Tuyển dụng Fresher ngành Data Science tại TP.HCM, các doanh nghiệp thường tìm kiếm những ứng viên có tiềm năng phát triển và đóng góp vào các dự án phân tích dữ liệu. Dưới đây là mô tả chi tiết về những gì doanh nghiệp TP.HCM mong đợi ở ứng viên Fresher Data Science:
1. Kiến thức nền tảng vững chắc:
Toán học và Thống kê:
Hiểu biết sâu về đại số tuyến tính, giải tích, xác suất và thống kê (ví dụ: phân phối xác suất, kiểm định giả thuyết, hồi quy).
Khả năng áp dụng các khái niệm toán học và thống kê vào giải quyết các bài toán thực tế.
Lập trình:
Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong Data Science, ví dụ: Python (ưu tiên), R.
Kỹ năng viết code sạch, dễ đọc và có khả năng tái sử dụng.
Kinh nghiệm làm việc với các thư viện và framework phổ biến như NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn.
Cơ sở dữ liệu:
Hiểu biết về cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) và phi quan hệ (NoSQL).
Khả năng truy vấn, trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu (ETL).
Kinh nghiệm làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như MySQL, PostgreSQL, MongoDB.
Machine Learning:
Hiểu biết cơ bản về các thuật toán Machine Learning phổ biến như: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Means Clustering, v.v.
Khả năng đánh giá và lựa chọn mô hình phù hợp với từng bài toán cụ thể.
Kinh nghiệm xây dựng và triển khai các mô hình Machine Learning (là một lợi thế).
Xử lý dữ liệu:
Hiểu biết về các phương pháp tiền xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu thiếu, v.v.
Kỹ năng phân tích và khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis – EDA).
2. Kỹ năng mềm quan trọng:
Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề:
Khả năng xác định vấn đề, thu thập và phân tích thông tin, đưa ra giải pháp dựa trên dữ liệu.
Kỹ năng tư duy phản biện và đánh giá kết quả.
Kỹ năng giao tiếp:
Khả năng trình bày ý tưởng, kết quả phân tích một cách rõ ràng, mạch lạc và dễ hiểu cho cả người có chuyên môn và không có chuyên môn.
Kỹ năng làm việc nhóm, hợp tác với các thành viên khác trong dự án.
Khả năng lắng nghe và tiếp thu ý kiến phản hồi.
Khả năng học hỏi:
Ngành Data Science liên tục phát triển, do đó khả năng tự học và cập nhật kiến thức mới là rất quan trọng.
Sẵn sàng thử nghiệm các công nghệ và phương pháp mới.
Tiếng Anh:
Khả năng đọc hiểu tài liệu chuyên ngành bằng tiếng Anh.
Kỹ năng giao tiếp tiếng Anh (nếu có) là một lợi thế.
3. Kinh nghiệm thực tế (dù là ít):
Dự án cá nhân:
Các dự án cá nhân thể hiện sự chủ động và khả năng áp dụng kiến thức vào thực tế.
Mô tả chi tiết về mục tiêu, phương pháp, kết quả và bài học kinh nghiệm từ các dự án.
Thực tập:
Kinh nghiệm thực tập tại các công ty về Data Science, phân tích dữ liệu hoặc các lĩnh vực liên quan.
Nêu rõ vai trò, trách nhiệm và đóng góp trong quá trình thực tập.
Các cuộc thi về Data Science:
Tham gia các cuộc thi như Kaggle, AI Challenges, v.v.
Đây là cơ hội để học hỏi, thử thách bản thân và chứng minh năng lực.
Đồ án tốt nghiệp:
Nếu đồ án tốt nghiệp liên quan đến Data Science, hãy chuẩn bị sẵn sàng để trình bày về nó một cách chi tiết.
4. Thái độ làm việc:
Chăm chỉ, nhiệt tình:
Sẵn sàng làm việc hết mình để hoàn thành nhiệm vụ được giao.
Luôn tìm tòi, học hỏi để nâng cao trình độ.
Trách nhiệm:
Chịu trách nhiệm về công việc của mình.
Đảm bảo chất lượng công việc.
Chủ động:
Chủ động tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề phát sinh.
Không ngại đặt câu hỏi và đóng góp ý kiến.
Tóm lại,
các doanh nghiệp TP.HCM tìm kiếm ở ứng viên Fresher Data Science không chỉ là kiến thức chuyên môn mà còn là kỹ năng mềm, kinh nghiệm thực tế (dù ít) và thái độ làm việc tích cực. Hãy chuẩn bị kỹ lưỡng CV, portfolio và các kỹ năng cần thiết để gây ấn tượng với nhà tuyển dụng. Chúc bạn thành công!
Nguồn: Viec lam Thu Duc