Data Scientist Là Gì? Quy Trình 6 Bước Làm Việc Của Data Scientist

Data Scientist là gì? Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) là người phân tích và xử lý dữ liệu để tạo ra insight hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc biến dữ liệu thành công cụ chiến lược. Nếu bạn đang quan tâm đến ngành này, bài viết sẽ giúp bạn hiểu rõ Data Scientist làm gì, cần học gì, cơ hội nghề nghiệp ra sao từ đó có định hướng học tập và phát triển phù hợp nhất.

1. Data Scientist Là Gì?

Data Scientist là gì?

Để hiểu rõ Data Scientist, trước hết chúng ta cần tìm hiểu qua khái niệm Data Science là gì? Data Science là một lĩnh vực kết hợp giữa toán học, thống kê và khoa học máy tính, nhằm thu thập, phân tích dữ liệu để khám phá các insights (thông tin chuyên sâu), từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn. Đây được xem là nền tảng không thể thiếu giúp doanh nghiệp phát triển trong thời đại số.

Data Scientist chính là người trực tiếp vận dụng các kiến thức và kỹ thuật của Data Science để phân tích, sắp xếp và xử lý dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Họ biến dữ liệu thô thành thông tin giá trị, mô hình hóa xu hướng, xác định rủi ro và đề xuất các giải pháp chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả hoạt động và ra quyết định chính xác hơn.

Có thể hình dung, Data Scientist là người giải mã những bí ẩn từ dữ liệu, giúp doanh nghiệp nhìn rõ bức tranh tổng thể để phát triển đúng hướng.

Tại Việt Nam, khi ngành khoa học máy tính ngày càng khẳng định vị thế, nghề Data Scientist không chỉ mang đến mức thu nhập hấp dẫn mà còn mở ra lộ trình thăng tiến rõ ràng cùng nhiều cơ hội phát triển lâu dài. Đây chính là một trong những ngành nghề giàu tiềm năng và được săn đón hàng đầu trong thời đại số.

2. Công Việc Của Một Data Scientist

Công việc của Data Scientist đòi hỏi sự tỉ mỉ, kiên nhẫn trong việc thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu

Khi tìm hiểu về Data Scientist là làm gì, nhiều người thường nhầm lẫn vai trò này chỉ xoay quanh việc xây dựng mô hình. Tuy nhiên, công việc thực tế của một Data Scientist là một sự kết hợp đa dạng các nhiệm vụ, đòi hỏi sự linh hoạt và kiến thức sâu rộng.

• Lọc và xử lý dữ liệu thô: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, loại bỏ thông tin lỗi, thiếu hoặc không đồng nhất để đảm bảo chất lượng đầu vào cho phân tích.
• Phân tích và xây dựng mô hình: Sử dụng kỹ thuật thống kê để hiểu dữ liệu, đưa ra giả thuyết và xây dựng mô hình phục vụ mục tiêu cụ thể như dự đoán hành vi hoặc phân tích rủi ro.
• Phát hiện xu hướng và cơ hội: Áp dụng thuật toán Machine Learning để nhận diện xu hướng, hành vi lặp lại và cơ hội phát triển cho doanh nghiệp.
• Xác định vấn đề và đề xuất giải pháp: Từ dữ liệu, xác định những vướng mắc trong hoạt động kinh doanh và đề xuất các hướng cải thiện hiệu quả.
• Trình bày kết quả trực quan: Biến kết quả phân tích thành báo cáo, biểu đồ, dashboard dễ hiểu giúp các bộ phận liên quan nắm bắt và ra quyết định.

>>> Xem thêm: Ngành Big data là gì?

3. Quy trình Làm Việc Của Data Scientist

Để biến dữ liệu thô thành những giá trị kinh doanh cụ thể, một Data Scientist thường tuân thủ một quy trình làm việc cơ bản gồm 6 giai đoạn tuần tự và liên kết chặt chẽ với nhau. Quy trình này đảm bảo rằng mỗi bước đều được thực hiện một cách có hệ thống, từ việc xác định vấn đề cho đến khi mô hình được triển khai và kết quả được truyền đạt.

