Dù không phải là một công cụ bắt buộc trong bộ kỹ năng của bạn,
Tableau vẫn có thể mang lại nhiều lợi ích tuyệt vời trong sự nghiệp và công việc hàng ngày của bạn, đặc biệt khi bạn là một nhà khoa học dữ liệu. Chính vì vậy, chúng ta sẽ tìm hiểu về nội dung này trong bài viết này.
1. Vai trò và trách nhiệm của Data Scientist
Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia thu thập một lượng lớn dữ liệu, phân tích và sử dụng nó để tạo ra các kế hoạch có thể hành động cho một doanh nghiệp hoặc tổ chức.
-Tạo ra các mô hình bằng cách sử dụng các phương pháp từ lĩnh vực khoa học dữ liệu, thống kê, học máy và các ngành khác. Sau đó, các mô hình dữ liệu này được áp dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến khác nhau và đưa ra dự đoán từ các tập dữ liệu phức tạp.
-Thực hiện phân tích dữ liệu trên các bộ dữ liệu lớn và khám phá thông tin quan trọng cho doanh nghiệp, những thông tin mà nếu không được xử lý sẽ bị ẩn đi.
-Sử dụng các ngôn ngữ lập trình và kịch bản khác nhau như
Python, R, Hadoop và SQL để xây dựng các mô hình dữ liệu.
-Đặt câu hỏi từ bộ dữ liệu và tìm câu trả lời thông qua việc trực quan hóa dữ liệu.
-Hợp tác với khách hàng và nhà quản lý để hiểu yêu cầu và thu thập dữ liệu thời gian thực. Dữ liệu này sẽ được sử dụng để tạo ra chiến lược kinh doanh.
-Tạo bảng điều khiển (dashboard) cho các phòng ban cụ thể để theo dõi hiệu suất và tìm kiếm các lĩnh vực cần cải thiện.
-Trình bày kết quả và đề xuất cho nhà quản lý, giúp họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
-Hướng dẫn các nhà khoa học dữ liệu trẻ tuổi hoặc nhà phân tích kinh doanh và hỗ trợ họ trong suốt quá trình.
Xem thêm
bản quyền phần mềm Tableau mới nhất.
2. Tableau giúp ích gì cho các Data Scientist?
Các nhà khoa học dữ liệu phải sử dụng nhiều công cụ và phần mềm để thực hiện các hoạt động hàng ngày của họ là điều rõ ràng. Với sự kết hợp giữa phần mềm
Tableau và các kỹ thuật khoa học dữ liệu, việc triển khai các mô hình và bảng điều khiển khác nhau trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn nhiều, điều này đem lại lợi ích cho tổ chức trong cuối cùng.
Đây là lý do tại sao các công ty tìm kiếm Data Science và
Tableau trong bộ kỹ năng của nhân viên và ứng viên của họ. Vì vậy, bạn phải
học Tableau và có được kinh nghiệm thực tế bằng cách làm việc trong các dự án khác nhau.
Hoạt động tốt cho phân tích dữ liệu khám phá
Phân tích dữ liệu khám phá (
EDA - Exploratory Data Analysis) là một quy trình quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu sử dụng
EDA để tiến hành khám phá ban đầu trên bộ dữ liệu, nhằm phát hiện các điểm bất thường, mẫu ẩn, kiểm tra giả thuyết và xem xét các giả định của mình cùng với thống kê tóm tắt.
Thực hiện
EDA trên các tập dữ liệu lớn đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên, và đây là lúc
Tableau trở nên hữu ích.
Tableau cho phép bạn thực hiện nhiều tác vụ
EDA khác nhau trên một nền tảng duy nhất, tiết kiệm tài nguyên và giảm thời gian một cách tối thiểu. Bạn có thể dễ dàng tải dữ liệu từ các nguồn khác nhau và thực hiện các thao tác khác nhau.
Tốt hơn cho thư viện Matplotlib và Seaborn của Python
Thường thì bạn phải viết nhiều đoạn mã Python sử dụng các thư viện như
Matplotlib và Seaborn. Điều này đòi hỏi công sức và kết quả thường không như ý.
Với
Tableau, bạn có thể thay thế các biểu đồ không hấp dẫn bằng các biểu đồ mang tính chất thông tin và trực quan, chẳng hạn như biểu đồ gạch đầu dòng. Bây giờ, bạn có thể dành thời gian cho các hoạt động khác mà nếu không, bạn sẽ phải dành thời gian để viết mã.
