Ngành Data Science là ngành gì?

Data Science (Khoa học dữ liệu) đã trở thành một lĩnh vực phổ biến và quan trọng trong thời đại công nghệ hiện nay, đặc biệt trong ngành dữ liệu lớn / công nghệ thông tin. Nó là sự kết hợp giữa các công cụ máy tính tiên tiến và kiến thức toán học, thống kê nhằm chuyển đổi dữ liệu thành thông tin quan trọng và hữu ích cho doanh nghiệp.

Tìm hiểu về ngành Data Science

1. Data Science là gì?

Data Science, hay còn được gọi là khoa học dữ liệu, là một lĩnh vực liên quan đến việc sử dụng các công cụ máy tính tiên tiến kết hợp với kiến thức toán học, thống kê để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị. Ví dụ, thông qua Data Science, chúng ta có thể dự đoán tình hình xã hội sau đại dịch Covid-19 hoặc khám phá các xu hướng và hành vi của người dùng trên các mạng xã hội như Facebook, TikTok, Instagram dựa trên dữ liệu thu thập được.

2. Tầm quan trọng của Data Science

Có thể khẳng định rằng hiện nay, các doanh nghiệp sở hữu lượng dữ liệu lớn sẽ có lợi thế so với đối thủ cạnh tranh. Vì sao lại như vậy? Bởi vì việc thu thập và sử dụng dữ liệu lớn cho phép các chuyên gia Data Science phân tích và dự đoán một cách chính xác hơn về khách hàng, xã hội và xu hướng. Điều này giúp các công ty phát triển chiến lược hiệu quả, giảm chi phí và rủi ro. Hơn nữa, Data Science còn giúp giải quyết các vấn đề thực tế mà khách hàng và xã hội đang gặp phải.

Tìm hiểu về vị trí Data Scientist

1. Data Scientist là gì?

Data Scientist là những chuyên gia làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Họ có thể tự giới thiệu bản thân theo cách dễ hiểu như sau: "Tôi là một nửa nhà phân tích và một nửa nghệ sĩ. Tôi sử dụng khả năng phân tích và kỹ thuật của mình để khám phá ý nghĩa và cái nhìn sâu sắc từ những tập dữ liệu khổng lồ." Data Scientist đóng vai trò quan trọng trong các công ty, đặc biệt là trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nhờ vào họ, dữ liệu được sử dụng một cách hiệu quả và thông minh, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác.

2. Các công việc của một Data Scientist

Data Scientist thường làm việc xoay quanh việc xử lý dữ liệu để rút ra các kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu đó. Tuy nhiên, để khám phá điều này, yêu cầu Data Scientist phải có năng lực, kỹ năng, kinh nghiệm và có khả năng nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ. Công việc của Data Scientist bao gồm:

• Lọc dữ liệu thô đã thu thập để loại bỏ thông tin bị lỗi mà máy tính không thể đọc được. Dữ liệu có thể có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Việc này thường tốn thời gian và công sức vì dữ liệu thường có nhiễu.
• Phân tích dữ liệu hợp lệ để xây dựng các mô hình và giả thuyết hiệu quả. Dựa trên đó, Data Scientist phải nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ để đưa ra các kết luận ý nghĩa.
• Sử dụng các công cụ hỗ trợ như Machine Learning để tìm ra các xu hướng và cơ hội cho công ty trong tương lai. Đồng thời, đưa ra giải pháp khả thi cho các vấn đề mà công ty đang đối mặt thông qua việc trình bày thông tin qua biểu đồ và hình ảnh.

3. Phân biệt Data Scientist với những thuật ngữ khác

• Data Engineer: Là kiến trúc sư dữ liệu, chuyên xây dựng hệ thống để chuyển đổi dữ liệu thành dạng phù hợp cho nhóm Khoa học dữ liệu. Họ sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, C++, Java, Scala. Nhiệm vụ chính của Data Engineer là thiết kế, xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu.
• Data Analyst: Vị trí này tham gia vào việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích và viết các chương trình theo yêu cầu. Họ cũng có trách nhiệm minh họa và báo cáo kết quả theo từng công việc. Data Analyst khác với Data Scientist ở chỗ họ chỉ báo cáo kết quả của một nhiệm vụ cụ thể, không tham gia vào phân tích toàn bộ dự án.
• Computer Science: Khoa học máy tính liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu môi trường web và internet, các hệ điều hành, xử lý thông tin dữ liệu, hỗ trợ AI (trí tuệ nhân tạo), an ninh máy tính, thiết kế và phát triển ứng dụng. Computer Science tập trung vào các kỹ thuật máy tính mà không phải là phân tích và đưa ra kết quả thực tiễn cho doanh nghiệp như Data Scientist.