3.1. Giai Đoạn 1: Tìm Kiếm Và Đặt Câu Hỏi

Đây là giai đoạn nền tảng và cực kỳ quan trọng, quyết định hướng đi của toàn bộ dự án. Trước khi bắt đầu nghiên cứu dữ liệu, Data Scientist phải xác định chính xác vấn đề kinh doanh cần giải quyết và mục tiêu khoa học của dự án.

Các câu hỏi mẫu cần làm rõ trong giai đoạn này bao gồm:

• Mục tiêu kinh doanh của dự án này là gì?
• Bước tiếp theo cần thực hiện khi có đủ dữ liệu là gì?
• Tiến hành dự đoán hay tính toán với dữ liệu khoa học?

Việc đặt ra những câu hỏi này giống như việc lập “khung sườn” ban đầu cho một dự án dữ liệu, giúp định hình phạm vi, kỳ vọng và tiêu chí thành công rõ ràng ngay từ đầu.

3.2. Giai Đoạn 2: Thu Thập Và Làm Sạch Dữ Liệu

Dữ liệu là “nguyên liệu” đặc biệt quan trọng đối với mọi dự án khoa học dữ liệu. Một lượng dữ liệu càng lớn, phù hợp và chất lượng thì quá trình triển khai các bước tiếp theo càng diễn ra trơn tru. Tùy vào đặc thù từng dự án, Data Scientist sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn như hệ thống nội bộ (SQL, NoSQL), website (web scraping) hoặc API công khai.

Sau khi thu thập, bước làm sạch dữ liệu đóng vai trò quan trọng. Quá trình này bao gồm loại bỏ giá trị thiếu, lỗi nhập liệu, sai định dạng; chuẩn hóa các biến thể; gán nhãn và đồng bộ dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán, dễ khai thác cho các bước phân tích tiếp theo.

3.3. Giai Đoạn 3: Khám Phá Dữ Liệu

Dữ liệu được thu thập và xử lý, Data Scientist bước vào giai đoạn khám phá và phân tích sơ bộ. Đây là bước tìm hiểu sâu về bản chất của dữ liệu trước khi đưa vào mô hình, nhằm phát hiện các điểm bất thường, xu hướng tiềm ẩn và mối liên hệ giữa các biến.

Thông qua các kỹ thuật thống kê mô tả như trung bình, độ lệch chuẩn, phân vị cùng với các dạng trực quan hóa như histogram, scatter plot hay box plot, Data Scientist có thể hình dung rõ cấu trúc dữ liệu, nhận diện vấn đề còn tồn tại và xác lập những giả thuyết đầu tiên. Giai đoạn này không chỉ giúp đánh giá chất lượng dữ liệu mà còn là bước đệm quan trọng để định hướng mô hình hóa ở các bước tiếp theo, đảm bảo quá trình phân tích diễn ra chính xác và có chiều sâu.

3.4. Giai Đoạn 4: Lập Mô Hình Dữ Liệu

Tiếp đến, Data Scientist chuyển sang giai đoạn lập mô hình. Mục tiêu là xây dựng mô hình logic, rõ ràng và dễ diễn giải từ tập dữ liệu đã được xử lý. Ở bước này, họ sẽ lựa chọn hoặc kết hợp các thuật toán phù hợp như hồi quy, phân loại, phân cụm hay mô hình thống kê. Nếu cần, họ có thể nghiên cứu giải pháp mới khi chưa có phương pháp tối ưu sẵn có.

Quá trình đòi hỏi kiến thức vững về toán học và thống kê để lựa chọn đúng thuật toán, điều chỉnh các tham số (hyperparameters) nhằm tối ưu kết quả. Mô hình giúp dự đoán xu hướng, giải quyết vấn đề và hỗ trợ ra quyết định. Ví dụ, mô hình phân loại có thể dự báo khách hàng rời bỏ, còn mô hình hồi quy giúp ước lượng doanh thu trong tương lai.

