Fullstack Data Scientist là ai? Họ làm những công việc gì?

fullstack data scientist là ai

Vai trò của một Fullstack Data Scientist và các kỹ năng cần thiết

Fullstack data scientist là ai? Họ là nhà khoa học tổng hợp với công việc của một kỹ sư và làm việc trên từng giai đoạn trong vòng đời của khoa học dữ liệu.

Phạm vi công việc của một fullstack data scientist bao gồm mọi thành phần của sáng kiến ​​kinh doanh khoa học dữ liệu, từ xác định vấn đề, đào tạo đến triển khai các mô hình học máy mang lại lợi ích cho các bên liên quan.

Các giai đoạn cơ bản trong vòng đời của khoa học dữ liệu mà một Fullstack Data Scientist có thể trải qua:

  1. Vấn đề kinh doanh. Trừ khi theo định hướng nghiên cứu, tất cả các dự án khoa học dữ liệu nên bắt đầu với một vấn đề làm gia tăng giá trị cho doanh nghiệp thông qua tăng hiệu quả, tự động hóa hoặc các tiềm năng kinh doanh mới.
  2. Thu thập/nhận dạng dữ liệu. Máy học yêu cầu dữ liệu chất lượng để xây dựng một mô hình chất lượng để sử dụng.
  3. Thăm dò và phân tích dữ liệu. Dữ liệu phải được phân tích và hiểu trước khi có thể xây dựng một mô hình.
  4. Máy học. Đào tạo một mô hình để giải quyết vấn đề kinh doanh được cung cấp dữ liệu.
  5. Phân tích và chấp nhận mô hình. Phân tích kết quả và hành vi của mô hình. Chia sẻ với các bên liên quan để được chấp thuận.
  6. Triển khai mô hình. Làm cho mô hình có thể truy cập được đối với người dùng cuối.
  7. Giám sát mô hình. Đảm bảo rằng mô hình hoạt động như mong đợi trong tương lai.
quá trình làm khoa học dữ liệu của fullstack data scientist

Bộ kỹ năng của một Fullstack Data Scientist:

Bộ kỹ năng chuyên môn của một fullstack data scientist là chìa khóa cho các sáng kiến ​​khoa học dữ liệu thành công. Bạn cần tập trung phát triển các kỹ năng mềm, nếu không có chúng thì công nghệ khoa học dữ liệu có thể không mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp.

“Nhạy” về kinh doanh

Một người làm fullstack data science phải có khả năng xác định và hiểu các vấn đề kinh doanh (hoặc cơ hội kinh doanh) có thể được giải quyết bằng cách sử dụng bộ công cụ khoa học dữ liệu.

Để sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các dự án và quy trình có giá trị đối với tổ chức, họ phải hiểu nhu cầu và mục tiêu của tổ chức mình.

Cuối cùng, doanh nghiệp sẽ không quan tâm đến độ chính xác hay tuyệt vời của một mô hình nếu nó không mang lại giá trị gì.

Kỹ năng hợp tác

Các nhà khoa học dữ liệu không thể làm một mình. Họ phải cộng tác với các bên liên quan để xác định các vấn đề hiện có hoặc sự kém hiệu quả có thể được giải quyết bằng khoa học dữ liệu. Sau khi các vấn đề được xác định, sự hợp tác là cần thiết để đảm bảo rằng kết quả có thể chấp nhận được và đáp ứng nhu cầu của họ. Hơn nữa, sự hợp tác với các SMEs (Subject Matter Experts – Các chuyên gia) cho phép họ làm việc nhanh chóng, chẳng hạn như tìm kiếm nguồn dữ liệu cụ thể nào đó trong tổ chức.

Kỹ năng giao tiếp 

Việc giao tiếp hiệu quả với doanh nghiệp thông qua truyền đạt và văn bản cho phép các nhà khoa học dữ liệu hợp tác tốt hơn và có thể “bán” mô hình cho người dùng cuối, tức là họ phải diễn đạt các ý tưởng, kết quả và giá trị của khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ đơn giản cho các đối tượng không chuyên về kỹ thuật. Trong một số trường hợp, người dùng cuối phải hiểu và tin tưởng mô hình trước khi họ lựa chọn sử dụng.

Xác định Nguồn dữ liệu và ETL

Các mô hình không thể được Thông thường, dữ liệu không có sẵn. Nó cần được tìm kiếm, trích xuất, chuyển đổi và tải đến đúng vị trí.

Lập trình

Một người làm fullstack data science phải có khả năng viết mã hướng đối tượng (object-oriented code) sạch, hiệu quả, hoạt động tốt trong quá trình vận hành. Lý tưởng nhất, mã như vậy sẽ có tính mô-đun và mỗi chức năng hoặc class được xác nhận bởi các unit tests.

Phân tích và khám phá dữ liệu

Kỹ năng này rất cần thiết vì không thể xây dựng các mô hình học máy hữu ích nếu không hiểu dữ liệu.

Học máy và Xác suất thống kê

Nếu mà không có học máy hoặc thống kê thì công việc đó không phải là “khoa học dữ liệu”. Một fullstack data scientist phải có khả năng thử nghiệm các thuật toán học máy thích hợp để giải quyết các vấn đề về học máy.

