Bạn đang muốn bước vào thế giới Data Science? Bạn muốn trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp? Vậy chắc chắn bài viết này là dành cho bạn!
Data Science Council of America (DASCA) Principle Data Scientist (PDS)
Cũng được chứng nhận bởi Data Science Council of America (DASCA), chương trình học PDS bao gồm 4 track với đối tượng học là senior ngành DS. Lộ trình học PDS chia làm 4 phần như sau:
Dell EMC Data Scientist Track EMC (EMCDS) bao gồm hai chương trình – chứng nhận Data Science Associate v2 (DCS-DS) và chứng nhận Data Science Specialist (DCS-DS). Ở cấp độ associate, chương trình học bao gồm các nền tảng của DS và phân tích dữ liệu lớn – các khóa học có thể được hoàn thành trực tiếp hoặc trực tuyến. Sau khi hoàn thành chương trình cấp associate, bạn có thể chuyển sang cấp chuyên gia bao gồm các chủ đề như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phương pháp phân tích nâng cao, Hadoop, Pig, Hive, HBase và phương pháp trực quan.
Ngoài những chứng chỉ đã liệt kê ở trên, bạn có thể tham khảo thêm các chứng chỉ như Cloudera Certified Associate: Data Analyst, Cloudera Certified Professional: CCP Data Engineer,.. hoặc tìm hiểu các chứng chỉ khác trên Google. Một lời khuyên cho các bạn newbie là hãy xác định rõ mục tiêu bạn học là gì và tìm hiểu chi tiết kiến thức bạn sẽ học trong từng chứng chỉ để ứng dụng cho công việc tương lai. Hãy lựa chọn những chứng chỉ liên quan đến ngành nghề bạn sẽ làm việc trong tương lai để có thêm kiến thức về lĩnh vực đó. Chúc bạn thành công!
Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS)
Với chứng chỉ này thì các khóa học được chứng nhận bởi Data Science Council of America (DASCA). Nội dung khóa học được thiết kế cho các chuyên gia có năm năm kinh nghiệm trở lên trong nghiên cứu và phân tích. Bạn phải có kiến thức vững chắc về cơ sở dữ liệu, bảng tính, phân tích thống kê, SPSS / SAS, R, các phương pháp định lượng và các nguyên tắc cơ bản của lập trình hướng đối tượng và RDBMS. Đa số người học để lấy bằng SDS đều có bằng cử nhân liên quan đến Data Science và có hơn 5 năm kinh nghiệm trong ngành Data Science để đủ điều kiện cho mỗi track.
IBM Data Science Professional Certificate
IBM Data Science Professional Certificate là chứng chỉ khá chi tiết với 9 khóa học về Data Science. Tham khảo 9 khóa học của chứng chỉ dưới đây:
Khóa học này bạn sẽ mất trung bình 3 tháng để hoàn thiện hoặc có thể hơn nếu bạn quá bận rộn với công việc. Với các dự án/ project được thực hành trong khóa học sẽ giúp CV và portfolio của fresher ghi điểm trong mắt nhà tuyển dụng.
Certified Analytics Professional (CAP)
Certified Analytics Professional là chứng chỉ giúp bạn trau dồi kỹ năng chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành thông tin chi tiết và đưa ra hướng giải quyết phù hợp. Đây cũng chính là điều mà các doanh nghiệp đang tìm kiếm ở một nhà khoa học dữ liệu. Doanh nghiệp yêu cầu DS là một người hiểu dữ liệu, có thể đưa ra kết luận logic và có khả năng trình bày với các bộ phận tại sao dữ liệu đó lại quan trọng và có giá trị. Nếu bạn chưa quen với phân tích, bạn có thể bắt đầu với bài kiểm tra đầu vào Associate Certified Analytics Professional (ACAP) và sau đó chuyển sang chứng chỉ CAP.
VẬY VAI TRÒ CỦA MỘT DATA SCIENTIST LÀ GÌ?
Một Data Scientist phải xử lý dữ liệu bất kể dữ liệu có cấu trúc hay không. Làm việc với dữ liệu "phi cấu trúc" là "đặc sản" của ngành này. Dữ liệu "phi cấu trúc" được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, yêu cầu phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để tạo ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ dữ liệu.
Tiếp đến các Data Scientist tiếp tục nghiên cứu và phân tích kỹ lưỡng các dữ liệu trên. Để trích xuất thông tin, họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.
Sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra, tìm ra những xu hướng, cơ hội cho công ty trong tương lai. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn, chính xác hơn.
