Nhà Khoa Học Dữ Liệu
Mô tả công việc
Nhà khoa học dữ liệu có trách nhiệm lấy một tập hợp dữ liệu và diễn giải nó một cách chính xác để có thể sử dụng dữ liệu đó trong nhiều khía cạnh, chương trình, phần cứng nâng cao hiệu suất và các lĩnh vực khác do công ty quy định. Công việc mà Nhà khoa học dữ liệu thực hiện thường sẽ được sử dụng để tạo ra trí tuệ nhân tạo hoặc cho phép trí tuệ nhân tạo hoạt động hiệu quả hơn khi nói đến các quy trình dưới sự kiểm soát của nó.
Khoa học dữ liệu là nghiên cứu về dữ liệu để trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa cho doanh nghiệp. Đó là một cách tiếp cận đa ngành kết hợp các nguyên tắc và thực hành từ các lĩnh vực toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính để phân tích lượng lớn dữ liệu. Phân tích này giúp các nhà khoa học dữ liệu đặt và trả lời các câu hỏi như chuyện gì đã xảy ra, tại sao nó xảy ra, điều gì sẽ xảy ra và có thể làm gì với kết quả.
Vai trò và trách nhiệm:
- Đảm nhận việc thu thập, tiền xử lý và phân tích dữ liệu.
- Xây dựng mô hình giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp.
- Trình bày thông tin bằng kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu.
- Xác định các nguồn dữ liệu có giá trị và tự động hóa quy trình thu thập
- Tiến hành tiền xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
- Phân tích lượng lớn thông tin để khám phá các xu hướng và mô hình
- Xây dựng mô hình dự đoán và thuật toán máy học
- Kết hợp các mô hình thông qua mô hình tập hợp
- Trình bày thông tin bằng kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu
- Đề xuất các giải pháp và chiến lược cho các thách thức kinh doanh
- Phối hợp với các nhóm phát triển sản phẩm và kỹ thuật
Kĩ năng thiết yếu:
- Đầu óc phân tích và sự nhạy bén trong kinh doanh
- Năng khiếu giải quyết vấn đề
- Khả năng giao tiếp và kĩ năng thuyết trình tuyệt vời
- Kỹ năng làm việc nhóm
- Kỹ năng điều tra
- Yêu thích thống kê
- Quan tâm đến việc dự đoán xu hướng và xác định các mẫu
- Suy nghĩ có tính đổi mới
- Kỹ năng quan sát
- Tư duy phản biện
Trình độ chuyên môn: Cử nhân/Cử nhân Khoa học Máy tính, Kỹ thuật hoặc lĩnh vực liên quan; bằng tốt nghiệp về Khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực định lượng khác được ưu tiên