Trong thời đại công nghệ ngày càng phát triển mạnh mẽ như hiện nay, Data science (khoa học dữ liệu) trở thành một trong những ngành nghề có nhu cầu nhân lực lớn. Vậy Data science là gì và cơ hội nghề nghiệp của ngành này. Hãy cùng LPTech tìm hiểu một cách chi tiết thông qua bài viết dưới đây.

Data science là gì?

Data science là ngành khoa học dữ liệu, ngành nghề này bao gồm các công việc liên quan đến tìm tòi, khai thác, thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu để tìm ra insight giá trị, sau đó chuyển hóa các insights này thành hành động.

Khoa học dữ liệu là ngành kết hợp giữa toán học, thống kế và khoa học máy tính. Nhiệm vụ trong ngành khoa học dữ liệu không chỉ dừng lại ở việc trích xuất, phân tích, xử lý thông tin mà còn phải biết sử dụng các công cụ thống kê và thuật toán Machine learning để dự đoán trước tương lai của một sự kiện.

Tầm quan trọng của data science 

Các công ty hoạt động với nền tảng Big Data (dữ liệu lớn), đòi hỏi phải ứng dụng data science để làm việc với các con số, đảm bảo phân tích và xử lý chính xác các dữ liệu về tình hình khách hàng, đời sống xã hội hay xu hướng phát triển.

Từ đó tìm ra được những insights và thông tin có giá trị, giúp hạn chế rủi ro, tiết kiệm chi phí, phát triển hiệu quả và cải tiến doanh nghiệp. Hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra những quyết định đúng đắn và có chiến lược sản xuất kinh doanh hiệu quả.

Data scientist là gì?

Data scientist là một vị trí việc làm của ngành khoa học dữ liệu. Họ là những người có vai trò lớn trong các công ty, đặc biệt là các công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

Data scientist làm việc như các chuyên gia phân tích, họ phân tích và xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình. Giúp công ty có cái nhìn sâu sắc, toàn diện, hiệu quả và khôn ngoan để đưa ra được những quyết định đúng đắn.

Công việc của một data scientist

Một data scientist sẽ đảm nhận những nhiệm vụ cụ thể như sau:

Lọc, xử lý dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc

Những dữ liệu phi cấu trúc được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, đây là những dữ liệu lỗi mà máy tính không thể đọc. Data scientist có nhiệm vụ xử lý, làm sạch và tổ chức lại những dữ liệu này để tạo nên một bộ dữ liệu có cấu trúc và ý nghĩa.

Nghiên cứu, phân tích dữ liệu đã được cấu trúc

Để thực hiện công việc này, data scientist sẽ phải sử dụng những phương pháp thống kê khác nhau để trực quan hóa dữ liệu từ đó đưa ra các thông tin giả thuyết và mô hình hiệu quả.

Dự đoán các cơ hội và vấn đề

Dự đoán xu hướng, cơ hội, sự kiện có khả năng xảy ra hoặc đưa ra những vấn đề mà công ty đang gặp phải bằng cách sử dụng thuật toán Machine learning. Bên cạnh thuật toán Machine learning, data scientist còn sử dụng nhiều công cụ khác như Python, SQL, Weka,...để triển khai và thực tiễn hóa từ đó phát hiện những mẫu dư thừa trong dữ liệu.

Tư vấn và tham gia đưa ra quyết định

Tư vấn, tham gia đưa ra các quyết định cũng như xây dựng chiến lược cho công ty. Thông qua những thông tin mà data scientist phân tích từ nguồn dữ liệu khổng lồ để tạo ra những kế hoạch kinh doanh thông minh và hiệu quả hơn cho công ty.

Những tố chất mà một data scientist cần có

Để trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu, bên cạnh những kiến thức bạn còn cần phải có những tố chất và kỹ năng sau:

Sử dụng được một số ngôn ngữ lập trình cơ bản

Để thực hiện các công việc như nhập liệu, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu,... data scientist phải biết sử dụng các ngôn ngữ lập trình cơ bản như Python, SQL, C++,...Mặc dù hơi khô khan nhưng những ngôn ngữ lập trình này lại là công cụ hỗ trợ đắc lực cho một data scientist.

