Khoa học Dữ liệu sẽ có nhu cầu trong tương lai?

Một bài báo trong Tạp chí Kinh doanh Harvard từng được gọi là nhà khoa học dữ liệu là “công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 21”. Vậy người ta phải làm gì để đạt được danh hiệu đó?

Một nhà khoa học dữ liệu có thể giải quyết những thách thức nhiều mặt thông qua việc sử dụng dữ liệu kết hợp với các phương pháp học máy. Mặt khác, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu đa ngành kết hợp khoa học máy tính với phương pháp luận thống kê và năng lực kinh doanh. Để đủ điều kiện trở thành nhà khoa học dữ liệu, họ cần có kinh nghiệm độc đáo cùng với chuyên môn trong các cơ sở khoa học dữ liệu chính. Điều này có thể bao gồm phân tích thống kê, trực quan hóa dữ liệu, sử dụng phương pháp học máy, hiểu và đánh giá các thách thức về khái niệm liên quan đến doanh nghiệp.

Xem xét tương lai

Tương lai lý tưởng liên quan đến khoa học trông như thế nào? Những người đam mê khoa học có thể sẽ hình dung ra sự phát triển ổn định của công nghệ trong 5 năm tới. Khoa học và công nghệ đổi mới liên tục được cải tiến, các cơ hội mới hơn được tạo ra và các kỹ thuật mới hơn đang được mở ra để nâng cao hoạt động kinh doanh cho các cá nhân và tổ chức.

Nhiều tổ chức đang đào sâu vào khoa học dữ liệu như là chìa khóa để tăng khả năng cạnh tranh của họ. Kết quả là, sản xuất cũng đã được cải thiện trong vài năm qua. Lấy Apple và Amazon làm ví dụ. Cả hai công ty đều đã cải thiện định vị thương hiệu toàn cầu của mình, thu được lợi nhuận ổn định và đang có mục tiêu tiếp tục phát triển – một phần do sự phụ thuộc cao cấp vào khoa học dữ liệu của họ.

Liên quan: Tại sao ‘Nhà khoa học dữ liệu’ sẽ tiếp tục trở thành ‘công việc gợi cảm nhất thế kỷ 21’

Chúng ta liên tục phải đối mặt với những tình huống không thể đoán trước – như đại dịch Covid – đã kêu gọi các doanh nghiệp làm những gì có thể để giảm thiểu sự tiếp xúc giữa người với người. Khoa học dữ liệu và công nghệ thay đổi nhanh chóng đã giúp thúc đẩy những thay đổi này và chứng minh rằng một tương lai tươi sáng đang tồn tại. Tuy nhiên, điều này sẽ phụ thuộc vào chất lượng và mức độ dữ liệu mà các tổ chức có thể thu được.

Vì có sự chú trọng nhiều hơn vào dữ liệu hành vi của người tiêu dùng, các tổ chức không ngừng tìm kiếm cách tốt nhất để thu thập thông tin này. Ngoài ra, đã có nhiều lời kêu gọi hơn về đạo đức và tuân thủ pháp luật trong mọi lĩnh vực của nền kinh tế. Điều này làm tăng nhu cầu sử dụng khoa học dữ liệu, đảm bảo dữ liệu thu được được lưu trữ một cách an toàn và bảo mật. Tính bảo mật cũng là điều quan trọng hàng đầu.

Tất cả sự tập trung vào khoa học dữ liệu khiến các nhà khoa học dữ liệu trở nên khá quan trọng đối với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Các chuyên gia này có năng lực để phát triển các khuôn khổ học máy và cung cấp giá trị cho các bộ dữ liệu khổng lồ có được theo ý của họ.

Bất chấp việc sử dụng AI ngày càng tăng, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục tăng. Một nhà khoa học dữ liệu thường đi sâu vào các phân tích kết hợp với kết quả đầu ra. AI đóng vai trò là thành phần chính của học máy, dựa trên việc phát triển các khuôn khổ tự duy trì. Điều này tạo ra các kết quả thiết lập thiếu tương tác. Hơn nữa, AI đi sâu vào khía cạnh của một khuôn khổ đang phát triển thay vì phân tích. Tuy nhiên, giá trị của nó vẫn chưa được khám phá một cách toàn diện và điều này có thể đặt ra một thách thức cho tương lai của các nhà khoa học dữ liệu.

Liên quan: Lý do tại sao Khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục trở thành công việc được mong muốn nhất của thập kỷ

Nhưng bất chấp những thất bại dự kiến ​​đối với các nhà khoa học dữ liệu, những mặt tích cực khác nhau vẫn nên tiếp tục được hy vọng. Một là sự gia tăng chi tiết hóa vai trò của các nhà khoa học dữ liệu. Thứ hai là nhu cầu chuyên môn ngày càng tăng để đạt được các quy trình làm việc độc đáo và cũng như duy trì khả năng cạnh tranh thông qua việc sử dụng kiến ​​thức chuyên ngành. Trong tương lai, sẽ có nhiều cơ hội đáng kể hơn để phát triển các thuật toán tiên tiến hơn và thúc đẩy lĩnh vực này giới thiệu những gì các nhà khoa học dữ liệu có thể cung cấp trong thế giới khoa học và công nghệ.