9 Lợi Ích Của Việc Học Kỹ Năng Khoa Học Dữ Liệu Cho Phân Tích Kinh Doanh

Khoa học dữ liệu là quá trình rút ra những thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu thô. Khoa học dữ liệu nhằm mục đích tìm ra ý nghĩa sâu xa ẩn trong dữ liệu và những gì nó có nghĩa cho tương lai. Những người thực hành khoa học dữ liệu – dù là nhà khoa học dữ liệu hay những chuyên gia khác có kỹ năng về dữ liệu, như nhà phân tích, kỹ sư, hay nhà thống kê – sử dụng các phương pháp khoa học, thuật toán và hệ thống để rút ra những kết luận có thể hành động được với dữ liệu lớn. Những cá nhân này quan tâm đến ý nghĩa sâu xa ẩn trong dữ liệu và những gì nó có nghĩa cho tương lai.

Khoa học dữ liệu rất có giá trị từ góc độ kinh doanh. Nó cho phép các tổ chức ra quyết định dựa trên dữ liệu, tự động hóa các quy trình để tăng hiệu quả, phát triển các sản phẩm chất lượng cao được hỗ trợ bởi dữ liệu, và dự đoán và lên kế hoạch cho kết quả kinh doanh. Ví dụ, trong ngành sản xuất, dữ liệu lớn có thể làm cho các nhà máy hiệu quả hơn và giảm lãng phí bằng cách sản xuất chính xác những gì người tiêu dùng mong muốn, chính xác khi họ cần nó. Ngoài ra, trong lĩnh vực tiếp thị, dữ liệu lớn có thể cho biết những khách hàng nào có giá trị nhất và làm thế nào để làm cho những khách hàng ít giá trị hơn trở nên giá trị hơn thông qua việc tương tác với khách hàng hoặc các chương trình trung thành.

Không thể phủ nhận giá trị kinh doanh to lớn của khoa học dữ liệu trong mọi ngành, điều này cũng nói lên tầm quan trọng của kỹ năng khoa học dữ liệu đối với các chuyên gia kinh doanh. Để theo kịp trong một thế giới phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, các chuyên gia của bất kỳ lĩnh vực nào cũng có thể được hưởng lợi từ việc rèn luyện kỹ năng khoa học dữ liệu. Dù bạn mơ ước trở thành một nhà khoa học dữ liệu hay chỉ đơn giản là muốn học cách tạo ra kết quả kinh doanh với dữ liệu, đây là 9 kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu cho các chuyên gia.

9 Kỹ Năng Khoa Học Dữ Liệu Hàng Đầu

1- Tư duy phản biện

Khoa học dữ liệu tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Do đó, một trong những kỹ năng khoa học dữ liệu quan trọng nhất là khả năng tư duy phản biện, tức là khả năng đặt ra những câu hỏi chính xác và phù hợp về dữ liệu. Bằng cách đặt ra những câu hỏi tốt, bạn có thể xác định được mục tiêu và phạm vi của dự án, cũng như những giả định, rủi ro và thách thức có thể gặp phải. Ngoài ra, bạn cũng có thể đánh giá được chất lượng và tính tin cậy của dữ liệu, cũng như những kết quả và khuyến nghị được rút ra từ dữ liệu.

 2- Trình độ về dữ liệu

Để tương tác với dữ liệu và những người làm việc với nó, bạn cần hiểu các thuật ngữ, khái niệm và ngôn ngữ của dữ liệu. Sự hiểu biết này thường được gọi là trình độ về dữ liệu. Bằng cách nâng cao trình độ về dữ liệu, bạn có thể thảo luận hiệu quả về các loại dữ liệu, nguồn dữ liệu, phân tích, vệ sinh dữ liệu, cũng như các công cụ, kỹ thuật và khung phát triển quan trọng. Bạn cũng có thể tận dụng các bước trong chu kỳ sống của dữ liệu – mà hầu hết các dự án dữ liệu đều dựa trên – và các yếu tố của hệ sinh thái dữ liệu. Nếu không có trình độ về dữ liệu cơ bản, bạn sẽ có khó khăn trong việc nói về hoặc sử dụng dữ liệu, khiến nó trở thành một trong những kỹ năng khoa học dữ liệu quan trọng nhất để phát triển ở mức độ mới bắt đầu.

3- Kỹ năng toán học và thống kê

Toán học và thống kê là nền tảng của khoa học dữ liệu. Bạn cần có kiến thức về các khái niệm cơ bản như số liệu mô tả, xác suất, kiểm định giả thuyết, phân tích tương quan, hồi quy, phân tích phân tán, và phân tích thành phần chính. Những kỹ năng này sẽ giúp bạn hiểu được dữ liệu của mình, áp dụng các phương pháp thống kê để kiểm tra các giả thuyết, và sử dụng các công cụ toán học để mô hình hóa và dự đoán dữ liệu.

