20 Kỹ năng khoa học dữ liệu giúp bạn thăng tiến trong năm 2025 (Phần 1)

Trang bị những kỹ năng mới nhất là điều cần thiết để thăng tiến trong công việc và đặc biệt là lĩnh vực khoa học dữ liệu đang thay đổi nhanh chóng. Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu có bộ kỹ năng rộng và tinh vi dự kiến ​​sẽ tăng lên khi năm 2025 đến gần. Bài viết này BAC sẽ tổng hợp hơn 20 kỹ năng hàng đầu mà các nhà khoa học dữ liệu không thể bỏ qua trong năm 2025.

1. Trực quan dữ liệu (Data Visualization)

Trực quan hóa dữ liệu cho phép các nhà khoa học biến dữ liệu phức tạp thành thông tin chi tiết có thể hành động bằng các công cụ như Tableau, Power BI, Matplotlib và Seaborn. Nó bao gồm việc tạo biểu đồ, đồ thị và bảng thông tin để truyền đạt các phát hiện một cách hiệu quả và làm cho dữ liệu dễ hiểu đối với các bên liên quan về kỹ thuật và không phải kỹ thuật. Kỹ năng này rất quan trọng để xác định xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

2. Học máy (Machine Learning)

Học máy cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình và thuật toán dự đoán bằng các khuôn khổ như TensorFlow, PyTorch và Scikit-Learn. Kỹ năng này giúp khám phá các mẫu, dự đoán kết quả và tự động hóa các quyết định, tăng cường các chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu.

3. Lập trình

Khả năng lập trình thành thạo là điều cần thiết đối với các nhà khoa học dữ liệu để thao tác dữ liệu, triển khai thuật toán và tự động hóa các tác vụ. Các ngôn ngữ quan trọng bao gồm Python, R và SQL, được sử dụng để phân tích dữ liệu, lập mô hình thống kê và quản lý cơ sở dữ liệu. Các kỹ năng lập trình mạnh mẽ cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn, phát triển các giải pháp tùy chỉnh và tích hợp nhiều công cụ xử lý dữ liệu khác nhau, giúp nâng cao hiệu quả và năng suất chung của họ trong các dự án dựa trên dữ liệu.

4. Xác suất thống kê

Nền tảng vững chắc về xác suất và thống kê là rất quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu chính xác và đưa ra quyết định sáng suốt. Kỹ năng này bao gồm việc hiểu các bài kiểm tra thống kê, phân phối, khả năng xảy ra và các khái niệm như kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy và suy luận Bayesian. Việc thành thạo các lĩnh vực này cho phép các nhà khoa học dữ liệu diễn giải dữ liệu một cách chính xác, xác thực các mô hình và định lượng mức độ chắc chắn của các dự đoán của họ, đảm bảo những hiểu biết mạnh mẽ và đáng tin cậy dựa trên dữ liệu.

5. Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một tập hợp con của học máy tập trung vào nhiều lớp mạng nơ-ron. Nó rất cần thiết để giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hệ thống tự động. Thành thạo học sâu liên quan đến việc sử dụng các khuôn khổ như TensorFlow và PyTorch để xây dựng, đào tạo và tối ưu hóa mạng nơ-ron. Kỹ năng này cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình tinh vi có thể học từ lượng dữ liệu khổng lồ, thúc đẩy sự tiến bộ trong AI và cung cấp các giải pháp tiên tiến trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

6. Điện toán (Computing)

Khả năng thành thạo về điện toán là điều cần thiết để các nhà khoa học dữ liệu xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Điều này liên quan đến việc hiểu kiến ​​trúc máy tính, xử lý song song và các kỹ thuật tối ưu hóa để nâng cao hiệu suất tính toán.

Các kỹ năng trong các khuôn khổ điện toán phân tán như Apache, Hadoop và Spark cũng rất quan trọng để quản lý dữ liệu lớn. Các kỹ năng điện toán thực tế cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý các phép tính phức tạp, cải thiện tốc độ xử lý và mở rộng quy mô phân tích của họ, đảm bảo thông tin chi tiết về dữ liệu kịp thời và chính xác.

7. Kỹ năng toán học

Kỹ năng toán học mạnh mẽ là rất quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu để hiểu và phát triển các thuật toán, thực hiện phân tích dữ liệu chính xác và tạo ra các mô hình dự đoán. Điều này bao gồm sự thành thạo về đại số tuyến tính, phép tính và toán học rời rạc.

Các khái niệm toán học này là nền tảng cho các thuật toán học máy, kỹ thuật tối ưu hóa và phân tích thống kê, cho phép các nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề phức tạp và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu

8. Big Data

Kỹ năng Big Data là điều cần thiết để xử lý và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ vượt quá khả năng của các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống. Sự thành thạo với các công nghệ như Apache, Hadoop, Spark và Kafka cho phép các nhà khoa học dữ liệu lưu trữ, xử lý và phân tích hiệu quả khối lượng dữ liệu lớn. Những kỹ năng này rất quan trọng để khám phá thông tin chi tiết, tối ưu hóa quy trình làm việc dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các tổ chức xử lý các tập dữ liệu rộng lớn và phức tạp.

9. Xử lý dữ liệu (Data Wrangling)

Thu thập dữ liệu hay còn gọi là munging, bao gồm việc dọn dẹp, chuyển đổi và sắp xếp dữ liệu thô thành định dạng có thể sử dụng được. Kỹ năng này rất cần thiết đối với các nhà khoa học dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu cho mục đích phân tích và đảm bảo chất lượng cũng như độ chính xác của dữ liệu.

Sự thành thạo trong các kỹ thuật thu thập dữ liệu cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý các giá trị bị thiếu, phát hiện và sửa lỗi, cũng như chuyển đổi dữ liệu thành định dạng nhất quán. Việc thành thạo các công cụ và thư viện như Pandas và NumPy trong Python giúp hợp lý hóa quy trình thu thập dữ liệu, giúp dễ dàng rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu lộn xộn và không có cấu trúc.

10. Toán học

Nắm vững toán học là điều tối quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu để hiểu và phát triển các thuật toán, thực hiện phân tích thống kê và tạo ra các mô hình dự đoán. Các lĩnh vực chính bao gồm đại số tuyến tính, phép tính và xác suất, là nền tảng cho các nhiệm vụ học máy và phân tích dữ liệu. Năng lực toán học cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình chính xác và hiệu quả để rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu.

Kết thúc phần đầu tiên, chúng ta đã điểm qua 10 kỹ năng hàng đầu mà các nhà khoa học dữ liệu cần lưu ý trong năm 2025. Đừng quên đón xem phần tiếp theo sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Tham khảo: 20 Kỹ năng khoa học dữ liệu giúp bạn thăng tiến trong năm 2025 (Phần 2)