3.5. Giai Đoạn 5: Đánh Giá Và Triển Khai Mô Hình

Khi mô hình đã được hoàn thiện, Data Scientist sẽ tiến hành đánh giá hiệu suất để kiểm tra độ chính xác và mức độ đáp ứng các mục tiêu kinh doanh. Mô hình được thử nghiệm với tập dữ liệu chưa từng sử dụng trong quá trình huấn luyện, đồng thời đánh giá bằng các chỉ số như độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu, F1-score, RMSE, R-squared, tùy thuộc vào loại bài toán.

Trong trường hợp kết quả chưa đạt kỳ vọng, họ có thể điều chỉnh tham số hoặc quay lại các bước trước đó để cải thiện dữ liệu và cấu trúc mô hình. Nếu mô hình đạt yêu cầu, bước tiếp theo là triển khai (deployment). Lúc này, kết quả đầu ra của Data Scientist là một mô hình đã được huấn luyện hoàn chỉnh, sẵn sàng ứng dụng để tự động hóa quyết định, cung cấp khuyến nghị hoặc đưa ra dự đoán liên tục, góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn.

3.6. Giai Đoạn 6: Truyền Đạt Và Hữu Hình Hóa Kết Quả

Giai đoạn cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là truyền đạt và hữu hình hóa kết quả. Data Scientist phải trình bày và truyền đạt dữ liệu từ mô hình chi tiết theo cách dễ hiểu và đầy đủ nhất cho các bên liên quan, đặc biệt là những người không chuyên về kỹ thuật như ban giám đốc, lãnh đạo các phòng ban.

Trách nhiệm của Data Scientist trong bước này là đảm bảo rằng tất cả các bộ phận liên quan hiểu rõ về dữ liệu, các insight đã được phát hiện và dễ dàng hình dung ra kết quả cuối cùng khi mô hình được triển khai trên thực tế. Họ thường đề xuất sử dụng các công cụ hữu hình hóa phổ biến như biểu đồ, dashboard tương tác, và báo cáo tóm tắt để chuyển đổi insight thành hành động cụ thể và có lợi ích rõ ràng cho công việc kinh doanh. Bài trình bày cần trả lời rõ ràng các câu hỏi: insight là gì, ý nghĩa của nó, ứng dụng cụ thể trong kinh doanh như thế nào, và giải pháp phát triển tiếp theo là gì.

>>>Xem thêm: Vì sao phải sử dụng sinh trắc học trong ngân hàng?

4. Những Kỹ Năng Và Tố Chất Cần Thiết Để Trở Thành Data Scientist

Những kỹ năng và tố chất cần thiết để trở thành Data Scientist

Để trở thành một Data Scientist giỏi, bạn cần trang bị kiến thức chuyên môn vững chắc trên nhiều khía cạnh, từ lập trình, toán học đến công nghệ dữ liệu. Dưới đây là các kỹ năng quan trọng không thể thiếu:

