Phân biệt Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu: sự khác biệt giữa hai ngành

Trong thời đại công nghệ hiện nay, dữ liệu và thông tin đang dần trở thành tài sản vô cùng quý giá đối với các doanh nghiệp và tổ chức hoạt động trong mọi lĩnh vực. Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu là hai ngành liên quan mật thiết, đóng vai trò quan trọng trong thời đại công nghệ. Tuy nhiên, hai ngành học này có những điểm khác biệt rõ ràng về mục tiêu, phương pháp và ứng dụng. Hãy cùng tìm hiểu sự khác biệt của Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu trong bài viết dưới đây nhé.

Khái niệm về Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu

Hai khái niệm về Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu có liên quan chặt chẽ với nhau. Khi chưa nắm rõ Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu là gì thì nhiều người thường sẽ nghĩ đây là hai khai niệm giống nhau, nhưng khi đi vào tìm hiểu bản chất thì ta sẽ thấy đây là hai ngành riêng biệt nhưng lại có sự tương quan chặt chẽ với nhau.

Ngành Khoa học Máy tính là gì?

Khoa học máy tính (Computer Science) là ngành khoa học rộng lớn bao gồm nghiên cứu về lý thuyết, thuật toán, phần cứng, phần mềm và ứng dụng của máy tính. Nói một cách đơn giản, khoa học máy tính là ngôn ngữ của máy móc, giúp chúng ta hiểu và điều khiển các hệ thống máy tính để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Các lĩnh vực thuộc ngành Khoa học Máy tính là trí tuệ nhân tạo, ngôn ngữ lập trình, công nghệ phần mềm,… Mục tiêu chính của ngành này là tạo ra các công nghệ mới giúp giải quyết các vấn đề thực tế để cải thiện chất lượng cuộc sống. Để học tốt ngành này thì người học cần có kiến thức vững chắc về lập trình máy tính.

Ngành Khoa học dữ liệu là gì?

Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và khai thác thông tin từ dữ liệu. Mục tiêu của ngành là biến dữ liệu thô thành những tri thức có giá trị, giúp doanh nghiệp hoặc tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt. Ngành khoa học dữ liệu đòi hỏi người học nắm vững các kiến thức toán học như thống kê, đại số, giải tích,…

Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu có liên quan chặt chẽ với nhau

Phân biệt ngành Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu

Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu là hai lĩnh vực liên quan mật thiết đến nhau nhưng có những điểm khác biệt rõ ràng. Các bạn theo dõi các thông tin sau đây để phân biệt ngành Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu.

Chương trình đào tạo của ngành Khoa học Máy tính và Khoa học dữ liệu

Thông thường, chương trình đào tạo ngành Khoa học Máy tính sẽ bao gồm chuyên ngành Khoa học dữ liệu để trao cơ hội cho những bạn sinh viên có đam mê phân tích ý nghĩa của những con số. Cụ thể:

Chương trình đào tạo của Khoa học Máy tính

Chương trình này gồm các môn học như hệ thống máy tính, mạng máy tính, cấu trúc dữ liệu, lập trình, cơ sở dữ liệu, phát triển phần mềm, trí tuệ nhân tạo, học máy,.. Nếu bạn quyết định theo đuổi ngành Khoa học máy tính, đây là những kiến thức và kỹ năng cần trang bị:

• Toán học cơ bản:

• Kiến thức nền tảng về Khoa học máy tính:

• Các lĩnh vực chuyên sâu:

– Thị giác máy tính

Chương trình đào tạo của Khoa học Máy tính gồm những kiến thức và kỹ năng gì?

