Các khối kiến thức cần thiết của người làm khoa học dữ liệu

Data Science [Khoa học Dữ liệu] là ngành học về nghiên cứu, phân tích dữ liệu nhằm đưa ra các quyết định và chiến lược phát triển cho doanh nghiệp. Cùng với Khoa học máy tính, du học Mỹ ngành Khoa học dữ liệu đang là lựa chọn nổi bật trong thời gian gần đây với nhu cầu nhân lực lớn và mức lương cực kì hấp dẫn.

>> NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH: LỰA CHỌN HÀNG ĐẦU CHO SỰ NGHIỆP VỮNG CHẮC

Ngành DATA SCIENCE - KHOA HỌC DỮ LIỆU là gì?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành về các quá trình và các hệ thống trích xuất tri thức hoặc hiểu biết từ dữ liệu ở các dạng khác nhau, là sự tiếp nối của một số lĩnh vực phân tích dữ liệu như khoa học thống kê, khai phá dữ liệu, tương tự như khám phá tri thức ở các cơ sở dữ liệu.

Khoa học dữ liệu gồm có ba phần chính: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học [thống kê toán học], công nghệ thông tin [máy học] và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

CHƯƠNG TRÌNH HỌC:

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

CƠ HỘI NGHỀ NGHIỆP:

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. 

TRIỂN VỌNG & THU NHẬP NGÀNH DATA SCIENCE TẠI MỸ:

Theo đánh giá của LinkedIn, Data Science được xem là ngành nghề có triển vọng nhất tại Hoa Kỳ. Số liệu của Glassdoor cũng cho thấy đây là ngành nghề tốt nhất tại Mỹ trong ba năm liên tiếp do nhu cầu nhân lực lớn và mức lương hấp dẫn.

Mức lương trung bình của ngành này rơi vào khoảng $130,000 /năm, tương đương 3 tỷ VNĐ. Từ năm 2018 – 2019, nhu cầu nhân lực của ngành cũng có mức tăng trưởng đáng kinh ngạc là 56%.

Giám đốc của Glassdoor, Andrew Chamberlain cũng cho biết "Trong nhiều năm, ngành khoa học dữ liệu đã luôn nằm trong top những ngành nghề HOT nhất tại Hoa Kỳ. Không chỉ các công ty công nghệ mà nhiều lĩnh vực khác như y tế, bán lẻ,… cũng có nhu cầu tuyển dịnh ngành này”.  

Thêm vào đó, ngành này thuộc khối ngành STEM, nghĩa là sinh viên tốt nghiệp ngành này có cơ hội ở lại Mỹ 3 năm sau tốt nghiệp để tìm việc.

HOTLINE tư vấn du học miễn phí 24/7: 0919 16 42 43

Access American Education

Tư vấn Du học & Tuyển sinh Mỹ - Canada hàng đầu Việt Nam

- Miễn phí tư vấn hồ sơ du học 24/7

- 12 năm kinh nghiệm hoạt động toàn diện về du học

- Đối tác mật thiết với 400+ trường uy tín tại Mỹ và Canada

- Đặt lịch hẹn gặp gỡ trực tiếp với Đại diện trường mà PH-HS quan tâm

- Làm hồ sơ Visa & luyện phỏng vấn với giáo viên nước ngoài

Trường Khoa học Máy tính Đại học Duy Tân

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm tất cả các vai trò và lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu về một số lĩnh vực đó dưới đây:

Mặc dù hai thuật ngữ này có thể được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu là một nhánh phụ của khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu—từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê. Lĩnh vực này chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, trong khi đó, khoa học dữ liệu liên quan đến bức tranh toàn cảnh hơn về dữ liệu của tổ chức. Tại hầu hết môi trường làm việc, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phối hợp cùng nhau để đạt các mục tiêu kinh doanh chung. Một nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên. Một nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế phương thức lưu trữ, điều chỉnh và phân tích dữ liệu. Nói một cách đơn giản, nhà phân tích dữ liệu diễn giải dữ liệu hiện có, còn nhà khoa học dữ liệu tạo ra các phương pháp và công cụ mới để xử lý dữ liệu cho các nhà phân tích sử dụng.

Mặc dù có sự trùng lặp giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là việc sử dụng công nghệ trong từng lĩnh vực. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn các nhà phân tích kinh doanh. Các nhà phân tích kinh doanh thu hẹp khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT. Họ xác định các trường hợp kinh doanh, thu thập thông tin từ những bên liên quan hoặc xác thực các giải pháp. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để làm việc với dữ liệu kinh doanh. Họ có thể viết ra các chương trình, áp dụng những kỹ thuật máy học để tạo ra mô hình và phát triển thuật toán mới. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ nắm rõ vấn đề mà còn có thể xây dựng một công cụ cung cấp giải pháp cho vấn đề đó. Việc các nhà phân tích kinh doanh phối hợp với những nhà khoa học dữ liệu trong cùng nhóm là chuyện không hiếm gặp. Nhà phân tích kinh doanh lấy và sử dụng kết quả từ nhà khoa học dữ liệu để diễn giải theo cách mà toàn thể doanh nghiệp có thể hiểu.

Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép nhà khoa học dữ liệu truy cập và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc chặt chẽ với công nghệ cơ bản hơn là các nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này thường liên quan tới việc tạo các mô hình dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu và giám sát quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải [ETL]. Tùy thuộc vào quy mô và cơ cấu của tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể quản lý cơ sở hạ tầng liên quan như nền tảng lưu trữ, truyền phát và xử lý dữ liệu lớn như Amazon S3. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu đã xử lý để xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể giao kết quả cho các nhà phân tích để đưa ra quyết định tiếp theo.

Máy học là lĩnh vực khoa học về đào tạo máy móc phân tích và học hỏi từ dữ liệu giống như con người. Đây là một trong những phương pháp được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu nhằm thu thập thông tin chuyên sâu tự động từ dữ liệu. Các kỹ sư máy học chuyên về kỹ năng tính toán, thuật toán và viết mã cụ thể cho các phương pháp máy học. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp máy học như một công cụ hoặc hợp tác chặt chẽ với các kỹ sư máy học khác để xử lý dữ liệu.

Thống kê là một lĩnh vực dựa trên toán học nhằm thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Ngược lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất tri thức từ dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thống kê. Tuy nhiên, các lĩnh vực này khác nhau về quy trình và những vấn đề mà chúng nghiên cứu.