4.1. Kỹ Năng Chuyên Môn

• Programming (Lập trình): Viết mã là kỹ năng không thể thiếu trong ngành khoa học dữ liệu. Nói cách khác, thành thạo Programming là điều kiện tiên quyết giúp bạn trở thành một Data Scientist tại các doanh nghiệp lớn. Đối với kỹ năng này, viết mã Python hoặc R là cần thiết nhất. Bạn có thể lựa chọn học chuyên sâu một trong hai nhưng Python sẽ là lựa chọn phổ biến hơn. Bên cạnh đó, Data Scientist cũng cần hiểu được các thư viện chính sử dụng cho các công việc khoa học dữ liệu. Thư viện chứa hàm giúp quá trình triển khai dự án nhanh chóng, tiết kiệm thời gian hơn.
• SQL (Structured Query Language): SQL là ngôn ngữ lập trình chuyên biệt được sử dụng để yêu cầu, truy vấn và lọc thông tin từ cơ sở dữ liệu có cấu trúc. Nắm vững SQL là cực kỳ quan trọng, giống như nắm giữ gốc rễ để làm việc hiệu quả với các nguồn dữ liệu phổ biến nhất trong doanh nghiệp. Kỹ năng này cho phép Data Scientist trích xuất dữ liệu cần thiết từ các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu để phục vụ phân tích.
• Thuật toán Machine Learning (Học máy): Machine Learning có thể hiểu là việc “dạy” máy tính học từ dữ liệu lịch sử hoặc dữ liệu có sẵn để từ đó đưa ra các quyết định thông minh hoặc dự đoán. Việc hiểu rõ cơ chế hoạt động, ưu nhược điểm cùng với cách áp dụng các thuật toán này giúp Data Scientist tiết kiệm thời gian và công sức trong việc khám phá và dự báo từ dữ liệu.
• Kỹ năng thống kê: Vì tính chất công việc liên quan đến dữ liệu, vậy nên thống kê là kỹ năng bạn không thể thiếu. Bạn nên bắt đầu nghiêm túc với các môn học xác suất thống kê, thống kê mô tả,… để nắm được khái niệm cơ bản như liên kết các biến, nghịch lý Simpson,… Đó sẽ là nền tảng vững chắc để bạn phát triển hơn với nghề Data scientist.
• Kỹ năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data): Trong thời đại Big Data, dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video chiếm phần lớn tổng dữ liệu. Do đó, kỹ năng làm sạch, xử lý và trích xuất thông tin từ dữ liệu thô là rất quan trọng để phân tích hiệu quả và khắc phục lỗi. Công việc này đòi hỏi sự kiên nhẫn, tư duy logic và đôi khi cần đến các kỹ thuật chuyên sâu như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc Thị giác máy tính (Computer Vision), tùy thuộc vào loại dữ liệu đang xử lý.
• Nắm vững các ngôn ngữ lập trình cơ bản: Những loại ngôn ngữ như SQL, R, Python, C/C++,… sẽ giúp cho Data scientist có thể thực hiện các thao tác khác nhau, từ nhập dữ liệu, viết câu lệnh, xử lý dữ liệu để xuất và chia sẻ dữ liệu. Mặc dù học các ngôn ngữ này khá khô khan nhưng nếu nắm vững chúng thì con đường trở thành Data scientist giỏi sẽ được rút ngắn. Bên cạnh đó, hiểu rõ phần mềm nguồn mở là gì cũng sẽ giúp bạn tận dụng được các công cụ mạnh mẽ và linh hoạt, hỗ trợ quá trình lập trình và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn.

>>> Xem thêm: 10 ngôn ngữ lập trình phổ biến

4.2. Các Tố Chất Và Kỹ Năng Mềm Quan Trọng

Ngoài các kỹ năng chuyên môn, một Data Scientist giỏi cần có những tố chất và kỹ năng mềm sau:

• Tư duy tốt: Đối với một Data scientist, khả năng tư duy tốt là điều tất yếu. Bạn cần rèn luyện não mỗi ngày bằng cách luôn tò mò về nhiều vấn đề, tự tìm lời giải đáp cho những câu hỏi ở các góc độ khác nhau,… Ngoài ra, bạn cũng nên hình thành tính tiểu tiết, ghi chép đầy đủ các phát hiện của mình, có óc sáng tạo để đưa ra những giải pháp mới mẻ, hiệu quả hơn.
• Tính tỉ mỉ và kiên nhẫn: Làm việc với dữ liệu đòi hỏi sự khoa học, quan sát kỹ lưỡng, thử nghiệm lặp đi lặp lại và ghi chép lại mọi phát hiện. Việc làm sạch và xử lý dữ liệu thường chiếm phần lớn thời gian trong một dự án và đòi hỏi sự chi tiết, cẩn thận để đảm bảo chất lượng dữ liệu cao nhất.
• Tư duy sáng tạo: Khoa học dữ liệu không chỉ là áp dụng công thức có sẵn. Data Scientist cần có tư duy sáng tạo để tiếp cận vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau, tìm ra những cách mới để khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp đột phá. Tư duy thay thế là chìa khóa để giải quyết những vấn đề chưa từng có tiền lệ, song song với tư duy logic để xây dựng giải pháp vững chắc.
• Kỹ năng giao tiếp và trình bày tốt: Data Scientist thường xuyên phải trao đổi với lãnh đạo, quản lý dự án, và các phòng ban liên quan. Khả năng trình bày kết quả một cách trực quan, dễ hiểu, súc tích và thuyết phục ở bước cuối cùng là vô cùng quan trọng. Việc này giúp chuyển đổi các insight phức tạp thành hành động kinh doanh cụ thể, đảm bảo rằng giá trị từ dữ liệu được nhận thức và áp dụng hiệu quả.
• Trực giác nhạy bén về dữ liệu (Data Intuition): Đây là khả năng có tầm nhìn bao quát về sản phẩm công nghệ và dòng chảy dữ liệu trong hệ thống, từ đó đề xuất cách quản lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Đặc biệt, Data Scientist cần có khả năng tính trước và dự đoán những điểm không hoàn hảo có thể xảy ra đối với dữ liệu trong thực tế (ví dụ: định dạng chuỗi không nhất quán, giá trị bị thiếu, dữ liệu bị lệch), từ đó chủ động có phương án xử lý.

