Trong quá trình  ’‘tàu ngầm’’ ở nhóm Facebook AI, Data Science, Big Data Developers, mình nhận ra nhu cầu rất lớn của những bạn nontech (vốn có base từ ngành tài chính, marketing, etc) nhưng có niềm đam mê rất lớn với xử lý số liệu. Câu hỏi được đặt ra là, liệu có nhất thiết phải biết code thì mới có thể làm trong ngành khoa học dữ liệu được hay không?
Câu trả lời sẽ có trong bài viết dưới đây, mời các bạn cùng theo dõi:
Big Data (Dữ liệu lớn): Định nghĩa về Big Data (Dữ liệu lớn) do Gartner đưa ra là, Big Data (Dữ liệu lớn) là dữ liệu có tốc độ cao và / hoặc chứa đựng khối lượng thông tin đa dạng đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin sáng tạo, hiệu quả với chi phí tối ưu. 
Nói một cách dễ hiểu, Big Data một khối  dữ liệu thô khổng lồ, cả có cấu trúc lẫn phi cấu trúc không thể xử lý hiệu quả với các hệ thống truyền thống tồn tại. Khác biệt căn bản giữa Big Data với dữ liệu thông thường là nó thường không thể lưu trữ trong bộ nhớ của một máy tính.
Từ Big Data, các doanh nghiệp có thể sử dụng để phân tích và tìm ra hành vi, thái độ của người tiêu dùng, để quyết định tới các chiến lược kinh doanh của mình.
Các ứng dụng của Big Data
• Big Data trong ngành dịch vụ tài chính: Các công ty thẻ tín dụng, ngân hàng bán lẻ, tư vấn quản lý tài sản cá nhân, công ty bảo hiểm, quỹ đầu tư mạo hiểm và quỹ đầu tư sử dụng dữ liệu lớn cho dịch vụ tài chính của họ. Vấn đề chung của tất cả chúng là số lượng lớn dữ liệu đa cấu trúc thu thập được từ nhiều hệ thống khác nhau có thể được giải quyết bằng Big Data.
Big Data được ứng dụng theo một số cách như:
  • Phân tích khách hàng 
  • Phân tích đối thủ 
  • Phân tích gian lận 
  • Phân tích vận hành
• Big Data trong ngành truyền thông: Đạt được các thuê bao mới, giữ chân khách hàng và mở rộng trong các cơ sở thuê bao hiện tại là những ưu tiên hàng đầu của các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông. Các giải pháp cho những thách thức này nằm ở khả năng kết hợp và phân tích khối lượng dữ liệu do khách hàng tạo ra và dữ liệu do máy tạo ra đang được tạo ra mỗi ngày.
• Big Data trong ngành bán lẻ: dù là mặt hàng gia dụng truyền thống hay những sản phẩm thửa riêng, câu trả lời duy nhất để giữ chân khách hàng và tạo lợi thế cạnh tranh là nắm bắt tâm lý khách hàng để phục vụ họ tốt hơn. Điều này đòi hỏi khả năng phân tích tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau mà các công ty thu thập hàng ngày, bao gồm lưu lượng truy cập, dữ liệu giao dịch trực tuyến của khách hàng, phương tiện truyền thông xã hội, dữ liệu về loại thẻ tín dụng thường hay được sử dụng và dữ liệu về các chương trình khách hàng thân thiết.
Để trở thành một chuyên gia Big Data, bạn cần phải có:
• Kỹ năng phân tích: Khả năng có thể hiểu được khối dữ liệu khổng lồ mà bạn nhận được. Với khả năng phân tích, bạn sẽ có thể xác định dữ liệu nào có liên quan đến giải pháp của mình để từ đó cung cấp hướng giải quyết.
• Sáng tạo: Bạn cần có khả năng tạo ra các phương pháp mới để thu thập, giải thích và phân tích dữ liệu một cách chiến lược. Đây là một năng lực được đánh giá rất cao nếu theo đuổi ngành này.
• Các kỹ năng toán học và thống kê:Toán học vi mô và vĩ mô cơ bản không nằm ngoài năng lực chuyên môn của ngành này. Thậm chí, chúng còn vô cùng cần thiết, cả trong khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu lẫn Big Data.
• Khoa học máy tính: Máy tính là công cụ đắc lực đằng sau mọi chiến lược dữ liệu. Các lập trình viên sẽ phải liên tục đưa ra các thuật toán để xử lý dữ liệu thành thông tin chi tiết.
• Năng lực kinh doanh: Các chuyên gia Big Data sẽ cần có hiểu biết về các mục tiêu kinh doanh cuaqr doanh nghiệp, cũng như các quy trình cơ bản để thúc đẩy sự phát triển và tối ưu hóa lợi nhuận.
Thu nhập:
Mức  lương trung bình của một chuyên gia Big Data theo Glassdoor là $ 62,066 mỗi  năm.