Điều đáng chú ý là đôi khi việc thực hiện các quy tắc logic hoặc kinh doanh trên một giải pháp học máy mang lại giá trị tức thì cho doanh nghiệp mặc dù nó vô cùng đơn giản. Mô hình học máy có thể mất vài tuần hoặc vài tháng để đi đúng hướng trong khi hiện tại một quy tắc kinh doanh nào đó cũng có thể vận hành “đủ tốt”.

Triển khai mô hình / Kỹ thuật dữ liệu

Cuối cùng, một fullstack data scientist phải có kỹ năng triển khai các pipelines vào sản xuất. Các pipelines cho phép người dùng cuối truy vấn một mô hình với dữ liệu hoặc truy cập các kết quả mô hình được tạo trước theo cách mong muốn. Nếu không có cơ chế triển khai nào tồn tại thì họ phải có khả năng thiết kế và thiết lập đường ống này.

Nếu một mô hình không được triển khai (hoặc chỉ có thể được trình bày trong một phân tích kinh doanh) thì nó sẽ không hữu ích và không mang lại giá trị kinh doanh.

Khóa học bảo hành trọn đời dành cho người chuyển nghề!

Đầu ra của khóa học là Fullstack Data Scientist

Thách thức mới

Các kỹ năng được liệt kê trong phần trước rất đa dạng và khó khăn để thành thục. Với các yêu cầu đa dạng như vậy, một người làm fullstack data science khó có thể thành thạo tất cả các kỹ năng, đặc biệt là khi công nghệ, thuật toán và công cụ ngày càng phát triển. Thay vào đó, người này phải lựa chọn những yếu tố nào hữu ích nhất cho các dự án hiện tại để tập trung vào.

Hai kỹ năng cơ bản chính của nhà khoa học dữ liệu là khả năng thiết kế một hệ thống hoặc quy trình khả năng nhanh chóng tiếp nhận các công nghệ mới.

Lợi ích

Mặt khác, một fullstack data scientist là đại diện cho một team khoa học dữ liệu trong một (hoặc hai) người.

Đối với các tổ chức mới làm quen với khoa học dữ liệu, họ có thể tạo ra giá trị kinh doanh mà không cần xây dựng đội ngũ đầy đủ ngay lập tức. Để có hiệu quả nhất, fullstack data scientist phải được cung cấp khả năng lựa chọn và áp dụng các công cụ phù hợp.

Kết luận

Một fullstack data scientist sẽ vượt trội hơn một nhà khoa học dữ liệu điển hình theo hai cách:

  1. Hướng việc giải quyết nhu cầu doanh nghiệp bằng giải pháp học máy (hoặc không phải học máy).
  2. Triển khai các mô hình đến “sản xuất”.

Hai yếu tố này là chìa khóa cho bất kỳ tổ chức nào muốn khai thác giá trị từ khoa học dữ liệu – giải quyết các vấn đề phù hợp và làm cho chúng có thể dễ dàng truy cập bởi người dùng cuối.

 

Tham khảo bài viết: What is a fullstack data scientist?

Tác giả: Alexandra Amidon

Biên dịch và biên tập: Mary

Bài viết có hữu ích không?

Các bài viết liên quan

how to see who likes you on tinder review

ten. Allow her to generate have confidence in you

love ru sign in

18 Wedding Class Games Your guests Would like

militarycupid-recenze Seznamka

six. Sign-up online dating sites and you can qualities one to target rich website subscribers

Escort escort orlando

Do not get myself wrong; I'm an individual guy who's towards the matchmaking

adventure-dating-nl MOBIELE SITE

There is no better method to finish your day instead of sharing that it meme gif with your loved ones?

fastflirting Zaloguj si?

The working platform are right for small hookups

puerto-rico-chat-rooms dating

Ways to get an effective screenwriting broker and you can manager action six: choose wisely

sites-de-rencontre-mexicains avis

Paree list acquisition habitation 2021 — au Top 10+ demande a placer quand d’achat d’une logement

quickflirt kosten

Lass mich daruber erzahlen ruhen Eltern, entsprechend Die leser man sagt, sie seien, Jedoch befinden Die Kunden, entsprechend Eltern schuften

writers-dating dating

Amid all this, Ghanaian ladies are nonetheless thought to be beautiful and you will classic

hot or not Zaloguj si?

Mom Necklace, Mother-in-laws Necklace, On my Date’s Mommy Necklace, Current To possess Boyfriend’s Mom Mommy’s Time

girlsdateforfree mobile site

Relationships versus. Relationships: 15 Differences You have to know In the

dating-in-spanish mobile site

Think about, when you ask some body out, it's the start of exactly what will possibly feel a committed relationship

Bình luận của bạn

© Copyright 2021 - Công ty Đào tạo và Hướng nghiệp thông minh Miedu

Sign Up and Start Learning

Hạn sử dụng đến 20/01/2022

TÌM HIỂU khóa
Full Stack data Science
-30%

Bảo hành học tập trọn đời cho người chuyển đổi công việc!