Sử dụng thành thạo thuật toán Machine learning

Machine learning – lĩnh vực nhỏ của khoa học máy tính, công cụ này có thể tự học hỏi thông qua dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể. Đây là công cụ rất cần thiết đối với một data scientist.

Nhờ Machine learning mà máy tính có thể đọc được các dữ liệu lịch sử cũng như các dữ liệu có sẵn từ đó đưa ra các quyết định quản lý dữ liệu một cách hiệu quả và thông minh. Khi nắm vững được thuật toán này, data scientist sẽ không cần phải tốn quá nhiều thời gian cho việc khám phá và dự báo dữ liệu.

Có kiến thức và kỹ năng và phương pháp thống kế

Đây chính là một trong những kỹ năng mà data scientist không thể thiếu. Biết cách sử dụng các phương pháp thống kê sẽ giúp data scientist giải quyết công việc một cách tốt hơn, thông minh hơn. Các môn học về thống kê mô tả, xác suất thống kê sẽ cung cấp cho data scientist những kiến thức về kỹ năng này.

Có khả năng thuyết trình tốt

Không chỉ làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, data scientist còn phải trao đổi, trình bày thông tin, kết quả với các bên liên quan để họ có cái nhìn từ tổng quát đến chi tiết và dễ hiểu nhất. Do đó mà một data science cần phải có kỹ năng thuyết trình tốt.

Khả năng định lượng dữ liệu

Nhiệm vụ của một data science là đưa ra giả thuyết, dự đoán và khám phá xu hướng có thể xảy ra trong tương lai. Vì vậy, định lượng dữ liệu là một kỹ năng mà data scientist cần phải có để nâng cao tay nghề.

Có khả năng thu thập, xử lý và phân tích Big Data

Khi làm việc với một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, yêu cầu đặt ra với một data scientist là phải có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu để máy tính có thể đọc được. Do đó, đây chính là tố chất quan trọng để data scientist làm việc một cách hiệu quả hơn.

Có đầu óc tư duy

Một data scientist cần phải có tư duy cao. Bạn là người làm việc với dữ liệu và dùng bộ não để nhìn nhận từ nhiều góc độ khác nhau để tìm ra cho công ty những giải pháp hiệu quả nhất.

Phân biệt data science, data scientist với các thuật ngữ khác

Để có cái nhìn tổng quan về ngành khoa học dữ liệu chúng ta hãy cùng đi phân biệt các thuật ngữ data science, data scientist,...

Data scientist và Data analyst

Data analyst là những người làm công việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích và viết các chương trình theo nhiệm vụ được giao. Khác với data scientist, data analyst sẽ minh họa và báo cáo kết quả theo phân công nhiệm vụ, không báo cáo kết quả khám phá xu hướng của cả dự án.

Data scientist và Data engineer

Data engineer (hay còn được gọi là kiến trúc sư dữ liệu) là những người làm công việc chuyển đổi dữ liệu thành “pipeline” cho nhóm data science bằng cách sử dụng kỹ năng và kỹ thuật máy tính. Data engineer còn sử dụng ngôn ngữ lập trình cơ bản như Python, Scala, Java, C++,...để thiết kế, xây dựng và sắp xếp đường đi của dữ liệu.

Khác với data scientist, data engineer không làm công việc liên quan đến phân tích số liệu để đưa ra dự đoán về một sự kiện trong tương lai.

Data science và Computer science

Computer science là ngành khoa học máy tính. Computer science sẽ thực hiện các công việc liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu về môi trường internet và website, an toàn máy tính, trí tuệ nhân tạo (AI),...

Computer science khác với data scientist ở chỗ là chỉ làm việc liên quan đến kỹ thuật máy tính chứ không làm việc với dữ liệu để đưa ra kết quả.

