Hình ảnh của Editor
 

Khoa học dữ liệu vẫn là công việc của năm, đặc biệt là với tất cả sự cường điệu về AI tạo ra. Tuy nhiên, thông thường nhu cầu về công việc khoa học dữ liệu thấp hơn nhiều so với người nộp đơn; đáng kể, nhiều nhà tuyển dụng vẫn thích các nhà khoa học dữ liệu cấp cao hơn cấp dưới. Đó là lý do tại sao nhiều sinh viên học khoa học dữ liệu khó tìm được việc làm.

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là những gì bạn học sẽ bị lãng phí. Vẫn còn nhiều con đường sự nghiệp thay thế cho những người biết về khoa học dữ liệu. Đối với cả người mới bắt đầu và chuyên gia, có nhiều công việc khác nhau mà bạn có thể triển khai bộ kỹ năng khoa học dữ liệu của mình.

Vậy những con đường sự nghiệp thay thế này là gì? Dưới đây là năm công việc khác nhau bạn nên xem xét.

Nghề nghiệp thay thế đầu tiên bạn có thể bắt đầu từ khoa học dữ liệu là kỹ sư máy học. Đôi khi mọi người nhầm lẫn hai nghề này giống nhau, nhưng chúng khác nhau. 

Các kỹ sư của Machine Learning tập trung nhiều hơn vào các khía cạnh kỹ thuật của việc triển khai machine learning vào sản xuất, chẳng hạn như cách thiết kế cấu trúc hoặc cách mở rộng quy mô sản xuất. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào việc rút ra cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu và cung cấp giải pháp để giải quyết vấn đề kinh doanh.

Cả hai đều có chung nền tảng về phân tích dữ liệu và học máy, nhưng sự khác biệt đã chia cắt các con đường sự nghiệp này. Nếu bạn cảm thấy vị trí Kỹ sư máy học là dành cho mình, bạn nên tập trung tìm hiểu thêm về thực hành công nghệ phần mềm và MLOps để chuyển sang những nghề nghiệp này.

Bài viết Cách trở thành kỹ sư máy học của Nisha Arya cũng có thể giúp bạn bắt đầu con đường sự nghiệp đó.

Công việc tiếp theo là Kỹ sư dữ liệu. Trong thời đại hướng dữ liệu hiện nay, Data Engineer đã trở thành một vị trí quan trọng để cung cấp luồng dữ liệu ổn định với chất lượng cao. Trong công ty, Kỹ sư dữ liệu sẽ hỗ trợ nhiều công việc Nhà khoa học dữ liệu.

Công việc của Kỹ sư dữ liệu tập trung vào cơ sở hạ tầng phụ trợ để hỗ trợ mọi tác vụ dữ liệu và duy trì kiến ​​trúc để quản lý và lưu trữ dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu cũng tập trung vào việc xây dựng các đường dẫn dữ liệu theo yêu cầu, bao gồm thu thập, chuyển đổi và phân phối.

Kỹ sư dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu làm việc với dữ liệu, nhưng Kỹ sư dữ liệu tập trung nhiều hơn vào cơ sở hạ tầng dữ liệu. Điều này có nghĩa là bạn phải thành thạo các kỹ năng bổ sung, bao gồm SQL, quản lý cơ sở dữ liệu và công nghệ dữ liệu lớn.

Để tìm hiểu thêm về nghề Kỹ sư dữ liệu, hãy đọc bài viết Khóa học kỹ thuật dữ liệu miễn phí dành cho người mới bắt đầu của Bala Priya C.

Nghiệp vụ thông minh (BI) là một con đường sự nghiệp thay thế dành cho những người vẫn thích tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu nhưng quan tâm nhiều hơn đến việc phân tích dữ liệu lịch sử để cung cấp thông tin cho doanh nghiệp. Đây là một vị trí quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào vì công ty cần biết tình hình hiện tại của mình từ dữ liệu.

BI tập trung nhiều hơn vào phân tích mô tả, trong đó các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và các bên liên quan sử dụng thông tin chi tiết về dữ liệu để phát triển các sáng kiến ​​có thể hành động. Thông tin chi tiết sẽ dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử dưới dạng KPI và số liệu kinh doanh để doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Để thuận tiện cho việc phân tích, BI sử dụng các công cụ để tạo bảng thông tin và báo cáo cho doanh nghiệp. Điều này làm cho BI khác biệt với các nhà khoa học dữ liệu vì công việc thứ hai tập trung vào việc cung cấp các dự đoán trong tương lai bằng cách sử dụng phân tích thống kê nâng cao. 

