Những kỹ năng cần có để tham gia ‘Big Data’ và ‘Internet of Things’


Chưa bao giờ các doanh nghiệp lại “khát” nhân lực về “Big Data” như hiện nay .

Bernard Marr từng tốt nghiệp tại ĐH Cambridge (Anh) và hiện đang là CEO của Advanced Performance Institute, một tổ chức giúp các doanh nghiệp quản lý, đánh giá và nâng cao năng lực nhân viên. Bernard còn là cây viết nổi tiếng cho các tạp chí như Financial Times, CFO Magazine và Wall Street Journal và là 1 trong 100 tác giả nổi tiếng nhất trên mạng xã hội LinkedIn. Dưới đây là những chia sẻ của Bernard về Big Data.


Có thể nói chưa bao giờ các doanh nghiệp lại “khát” nhân lực về “Big Data” như hiện nay do ngày càng có nhiều công ty nhận ra được lợi ích to lớn từ việc khai thác và phân tích dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh của họ.

Đảo qua thị trường việc làm, sẽ không khó để bạn nhìn ra những mức lương hậu hĩnh với 6 con số (USD) cùng hàng tá những phụ cấp hấp dẫn khác cho công việc như “data scientist” (tạm dịch: chuyên gia dữ liệu) hay “data analyst” (phân tích dữ liệu).

“Big Data” cũng đang là từ khoá được tìm kiếm nhiều nhất trên mạng xã hội LinkedIn, và tất nhiên những ai đang đi đầu trong lĩnh vực này hẳn sẽ được các headhunter (chuyên gia săn đầu người) săn đón thường xuyên. Do nhu cầu tăng vọt là vậy, nên nếu bạn là người có đầu óc phân tích và khả năng xử lý dữ liệu, việc bước chân vào ngành này sớm bao nhiêu thì cơ hội thăng tiến của bạn càng lớn bấy nhiêu.

Tuy nhiên, câu hỏi nên được đặt ra là: Vậy chúng ta cần những kỹ năng gì để có thể bước chân vào lĩnh vực đang “hot” nhất hiện nay? Dưới đây là 6 kỹ năng mà các công ty thường đưa ra khi họ muốn tôi chọn giúp những ứng viên tốt nhất cho vị trí này:

1. Kỹ năng phân tích

Đây là kỹ năng rõ ràng nhất mà bạn có lẽ cũng đã hình dung đến khi nhắc tới “Big Data”. Phân tích ở đây có thể hiểu là việc chọn ra những loại dữ liệu nào có liên quan tới vấn đề mà bạn đang muốn tìm hiểu, cũng như xử lý những dữ liệu đó để đưa ra câu trả lời.

Nếu bạn là người biết đặt câu hỏi, giỏi xâu chuỗi giữa nguyên nhân và kết quả, thì kỹ năng này là vô giá khi nhiệm vụ của bạn là biến một “núi” dữ liệu về khách hàng thành một chiến lược kinh doanh cho giai đoạn sắp tới.

2. Toán học và Xác suất

Điều này chẳng có gì mới: Big Data không dành cho những ai ghét Toán. Mặc dù vẫn còn nhiều dữ liệu chưa được xử lý, nhưng đa phần những dữ liệu có sẵn hiện nay đều nằm dưới dạng những số liệu, đó là lý do tại sao Toán học và Xác suất lại có mặt ở đây.

Rõ ràng, trong sân chơi mới này, những ứng viên nào có thế mạnh về Toán học hay Xác suất sẽ có lợi thế trong việc giúp các doanh nghiệp tạo ra bước đột phá. Vì thế, đừng ngạc nhiên khi nhiều vị trí đòi hỏi ứng viên phải có bằng Master hay PhD trong các lĩnh vực nặng về toán học hay xác suất. Bạn cũng đừng “Ồ” lên khi biết rằng vị chuyên gia dữ liệu này từng được Huy chương Toán ở một cuộc thi quốc tế nào đó.

3. Kỹ năng sử dụng máy tính

Có thể nói Big Data chẳng thế tồn tại nếu không có sự trợ giúp của máy tính cá nhân. Các lập trình viên sẽ có nhiệm vụ “ra lệnh” cho chiếc máy tính xử lý dữ liệu đã thu thập được. Đây là một lĩnh vực rộng, đòi hỏi khá nhiều kỹ năng như ngôn ngữ máy (machine learning), cơ sở dữ liệu (databases) hay thuật toán đám mây (cloud computing). Những kỹ năng này gần như không thể thiếu đối với bất kỳ data scientist nào. Cụ thể hơn, bên cạnh tấm bằng PhD, bạn sẽ cần biết nhiều hơn về một loạt công nghệ mã nguồn mở như Hadoop, Python hay Pig.

4. Sự sáng tạo

Hiển nhiên là chẳng có quy định nào yêu cầu các công ty phải sử dụng dữ liệu như thế nào cho đúng. Đây là một ngành khoa học mới nổi, điều đó có nghĩa là khả năng đưa ra những phương pháp tiếp cận mới trong việc xử lý dữ liệu cũng như đưa ra các chiến lược sau cùng là hoàn toàn có thể và luôn được hoan nghênh.

Trong tương lai, sẽ ngày càng có nhiều người tham gia vào cuộc chơi Big Data, tuy nhiên, chỉ những ai với óc sáng tạo mới là những ngôi sao thực sự. Mà thực tế thì một đầu óc sáng tạo có lẽ cũngn là điều cần thiết ở bất kỳ lĩnh vực nào.

5. Kỹ năng trong kinh doanh

Suy cho cùng, các công ty đều xử lý dữ liệu để phục vụ cho mục đích kinh doanh, nhằm nâng cao doanh thu hay tăng lợi nhuận. Do đó, việc trang bị cho mình một sự hiểu biết về các mục tiêu, chiến lược kinh doanh của công ty là điều rất quan trọng đối với bất kỳ chuyên gia dữ liệu nào. Nếu bạn nghĩ cũng như các nhà khoa học khác, các chuyên gia Big Data chỉ ngồi ngày qua ngày trong phòng lab để giải quyết đống số liệu kia thì bạn đã nhầm. Thiếu đi các kiến thức thực tế về kinh doanh rất có thể sẽ khiến dữ liệu bị sử dụng sai mục đích và không mang đến kết quả kinh doanh như mong muốn.

6. Khả năng giao tiếp

Giao tiếp cũng như kỹ năng viết luôn là một phần không thể thiếu trong các yêu cầu tuyển dụng nhân sự Big Data. Một kỹ sư cần có khả năng đưa các kết quả của mình cho các thành viên khác trong nhóm cũng như cần hiểu thông điệp truyền tải một cách tức thì khi là người ra quyết định.

Một chuyên gia dữ liệu được mong đợi sẽ có khả năng biến hoá đống số liệu nhàm chán thành những hình ảnh, biểu đồ cụ thể trong các báo cáo. Hãy thử tưởng tượng mà xem, bạn có thể “đọc” được toàn bộ số liệu để đưa ra kết quả nhưng lại không thể khiến cấp trên hiểu điều đó qua bản báo cáo của mình. Hãy nhớ rằng: bạn được sếp thuê để “dịch” các dữ liệu kia thành những thông điệp hoàn chỉnh cho anh ấy.

Lưu Phi Khanh-Trí Thức Trẻ/LinkedIn


Cần phải chuẩn bị gì để đón đầu xu hướng IoT?

Toàn thế giới đang đầu tư vào IoT, nên nguồn nhân lực chất lượng cao cho lĩnh vực nay cũng đang là vấn đề được các nhà tuyển dụng quan tâm. Vậy làm sao để lọt vào mắt xanh của nhà tuyển dụng?

a. Kĩ năng quản lý dữ liệu

Các bạn cần lưu ý một điều, sự khác biệt của IoT mang lại không phải là một bộ máy hay thiết bị gì tân tiến hơn, mà là khối lượng thông tin khổng lồ (Big Data). Điều này là bởi vì máy móc “thông minh” được lập trình để tự đánh giá tình huống và tự xử lý mà không cần đến sự can thiệp của con người, giống như xe tự lái hay xe lăn có khả năng cứu hộ.
Để làm được điều này thì các loại máy thông minh phải “học” bằng những dữ liệu thu được từ người sử dụng hoặc từ những thiết bị khác. Tuy nhiên, có trong tay rất nhiều dữ liệu, chủ yếu là dữ liệu có giá trị thấp (low-value), thì việc chúng ta có thể biến nó thành những dữ liệu có giá trị cao (high-value) giúp ta hiểu thêm về người tiêu dùng và thị trường hay không là điều tạo nên sự khác biệt trong thế giới IoT.
Nói cách khác, IoT có làm nên cuộc cách mạng hay không phụ thuộc vào cách chúng ta xử lý và tận dụng nguồn dữ liệu khổng lồ để tạo ra những dịch vụ chưa từng có trước đây. Vậy nên, kĩ năng quản lý và phân tích dữ liệu là cái thiết yếu để theo kịp xu hướng này.

Lời khuyên cho các bạn là nên bắt đầu bằng cách học thành thạo Excel vì đây là công cụ được các công ty sử dụng nhiều nhất từ trước đến nay cho lưu trữ và phân tích. Thứ nhất là vì Excel đơn giản, dễ học hơn cả so với những công cụ khác, như Access thì hơi khó hơn một tí vì các bạn cần biết một chút về thiết kế cơ sở dữ liệu, hay gọi là database, để dùng nó hiệu quả. Thứ hai là vì các hàm (functions) kết hợp với các tính năng (features) khác của Excel như conditional formatting, pivot tables hay charts là đã quá đủ để phân tích dữ liệu.
Mấu chốt của việc phân tích dữ liệu là bạn có thể nhìn thấy được xu hướng (trend) để từ đó nghĩ tiếp chiến lược nên làm gì. Ví dụ như Google lưu trữ lịch sử tìm kiếm của mình, thấy mình có xu hướng xem các trang quần áo như Mango, thì những lần sau khi mình truy cập một trang web bất kì, mp3 Zing chẳng hạn, thì hay có những quảng cáo quần áo Mango hiện lên, đây là hình thức targeted marketing được dự đoán sẽ phát triển mạnh hơn trong tương lai nhờ có IoT.
Tips:
• Cho bạn nào muốn học Excel, mình gợi ý web www.chandoo.org nhé, đây là web mình thường dùng nhất. Có đầy đủ các bài tips về Excel shortcuts, cách tạo dashboard, bài học về các hàm và tính năng của Excel, tất nhiên có đi kèm bài tập để mình thực hành nữa. Mình cực kì thích trang này!
• Còn về sách Excel, mình gợi ý cuốn “Excel Dashboards and Reports” của Michael Alexander và John Walkenbach. Các bạn có thể down ebook hoặc trong thư viện của ĐH RMIT cũng có nhé.

b. Kĩ năng tự học tốt

IoT mang lại nhiều thay đổi, thay đổi trong công nghệ, trong cách con người giao tiếp với máy móc, trong cách khai thác dữ liệu, …

Mỗi thay đổi lại mang đến một điều gì đó mới mẻ mà có thể chúng ta chưa biết, thế là lại phải học. Học để đáp ứng nhu cầu mới của các nhà tuyển dụng và để làm việc hiệu quả hơn vì công việc cũng thay đổi theo xu hướng thị trường.
Ví dụ như trước đây hồi học cấp 3, trường có cho học Excel nhưng lúc đấy chả quan tâm, nghĩ rằng sau này mình đâu có học kế toán tài chính nên chẳng cần Excel. Giờ mình mới ước gì hồi đấy học Excel đàng hoàng. Chẳng là mình thấy nhiều mô tả công việc (job description) mà liên quan tới máy tính đều đòi hỏi kĩ năng Excel hoặc VBA (VBA là một ngôn ngữ lập trình của Excel), mà mình thì gà mờ, thế là mình phải tự học online courses để rèn luyện thêm.

Tự học là một kĩ năng quan trọng mà áp dụng không chỉ cho các bạn sắp đi làm mà đang đi làm cũng vậy. Ví dụ như sếp giao cho bạn làm về SharePoint nhưng bạn lại chưa bao giờ sử dụng cái này, thế là bạn phải lên mạng tìm tutorial videos về tự học để hoàn thành công việc. Thế mới nói, tự học là luôn luôn cần thiết, nhưng quan trọng hơn cả là bạn có đủ kiên trì để tự học khi không có ai thúc hối, chấm điểm hay không thôi.

Tips: 
Cho bạn nào muốn tự học, mình gợi ý trang mình hay học nhất là https://www.coursera.org/ rất hay, nhiều khóa miễn phí và chủ đề đa dạng từ kinh doanh (business), nghệ thuật và nhân văn (arts and humanities) cho đến khoa học máy tính (computer science). Các bạn có thể xem thêm gợi ý khác ở 8morning
Còn học về coding, các bạn tham khảo bài viết trước của mình về trang Codecademy nhé

c. Một tầm nhìn rộng và xa

IoT rất hot, nhiều nền tảng và công nghệ mới ra đời để phục vụ IoT, tuy nhiên sức học và bộ ghi nhớ của con người có giới hạn. Bạn học được thêm càng nhiều kiến thức mới càng tốt, nhưng cũng nên xác định hướng đi của mình để học có chọn lọc những kĩ năng thật sự liên quan tới cái mình học/làm, vì nếu gì bạn cũng học nhưng không có chuyên môn về bất cứ mảng nào thì cũng khó lấy lòng nhà tuyển dụng, và rất dễ bị thay thế bởi người có chuyên môn sâu hơn.
Ví dụ, có thể bạn làm về mảng kinh doanh hoặc truyền thông, thì mình gợi ý bạn nên phát triển những kĩ năng liên quan nhất như là data-driven marketing, thay vì học về cơ sở dữ liệu NoSQL chỉ vì kĩ năng đó đang hot nhé.
Hi vọng bài viết này đã giúp các bạn phần nào hiểu hơn về IoT.

Chúc các bạn đón đầu xu hướng thành công!

Theo http://8morning.com/

Advertisements

Thank for your comments

Please log in using one of these methods to post your comment:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s