Khoa học dữ liệu được cho là nghề hot nhất hiện nay và nó có thể sẽ còn phổ biến trong một thời gian dài.
Dữ liệu luôn là một tài sản quý giá. Năm 1863, Florence Nightingale đã tạo ra sơ đồ nguyên nhân tử vong trong quân đội Anh, đây là một hình ảnh dữ liệu đáng kinh ngạc khi xem xét về công nghệ trong những năm đó.
Nghiên cứu của cô đã tiết lộ những hiểu biết quan trọng giúp quân đội Anh giảm tỷ lệ tử vong từ 6,9 xuống 1,8% trong 10 năm nghiên cứu sau đó.
Tiềm năng của dữ liệu không phải là một thứ gì đó quá mới mẻ. Điều đã thay đổi là khả năng thu thập, truyền, xử lý và lưu trữ dữ liệu của chúng ta. Ngày nay, chúng ta có thể dễ dàng xử lý một lượng rất lớn dữ liệu bằng các công cụ hiện tại. Chúng ta càng có nhiều dữ liệu, càng có thể tạo ra các mô hình tốt hơn và hiệu quả hơn.
Tất cả những tiến bộ này đã dẫn đến những khoản đầu tư khổng lồ vào khoa học dữ liệu. Do đó, nhu cầu về nhân lực trong lĩnh vực này cũng ngày càng cao.
Đây là lý do tại sao rất nhiều người theo đuổi sự nghiệp trong ngành này. Ngay cả những người đã có vài năm kinh nghiệm trong một lĩnh vực khác cũng đang thay đổi để trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Vậy, cần những gì để trở thành một nhà khoa học dữ liệu — một câu hỏi khó. Đó chắc chắn không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Có khả năng là bạn phải dành nhiều giờ để nghiên cứu và học hỏi. Nó cần thời gian, nỗ lực và cả sự cống hiến.
Nhưng nó có đáng không?
Tôi đặt một thời hạn cụ thể trong tiêu đề là hai năm. Đó là thời gian mà tôi đã nỗ lực để có được công việc đầu tiên của mình với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu. Bạn vẫn có thể đi nhanh hơn nhưng tôi nghĩ nó sẽ không nhanh hơn nhiều đâu.
Tôi đã tự hỏi mình câu hỏi này vài lần. Câu trả lời của tôi bao gồm hai phần là phần thưởng về thu nhập và những phần thưởng khác cũng không kém phần quan trọng.
Tính phần thưởng bằng thu nhập là khá tiêu chuẩn, chúng dựa trên số lượng công việc và mức lương của bạn. Khi bạn đã có đủ những kỹ năng và kiến thức cần thiết, bạn sẽ tương đối dễ dàng tìm được một vị trí phù hợp vì nhu cầu trong ngành này là rất cao và thậm chí sẽ còn cao hơn trong vài năm tới.
Phạm vi của khoa học dữ liệu là vô hạn. Nó có thể được áp dụng cho bất kỳ quy trình hoặc công việc kinh doanh nào mà chúng ta có thể thu thập dữ liệu. Vì vậy, mặc dù một số công cụ được cho là sẽ thay thế các nhà khoa học dữ liệu ở một mức độ nào đó, tôi vẫn tin rằng nhu cầu về nhân lực vẫn sẽ tiếp tục tăng lên. Bạn không cần quá lo lắng về việc liệu những nỗ lực của bạn có lãng phí trong tương lai hay không.
Về mức lương, nó phụ thuộc vào nơi bạn sống và kinh nghiệm của bạn nhưng các công việc trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu thường được trả lương rất cao. Thông qua các cổng thông tin việc làm phổ biến, nơi chia sẻ mức lương trung bình cho các ngành nghề khác nhau. Hẳn bạn phải nhận thấy rằng khoa học dữ liệu luôn được liệt kê trong số những ngành top đầu về mức lương trung bình.
. . .
Các phần thưởng khác cũng không kém phần quan trọng thì lại không có một tiêu chuẩn nào như phần thưởng bằng thu nhập. Điều tôi đánh giá cao nhất ở các phần thưởng này là sự hài lòng trong công việc. Vâng, tôi cũng từng làm một số nhiệm vụ không mấy vui vẻ nhưng nói chung, tôi thực sự thích thú với công việc này.
Từ những “quy trình” xa vời với thế giới của các nhà khoa học dữ liệu. Mỗi và mọi tập dữ liệu đều có khả năng cung cấp cho bạn một số thông tin chi tiết có giá trị hoặc thậm chí khiến bạn ngạc nhiên. Quá trình khám phá, phân tích và mô hình hóa một tập dữ liệu chắc chắn không phải là một công việc thường xuyên hoặc nhàm chán.
Một phần thưởng khác nữa là ở đây luôn có một cái gì đó để học hỏi. Nó giữ cho tâm trí của bạn tươi mới và giúp bạn nâng cao năng lực bản thân.
Trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu, các công cụ mới được giới thiệu nhanh chóng. Cũng có một số công cụ có thể được coi là old but gold. Tuy nhiên, những cái mới thường cung cấp hiệu suất tốt hơn và nhiều tính năng hơn. Vì vậy, bạn nên học và thực hành chúng để duy trì khả năng cạnh tranh cho bản thân.
Nghe thì có vẻ như nó là một gánh nặng nhưng tôi lại thấy yêu cầu học tập này là một phần thưởng. Không phải nghề nào cũng mang lại cho bạn cơ hội này, bạn có thể phải lặp đi lặp lại một điều tương tự với cùng một công cụ trong vòng vài năm ở một số ngành nghề khác.
. . .
Tóm lại, tôi khá chắc chắn bạn phải dành ít nhất “hai năm” để học khoa học dữ liệu. Trên thực tế, việc học sẽ không dừng lại sau hai năm, nó là một quá trình liên tục đối với các nhà khoa học dữ liệu.
Các thử thách và phần thưởng có thể khác đi một chút trong trường hợp của bạn. Tuy nhiên, kết quả cuối cùng sẽ khiến bạn hài lòng nếu bạn đủ nỗ lực để đạt được mục tiêu.