KhoaDataSea

5 Lựa Chọn Nghề Nghiệp Trong Lĩnh Vực Dữ Liệu Và Cách Học Miễn Phí

Bạn đang tìm kiếm những hướng đi mới trong sự nghiệp dữ liệu? Hãy khám phá năm con đường nghề nghiệp không truyền thống, các kỹ năng cần thiết và cách bạn có thể học chúng hoàn toàn miễn phí.

Khi nghĩ đến sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, bạn thường nghĩ ngay đến các vai trò như nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu. Thậm chí, kỹ sư dữ liệu hay kỹ sư học máy cũng có thể được xem là những lựa chọn khác biệt. Tuy nhiên, với sự cạnh tranh khốc liệt, đặc biệt trong vai trò nhà khoa học dữ liệu, việc tìm kiếm cơ hội trong các lĩnh vực này không hề dễ dàng. Bài viết này sẽ giới thiệu năm con đường nghề nghiệp thay thế, mang lại cơ hội việc làm tốt hơn và có thể còn hấp dẫn hơn so với những lựa chọn quen thuộc.

1. Quản Lý Sản Phẩm Dữ Liệu (Data Product Manager)

Vai trò này là cầu nối giữa các nhóm kinh doanh, kỹ thuật và dữ liệu, chịu trách nhiệm xác định yêu cầu dữ liệu cho các sản phẩm dữ liệu. Tùy thuộc vào sản phẩm, công việc có thể liên quan đến khách hàng hoặc chỉ tập trung vào nội bộ.

Ví dụ, các sản phẩm dữ liệu phục vụ khách hàng bao gồm API dữ liệu, giao diện mô hình học máy hoặc bảng điều khiển trong các công cụ phân tích. Trong trường hợp này, bạn sẽ tập trung vào tính dễ tiếp cận, khả năng mở rộng và độ tin cậy để đảm bảo trải nghiệm người dùng tốt nhất. Với vai trò không tiếp xúc khách hàng, bạn có thể làm việc với bảng điều khiển nội bộ, công cụ phân tích tự phục vụ, pipeline dữ liệu hoặc đầu ra mô hình học máy, đáp ứng nhu cầu đa chức năng, cung cấp thông tin nhanh chóng và đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy.

Công việc cụ thể có thể bao gồm:

  • Thêm bộ lọc theo nhóm vào bảng điều khiển.
  • Thiết lập phân trang và kiểm soát truy cập cho API.
  • Đảm bảo mô hình dự đoán tỷ lệ rời bỏ có thể giải thích được cho đội ngũ hỗ trợ khách hàng.

Kỹ năng cần thiết:

  • SQL và phân tích dữ liệu.
  • Giao tiếp với các bên liên quan.
  • Quản lý sản phẩm.
  • Kiến thức cơ bản về trải nghiệm người dùng (UX) cho bảng điều khiển.

Cách học miễn phí:

2. Nhà Báo Dữ Liệu (Data Journalist)

Nhà báo dữ liệu sử dụng kỹ năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu để kể những câu chuyện hấp dẫn. Họ có thể là nhà báo truyền thống hoặc nhà phân tích hợp tác với nhà báo để khám phá mẫu hình trong dữ liệu công khai, xác minh thông tin và trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu thông qua hình ảnh trực quan.

Họ thường làm việc tại các tòa soạn báo chí, đơn vị điều tra (như ProPublica, ICIJ), tổ chức phi lợi nhuận hoặc viện nghiên cứu. Các dự án có thể bao gồm phân tích hồ sơ chi tiêu chính phủ để phát hiện tham nhũng, tạo hình ảnh hóa tương tác về bầu cử hoặc báo cáo về biến đổi khí hậu.

Kỹ năng cần thiết:

  • Làm sạch dữ liệu.
  • Trực quan hóa dữ liệu.
  • Kể chuyện và viết lách (tìm góc nhìn từ dữ liệu, viết tiêu đề thu hút, giải thích số liệu dễ hiểu, trích dẫn ý kiến chuyên gia hoặc cộng đồng).
  • Tìm kiếm dữ liệu.