Cơ hội nghề nghiệp của data science hiện nay ở Việt Nam

Hiện nay tại Việt Nam, khoa học dữ liệu là một trong những ngành đang dẫn đầu xu hướng việc làm với nhu cầu tuyển dụng cao và mức lương vô cùng hấp dẫn. Dưới đây là những cơ hội việc làm trong ngành khoa học máy tính mà bạn có thể tham khảo:

Kỹ sư dữ liệu - Data engineer

Là làm công việc thu thập, chuyển đổi dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau thành dữ liệu có cấu trúc, có lợi và có ý nghĩa.

Nhà phân tích dữ liệu - Data analyst

Là đưa ra những thông tin, dữ kiện cần thiết cho kế hoạch kinh doanh hay giải pháp cho doanh nghiệp thông qua việc sử dụng dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu - Data scientist

Đưa ra dự đoán xu hướng trong tương lai bằng cách sử dụng những dữ liệu và thông tin mà data engineer và data analyst đã cung cấp.

Phân tích dữ liệu doanh nghiệp - Business analyst

Dựa vào thông tin đã chi tiết hóa và dự đoán của data scientist để đưa ra những tham vấn, từ đó giúp doanh nghiệp có định hướng phát triển tốt hơn.

Kiến trúc sư dữ liệu - Data architect

Là người đảm nhận việc triển khai các thiết kế dựa trên nền tảng dữ liệu. Bản thiết kế này sẽ mô tả các quy tắc, mô hình và chính sách khác nhau. Ngoài ra, data architect còn chịu trách nhiệm tổ chức và quản lý cơ sở dữ liệu ở nhiều cấp độ.

Kỹ sư học máy - Machine learning engineer

Là người làm công việc điều chỉnh các mô hình dữ liệu, thực hiện phân loại và hồi quy dữ liệu. Vị trí này yêu cầu phải có kỹ năng phân tích để phát triển và xây dựng các thuật toán Machine learning.

Ngoài ra, ngành khoa học dữ liệu còn có các công việc khác như: Statistician (nhà thống kê), Database administrator (quản trị viên cơ sở dữ liệu),...

Những câu hỏi thường gặp về Data science

Bên cạnh những thông tin trên thì dưới đây là một vài những câu hỏi thường gặp và phổ biến liên quan đến Data science: 

Ngành khoa học dữ liệu học những gì?

Các môn chuyên ngành có ngành khoa học dữ liệu như: Nhập môn khoa học máy tính (Introduction to computer science), thống kê áp dụng (Applied statistics), trực quan hóa dữ liệu (Data visualization), xác suất, các ngôn ngữ lập trình cơ bản SQL/Python/R,...

Data science làm gì?

Khoa học máy tính ứng dụng nhiều trong các ngành tài chính, sản xuất, ngân hàng, y tế - chăm sóc sức khỏe, vận tải,...Vì vậy, sau khi ra trường bạn có thể làm việc tại các doanh nghiệp với các vị trí như data scientist, data engineer, data analyst,...

Mức lương của ngành khoa học dữ liệu?

Theo khảo sát mới nhất, mức lương ngành khoa học dữ liệu dao động từ 12 – 50 triệu/tháng, tùy thuộc vào kinh nghiệm, trình độ và vị trí việc làm. Theo khảo sát mới nhất của Prospects về ngành khoa học dữ liệu, mức lương của các chuyên viên bắt đầu từ 25.000 bảng Anh/năm và lên đến 60.000 bảng Anh/năm cho các chuyên gia cao cấp.

Hy vọng qua những thông tin mà LPTech cung cấp ở bài viết trên đã giúp giải đáp thắc mắc về Data science là gì và cơ hội nghề nghiệp của ngành này. Từ đó có cho mình định hướng nghề nghiệp để bản thân có thể trở thành một chuyên gia về khoa học dữ liệu trong tương lai bạn nhé!