Review ngành Khoa học dữ liệu – Ngành học của thế kỷ 21

Khoa học dữ liệu là ngành mang tính ứng dụng cao và được đánh giá là ngành có tiềm năng của thế kỷ 21, hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội rộng mở. Bài viết này sẽ review ngành Khoa học dữ liệu, ngành có ý nghĩa như thế nào, nhu cầu và các kỹ năng cần thiết để thành công trong lĩnh vực thú vị này.

Ngành Khoa học dữ liệu có gì thú vị mà thu hút được nhiều bạn trẻ quan tâm.

Review ngành Khoa học dữ liệu

Tạp chí Harvard Business Review từng gọi Khoa học dữ liệu là ngành học của thế kỷ 21. Review ngành Khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn khám phá lý do tại sao Khoa học dữ liệu là ngành của thế kỷ 21.

Ngành Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu hay Data science, đây là ngành tập trung thu thập dữ liệu, khai thác thông tin đồng thời phân tích chuyên sâu. Ngành học là sự kết hợp nhiều khía cạnh khác nhau như toán học, thống kê, khoa học máy tính và các ngành khác để tạo ra mô hình dữ liệu hoặc thuật toán để áp dụng cho từng mục đích cụ thể. Điển hình:

• Sử dụng để phân tích vấn đề trong kinh doanh từ đó đưa ra giải pháp hoặc dự đoán tương lai.
• Xây dựng mô hình dữ liệu để tạo ra sản phẩm hoặc các tính năng công nghệ.

Vì sao nói Khoa học dữ liệu là ngành học của thế kỷ 21?

Khoa học dữ liệu được gọi là ngành học của thế kỷ 21 vì nó đáp ứng và khai thác các xu hướng công nghệ, kinh tế và xã hội hiện đại với vai trò ngày càng quan trọng trong mọi lĩnh vực.

• Kỷ nguyên của Big Data

Trong bối cảnh thế kỷ 21 chứng kiến sự bùng nổ về lượng dữ liệu được tạo ra từ các nguồn như mạng xã hội, các thiết bị IoT, giao dịch thương mại điện tử, dữ liệu y tế và nhiều hơn nữa. Lúc này đây, các công ty cần tận dụng nguồn dữ liệu này để tạo ra lợi thế cạnh tranh, đưa ra quyết định chiến lược và cải thiện các dịch vụ của họ. Khoa học dữ liệu trở thành công cụ không thể thiếu để xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này.

• Ứng dụng trong mọi lĩnh vực

Bên cạnh lĩnh vực Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu còn được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực khác:

– Y tế: Sử dụng dữ liệu để phân tích bệnh tật, chẩn đoán và dự đoán kết quả điều trị.

– Tài chính: Phân tích rủi ro, phát hiện gian lận, tối ưu hóa lợi nhuận.

– Marketing: Phân tích hành vi khách hàng và cá nhân hóa quảng cáo.

– Chính phủ và xã hội: Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu, quy hoạch đô thị, phát triển cơ sở hạ tầng.

Chính vì sự đa dạng ứng dụng của Khoa học dữ liệu khiến nó trở thành một trong những ngành học quan trọng, có khả năng giải quyết các vấn đề lớn của xã hội hiện đại.

• Nhu cầu nhân lực cao

Thế giới hiện đại đang thiếu hụt các chuyên gia Khoa học dữ liệu có trình độ cao. Điều này tạo ra một nhu cầu lớn về nhân lực trong ngành này, giúp Khoa học dữ liệu trở thành một trong những ngành nghề phát triển nhanh nhất với cơ hội việc làm và mức lương hấp dẫn.

• Tính toàn cầu và liên ngành

Khoa học dữ liệu có khả năng tiếp cận toàn cầu và là một ngành học liên ngành, bao gồm toán học, thống kê, khoa học máy tính và kiến thức chuyên sâu trong các lĩnh vực khác. Tính đa nhiệm này giúp cho khoa học dữ liệu có thể sử dụng ở bất kỳ đâu, từ các doanh nghiệp nhỏ đến các tập đoàn quốc tế, từ các tổ chức chính phủ đến phi chính phủ.

