Khoa Học Dữ Liệu Ra Làm Gì? Cuộc Phiêu Lưu Trong Kỷ Nguyên Số Vô Tận

Không chỉ là một ngành xu hướng, khoa học dữ liệu đã trở thành nhu cầu thiết yếu trong thế giới số hóa ngày nay, giúp các tổ chức và doanh nghiệp thích ứng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Khoa học dữ liệu ra làm gì? Trong bài viết dưới đây, cùng JobsGO tìm hiểu thêm về ngành học lý tưởng này nhé!

1. Ngành Khoa Học Dữ Liệu Là Gì?

Hiểu đơn giản, Khoa học dữ liệu hay Data science là một lĩnh vực liên ngành kết hợp kiến thức từ nhiều lĩnh vực như toán học, thống kê, khoa học máy tính và công nghệ thông tin để phân tích, xử lý dữ liệu. Mục tiêu chính của khoa học dữ liệu là biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, từ đó hỗ trợ việc ra quyết định và giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp, kỹ thuật tiên tiến để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó rút ra những kết luận có giá trị.

Một trong những khái niệm quan trọng trong quản lý dữ liệu là “schema là gì“. Schema là một mô hình cấu trúc dữ liệu, giúp xác định cách thức lưu trữ, tổ chức và liên kết các thông tin trong cơ sở dữ liệu. Việc hiểu rõ schema giúp các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu dễ dàng truy xuất, xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả hơn.

2. Mục Tiêu Đào Tạo Ngành Khoa Học Dữ Liệu

Mục tiêu đào tạo ngành khoa học dữ liệu là trang bị cho sinh viên kiến thức nền tảng về toán học, tin học, thống kê, lập trình, cũng như kỹ năng thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu bằng các công cụ và phần mềm chuyên dụng. Sinh viên có kiến thức chuyên môn sâu rộng để thích ứng với các công việc khác nhau trong lĩnh vực.

Ngoài ra, sinh viên sẽ được rèn luyện về kỹ năng nghề nghiệp, kỹ năng xã hội, khả năng tự đào sâu vấn đề và nghiên cứu, ngoại ngữ đạt chuẩn để có thể giải quyết các vấn đề thực tiễn trong chuyên ngành và làm việc trong môi trường quốc tế.

3. Ngành Khoa Học Dữ Liệu Học Những Gì?

Sinh viên ngành khoa học dữ liệu sẽ được học các môn học chính như:

• Cơ sở dữ liệu và Khai thác dữ liệu: Cách quản lý và sử dụng cơ sở dữ liệu, từ việc lưu trữ, truy xuất đến phân tích dữ liệu.
• Lập trình Python cho khoa học dữ liệu: Sử dụng Python và các thư viện phổ biến như NumPy, Pandas và Scikit-learn để xử lý, phân tích, trực quan hóa dữ liệu, xây dựng các mô hình học máy.
• Mô hình toán tài chính: Các kỹ thuật định giá tài sản, xây dựng mô hình dự đoán, phân tích rủi ro và tối ưu hóa danh mục đầu tư.
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Thiết kế, triển khai và quản trị các hệ thống cơ sở dữ liệu giúp sinh viên đảm bảo rằng dữ liệu được tổ chức cùng với truy cập một cách hiệu quả, an toàn.
• Xử lý dữ liệu lớn: Các công nghệ và framework như Hadoop, Spark, Flink để xử lý dữ liệu phân tán. Sinh viên sẽ học cách thiết kế, triển khai các giải pháp xử lý dữ liệu lớn, từ việc thu thập, lưu trữ đến phân tích và trực quan hóa.
• Trực quan hóa dữ liệu: Tập trung vào các nguyên tắc và kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, giúp sinh viên biết cách chọn lựa và tạo ra các biểu đồ, đồ thị phù hợp để truyền tải thông điệp từ dữ liệu. Sinh viên học cách sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI, Matplotlib để tạo ra các bảng điều khiển tương tác và infographics ấn tượng.
• Đạo đức trong khoa học dữ liệu: Học về quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật thông tin, các quy định. Thảo luận về các tình huống đạo đức phức tạp trong thực tế, như việc sử dụng AI trong ra quyết định và tác động của thuật toán đối với xã hội. Môn học này nhằm đảm bảo rằng các chuyên gia dữ liệu tương lai sẽ làm việc trung thực, có trách nhiệm.

4. Ngành Khoa Học Dữ Liệu Thi Khối Nào?

Để theo học ngành khoa học dữ liệu, sinh viên thường phải thi các khối A00 (Toán, Lý, Hóa), A01 (Toán, Lý, Tiếng Anh).

Yêu cầu đầu vào có thể thay đổi tùy theo từng trường đại học và chương trình cụ thể. Một số trường cũng xét tuyển khối D07 (Toán, Hóa, Anh). Việc chọn đúng khối thi phù hợp với khả năng và sở thích của bản thân là bước quan trọng đầu tiên để thành công trong lĩnh vực này.

