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

Trong phần trước, BAC đã gửi đến bạn đọc 10 kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu, các bạn có thể xem lại ngay dưới đây. Bài viết này sẽ tiếp tục với những kỹ năng còn lại trong danh sách.

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

1. Ngôn ngữ lập trình

Các nhà khoa học dữ liệu cần kiến thức về ngôn ngữ lập trình để thao tác dữ liệu, triển khai thuật toán và tự động hóa các quy trình. Các ngôn ngữ quan trọng bao gồm Python, R và SQL. Các ngôn ngữ này được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu, mô hình thống kê và quản lý cơ sở dữ liệu, cung cấp các công cụ để xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả.

2. Python

Python là ngôn ngữ lập trình đa năng và được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu và nhiều lĩnh vực. Các thư viện mở rộng của nó, chẳng hạn như Pandas, NumPy, Scikit-Learn và TensorFlow, làm cho nó trở nên lý tưởng cho việc xử lý dữ liệu, phân tích và học máy. Thành thạo Python cho phép các nhà khoa học dữ liệu thực hiện các tác vụ dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả, phát triển các mô hình dự đoán và triển khai các thuật toán học máy.

3. Kỹ năng phân tích

Kỹ năng phân tích rất quan trọng để diễn giải dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động. Điều này liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật thống kê và tính toán để phân tích xu hướng, mô hình và mối quan hệ dữ liệu. Sự thành thạo trong phân tích cho phép các nhà khoa học dữ liệu hỗ trợ ra quyết định và thúc đẩy các sáng kiến ​​chiến lược trong một tổ chức.

4. R

R là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ được thiết kế cho phân tích thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Các thư viện toàn diện của nó, chẳng hạn như ggplot2 và dplyr, lý tưởng để thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp và tạo trực quan hóa chi tiết. Thành thạo R cho phép các nhà khoa học dữ liệu tiến hành phân tích thống kê mạnh mẽ và trình bày dữ liệu ở định dạng dễ tiếp cận.

5. Quản lý cơ sở dữ liệu

Kỹ năng quản lý cơ sở dữ liệu là điều cần thiết để lưu trữ, truy xuất và quản lý dữ liệu hiệu quả. Kiến thức về các hệ thống cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL và MongoDB cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý các tập dữ liệu lớn, tối ưu hóa các truy vấn và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Quản lý cơ sở dữ liệu hiệu quả là rất quan trọng để duy trì các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và có thể truy cập được.

6. Xử lý và phân tích dữ liệu

Xử lý và phân tích dữ liệu bao gồm việc dọn dẹp, chuyển đổi và phân tích dữ liệu để có được thông tin chi tiết. Thành thạo các công cụ như Pandas và NumPy trong Python cho phép các nhà khoa học dữ liệu xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả, thực hiện phân tích dữ liệu thăm dò và chuẩn bị dữ liệu để lập mô hình và trực quan hóa thêm.

7. Phân tích thống kê

Phân tích thống kê là cơ bản để diễn giải dữ liệu và xác thực các phát hiện. Điều này bao gồm hiểu các thử nghiệm thống kê, phân phối và mô hình hồi quy. Sự thành thạo trong phân tích thống kê cho phép các nhà khoa học dữ liệu đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, đánh giá độ tin cậy của mô hình của họ và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu.

8. Kỹ năng giao tiếp

Khả năng giải thích các phát hiện dữ liệu phức tạp cho các bên liên quan cần nhiều chuyên môn kỹ thuật hơn. Khả năng giao tiếp mạnh mẽ trong việc viết và nói để tạo báo cáo và thuyết trình. Đây là những kỹ năng sẽ thúc đẩy mạnh mẽ sự thăng tiến trong công việc của các vai trò trung gian như Business Analyst.

Tham khảo: Business Analyst là gì?

9. Giải quyết vấn đề

Kỹ năng tư duy phản biện và phân tích mạnh mẽ để nhận ra và giải quyết các vấn đề dữ liệu đầy thách thức. Sử dụng tư duy sáng tạo để cung cấp các phương pháp tiếp cận mới cho việc giải thích và phân tích dữ liệu sẽ là tiền đề cho các nhà khoa học dữ liệu trong năm mới.

10. Hợp tác

Công việc dữ liệu yêu cầu khả năng làm việc nhóm để hợp tác với các đồng nghiệp từ các phòng ban khác. Khả năng làm việc cùng với các giám đốc điều hành doanh nghiệp để hiểu mục tiêu và yêu cầu dữ liệu của họ là điều bắt buộc. Đặc biệt, trong bối cảnh mà dữ liệu đã và đang xuất hiện trong mọi hoạt động, tiến trình của doanh nghiệp.

11. Sự nhạy bén trong kinh doanh

Kiến thức về xu hướng thị trường và hoạt động kinh doanh phải phù hợp với mục tiêu của tổ chức với thông tin chi tiết về dữ liệu. Khả năng đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu giúp nâng cao hiệu suất của công ty.

Như vậy là chúng ta đã điểm qua hơn 20 kỹ năng hàng đầu mà các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần trong năm 2025. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.