>>> Xem thêm: Database là gì?

5. Lộ Trình Nghề Nghiệp Và Cơ Hội Việc Làm Của Data Scientist Tại Việt Nam

Data Scientist đóng vai trò quan trọng trong việc truyền đạt và chuyển hóa các insight từ dữ liệu thành quyết định kinh doanh cụ thể

Data Scientist đang trở thành nghề hot tại Việt Nam nhờ nhu cầu phân tích dữ liệu tăng cao trong mọi lĩnh vực, từ công nghệ đến tài chính.

5.1. Lộ Trình Nghề Nghiệp

Trước đây, để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp tại Việt Nam không phải điều dễ dàng. Công việc này yêu cầu chuyên môn cao, lộ trình học dài hơi, trong khi các doanh nghiệp trong nước chưa chú trọng nhiều đến phát triển ngành Data Science. Chính vì thế, không ít ứng viên lựa chọn du học hoặc tìm cơ hội nghề nghiệp ở nước ngoài để theo đuổi đam mê.

Tuy nhiên, hiện nay tình hình đã thay đổi tích cực. Với sự phát triển mạnh mẽ của các doanh nghiệp công nghệ, tài chính, thương mại điện tử, cơ hội cho sinh viên và người đi làm chuyển ngành sang Data Scientist ngày càng rộng mở. Dù bạn đến từ bất kỳ nền tảng học vấn nào, chỉ cần đủ đam mê và sự kiên trì, bạn hoàn toàn có thể theo đuổi con đường này.

Đặc biệt, khi công nghệ blockchain và các ứng dụng phi tập trung phát triển, Data Science và Smart Contract đang dần trở thành bộ đôi hỗ trợ lẫn nhau. Data Scientist có thể phân tích dữ liệu từ các hợp đồng thông minh để phát hiện xu hướng người dùng, dự đoán hành vi hoặc tối ưu hóa hiệu suất. Việc hiểu rõ smart contract là gì không chỉ giúp mở rộng phạm vi công việc mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh trong môi trường công nghệ hiện đại.

5.2. Cơ Hội Việc Làm

Trong kỷ nguyên dữ liệu, Data Scientist là một trong những nghề nghiệp được săn đón hàng đầu tại Việt Nam. Vị trí Data Scientist tuyển dụng rất nhiều trong các doanh nghiệp công nghệ, ngân hàng, bảo hiểm, thương mại điện tử hay startup như:

• Chuyên gia phân tích dữ liệu nâng cao
• Kỹ sư Machine Learning
• Chuyên viên tối ưu mô hình kinh doanh
• AI Engineer trong các dự án chuyển đổi số

Bên cạnh năng lực kỹ thuật, doanh nghiệp cũng đánh giá cao khả năng tư duy logic, trình bày dữ liệu hiệu quả và kinh nghiệm làm việc với công cụ như Python, SQL, R hoặc nền tảng Cloud.

6. Phân Biệt Data Scientist Với Các Vai Trò Liên Quan

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, hai vị trí Data scientist vs Data Analyst thường bị nhầm lẫn vì đều làm việc với dữ liệu. Tuy nhiên, điểm khác biệt nằm ở mục tiêu công việc và độ sâu phân tích. Nếu Data Analyst tập trung vào việc giải thích điều gì đã xảy ra, thì Data Scientist lại hướng tới việc dự đoán tương lai và tối ưu hóa chiến lược ra quyết định.