4- Kỹ năng lập trình

Lập trình là công cụ để thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Bạn cần biết cách sử dụng ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến cho khoa học dữ liệu, như Python, R, hoặc SQL. Bạn cũng cần biết cách sử dụng các thư viện và gói lập trình liên quan để xử lý, phân tích, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu. Ví dụ, trong Python, bạn có thể sử dụng các thư viện như NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn và TensorFlow để làm việc với dữ liệu.

5- Kỹ năng xử lý dữ liệu

Xử lý dữ liệu là quá trình chuẩn bị và biến đổi dữ liệu để phù hợp với mục đích phân tích. Bạn cần có kỹ năng xử lý dữ liệu để có thể thu thập, lưu trữ, truy xuất, làm sạch, tích hợp, chọn lọc và biến đổi dữ liệu. Bạn cũng cần biết cách xử lý các loại dữ liệu khác nhau, như dữ liệu số, văn bản, âm thanh, hình ảnh và video. Bạn có thể sử dụng các công cụ xử lý dữ liệu như Excel, Google Sheets, SQL Server, MongoDB hoặc Hadoop để làm việc với dữ liệu.

6- Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là quá trình biểu diễn dữ liệu bằng các biểu đồ, đồ thị hoặc bản đồ để truyền đạt thông tin một cách hiệu quả. Bạn cần có kỹ năng trực quan hóa dữ liệu để có thể khám phá và khai thác dữ liệu của mình, giao tiếp và thuyết phục người khác về những phát hiện của mình, và tạo ra những báo cáo và trình bày chuyên nghiệp. Bạn có thể sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI, QlikView hoặc Google Data Studio để tạo ra những biểu đồ đẹp mắt và tương tác.

7- Kỹ năng mô hình hóa dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu là quá trình sử dụng các thuật toán và kỹ thuật để tìm ra các mẫu, quy luật hoặc cấu trúc trong dữ liệu. Bạn cần có kỹ năng mô hình hóa dữ liệu để có thể phân loại, phân nhóm, gom cụm, phân tích kết hợp, phân tích chuỗi thời gian, phân tích cảm xúc, phát hiện bất thường, khuyến nghị sản phẩm, và dự đoán kết quả. Bạn cũng cần biết cách sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu khác nhau, như học máy, học sâu, học tăng cường, hoặc học đồ thị.

8- Kỹ năng giao tiếp

Giao tiếp là kỹ năng để truyền đạt thông tin và ý kiến một cách rõ ràng và hiệu quả. Bạn cần có kỹ năng giao tiếp để có thể làm việc nhóm với các đồng nghiệp và khách hàng, hiểu được yêu cầu và mong muốn của họ, giải thích được những phát hiện và kết luận của mình, và thuyết phục được người khác về giá trị của dữ liệu. Bạn cũng cần biết cách sử dụng các phương tiện giao tiếp khác nhau, như email, báo cáo, trình bày, hoặc podcast.

9- Kỹ năng kinh doanh

Kinh doanh là kỹ năng để hiểu được ngành nghề và mục tiêu của tổ chức mình làm việc. Bạn cần có kỹ năng kinh doanh để có thể áp dụng khoa học dữ liệu cho các vấn đề kinh doanh thực tế, tạo ra những giải pháp có ý nghĩa và có tác động tích cực cho tổ chức. Bạn cũng cần biết cách định lượng được giá trị của khoa học dữ liệu cho kinh doanh, như ROI (lợi nhuận trên vốn đầu tư), NPS (chỉ số khuyến khích), hoặc CLV (giá trị khách hàng suốt đời).

10- Kỹ năng tự học

Tự học là kỹ năng để tự mình tìm kiếm và tiếp thu kiến thức mới một cách chủ động và liên tục. Bạn cần có kỹ năng tự học để có thể theo kịp với sự phát triển nhanh chóng của khoa học dữ liệu, học được những công nghệ và phương pháp mới nhất, và giải quyết được những vấn đề mới mà bạn chưa từng gặp trước đây. Bạn cũng cần biết cách sử dụng các nguồn học tập khác nhau, như sách, khóa học trực tuyến, blog, podcast, hoặc diễn đàn để tìm ra những thông tin ẩn trong dữ liệu.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng tôi đã giới thiệu cho bạn 9 kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu mà các chuyên gia kinh doanh cần có để thành công trong một thế giới phụ thuộc vào dữ liệu. Những kỹ năng này bao gồm tư duy phản biện, toán học và thống kê, lập trình, trực quan hóa dữ liệu, khai phá dữ liệu, học máy, truyền đạt thông tin, làm việc nhóm và kỹ năng kinh doanh. Bằng cách rèn luyện những kỹ năng này, bạn sẽ có thể sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh, tạo ra những giải pháp sáng tạo và mang lại giá trị cho tổ chức của mình.