Tương lai nào cho khoa học dữ liệu trong thời đại công nghệ phát triển như vũ bão nay, khi các công nghệ mới đang thay đổi sâu sắc các trách nhiệm và công việc được thực hiện bởi data scientists? Tất cả sẽ được giải đáp qua bài viết dưới đây.
>> Để đi đến data science, hãy chọn cho mình nền tảng tốt, bạn có thể chọn học data analyst cho người mới bắt đầu hoặc rẽ hướng sang học data engineer nhé
Chắc chắn, sự cần thiết của các nhà khoa học dữ liệu kết hợp với kỹ thuật trong các lĩnh vực như thống kê và khoa học máy tính cùng chuyên môn trong các lĩnh vực như tiếp thị hoặc chăm sóc sức khỏe sẽ phát triển. Theo dõi ngay website để cập nhật thêm các tin tức mới nhất về các nghề phân tích dữ liệu: Data Science, Data Analytics,... trong tương lai: https://blog.cole.vn/
Công việc của Data Scientists - được thuê để tự động hóa bộ máy hoạt động của công ty - sẽ được tự động hóa “phần lớn”
Điều này không có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu sẽ được thay thế bằng các máy móc hoàn toàn. Thay vào đó, công việc của họ sẽ được hỗ trợ rất nhiều bởi trí tuệ nhân tạo (AI) và các hình thức tự động hóa khác. Trong nhiều trường hợp, các nhà khoa học dữ liệu vẫn cần có mặt để giám sát và giải thích kết quả của các quy trình tự động này. Tất cả những điều này, một phần nhờ vào các nền tảng new low-code and no-code, sẽ phát triển và được công nhận nhanh hơn nhiều so với những gì mọi người có thể tưởng tượng.>> Để đi đến data science, hãy chọn cho mình nền tảng tốt, bạn có thể chọn học data analyst cho người mới bắt đầu hoặc rẽ hướng sang học data engineer nhé
Chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà Data Science trở thành một môn thể thao đồng đội
Data Science không còn là xây dựng một mô hình mà đó còn là về những gì bạn làm với mô hình một khi bạn có nó. Thách thức thực sự là cách bạn vận hành các mô hình đó, cách bạn thực hiện các mô hình đó và tận dụng chúng ở quy mô đủ lớn để có thể hành động trên toàn tổ chức. Và đó là nơi tôi nghĩ rằng tương lai của khoa học dữ liệu sẽ là trọng tâm.Trở thành nhà khoa học dữ liệu ngày nay thường được xem là một trong những công việc an toàn nhất trên thế giới
Ngay bây giờ, chúng ta cần bổ sung thêm rất nhiều nỗ lực về an ninh mạng. Các nhà khoa học dữ liệu có khả năng phải đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng đối với các kỹ năng của họ trong lĩnh vực an ninh mạng. Khi thế giới ngày càng trở nên phụ thuộc vào thông tin kỹ thuật số, nhu cầu bảo vệ thông tin này khỏi tin tặc và các mối đe dọa mạng khác sẽ trở nên quan trọng hơn. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần phải làm quen với các công cụ và kỹ thuật an ninh mạng để giúp các công ty bảo vệ dữ liệu của họ.Các nhà khoa học dữ liệu có khả năng phải đối mặt với tỷ lệ điện toán đám mây ngày càng tăng
Điện toán đám mây cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu quyền truy cập vào các tài nguyên điện toán mạnh mẽ có thể được sử dụng để xử lý các bộ dữ liệu lớn. Càng nhiều công ty chuyển sang điện toán đám mây, tất cả các nhà khoa học dữ liệu sẽ càng cần phải quen thuộc hơn với các công cụ và kỹ thuật xử lý dữ liệu dựa trên đám mây.Công việc của các nhà khoa học dữ liệu sẽ mang tính vận hành nhiều hơn
Một phần bởi các tổ chức sử dụng các bộ công cụ mới có khả năng nắm bắt các quy trình công việc của data scientists cũng như kinh nghiệm của họ và dễ dàng đào tạo doanh nghiệp từ các kinh nghiệm đó. Và đó là nơi chúng ta sẽ thấy công cụ mới này gia tăng sự hỗ trợ cho tự động hóa các quy trình công việc và tạo ra một nền tảng cho các công ty để đào tạo doanh nghiệp về cách sử dụng các quy trình công việc đó một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn.Các kỹ năng mà các data scientists sử dụng để thực hiện công việc của họ sẽ thay đổi khi coding và AI ngày càng trở nên cần thiết hơn song song với việc sở hữu tư duy tài chính
Trước đây, các nhà khoa học dữ liệu tập trung nhiều hơn vào số liệu thống kê và mô hình hóa và ít hơn với coding. Sự thay đổi này một phần là do sự phức tạp hóa ngày càng tăng của dữ liệu. Các bộ dữ liệu đang phát triển lớn hơn và khác nhau hơn, khiến cho việc lượm lặt những hiểu biết trước đó của họ trở nên khó khăn hơn. Trong khi đó, các công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để phân tích dữ liệu đã trở nên tinh vi hơn. Vì các bộ dữ liệu đã trở nên lớn hơn và phức tạp hơn, nhu cầu các nhà khoa học dữ liệu phải có kỹ năng code tương đối mạnh. Điều tương tự cũng đúng với machine learning.Chắc chắn, sự cần thiết của các nhà khoa học dữ liệu kết hợp với kỹ thuật trong các lĩnh vực như thống kê và khoa học máy tính cùng chuyên môn trong các lĩnh vực như tiếp thị hoặc chăm sóc sức khỏe sẽ phát triển. Theo dõi ngay website để cập nhật thêm các tin tức mới nhất về các nghề phân tích dữ liệu: Data Science, Data Analytics,... trong tương lai: https://blog.cole.vn/