Cách học miễn phí:

3. Kỹ Sư Phân Tích (Analytics Engineer)

Kỹ sư phân tích đứng giữa kỹ sư dữ liệu (xử lý dữ liệu thô và lưu trữ) và nhà phân tích dữ liệu (tìm kiếm thông tin từ dữ liệu). Họ chuyển đổi dữ liệu thô thành các tập dữ liệu sạch, sẵn sàng cho phân tích, và quản lý tầng phân tích trong hệ thống dữ liệu.

Công việc bao gồm thiết kế và duy trì mô hình dbt cho việc chuyển đổi dữ liệu, xác định chỉ số và logic kinh doanh, xây dựng data mart và semantic layer. Họ hợp tác với kỹ sư dữ liệu (phía nguồn) và nhà phân tích/quản lý sản phẩm (phía sử dụng).

Kỹ năng cần thiết:

  • SQL nâng cao (cho logic chuyển đổi).
  • Công cụ Data Build Tool (dbt): viết mô hình, thiết lập phụ thuộc, xây dựng thư mục mô hình, viết bài kiểm tra.
  • Git và kiểm soát phiên bản: quản lý mã, xử lý xung đột hợp nhất.
  • Kho dữ liệu: tối ưu hóa truy vấn, quản lý tập dữ liệu, BigQuery, Snowflake, Redshift.
  • Kỹ năng bổ sung: kiến thức về pipeline dữ liệu.

Cách học miễn phí:

4. Nhà Phân Tích Vận Hành (Operations Analyst)

Nhà phân tích vận hành nghiên cứu các quy trình làm việc (như chuỗi cung ứng, nhân sự, dịch vụ khách hàng) để tìm ra điểm kém hiệu quả, lãng phí tài nguyên hoặc tắc nghẽn, từ đó đề xuất giải pháp cải thiện.

Họ sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, chẳng hạn như tối ưu hóa giao hàng, phân tích giảm chi phí hoặc lập kế hoạch lực lượng lao động. Công việc bao gồm tạo báo cáo KPI, mô hình kịch bản, bảng điều khiển giám sát thời gian thực và tự động hóa tác vụ.

Kỹ năng cần thiết:

  • Excel và SQL: tạo bảng tổng hợp, truy xuất và phân tích dữ liệu.
  • Công cụ trực quan hóa dữ liệu: xây dựng bảng điều khiển với Tableau, Power BI, Looker Studio.
  • Dự báo và mô hình hóa kịch bản.
  • Tự động hóa quy trình.

Cách học miễn phí:

5. Nhà Đạo Đức Dữ Liệu/Nhà Phân Tích Chính Sách AI (Data Ethicist/AI Policy Analyst)

Vai trò này đảm bảo rằng các thuật toán và hệ thống dữ liệu được sử dụng một cách công bằng, minh bạch và tuân thủ các giá trị xã hội. Công việc tập trung vào khía cạnh đạo đức của việc phát triển, triển khai và quản lý công nghệ dữ liệu.

Họ thường làm việc tại cơ quan chính phủ, tổ chức học thuật, viện nghiên cứu hoặc các công ty chú trọng đến đạo đức. Nhiệm vụ bao gồm đánh giá mô hình học máy để phát hiện thiên kiến, tư vấn về tuân thủ quy định bảo mật dữ liệu (như GDPR), đóng góp vào đề xuất chính sách AI và đảm bảo tính minh bạch của mô hình.

Kỹ năng cần thiết:

  • Hiểu biết cơ bản về thuật toán và thiên kiến mô hình.
  • Khung pháp lý và đạo đức.
  • Kỹ năng giao tiếp và viết chính sách: viết tài liệu mô hình, đánh giá tác động, soạn thảo hướng dẫn đạo đức.

Cách học miễn phí:

Kết Luận

Đừng giới hạn bản thân trong vài lựa chọn nghề nghiệp quen thuộc nếu bạn muốn làm việc với dữ liệu. Không nhất thiết phải trở thành nhà khoa học dữ liệu, một vai trò đang bị thổi phồng quá mức. Năm con đường thay thế trên cho thấy sự nghiệp dữ liệu có thể đa dạng và phong phú như thế nào. Những lựa chọn này không chỉ tận dụng kiến thức kỹ thuật mà còn tạo ra tác động thực tiễn, thậm chí góp phần xây dựng một xã hội tốt đẹp hơn.

Theo Nate Rosidi, KDnuggets, https://www.kdnuggets.com/top-5-alternative-data-career-paths-and-how-to-learn-them-for-free

Quảng cáo