• Mang đến giá trị lớn trong kinh tế và xã hội

Khoa học dữ liệu không chỉ giúp các doanh nghiệp tăng lợi nhuận mà còn giúp xã hội giải quyết các vấn đề quan trọng như biến đổi khí hậu, y tế, giáo dục và quản lý tài nguyên. Bằng cách cung cấp các phương pháp dự đoán và tối ưu hóa thông qua dữ liệu, Khoa học dữ liệu có tiềm năng cải thiện cuộc sống của hàng triệu người.

Tạp chí Harvard Business Review từng đánh giá Khoa học dữ liệu là ngành học của thế kỷ 21

Ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng nào?

Để thành công trong ngành Khoa học dữ liệu, bạn cần phải phát triển một loạt các kỹ năng:

• Kỹ năng kỹ thuật

Đây là những kỹ năng quan trọng nhất trong khoa học dữ liệu:

– Lập trình: Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình, phổ biến nhất là Python và R. Đây là các công cụ giúp bạn xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình học máy và thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp.

– Thống kê và xác suất: Hiểu biết về các nguyên lý thống kê là nền tảng để phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán. Bạn cần biết về phân phối xác suất, kiểm định giả thuyết, hồi quy tuyến tính, và các phương pháp thống kê khác.

– Xử lý dữ liệu thô: Kỹ năng xử lý dữ liệu rất quan trọng, chuyên gia Khoa học dữ liệu sẽ sử dụng các công cụ như Pandas hoặc dplyr để xác định mô hình và xu hướng.

– Khai phá dữ liệu: Bạn cần hiểu cách tìm kiếm thông tin hữu ích từ khối lượng dữ liệu lớn, bao gồm các kỹ thuật như phân cụm, phân loại và phân tích các mẫu dữ liệu.

– Học máy: Biết cách sử dụng và xây dựng các mô hình học máy như hồi quy tuyến tính, quyết định cây, mạng nơ-ron và các kỹ thuật học sâu.

– Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Đối với những công việc liên quan đến dữ liệu văn bản, bạn cần biết các kỹ thuật NLP để phân tích và xử lý dữ liệu ngôn ngữ.

– Cơ sở dữ liệu và SQL: Kỹ năng làm việc với các cơ sở dữ liệu, biết cách sử dụng SQL để truy vấn và thao tác với dữ liệu.

• Tư duy phân tích

– Giải quyết vấn đề: Một nhà khoa học dữ liệu cần khả năng xác định vấn đề, đề xuất giải pháp và phát triển các chiến lược phân tích dữ liệu để giải quyết chúng. Đây là kỹ năng cốt lõi để đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu.

– Khả năng tư duy logic: Khoa học dữ liệu đòi hỏi phải tư duy logic, hệ thống và phân tích từng bước. Bạn cần khả năng nhìn nhận vấn đề một cách toàn diện và chi tiết, đặc biệt khi phải xử lý các vấn đề phức tạp.

– Khả năng trực quan hóa dữ liệu: Để truyền tải kết quả phân tích, bạn cần biết cách trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu. Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI sẽ là các công cụ giúp bạn trực quan hóa dữ liệu.

• Tố chất cá nhân

– Sự tò mò và sáng tạo: Khoa học dữ liệu đòi hỏi sự tò mò để khám phá các dữ liệu mới, đưa ra những câu hỏi mới và tìm kiếm câu trả lời sáng tạo. Bạn cần đam mê trong việc khám phá cách thức dữ liệu có thể giải quyết các vấn đề thực tế.

– Tư duy phản biện: Bạn cần khả năng đánh giá các giả định, dữ liệu và kết quả phân tích một cách khách quan, không thiên vị. Tư duy phản biện giúp bạn xác định kết quả không chính xác và tìm ra giải pháp tối ưu.

– Kỹ năng giao tiếp: Khoa học dữ liệu không chỉ là làm việc với dữ liệu mà còn cần phải trình bày kết quả của mình một cách dễ hiểu cho các bên liên quan. Khả năng giải thích những khái niệm phức tạp bằng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu là một yếu tố quan trọng.

– Tinh thần học hỏi liên tục: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực không ngừng phát triển, vì vậy bạn cần có tinh thần học hỏi và thích nghi với các công nghệ mới, mô hình mới và các công cụ phân tích mới.

• Kỹ năng làm việc nhóm

– Hợp tác và giao tiếp với các bộ phận khác: Khoa học dữ liệu thường yêu cầu làm việc chặt chẽ với các bộ phận khác như marketing, tài chính và quản lý. Khả năng làm việc nhóm và hiểu biết về các yêu cầu nghiệp vụ của các bộ phận liên quan là rất cần thiết.

