập trình khác. Các ngôn ngữ lập trình khác thường được yêu cầu, đặc biệt cho các vai trò phân tích và khoa học dữ liệu. Python luôn là một nơi tốt để bắt đầu, và Java và C / C ++ cũng rất hữu ích.
AI và máy học. Phân tích dự đoán là chủ đề nóng trong thế giới dữ liệu ngay bây giờ. Các kỹ năng về trí tuệ nhân tạo và máy học, đặc biệt là liên quan đến công nghệ dữ liệu lớn, rất được săn đón.
Trực quan hóa dữ liệu. Điều quan trọng là có thể trình bày các tập dữ liệu một cách dễ hiểu. Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu có thể giúp bạn thực hiện chính xác điều đó, đó là lý do tại sao chúng đáng được học hỏi.

………………………………………………………………………………………

Xin chân thành cảm ơn tác giả vì những chia sẻ vô cùng bổ ích!

Theo: futurelearn.com
Người dịch: Nguyễn Thị Ngọc Huyền
Khi chia sẻ phải trích dẫn nguồn là “Người dịch: Nguyễn Thị Ngọc Huyền – Nguồn iVolunteer Vietnam”.

Post Views: 491

Shortlink: https://ivolunteervietnam.com?p=88605

Trong quá trình tổng hợp và chia sẻ thông tin, các tình nguyện viên/ cộng tác viên/ thành viên rất khó tránh khỏi thiếu sót. Rất mong được độc giả cảm thông và góp ý tích cực để giúp iVolunteer Vietnam ngày một hoàn thiện & phát triển.