Trực quan hóa chỉ số thành công cho mô hình khoa học dữ liệu
Trong các mô hình này, bạn có thể dễ dàng thêm số liệu hiệu suất thông qua cơ sở dữ liệu SQL và cũng có thể thêm điểm tin cậy và tóm tắt để xem xét thủ công. Điều này cho phép các chuyên gia trong lĩnh vực xem xét báo cáo của bạn và thực hiện cải tiến trong quá trình triển khai.
Tích hợp tốt với truy vấn SQL
Trên
Tableau, bạn có thể chạy các truy vấn
SQL trực tiếp trên các tệp
Excel hoặc
CSV tĩnh và sử dụng tham chiếu để thực hiện bất kỳ thao tác nào bạn muốn. Bạn cũng có thể dễ dàng dán truy vấn của mình và tương tác với cơ sở dữ liệu mà không cần kết nối mạng.
Thực hiện phân cụm
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng,
Tableau cho phép người dùng áp dụng các thuật toán phân cụm như phân cụm K-means trên nhiều tập dữ liệu mà không cần viết mã.
Phân cụm là một phương pháp tuyệt vời để tìm ra các điểm tương đồng giữa các nhóm khách hàng khác nhau, từ đó bạn có thể tiếp thị sản phẩm và thiết kế chiến dịch phù hợp.
Bây giờ bạn đã biết cách nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng
Tableau và các công cụ khác, hãy cùng xem mứclương trung bình của nhà khoa học dữ liệu với kỹ năng bổ sung
bản quyền Tableau.
3. Mức lương của Data Scientist với kỹ năng Tableau
So sánh với các công cụ phân tích và trực quan dữ liệu khác,
phan mem Tableau được ưa chuộng hơn và được hàng triệu người trên toàn cầu lựa chọn. Theo Gartner, hàng nghìn công ty, bao gồm các cơ quan chính phủ, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp quy mô vừa, đã chọn
Tableau để giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu của họ.
Các công ty như
Amazon, Adobe, Coca-Cola, The New York Times, Skype, Nike,
The World Bank, Walmart, Cisco và nhiều công ty khác sử dụng
Tableau để thực hiện phân tích thời gian thực, tạo ra hình ảnh trực quan sinh động, quản lý dịch vụ đám mây và chia sẻ dữ liệu.
Mức lương của các nhà phát triển
Tableau đã tăng cao trong thời gian gần đây, nhưng mức lương đó còn tăng lên nhiều hơn khi một nhà khoa học dữ liệu có kiến thức về
Tableau. Sự phổ biến ngày càng tăng của
Tableau và khoa học dữ liệu dẫn đến nhu cầu gia tăng về những nhà khoa học dữ liệu có khả năng làm việc với
Tableau và thực hiện các hoạt động khác nhau trên nền tảng này.
Ngoài ra, mức lương của nhà khoa học dữ liệu với kỹ năng
Tableau cao hơn so với những người có kỹ năng sử dụng các công cụ khác như Power BI.
Ví dụ, PayScale cho thấy mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng
Power BI là 62.079 đô la Mỹ, trong khi đối với những người có kỹ năng
Tableau là 87.577 đô la Mỹ.
Do đó, học
Tableau sẽ mang lại lợi ích ngay lập tức cho bạn, từ việc tăng lương cho đến tìm kiếm công việc với mức lương cao. Bây giờ, hãy xem mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu sử dụng
Tableau và khoa học dữ liệu ở các quốc gia khác nhau dựa trên kinh nghiệm của họ, theo báo cáo của PayScale.
Xem thêm
Tableau 2023.
Mức lương của Data Scientist với kỹ năng Tableau tại Mỹ:
Mức lương của Data Scientist với kỹ năng Tableau tại Anh:
Ngoài ra, nếu có nhu cầu tư về giá mua bản quyền Tableau 2023 chính hãng liên hệ ngay với #JYWSOFT để được nhận báo giá và tư vấn về sản phẩm kỹ hơn:
Hotline : 0246 682 0511
Email : software@jywvina.com
Website : https://jywsoft.com/
Add : Tầng 4, Tòa nhà N01-T4, Khu Đoàn Ngoại Giao, P. XuânTảo, Q. Bắc Từ Liêm, TP. Hà Nội