5. Ngành Khoa Học Dữ Liệu Học Trường Nào? Điểm Chuẩn Bao Nhiêu?

Dưới đây là một số trường đại học có uy tín đào tạo về ngành khoa học dữ liệu trên cả nước:

6. Ngành Khoa Học Dữ Liệu Có Được Ưa Chuộng?

Ngành khoa học dữ liệu đang ngày càng được ưa chuộng và có triển vọng phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam. Các trường đại học đang mở rộng và nâng cao chất lượng chương trình đào tạo khoa học dữ liệu, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường lao động, có sự đầu tư đáng kể của Chính phủ vào hạ tầng công nghệ thông tin và điện toán đám mây, tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển của ngành.

Ngoài ra, ngành này còn đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như:

• Tài chính – Ngân hàng: Phân tích rủi ro tín dụng, dự báo thị trường, cá nhân hóa dịch vụ tài chính.
• Công nghệ thông tin: Phát triển sản phẩm và dịch vụ dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.
• Y tế: Phân tích dữ liệu y tế, phát hiện sớm bệnh lý, nghiên cứu phát triển thuốc.
• Thương mại điện tử và bán lẻ: Phân tích hành vi khách hàng, dự báo nhu cầu, tối ưu hóa marketing.

Sự ứng dụng rộng rãi và nhu cầu cao từ doanh nghiệp đã tạo ra nhiều tiềm năng phát triển lớn của ngành khẳng định vị thế của nó như một trong những ngành học được ưa chuộng nhất hiện nay. Đọc đến đây, độc giả đã dần hình dung được học khoa học dữ liệu ra làm gì?

Theo báo cáo của LinkedIn, “Data Scientist” là một trong những nghề nghiệp có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong thập kỷ qua. Tại Việt Nam, nhu cầu nhân lực trong lĩnh vực này cũng đang tăng cao.

7. Tố Chất Cần Có Để Theo Đuổi Ngành Khoa Học Dữ Liệu

Các nhà khoa học dữ liệu áp dụng các công cụ như học máy và thống kê để giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều ngành nghề. Ngoài ra, để duy trì hạ tầng công nghệ của các dự án dữ liệu lớn, công việc của một “system administrator là gì” rất quan trọng. Họ quản lý và bảo trì các hệ thống máy chủ, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và bảo mật.

Ngành khoa học dữ liệu yêu cầu một loạt các kỹ năng và tố chất đặc biệt, giúp bạn có thể xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Dưới đây là các tố chất cần thiết để theo đuổi thành công lĩnh vực này:

7.1 Tư Duy Phân Tích, Liên Kết Vấn Đề

Tư duy phân tích và khả năng liên kết vấn đề là yếu tố then chốt trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng phân tích các mẫu dữ liệu phức tạp và xác định mối quan hệ giữa các biến số. Kỹ năng này giúp bạn không chỉ nhận diện các vấn đề hiện tại mà còn dự đoán xu hướng tương lai, từ đó đưa ra các quyết định chính xác. Sự tinh tế trong việc phân tích và liên kết dữ liệu giúp các nhà khoa học dữ liệu tạo ra giá trị thực sự từ những con số tưởng chừng như vô nghĩa.

7.2 Khả Năng Sáng Tạo Và Phản Biện

Khả năng sáng tạo và phản biện là những kỹ năng cần thiết để giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra những giải pháp mới mẻ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu cần phải sáng tạo trong việc thiết kế các mô hình phân tích và tìm kiếm các phương pháp mới để xử lý dữ liệu. Hơn nữa, khả năng phản biện giúp bạn kiểm tra và đánh giá tính chính xác của các kết quả phân tích.

7.3 Khả Năng Ngoại Ngữ Tốt

Với sự toàn cầu hóa và sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, khả năng giao tiếp bằng nhiều ngôn ngữ giúp các chuyên gia khoa học dữ liệu có thể tiếp cận và làm việc với các tài liệu, sử dụng công cụ và các nghiên cứu từ các quốc gia khác, tạo điều kiện thuận lợi cho việc hợp tác với các đồng nghiệp và khách hàng quốc tế.

7.4 Kiên Trì Và Đam Mê

Để thành công trong bất kỳ lĩnh vực nào, bạn cũng cần có niềm đam mê với nó. khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đầy thử thách nhưng cũng đầy thú vị. Trong ngành khoa học dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu thường phải làm việc với các tập dữ liệu khổng lồ đòi hỏi thời gian và công sức lớn để xử lý, phân tích. Đam mê giúp bạn duy trì động lực, ngay cả khi công việc trở nên căng thẳng hoặc khó khăn.

8. Học Ngành Khoa Học Dữ Liệu Ra Làm Gì?

Học Khoa Học Dữ Liệu Ra Làm Gì?