Chương trình đào tạo của Khoa học dữ liệu

Chương trình gồm các môn học như thống kê, xác suất, toán tối ưu, khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, khai phá dữ liệu, học sâu, học tăng cường, học đồng bộ. Nếu chọn theo ngành Khoa học dữ liệu, đây là những kiến thức và kỹ năng bạn cần trang bị:

• Toán học:

– Giải tích, đại số tuyến tính, xác suất thống kê

– Các bài toán tối ưu hóa

•  Ngôn ngữ lập trình:

– Các ngôn ngữ phổ biến cho phân tích dữ liệu : Python, R

– Ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu: SQL

• Các kỹ thuật dữ liệu trong Khoa học dữ liệu:

– Thu thập, xử lý, làm sạch dữ liệu

– Phân tích khám phá dữ liệu, học máy, trí tuệ nhân tạo

– Học sâu, mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính

• Môi trường, công cụ ứng dụng:

– Công cụ làm việc: Jupyter, RStudio, Tableau, Power BI..

Chương trình đào tạo của Khoa học dữ liệu gồm những kiến thức và kỹ năng gì?

Vai trò của nhà Khoa học Máy tính và nhà Khoa học dữ liệu

Cả nhà Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu đều đóng vai trò vô cùng quan trọng trong công cuộc phát triển của công nghệ thời đại 4.0:

• Nhà Khoa học máy tính

Nhà Khoa học Máy tính sẽ tạo ra hệ thống phần mềm, ứng dụng di động, website, máy tính, giải pháp trí tuệ nhân tạo… để đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Những nhà Khoa học Máy tính không chỉ am hiểu lý thuyết mà còn có khả năng áp dụng chúng vào thực tế để giải quyết các vấn đề cụ thể. Bên cạnh đó, kỹ năng lập trình đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai các thuật toán thành các ứng dụng thực tế.

Kỹ năng mềm cũng đóng vai trò quan trọng trong thành công của nhà Khoa học Máy tính. Họ cần có khả năng giao tiếp hiệu quả để trình bày ý tưởng, giải thích kết quả với doanh nghiệp hoặc các chuyên gia khác. Kỹ năng làm việc nhóm giúp họ phối hợp hiệu quả với các thành viên trong nhóm để đạt được mục tiêu chung.

• Nhà Khoa học dữ liệu

Nhà Khoa học dữ liệu đóng vai trò như một chuyên gia tư vấn đắc lực. Từ những dữ liệu thô, họ sẽ đưa ra những phân tích xác đáng để thực hiện các mục tiêu của tổ chức. Bên cạnh nền tảng kiến thức về máy tính vững chắc, nhà Khoa học dữ liệu cần rèn luyện khả năng thích ứng và linh hoạt, luôn sẵn sàng chào đón những ý tưởng mới mẻ. Tư duy sáng tạo, đổi mới cũng là yếu tố không thể thiếu, đặc biệt trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng hầu hết trong mọi lĩnh vực.

Trong môi trường công ty, nhà Khoa học dữ liệu cần biết cách giao tiếp tốt với các bộ phận khác nhau. Điều này sẽ giúp bạn có thêm hiểu biết về các quyết định kinh doanh và những dữ liệu cần thiết cho từng bộ phận, giúp dự án mang lại giá trị thực tiễn cao.

Khoa học máy tính và nhà Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển của công nghệ.

Ứng dụng tiêu biểu của ngành Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu

Hai ngành Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu góp phần rất lơn trong thời đại của kỷ nguyên công nghiệp – công nghệ số, được ứng dụng trong rất nhiều ngành nghề, cụ thể như:

Ứng dụng của ngành Khoa học dữ liệu 

• Trong ngành bán lẻ: Bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp đã có rất nhiều nhận xét thực tiễn về các khía cạnh sở thích, xu hướng mua sắm, nhu cầu thị trường, tình hình kho bãi,… để đưa ra những quyết định đúng đắn trong tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm cho người dùng và quản trị tồn kho. Khả năng đề xuất sản phẩm phù hợp với khách hàng trên các sàn thương mại điện tử Shopee, Amazon,… ngày nay đều dựa trên cơ sở của Khoa học dữ liệu.
• Trong ngành tài chính: Khoa học dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp tài chính dự đoán rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, hành vi khách hàng hoặc để phát hiện gian lận trong tài chính. Chẳng hạn như ứng dụng thanh toán trực tuyến PayPal đã sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện gian lận thanh toán. Các quỹ đầu tư cũng đang sử dụng Khoa học dữ liệu để xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả.
• Trong ngành sản xuất: Từ những kết quả của phân tích dữ liệu sản phẩm, logistic, tình hình thị trường,… doanh nghiệp có thể đưa ra nhiều quyết định sáng suốt trong cải thiện chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa chuỗi cung ứng để giảm thiểu chi phí, kế hoạch sản xuất phù hợp với nhu cầu sản phẩm.

Ứng dụng của Khoa học Máy tính

• Trong ngành y tế: Phân tích hình ảnh y tế như X-quang, CT scan, MRI để chẩn đoán bệnh chính xác hơn. Ứng dụng chăm sóc sức khỏe cá nhân DeepMind Health hay phần mềm hỗ trợ điều trị ung thư IBM Watson Oncology đều là những công cụ đắc lực hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh và gợi ý phác đồ điều trị phù hợp với từng bệnh nhân.
• Trong ngành luật pháp: Tự động hóa quy trình xem xét hồ sơ, tài liệu pháp lý, tiết kiệm thời gian và công sức cho luật sư. Một số phần mềm tiêu biểu là: Kira Systems (Máy học phân tích hợp đồng và trích xuất thông tin quan trọng), LawGeex (Học máy đánh giá rủi ro pháp lý trong hợp đồng), Rocket Lawyer (Phần mềm tạo tự động tài liệu pháp lý cho những doanh nghiệp nhỏ,…
• Trong ngành năng lượng: Dự đoán nhu cầu tiêu thụ năng lượng để các nhà cung cấp năng lượng tối ưu hóa việc sản xuất và phân phối năng lượng hiệu quả. Một ví dụ điển hình là phần mềm SolarEdge, một ứng dụng của học máy giúp tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống năng lượng mặt trời.
• Trong giao thông: Dự đoán tình hình giao thông trên tuyến, giúp giảm tắc nghẽn giao thông và cải thiện an toàn giao thông. Hiện nay đã có hệ thống đèn giao thông thông minh dựa vào các cảm biến và dữ liệu trực quan để điều chỉnh thời gian đèn xanh, đỏ dựa trên lưu lượng xe cộ. Một ứng dụng khác của Khoa học Máy tính trong giao thông là hệ thống camera AI giám sát giúp phát hiện các hành vi vi phạm giao thông.

Khái quát lại, ngành Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu đều là những ngành đang phát triển. Trong đó, Khoa học dữ liệu phù hợp với những ai yêu thích toán học, thống kê, và muốn giải quyết các vấn đề thực tế bằng cách phân tích dữ liệu. Ngành Khoa học máy tính sẽ phù hợp với những ai muốn phát triển các hệ thống thông minh, phần mềm ứng dụng,… Mong rằng thông qua bài viết này, bạn sẽ chọn được ngành học phù hợp với bản thân.

Cử nhân Khoa học máy tính thuộc Viện Kỹ thuật và Khoa học máy tính của VinUni

Tại trường Đại học VinUni, ngành Khoa học máy tính thuộc Viện Kỹ thuật và Khoa học máy tính. Ngành này được thiết kế với mục đích đào tạo ra những nhà khoa học và kỹ sư tài ba, vững chắc về lý thuyết và kỹ thuật thực tiễn. Bạn không chỉ được tiếp cận các lý thuyết cơ bản của Khoa học máy tính mà còn được làm quen với các công nghệ tiên tiến từ ngành công nghiệp hiện đại. Điều này giúp bạn có khả năng đóng góp tích cực cho xã hội như những người sáng tạo, đổi mới và dẫn dắt sự phát triển của đất nước.

Ngoài ra, chương trình cũng trang bị cho bạn tư duy khởi nghiệp và khả năng lãnh đạo, cùng với nhận thức về giá trị truyền thống và niềm tự hào dân tộc. Với môi trường học tập hiện đại và chất lượng giáo dục cao, VinUni là lựa chọn lý tưởng cho những ai muốn theo đuổi ngành Khoa học máy tính và góp phần xây dựng tương lai tươi sáng hơn cho xã hội.