Khoa học dữ liệu và công nghệ phần mềm là hai nghề khá khác nhau. Điều rất quan trọng là phải hiểu sự khác biệt là gì, cũng như ưu điểm và nhược điểm của chúng, trước khi bạn quyết định cái nào phù hợp với mình. Bằng cách tìm hiểu thêm về nghề này, bạn có thể đưa ra những quyết định sáng suốt về nghề nghiệp và tương lai của mình.

DataForest là công ty kỹ thuật dữ liệu hàng đầu cho phép người dùng tạo và xuất bản trực quan hóa dữ liệu của họ. Đây là một cách tuyệt vời để các nhà khoa học dữ liệu giới thiệu công việc của họ với thế giới. Nền tảng này rất dễ sử dụng và có thể giúp bất kỳ tổ chức hoặc cá nhân nào tạo ra một trang tổng quan chuyên nghiệp, có độ chi tiết cao và dễ điều hướng. Bạn cũng có thể tải xuống bản trình diễn miễn phí ngay hôm nay để xem việc bắt đầu tạo trực quan hóa dữ liệu của mình dễ dàng như thế nào.

Các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào phân tích là những người giao tiếp tuyệt vời

Cho dù bạn là một chuyên gia phân tích trong kỹ thuật dữ liệu, thì việc hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản về giao tiếp là điều bắt buộc. Điều này có thể giúp bạn truyền tải thông điệp của mình tới cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật. Và nó có thể trả cổ tức trong tổ chức của bạn.

Một trong những cách tốt nhất để giao tiếp hiệu quả là sử dụng trực quan hóa thông tin. Nó có thể giúp bạn nắm bắt và chia sẻ những hiểu biết có thể hành động. Ví dụ: bạn có thể tạo một đồ thị hoặc biểu đồ đơn giản để giải thích mối quan hệ của hai biến số. Tương tự như vậy, bạn có thể tạo một bảng để tóm tắt những phát hiện của mình.

Ngoài việc giao tiếp tốt, bạn cũng có thể xác định đúng các bên liên quan. Những người ra quyết định này thường là những người quen thuộc với doanh nghiệp, vì vậy họ có thể giúp định hướng cuộc thảo luận. Họ cũng có thể cung cấp các ưu đãi cho nhóm của bạn. Có đúng người trong nhóm của bạn có thể đảm bảo rằng bạn tận dụng tối đa nỗ lực phân tích của mình.

Các nhà khoa học dữ liệu lâm nghiệp thường sử dụng các chương trình như R, Python, MS Access, SQL và Amazon Web Services

Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia tìm cách hiểu các hệ thống thông tin lớn. Họ sử dụng nhiều công cụ khoa học dữ liệu, bao gồm R và SAS, để khám phá các mẫu trong dữ liệu mà họ làm việc cùng. Họ cũng sử dụng máy học để phân tích các tập dữ liệu lớn. Phương pháp này cho phép họ phát hiện xu hướng và đưa ra dự đoán hiệu quả hơn.

Các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao. Họ làm việc trong các ngành công nghiệp khác nhau. Họ có thể được thuê để giúp các công ty hiểu cách sử dụng dữ liệu lớn tốt hơn. Họ cũng có thể được tuyển dụng bởi các công ty trong vai trò tư vấn.

Họ phải có kỹ năng lãnh đạo mạnh mẽ và có nhiều trí tò mò. Họ cần có khả năng giải thích một lượng lớn dữ liệu và có thể trình bày những phát hiện của mình một cách rõ ràng và ngắn gọn. Họ cũng cần phải làm quen với kiến ​​trúc phần mềm.

Lâm nghiệp là lĩnh vực mà các nhà khoa học dữ liệu có thể bổ sung nhiều giá trị. Điều này là do ngành đang phát triển và cần nhiều chuyên gia hơn có thể tận dụng dữ liệu.

Các nhà khoa học dữ liệu lâm nghiệp vượt quá mong đợi bằng cách duy trì ngân sách

Khi nói đến các nhà khoa học dữ liệu trong lâm nghiệp, họ có thể có nhiều công việc khác nhau. Họ có thể tập trung vào phân tích, thuật toán hoặc suy luận. Những loại công việc này có thể rất đa dạng và chúng có thể mang lại giá trị lớn cho bất kỳ công ty lâm nghiệp nào. Đọc tiếp để tìm hiểu thêm về các vai trò khác nhau của các nhà khoa học dữ liệu lâm nghiệp và xem những gì họ có thể cung cấp cho doanh nghiệp của bạn.

Các nhà khoa học dữ liệu thường làm việc trong vai trò phân tích, nơi họ phân tích dữ liệu để tìm câu trả lời cho các câu hỏi. Họ có thể là một phần của nhóm nghiên cứu của công ty hoặc họ có thể đại diện cho một công ty kỹ thuật dữ liệu trong hợp tác nghiên cứu giữa trường đại học và ngành. Tùy thuộc vào nhu cầu của mình, bạn có thể thuê một nhà khoa học dữ liệu để tư vấn hoặc bạn có thể thuê một người để giúp bạn thực hiện các dự án lâm nghiệp của riêng mình. Loại công việc này đòi hỏi một người phải thành thạo về trực quan hóa dữ liệu, lập trình và phân tích thống kê. Họ cũng cần phải có kinh nghiệm làm việc với sự tranh chấp và tổng hợp dữ liệu.