Tiêu chí	Data Analyst	Data Scientist
Định nghĩa	Chuyên viên phân tích dữ liệu, tập trung vào việc thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu quá khứ để trả lời câu hỏi “điều gì đã xảy ra”.	Nhà khoa học dữ liệu, sử dụng phân tích nâng cao và mô hình Machine Learning để dự đoán “điều gì sẽ xảy ra” và tối ưu hóa kết quả.
Nhiệm vụ chính	Xử lý và trực quan hóa dữ liệu Tạo báo cáo, dashboard Phân tích xu hướng và hỗ trợ ra quyết định	Xây dựng và huấn luyện mô hình dự đoán Áp dụng thuật toán Machine Learning Đề xuất giải pháp chiến lược dựa trên dữ liệu
Kỹ năng chính	SQL, Excel, Power BI, Tableau Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu Kỹ năng trình bày kết quả phân tích	Python, R, TensorFlow, PyTorch Xử lý dữ liệu lớn (Big Data), ML/AI Thống kê và thuật toán phức tạp
Công cụ thường dùng	Excel, SQL, Power BI, Tableau, Google Data Studio	Python, R, Hadoop, Spark, TensorFlow, Jupyter Notebook
Mục tiêu công việc	Giải thích quá khứ – “điều gì đã xảy ra?”	Dự đoán tương lai – “điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?” và đưa ra giải pháp
Mức độ kỹ thuật	Trung bình: tập trung vào phân tích mô tả	Cao: yêu cầu kiến thức sâu về lập trình, ML, thống kê, toán học
Ngành nghề ứng dụng	Marketing, Sales, Vận hành, Kế toán	AI, Tài chính nâng cao, Công nghệ, Y tế, Sản xuất
Yêu cầu học vấn phổ biến	Cử nhân Kinh tế, Thống kê, Quản trị kinh doanh,…	Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ Khoa học máy tính, Toán học, Thống kê,…

Tóm lại, Data Analyst giúp doanh nghiệp hiểu rõ thực trạng đang diễn ra, trong khi Data Scientist đưa ra các dự đoán và định hướng hành động trong tương lai. Cả hai vị trí đều đóng vai trò quan trọng trong quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu, và thường hỗ trợ lẫn nhau như những mắt xích liên kết trong hệ sinh thái phân tích dữ liệu của doanh nghiệp.

Qua bài viết này, hy vọng bạn đã có cái nhìn tổng quan và chi tiết về “Data Scientist là gì?”, “Data Science là ngành gì?”, kỹ năng cần có và lộ trình phát triển sự nghiệp trong ngành Khoa học Dữ liệu. Đây là một lĩnh vực đầy thách thức nhưng cũng vô cùng tiềm năng, mở ra nhiều cơ hội cho những ai đam mê khám phá dữ liệu và muốn tạo ra giá trị thực tiễn. Để tìm kiếm cơ hội việc làm Data Scientist và nhiều vị trí hấp dẫn khác, hãy truy cập JobsGO ngay hôm nay!

Câu hỏi thường gặp

1. Data Scientist Cần Học Những Gì?

Cần nắm vững lập trình (Python, R), SQL, thống kê, Machine Learning, trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu phi cấu trúc và công nghệ Big Data.

2. Có Khóa Học Data Scientist Nào Cho Người Mới Không?

Có 1 số khóa học là: Machine Learning liên tục được update từ Google; Deep Learning của Kaggle Learn; Python for Data Science & Machine Learning của Udemy.

3. Data Scientist Lương Bao Nhiêu?

Theo thống kê từ JobsGO, mức lương trung bình của Data Scientist tại Việt Nam hiện nay dao động từ 17 - 30 triệu đồng/tháng, tùy thuộc vào kinh nghiệm, kỹ năng và quy mô công ty. Các vị trí cấp cao hơn hoặc làm việc cho công ty nước ngoài có thể có mức lương cao hơn đáng kể.

(Theo JobsGO - Nền tảng tìm việc làm, tuyển dụng, tạo CV xin việc)