Khoa học dữ liệu đang dần thay đổi xã hội của chúng ta. Khoa học dữ liệu mang lại ý nghĩa cho dữ liệu. Nó chuyển đổi dữ liệu thô thành các sản phẩm có ý nghĩa có thể được sử dụng bởi các ngành công nghiệp nhằm tạo ra giá trị dịch vụ và nhận ra xu hướng thị trường.
Data Science (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21. Thuật ngữ “Data Science” cũng là thuật ngữ được nhiều người nhắc đến hằng ngày. Vậy Data Science là gì? Hãy bắt đầu tìm hiểu với hướng dẫn về Data Science.
Data Science là gì? Hướng dẫn về Data Science
Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. Đây là lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.
Data Science và các lĩnh vực liên quan
Với sự xuất hiện của công nghệ mới các dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. Điều này đã đem đến một cơ hội mới để phân tích cũng như chuyển hóa các Insight ý nghĩa từ Data.
Theo đó, yêu cầu bức thiết đặt ra cần có một chuyên gia “Data Scientist”, người mà có khả năng dùng các công cụ thống kê và Machine learning (một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, công cụ có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể).
Một Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu, mà còn biết sử dụng thuật toán Machine Learning để dự đoán tương lai của một sự kiện.
Do đó, có thể hiểu Data Science là một lĩnh vực liên quan đến xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng các phương pháp thống kê và thuật toán máy tính khác nhau. Đây là một lĩnh vực đa ngành kết hợp Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính.
Các công ty phụ thuộc vào nền tảng dữ liệu để cấu trúc, phát triển và cải tiến doanh nghiệp. Các Data Scientist làm việc với các con số, phân tích một một khối lượng lớn Data để xuất ra những Insight ý nghĩa. Những insight này rất hữu ích khi phân tích công ty và các hoạt động của công ty trên thị trường từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn.
Cũng như các ngành công nghiệp thương mại khác, ngành chăm sóc sức khỏe cũng ứng dụng Data Science. Nơi mà công nghệ đang có nhu cầu rất lớn để nhận dạng các khối u siêu nhỏ ngay từ giai đoạn đầu.
Thống kê chỉ ra số lượng vai trò của các Data Scientist đã tăng trưởng 650% kể từ năm 2012. Khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến chức danh này sẽ được tạo ra đến năm 2026 (theo U.S. Bureau of Labor Statistics). Bên cạnh đó công việc của các Data Scientist được xếp hạng top các công việc nổi bật trên LinkedIn.
Một Data Scientist phải xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, yêu cầu phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để tạo ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ dữ liệu.
Theo đó các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.
Sau đó các Data scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra và đưa ra quyết định dựa trên các data đó. Những Data Scientist sẽ triển khai các mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra các mẫu dư thừa trong dữ liệu. Các công cụ này bao gồm SQL, Hadoop, Weka, R và Python.
Họ thường đóng vai trò nhà tư vấn trong công ty, tham gia vào các quá trình ra quyết định khác nhau và tạo ra các chiến lược. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn.
Điển hình như các công ty công nghệ như Google, Netflix, và Amazon đang sử dụng Khoa học dữ liệu, để phát triển hệ thống các đề xuất tích cực cho người dùng. Tương tự, các công ty tài chính khác nhau đang sử dụng các phương pháp phân tích và dự báo để dự đoán giá cổ phiếu.
Khoa học dữ liệu đã giúp tạo ra một hệ thống thông minh hơn có thể đưa ra các quyết định tự trị dựa trên các dữ liệu lịch sử. Thông qua sự đồng hóa với các công nghệ mới nổi như Thị giác máy tính, Xử lý công nghệ tự nhiên, Reinforcement Learning (một lĩnh vực thuộc Machine Learning).
Nhập email để cập nhật nhanh nhất thông tin, kiến thức từ Viện ISB
Data Scientist hay còn gọi là kỹ sư khoa học dữ liệu, là tất cả những gì liên quan đến việc tìm tòi, khai thác, thu thập và phân tích dữ liệu để đưa ra được những insights và thông tin có giá trị. Bên cạnh sự mới lạ về công việc, Data Scientist còn thu hút không ít ứng viên về mức lương thưởng và phúc lợi hấp dẫn. Vì thế, ngoài kỹ năng và kinh nghiệm làm việc thực tế thì các chứng chỉ về Data Science cũng là một trong những tấm vé giúp bạn lọt vào mắt nhà tuyển dụng. Không chỉ là những chứng chỉ hàng đầu được cấp từ các trường Đại học danh giá mà khung chương trình học tập chi tiết cũng giúp bạn tích lũy thêm kiến thức và kinh nghiệm cho mình. Cùng MCI tìm hiểu 5 chứng chỉ hàng đầu về Data Science giúp bạn thăng tiến trong công việc nhé!