Nhiều vị trí BI yêu cầu các kỹ năng như thống kê cơ bản, SQL và các công cụ Trực quan hóa dữ liệu như Power BI. Đây là những kỹ năng mà mọi người phải học khi muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu, vì vậy BI sẽ là con đường sự nghiệp thay thế phù hợp cho những ai yêu thích phân tích dữ liệu.

Nếu bạn muốn nâng cao kỹ năng của mình cho vị trí BI, bài viết Phân tích dữ liệu lớn: Tại sao nó lại quan trọng đối với trí tuệ doanh nghiệp? của Nahla Davies sẽ mang lại cho bạn lợi thế đó.

Người quản lý sản phẩm dữ liệu có thể hoàn hảo nếu bạn muốn chuyển sang một vị trí ít kỹ thuật hơn nhưng vẫn liên quan đến khoa học dữ liệu. Đây là vị trí ưu tiên có kỹ năng cho chiến lược tạo lộ trình cho các sản phẩm hoặc dịch vụ tập trung vào dữ liệu

Công việc của Giám đốc sản phẩm dữ liệu tập trung nhiều hơn vào việc tìm hiểu xu hướng thị trường hiện tại và hướng dẫn phát triển sản phẩm dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Vị trí này cũng phải hiểu cách định vị sản phẩm hoặc dịch vụ như tài sản của công ty. Đồng thời, Người quản lý sản phẩm dữ liệu phải có kiến ​​thức kỹ thuật để giao tiếp với nhân viên kỹ thuật và quản lý chiến lược phát triển sản phẩm.

Thông thường, người quản lý sản phẩm dữ liệu phải có các kỹ năng bao gồm hiểu biết về kinh doanh, hiểu biết về công nghệ dữ liệu và thiết kế trải nghiệm khách hàng. Những kỹ năng này là cần thiết nếu Người quản lý sản phẩm dữ liệu muốn thành công ở vị trí này. Bạn có thể đọc bài viết tại đây để hiểu thêm về Trình quản lý sản phẩm dữ liệu.

Con đường sự nghiệp cuối cùng bạn nên xem xét là Nhà phân tích dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc với dữ liệu thô để đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi cụ thể mà doanh nghiệp yêu cầu. Nó trái ngược với công việc của BI vì mặc dù họ có các kỹ năng chồng chéo nhưng BI thường sử dụng các công cụ để tạo bảng điều khiển và báo cáo để theo dõi KPI và các số liệu kinh doanh một cách liên tục. Ngược lại, các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc trên cơ sở dự án.

Các nhà phân tích dữ liệu thường làm việc ở từng bộ phận để cung cấp phân tích đặc biệt chi tiết cho dự án cụ thể và thực hiện phân tích thống kê để hiểu rõ hơn về dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu có thể sử dụng SQL, ngôn ngữ lập trình (Python/R) và các công cụ trực quan hóa dữ liệu, đây là những kỹ năng mà khoa học dữ liệu đã học được.  

Nếu đây là một con đường sự nghiệp thay thế, bạn có thể tham dự một khóa học Bootcamp phân tích dữ liệu miễn phí dành cho người mới bắt đầu, như được giải thích bởi Bala Priya C.

Nếu con đường khoa học dữ liệu không dành cho bạn, vẫn còn nhiều nghề nghiệp thay thế mà bạn có thể thử. Bạn không cần lãng phí kỹ năng đã học được, vì vậy đây là năm con đường sự nghiệp thay thế khoa học dữ liệu hàng đầu bạn nên xem xét:

1. Kỹ sư học máy
2. Kỹ sư dữ liệu
3. Kinh doanh thông minh
4. Giám đốc sản phẩm dữ liệu
5. Chuyên viên phân tích dữ liệu

Tôi hy vọng nó có ích! Chia sẻ suy nghĩ của bạn về các cộng đồng được liệt kê ở đây và thêm nhận xét của bạn bên dưới.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya là trợ lý quản lý khoa học dữ liệu và người viết dữ liệu. Trong khi làm việc toàn thời gian tại Allianz Indonesia, anh ấy thích chia sẻ các mẹo về Python và Dữ liệu qua mạng xã hội và phương tiện viết lách.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/5-top-data-science-alternative-career-paths?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-top-data-science-alternative-career-paths