Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) là ngành học lí tưởng cho những bạn học sinh, sinh viên đam mê công nghệ, dữ liệu và khám phá những điều mới lạ. Trong bài viết này, cùng Hotcourses Vietnam tìm hiểu về ngành học và các cơ hội nghề nghiệp của ngành Khoa học dữ liệu nhé!
Ngành khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu (Data science) là ngành khoa học về việc khai phá, quản trị và phân tích dữ liệu để dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra các quyết định, chiến lược hành động. Khoa học dữ liệu (Data science) gồm ba phần chính: tạo và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và áp dụng kết quả phân tích thành những hành động có giá trị. Việc phân tích và sử dụng dữ liệu dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học – Mathematical Statistics), công nghệ thông tin (máy học – Machine Learning) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.
Số liệu lớn (Big Data) đã cách mạng hóa các công ty và đem lại cho họ một lợi thế cạnh tranh. Các công ty này cần những người chuyên môn, thành thạo trong việc xử lý, quản lý, phân tích và hiểu xu hướng trong dữ liệu. Chính vì thế mà ngành Khoa học dữ liệu (Data science) càng ngày càng trở thành xu hướng và được săn đón.
Ngành khoa học dữ liệu học gì?
Các nhóm kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm Phân tích (Analytics), Lập trình (Programming), và Kiến thức chuyên ngành (Domain Knowledge). Chính vì thế, nếu bạn theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn sẽ được học một số các môn chuyên ngành như:
- Thống kê áp dụng (Applied Statistics)
- Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)
- Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
- Xác suất (Probability)
- Khai phá dữ liệu (Data Mining)
Thêm vào đó, người học sẽ được yêu cầu tìm hiểu về những công cụ chính phục vụ cho việc phân tích dữ liệu như Công cụ lập trình (programming languages) – Python, R, Matlab, Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu – SQL, Công cụ thống kê – Microsoft Excel, Minitab, Hệ thống phân tích thống kê- SAS, Công cụ trực quan hóa dữ liệu – Tableau
Khoa học dữ liệu khác gì Phân tích dữ liệu?
Trong khi Khoa học dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm các mối tương quan có ý nghĩa giữa các tập dữ liệu lớn, thì Phân tích dữ liệu được thiết kế để khám phá các xu hướng chi tiết, cụ thể của thông tin được trích xuất. Nói cách khác, Phân tích dữ liệu là một nhánh của Khoa học dữ liệu tập trung vào các câu trả lời cụ thể hơn cho các câu hỏi mà Khoa học dữ liệu đưa ra.
Khoa học dữ liệu nhằm mục đích tìm ra các vấn đề mới, thú vị giúp các doanh nghiệp đổi mới. Mặt khác, phân tích dữ liệu cố gắng tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi này và quyết định cách chúng có thể được thực hiện trong một công ty để khuyến khích việc đổi mới dựa trên dữ liệu.
Bạn có phù hợp với ngành Khoa học dữ liệu?
Khoa học dữ liệu là một ngành học vô cùng tiềm năng, tuy nhiên cũng đòi hỏi nhiều phẩm chất và kỹ năng. Một số phẩm chất cần có khi theo học ngành khoa học dữ liệu bao gồm:
Tư duy phản biện
Theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn cần biết cách đưa ra những đánh giá công bằng và hiệu quả thông qua phân tích, đặt câu hỏi và đánh giá khách quan trước vấn đề. Nhà khoa học dữ liệu luôn phải tuân thủ thái độ “không coi câu trả lời ban đầu là cuối cùng”, luôn đặt câu hỏi về mọi thứ họ nghe và đọc, tập trung vào các khía cạnh quan trọng của vấn đề và tránh những chi tiết không liên quan
Kiến thức về thống kê
Thống kê giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền xử lý dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu của họ cho đồng nghiệp và khách hàng. Việc hiểu các công cụ và khái niệm này cho phép các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn phương pháp tốt nhất cho vấn đề của họ. Số liệu thống kê có thể được sử dụng để giúp các bên liên quan đưa ra quyết định và thiết kế và đánh giá các thí nghiệm.
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là một biểu diễn đồ họa của dữ liệu để truyền tải mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Đây là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, vì các nhà khoa học dữ liệu có thể giải thích kết quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu nên quen thuộc với một trong các thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js và Tableau.
Kỹ năng thuyết trình
Nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng sử dụng dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu. Các phẩm chất như tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành câu chuyện đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.
Học Khoa học dữ liệu ở đâu?
Du học ngành Khoa học dữ liệu tạo đem đến cho bạn cơ hội tiếp xúc với nền giáo dục hàng đầu và các chuyên gia trong ngành. Cùng tham khảo một số trường đại học & khóa học uy tín đào tạo ngành trí tuệ nhân tạo trên thế giới:
-
Các khóa đào tạo ngành Khoa học dữ liệu ở Mỹ
-
Các khóa đào tạo ngành Khoa học dữ liệu ở Úc
-
Các khóa đào tạo ngành Khoa học dữ liệu ở Canada
-
Các khóa đào tạo ngành Khoa học dữ liệu ở Anh
Nếu bạn gặp khó khăn trong việc chọn trường phù hợp, hãy liên hệ với trung tâm tư vấn du học IDP để được tư vấn và hỗ trợ hoàn toàn miễn phí.
Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu làm gì khi ra trường?
Sau khi tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu, người học sẽ có nhiều sự lựa chọn các công việc khác nhau. Sau đây là một số ngành nghề mà người học có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp ngành học này:
- Nhà Khoa học dữ liệu (Data Scientist): cần có khả năng phân tích một lượng lớn thông tin và đưa ra xu hướng cũng như chiến lược kinh doanh phù hợp.
- Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst): chịu trách nhiệm chuyển đổi và thao tác các tập dữ liệu lớn để phù hợp với phân tích mong muốn cho các công ty. Họ cũng hỗ trợ quá trình ra quyết định bằng cách chuẩn bị các báo cáo cho các nhà lãnh đạo tổ chức để truyền đạt hiệu quả các xu hướng và hiểu biết sâu sắc thu thập được từ phân tích của họ.
- Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): tạo kênh dữ liệu và cung cấp giải pháp phần mềm. Ngoài ra, họ cũng chịu trách nhiệm chạy các bài kiểm tra và thử nghiệm để theo dõi hiệu suất và chức năng của các hệ thống đó.
- Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì các đường ống dẫn dữ liệu, tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu mạnh mẽ và được kết nối với nhau trong một tổ chức, giúp các nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập được thông tin.
- Nhà phát triển Business Intelligence (BI): Các nhà phát triển BI thiết kế và phát triển các chiến lược để hỗ trợ các phòng ban trong doanh nghiệp nhanh chóng tìm thấy thông tin họ cần để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
