Tại sao nhu cầu nhân lực ngành Khoa học Dữ liệu ngày càng tăng cao?
“Các công việc thuộc ngành khoa học Dữ liệu đang ngày càng trở nên hấp dẫn hơn”, theo Andrew Flowers – một nhà kinh tế học từ tổ chức Indeed với trụ sở tại Austin, Texas.
Báo cáo từ Indeed cho thấy nhu cầu tuyển dụng nhân lực ngành này tăng 29% sau mỗi năm, và mức tăng trưởng 344% từ năm 2013. Nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia khoa học dữ liệu càng tăng lên khi các tổ chức tự duy trì hoạt động thông qua việc nghiên cứu dữ liệu.
Tương tự, dữ liệu từ một website tuyển dụng ngành công nghệ cho thấy nhu cầu nhân lực liên quan đến khoa học dữ liệu trên nền tảng website ấy đã tăng hơn 32%, và vì thế khoa học dữ liệu được coi là “một kỹ năng có nhu cầu cao”.
Các thông báo tuyển dụng là của các công ty đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau, không chỉ riêng về công nghệ. Nhu cầu cho khoa học dữ liệu đang tăng lên đều đặn với hơn 32,000 tin tuyển dụng mới vào mỗi tháng.
Khi các công ty nhận ra giá trị và tầm quan trọng của Big Data, họ càng đẩy mạnh sử dụng nó để đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn hơn.
Dưới đây là những lý do cho việc tăng nhanh nhu cầu về nhân lực trong ngành khoa học dữ liệu
Khi các công ty nhận ra giá trị và tầm quan trọng của Big Data, họ càng đẩy mạnh sử dụng nó để đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn
Tại sao nhu cầu nhân lực ngành Khoa học Dữ liệu ngày càng tăng cao?
1. Các công ty đang đối mặt với những thách thức trong việc xử lý dữ liệu
Mỗi ngày, những công ty tạo ra một số lượng lớn dữ liệu. Điều này đó nghĩa là dù mỗi công ty đang sở hữu rất nhiều dữ liệu, họ lại không thật sự biết nên làm gì với những thông tin ấy.
Vậy nên để xử lý khối lượng thông tin này và khai thác thông tin từ chúng, họ cần đội ngũ những chuyên gia trong ngành khoa học dữ liệu.
2. Sự thiếu hụt nhân lực có trình độ cao
Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Fractal Analytics, ông Srikanth Velamakanni cho biết: “Có hai sự thiếu hụt nhân tài: Chuyên gia khoa học dữ liệu – người có thể thực hiện phân tích dữ liệu, và Cố vấn phân tích dữ liệu – người có thể hiểu và vận dụng thông tin.
Nguồn cung cấp nhân lực cho 2 công việc này, đặc biệt là Chuyên gia phân tích dữ liệu, là cực kỳ hiếm hoi, trong khi nhu cầu thì ngày càng tăng.
Vào tháng 8 năm 2018, LinkedIn thống kê rằng có sự thiếu hụt hơn 150,000 người với kỹ năng khoa học dữ liệu tại nước Mỹ. Khoảng thiếu hụt cung-cầu này chắc chắn sẽ giảm bớt khi có rất nhiều chuyên gia khoa học dữ liệu tài năng thâm nhập thị trường lao động này.
3. Khó khăn trong việc tìm kiếm những người đa tài
Các chuyên gia khoa học dữ liệu thường được mong đợi sẽ có kiến thức về ít nhất một ngôn ngữ lập trình – Python và R là chính.
Các chuyên gia khoa học dữ liệu cũng được mong đợi sẽ có kinh nghiệm trong thực hành các công cụ như Hadoop, Spark, NoQuery, cũng như kinh nghiệm đào tạo về mô hình thống kê, học máy và lập trình.
Song song với mô hình thống kê và học máy đang tạo ra nhiều nhu cầu về kỹ năng ngôn ngữ lập trình SQL, Apache Spark và các hệ thống cơ sở dữ liệu Quan hệ cũng như cơ sở dữ liệu NoQuery cũng rất được chú ý. Đây thường là những thứ khó tìm thấy ở chỉ một người trong lĩnh vực này.
Các chuyên gia khoa học dữ liệu thường được mong đợi sẽ có kiến thức về ít nhất một ngôn ngữ lập trình
4. Rào cản gia nhập cho các chuyên gia thuộc lĩnh vực khác
Phần lớn chuyên gia khoa học dữ liệu có nền tảng toán học/thống kê, khoa học máy tính, kỹ thuật và khoa học tự nhiên trong khi một số có bằng kinh doanh, kinh tế và khoa học xã hội.
Những người không có nền tảng máy tính/toán học có thể gặp khó khăn nhưng vẫn có thể tự nâng cao trình độ qua các khóa học online.
5. Mức lương rất hậu hĩnh
Do nhu cầu cao đối với các nhà khoa học dữ liệu và các vai trò khoa học dữ liệu khác, mức lương cho vị trí này cũng được nâng lên. Công việc này là một trong những việc làm được trả lương cao nhất trong ngành vào thời điểm hiện tại.
Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho nhà khoa học / nhà phân tích dữ liệu đứng đầu với hơn 62.000 đô la Mỹ. Ở Ấn Độ, kinh nghiệm quyết định nhiều đến việc trả lương.
6. Tổ hợp của rất nhiều vai trò
Khoa học dữ liệu là tổ hợp của một số mảng như thống kê, phân tích dữ liệu, học máy và lập trình máy tính. Do đó, nhân sự ngành khoa học dữ liệu có thể đảm nhận nhiều vai trò như:
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà phân tích dữ liệu
- Kiến trúc sư dữ liệu
- Nhà phân tích kinh doanh
- Kỹ sư dữ liệu
- Quản trị viên cơ sở dữ liệu
- Nhà thống kê
- Trình quản lý dữ liệu và phân tích
Nhà khoa học dữ liệu là một trong những chức danh công việc đòi hỏi khắt khe nhất và là một vị trí có mức lương cao nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Nhu cầu nhân lực ngành khoa học dữ liệu ngày càng lớn, do đó ngày càng nhiều sinh viên theo học và trau dồi kỹ năng ngành này.
Nguồn: data-flair.training