– Làm việc với các chuyên gia kỹ thuật khác: Bạn cần có khả năng giao tiếp với các lập trình viên, các chuyên gia công nghệ thông tin để triển khai các giải pháp phân tích dữ liệu.

Cơ hội việc làm

Ngành Khoa học dữ liệu đang mở ra rất nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn:

• Nhà khoa học dữ liệu: Đây là vị trí chủ chốt với nhiệm vụ phân tích, xử lý và khai thác dữ liệu để đưa ra những thông tin quan trọng. Nhà Khoa học dữ liệu cần phải thành thạo trong việc sử dụng các mô hình học máy, phân tích thống kê và xây dựng các giải pháp dự đoán.
• Nhà phân tích dữ liệu: Nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và trình bày dữ liệu theo cách dễ hiểu, hỗ trợ các bộ phận khác trong doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Họ tập trung vào việc phân tích dữ liệu hiện có và tạo ra các báo cáo.
• Kỹ sư dữ liệu: Kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống xử lý dữ liệu. Họ đảm bảo các dữ liệu được lưu trữ, truy cập một cách hiệu quả và quản lý hạ tầng dữ liệu của tổ chức.
• Chuyên gia học máy: Họ xây dựng và tối ưu các mô hình học máy để đưa ra các dự đoán và tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu. Đây là một vị trí quan trọng trong các công ty đang áp dụng trí tuệ nhân tạo và học máy vào các sản phẩm và dịch vụ.
• Chuyên gia phân tích dữ liệu lớn: Với khối lượng dữ liệu đồ sộ, các chuyên gia Big Data sử dụng những công cụ đặc biệt như Hadoop, Spark để xử lý và phân tích dữ liệu.
• Nhà nghiên cứu dữ liệu: Họ tập trung vào các nghiên cứu chuyên sâu liên quan đến dữ liệu, phát triển các phương pháp mới để thu thập và phân tích dữ liệu.
• Chuyên gia phân tích kinh doanh: Là những người chuyên sử dụng dữ liệu để phân tích hiệu quả kinh doanh, đưa ra các báo cáo và dự đoán nhằm hỗ trợ quyết định chiến lược. Họ làm việc trực tiếp với các bộ phận kinh doanh để tìm cách cải thiện lợi nhuận.

Data science mang tính đa nhiệm nên ứng dụng được trong nhiều lĩnh vực.

Chuyên ngành Khoa học dữ liệu tại VinUni

Trường đại học VinUni đã thiết lập quan hệ đối tác chiến lược với Đại học Cornell và Đại học Pennsylvania nên chương trình đào tạo chuyên ngành Khoa học dữ liệu được phát triển để đáp ứng các tiêu chuẩn cao nhất của các tổ chức kiểm định và xếp hạng hàng đầu thế giới.

Chương trình cử nhân Khoa học dữ liệu thuộc Viện Kỹ thuật và Khoa học máy tính, sinh viên sẽ hoàn thành đào tạo trong 4 năm với 120 tín chỉ.

Mục tiêu chung của chương trình là nuôi dưỡng và phát triển các nhà lãnh đạo trẻ trong ngành khoa học dữ liệu với:

• Hiểu biết về các nguyên lý lý thuyết của máy tính, thống kê và quản lý dữ liệu để hỗ trợ xuyên suốt quá trình học tập,
• Có kinh nghiệm với các kỹ thuật khoa học dữ liệu hiện tại và khả năng tạo ra giá trị từ dữ liệu.
• Nắm được vai trò của họ trong tổ chức và trong xã hội rộng lớn về quản lý dữ liệu, đồng thời sử dụng nó một cách có hiệu quả.

Những điều này sẽ giúp sinh viên đóng góp với tư cách là các nhà khoa học dữ liệu, thể hiện sự sáng tạo, đổi mới, lãnh đạo và tính chuyên nghiệp.

Giảng viên VinUni cùng các sinh viên trong các hoạt động nghiên cứu của trường.

Vậy là chúng ta vừa đi qua review ngành Khoa học dữ liệu – đây là ngành học của thế kỷ 21 vì nó giúp xã hội hiện đại khai thác điểm mạnh của dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh hơn. Khoa học dữ liệu là lĩnh vực đầy tiềm năng nhưng cũng đòi hỏi sự nỗ lực không ngừng để học hỏi và phát triển bản thân.