Với tấm bằng tốt nghiệp, học ngành khoa học dữ liệu ra trường làm gì? đã không còn là câu hỏi khó. Sinh viên có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau như công nghệ, tài chính, y tế, giáo dục và Chính phủ. Các công việc phổ biến như:

8.1 Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu

Chuyên viên phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị để hỗ trợ ra quyết định. Công việc ở vị trí này bao gồm việc thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu để phát hiện các mẫu và xu hướng có thể ảnh hưởng đến chiến lược kinh doanh. Bạn sẽ sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như SQL, Excel, các phần mềm phân tích thống kê để xử lý dữ liệu.

8.2 Kỹ Sư Khoa Học Dữ Liệu

Kỹ sư khoa học dữ liệu là những chuyên gia kết hợp kiến thức về khoa học máy tính, thống kê và kỹ thuật để xây dựng các hệ thống phức tạp cho việc thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu quy mô lớn. Bạn thường làm việc với các công nghệ như Hadoop, Spark và các nền tảng điện toán đám mây. Công việc này đòi hỏi kiến thức sâu rộng về cơ sở hạ tầng dữ liệu và khả năng tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống xử lý dữ liệu lớn.

8.3 Chuyên Viên Trực Quan Hóa Dữ Liệu

Chuyên viên trực quan hóa dữ liệu tạo ra các biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển để giúp người dùng dễ dàng hiểu và phân tích dữ liệu. Công việc này yêu cầu sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI,…để tạo ra các trực quan hấp dẫn và dễ hiểu từ dữ liệu phức tạp. Công việc này không chỉ yêu cầu kỹ năng thiết kế đồ họa mà còn cần có khả năng phân tích dữ liệu để đảm bảo rằng các trực quan đó cung cấp thông tin chính xác và hữu ích.

8.4 Chuyên Viên Khai Thác Dữ Liệu

Vị trí chuyên viên Khai thác Dữ liệu là một trong những câu trả lời cho khoa học dữ liệu ra trường làm gì? Bạn sẽ tập trung vào việc phát hiện các mẫu, xu hướng và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu lớn. Bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật như phân tích hồi quy, phân cụm và phân loại để tìm ra những insight có giá trị cho doanh nghiệp. Công việc này đòi hỏi kiến thức sâu rộng về thống kê, học máy và hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh cụ thể.

8.5 Chuyên Gia Trí Tuệ Nhân Tạo

Chuyên gia Trí tuệ Nhân tạo là những người tiên phong trong việc phát triển các hệ thống thông minh có khả năng học hỏi và ra quyết định như con người. Bạn làm việc với các thuật toán học máy phức tạp, mạng nơ-ron sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến như hệ thống nhận dạng hình ảnh, chatbot thông minh hay hệ thống gợi ý cá nhân hóa. Công việc này đòi hỏi kiến thức sâu rộng về toán học, khoa học máy tính và hiểu biết về các lĩnh vực ứng dụng cụ thể của AI.

Ngành khoa học dữ liệu đang trở thành một trong những lĩnh vực quan trọng và phát triển nhanh nhất trong kỷ nguyên số hóa với khả năng khai thác cũng như phân tích dữ liệu khổng lồ. Qua bài viết của JobsGO, giờ đây bạn đã biết “khoa học dữ liệu ra làm gì?”. Hãy chuẩn bị hành trang cho mình những kỹ năng quan trọng này để nắm bắt cơ hội và tiến xa trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đầy tiềm năng.

Câu hỏi thường gặp

1. Ngành Khoa Học Dữ Liệu Và Ngành Khoa Học Máy Tính Có Gì Khác Nhau?

Khoa học dữ liệu tập trung vào việc phân tích và giải thích dữ liệu để rút ra những hiểu biết có giá trị, sử dụng các kỹ thuật thống kê, học máy và trí tuệ nhân tạo. Khoa học máy tính bao quát hơn, tập trung vào lý thuyết tính toán, thiết kế phần mềm, phát triển các hệ thống máy tính.

2. Mức Lương Trung Bình Của Ngành Khoa Học Dữ Liệu Là Bao Nhiêu?

Mức lương phụ thuộc vào cấp bậc, kinh nghiệm làm việc và vị trí địa lý của công việc. Các công ty có sự đầu tư của Nhật, ở Châu Âu, Châu Mỹ hoặc các tập đoàn đa quốc gia sẽ có mức lương cao hơn. Tại Việt Nam, mức lương thường rơi vào khoảng:

• Mức lương cho người mới bắt đầu: Từ 10-15 triệu VNĐ/tháng
• Chuyên viên có 2-5 năm kinh nghiệm: Từ 20-35 triệu VNĐ/tháng
• Chuyên gia cao cấp (trên 5 năm kinh nghiệm): Dao động từ 40-70 triệu VNĐ/tháng hoặc cao hơn

3. Cần Làm Gì Để Xây Dựng Portfolio Cho Ngành Học Khoa Học Dữ Liệu?

Bạn có thể tham gia dự án thực tế, tạo blog chia sẻ kiến thức, tạo các báo cáo trực quan hóa dữ liệu và đăng tải trên các nền tảng như Tableau Public, đóng góp vào các dự án mã nguồn mở, tham gia các cuộc thi phân tích dữ liệu,...

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

Chia sẻ bài viết này trên: