Ngành Khoa học dữ liệu là gì? Sau này làm công việc gì?

Ngành Khoa học dữ liệu là gì?

Ngành Khoa học Dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các kỹ thuật, phương pháp và thuật toán từ nhiều lĩnh vực như thống kê, học máy, toán học và công nghệ thông tin để phân tích và xử lý dữ liệu. Mục tiêu của khoa học dữ liệu là khám phá ra các thông tin, mẫu và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu để giúp đưa ra quyết định và chiến lược hiệu quả hơn cho doanh nghiệp và các tổ chức.

Dưới đây là các lĩnh vực chính trong ngành Khoa học dữ liệu:

1. Khai thác dữ liệu (Data Mining)

• Khai thác dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm các mẫu ẩn, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu lớn. Nó sử dụng các thuật toán và phương pháp để phát hiện ra những thông tin có ý nghĩa mà không dễ dàng nhận ra bằng mắt thường.

2. Thống kê (Statistics)

• Thống kê là nền tảng của Khoa học dữ liệu, cung cấp các công cụ để thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu một cách hợp lý. Lĩnh vực này giúp xác định sự biến thiên, phân phối và các mối liên hệ trong dữ liệu.

3. Phân tích dữ liệu (Data Analysis)

• Phân tích dữ liệu tập trung vào việc sử dụng các phương pháp để phân tích, so sánh và đánh giá dữ liệu nhằm tìm ra thông tin có giá trị và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

4. Học máy (Machine Learning)

• Học máy là lĩnh vực giúp máy tính học từ dữ liệu mà không cần phải lập trình rõ ràng cho từng trường hợp. Nó bao gồm các mô hình dự đoán, phân loại, hồi quy và clustering nhằm giúp tự động hóa quá trình xử lý và phân tích dữ liệu.

5. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI)

• Trí tuệ nhân tạo bao gồm các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí tuệ như con người, như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh và ra quyết định.

6. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

• Trực quan hóa dữ liệu tập trung vào việc biểu diễn dữ liệu bằng biểu đồ, đồ thị và các công cụ tương tác để giúp người dùng dễ dàng hiểu và diễn giải thông tin.

7. Kỹ thuật dữ liệu (Data Engineering)

• Kỹ thuật dữ liệu liên quan đến việc xây dựng, quản lý và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu. Nó đảm bảo dữ liệu được thu thập, lưu trữ và xử lý một cách hiệu quả và an toàn.

8. Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)

• Phân tích dữ liệu lớn tập trung vào việc xử lý và phân tích các tập dữ liệu có khối lượng lớn và tốc độ cao, sử dụng các công cụ như Hadoop, Spark, và NoSQL databases.

9. Khoa học máy tính (Computer Science)

• Khoa học máy tính đóng vai trò nền tảng với các kiến thức về lập trình, thuật toán, cấu trúc dữ liệu và tối ưu hóa giúp phát triển và triển khai các giải pháp khoa học dữ liệu.

Ngành Khoa học dữ liệu là gì?

Học ngành Khoa học dữ liệu sau làm gì?

Ngành Khoa học Dữ liệu hiện nay đang là một trong những lĩnh vực được quan tâm hàng đầu bởi sự phát triển của công nghệ và nhu cầu ngày càng cao về phân tích dữ liệu. Sau khi tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học Dữ liệu, sinh viên có thể lựa chọn nhiều hướng đi và vị trí nghề nghiệp khác nhau với tiềm năng phát triển lớn. Dưới đây là một số công việc phổ biến mà sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu có thể theo đuổi:

1. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

• Vai trò: Nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm phân tích, khám phá và tìm ra những thông tin giá trị từ dữ liệu thô. Họ sử dụng các phương pháp thống kê, học máy (machine learning) và thuật toán để xây dựng các mô hình dự đoán hoặc nhận dạng xu hướng trong dữ liệu.
• Yêu cầu: Kỹ năng thống kê, lập trình (Python, R), khả năng giải quyết vấn đề, tư duy phân tích và làm việc với các công cụ dữ liệu lớn (Big Data).

2. Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

• Vai trò: Kỹ sư dữ liệu thiết kế và quản lý cơ sở hạ tầng dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ, truy xuất và xử lý một cách hiệu quả. Họ xây dựng các pipeline dữ liệu để hỗ trợ cho việc phân tích và khai thác dữ liệu.
• Yêu cầu: Kiến thức về cơ sở dữ liệu, lập trình (SQL, Java, Scala), kỹ năng thiết kế và tối ưu hóa hệ thống lưu trữ dữ liệu.

3. Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

• Vai trò: Nhà phân tích dữ liệu tập trung vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra các báo cáo hỗ trợ quyết định. Họ giúp tổ chức hiểu rõ các xu hướng và đưa ra khuyến nghị để cải thiện hiệu suất hoạt động.
• Yêu cầu: Kỹ năng xử lý dữ liệu với các công cụ như Excel, SQL, khả năng trực quan hóa dữ liệu (Power BI, Tableau), và kỹ năng giao tiếp để truyền đạt thông tin.

4. Chuyên gia học máy (Machine Learning Engineer)

• Vai trò: Chuyên gia học máy phát triển các mô hình học máy và thuật toán để tạo ra những hệ thống tự động học và ra quyết định. Công việc bao gồm xây dựng, triển khai và tối ưu hóa mô hình để giải quyết các bài toán thực tế như nhận dạng hình ảnh, dự báo và phân loại.
• Yêu cầu: Kiến thức sâu rộng về các thuật toán học máy, kỹ năng lập trình (Python, C++), và kinh nghiệm làm việc với các thư viện như TensorFlow, PyTorch.

5. Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence Engineer)

• Vai trò: Kỹ sư AI thiết kế và phát triển các ứng dụng AI phức tạp nhằm mô phỏng các quy trình trí tuệ con người. Họ tạo ra các hệ thống có khả năng học hỏi, suy luận và tương tác với môi trường.
• Yêu cầu: Hiểu biết về trí tuệ nhân tạo và học sâu (Deep Learning), khả năng lập trình và tư duy sáng tạo.

6. Nhà quản lý dữ liệu (Data Manager)

• Vai trò: Nhà quản lý dữ liệu giám sát việc thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu trong tổ chức. Họ đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý một cách hiệu quả, tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư.
• Yêu cầu: Kinh nghiệm quản lý dự án dữ liệu, kiến thức về pháp lý và bảo mật dữ liệu, kỹ năng lãnh đạo và ra quyết định.

7. Chuyên viên phân tích kinh doanh (Business Intelligence Analyst)

• Vai trò: Chuyên viên phân tích kinh doanh làm việc để kết nối giữa dữ liệu và các chiến lược kinh doanh. Họ phân tích dữ liệu để xác định xu hướng thị trường, hành vi người tiêu dùng và các yếu tố kinh doanh quan trọng khác.
• Yêu cầu: Hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh, kỹ năng phân tích và tư duy chiến lược.

8. Chuyên gia phát triển sản phẩm dữ liệu (Data Product Manager)

• Vai trò: Chuyên gia phát triển sản phẩm dữ liệu chịu trách nhiệm quản lý và phát triển các sản phẩm dữ liệu, đảm bảo rằng sản phẩm đáp ứng nhu cầu của khách hàng và phù hợp với chiến lược kinh doanh.
• Yêu cầu: Kinh nghiệm quản lý sản phẩm, kiến thức về dữ liệu và kỹ năng giao tiếp với các nhóm phát triển và khách hàng.

9. Giảng viên hoặc nhà nghiên cứu về Khoa học dữ liệu

• Vai trò: Giảng dạy, hướng dẫn sinh viên và thực hiện nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu tại các trường đại học hoặc viện nghiên cứu. Họ đóng góp vào việc phát triển kiến thức mới và nâng cao chuyên môn cho ngành.
• Yêu cầu: Bằng cấp cao hơn (Thạc sĩ, Tiến sĩ) và có kinh nghiệm nghiên cứu chuyên sâu.

Như vậy, ngành Khoa học Dữ liệu mang đến rất nhiều cơ hội nghề nghiệp đa dạng và tiềm năng phát triển, từ những công việc mang tính kỹ thuật cao đến các vị trí quản lý, phân tích và nghiên cứu. Tùy vào sở thích và định hướng cá nhân, sinh viên có thể lựa chọn con đường phù hợp nhất để phát huy tối đa khả năng của mình.

Ngành Khoa học dữ liệu trường Đại học VinUni

Chương trình Khoa học dữ liệu trường Đại học VinUni được thiết kế để hoàn thành trong 4 năm học toàn thời gian. Sinh viên cần hoàn thành tổng cộng 120 tín chỉ, bao gồm các môn ngành chính và ngành phụ. Các ngành phụ có thể là Cơ bản về Kinh doanh, Tài chính, Tiếp thị, Truyền thông, Quản lý Chăm sóc Sức khỏe, Thông tin Quản lý Sức khỏe cho Kỹ sư, hoặc các ngành liên quan khác.

Ngành Khoa học Dữ liệu hướng đến mục tiêu phát triển những nhà lãnh đạo trẻ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Sinh viên sẽ được trang bị kiến thức vững chắc về các nguyên lý lý thuyết của khoa học máy tính, thống kê và quản lý dữ liệu, tạo nền tảng hỗ trợ xuyên suốt quá trình học tập. Chương trình cũng cung cấp kinh nghiệm thực tiễn với các kỹ thuật khoa học dữ liệu tiên tiến và khả năng tạo ra giá trị từ dữ liệu. Bên cạnh đó, sinh viên sẽ được hiểu rõ vai trò của mình trong tổ chức và xã hội, cũng như cách quản lý và sử dụng dữ liệu hiệu quả. Từ đó, họ sẽ có khả năng đóng góp cho tổ chức với tư cách là những nhà khoa học dữ liệu, thể hiện sự sáng tạo, đổi mới, khả năng lãnh đạo và tính chuyên nghiệp.

Chương trình Đại học Khoa học Dữ liệu đặt ra mục tiêu giáo dục nhằm đảm bảo rằng trong vài năm sau khi tốt nghiệp, phần lớn sinh viên có thể thể hiện xuất sắc ở các lĩnh vực sau: (i) tham gia các chương trình sau đại học hàng đầu; (ii) đảm nhận vị trí lãnh đạo kỹ thuật hoặc quản lý trong các ngành công nghiệp hoặc lĩnh vực công nghệ; hoặc (iii) theo đuổi các dự án khởi nghiệp. Ở những vai trò này, sinh viên sẽ:

• Thành thạo các nguyên lý khoa học dữ liệu và có kiến thức sâu rộng về các phương pháp máy tính hoặc thống kê chuyên biệt, làm cơ sở cho việc phát triển nghề nghiệp;
• Có khả năng hình thành ý tưởng, thiết kế và triển khai các sản phẩm, hệ thống hoặc dịch vụ đáp ứng các tiêu chuẩn và yêu cầu về kinh tế, môi trường, văn hóa, an toàn và đạo đức;
• Khám phá, áp dụng kiến thức mới và phát triển các công cụ tiên tiến để hỗ trợ công việc thực hành khoa học dữ liệu và phát triển quy trình lý thuyết dữ liệu;
• Nhạy bén với bối cảnh chuyên nghiệp và xã hội, cam kết tuân thủ đạo đức nghề nghiệp, duy trì tinh thần học tập suốt đời và sẵn sàng cho sự nghiệp học thuật nếu mong muốn;
• Trở thành những nhà lãnh đạo có tư duy kinh doanh, người giao tiếp hiệu quả và người ra quyết định sáng suốt trong các nhóm đa ngành, hỗ trợ môi trường làm việc hợp tác và hòa nhập;
• Tích cực tương tác với cộng đồng, nghề nghiệp, quốc gia và thế giới.

Ngành Khoa học dữ liệu trường Đại học VinUni

Hy vọng bài viết trên giúp bạn hiểu rõ về ngành Khoa học dữ liệu trên con đường học tập!