Các yếu tố cần có để trở thành Data Scientist

Để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp, bạn cần phải có các yếu tố sau:

• Nắm vững các ngôn ngữ lập trình cơ bản: SQL, R, Python, C/C++,... Các ngôn ngữ này sẽ giúp bạn thực hiện các tác vụ khác nhau từ nhập dữ liệu, viết câu lệnh, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu. Việc nắm vững các ngôn ngữ này là quan trọng để trở thành một Data Scientist giỏi.
• Hiểu rõ thuật toán Machine Learning: Đây là kỹ năng cần thiết nhất cho một Data Scientist. Machine Learning là quá trình huấn luyện máy tính từ dữ liệu lịch sử và dữ liệu có sẵn để đưa ra các quyết định tự động thông minh. Hiểu rõ cơ chế hoạt động này sẽ giúp Data Scientist tiết kiệm thời gian trong việc khám phá và dự đoán từ dữ liệu.
• Kỹ năng thống kê: Đây là kiến thức cơ bản mà bạn cần nắm vững. Bạn nên học các môn xác suất thống kê để hiểu các khái niệm cơ bản như nghịch lý Simpson, phân tích dữ liệu khám phá (EDA), liên kết biến... Đây là nền tảng quan trọng để phát triển trong lĩnh vực này.
• Kỹ năng trình bày tốt: Một phần công việc của Data Scientist là giao tiếp với ban lãnh đạo và các bộ phận liên quan như Marketing, Phát triển sản phẩm để hiểu vấn đề chung. Cuối cùng, bạn cũng phải trình bày kết quả một cách trực quan và dễ hiểu. Kỹ năng thuyết trình là rất quan trọng và cần được rèn luyện.
• Kỹ năng định lượng dữ liệu: Mục tiêu cuối cùng của một Data Scientist là dự đoán và khám phá xu hướng thông qua dữ liệu. Do đó, kỹ năng định lượng rất quan trọng. Việc giỏi toán học và thống kê sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng này.
• Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu: Dữ liệu ngày nay rất đa dạng và đến từ nhiều nguồn khác nhau. Bạn phải xử lý dữ liệu lộn xộn đó về cùng một định dạng mà máy tính có thể đọc được. Việc này yêu cầu bạn có kỹ năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả.
• Tư duy như một Data Scientist thực thụ: Khả năng tư duy là một yếu tố quan trọng để phân biệt giữa một Data Scientist giỏi và một người bình thường. Bạn cần luôn tò mò với nhiều vấn đề và tự tìm kiếm lời giải từ nhiều góc độ khác nhau. Ngoài ra, bạn cần có óc sáng tạo để đưa ra các giải pháp mới và hiệu quả.

Cơ hội nghề nghiệp của ngành Data Science

Data Science được đánh giá làmột trong những ngành học hot nhất hiện nay. Với sự phát triển của công nghệ thông tin và việc các doanh nghiệp đang ngày càng có nhu cầu tìm kiếm thông tin để giải quyết các vấn đề kinh doanh, ngành Data Science đang trở thành một ngành học được ưa chuộng.

Các sinh viên học ngành này có thể có nhiều cơ hội nghề nghiệp khác nhau, từ làm việc cho các công ty lớn, đến tự mình khởi nghiệp hoặc trở thành nhà nghiên cứu. Ngoài ra, các chuyên gia Data Science cũng được đánh giá rất cao về khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra các chiến lược kinh doanh thông minh.

Tuy nhiên, để trở thành một chuyên gia Data Science thực sự không phải là điều dễ dàng. Sinh viên cần phải có kiến thức về toán học, lập trình và các kỹ năng phân tích dữ liệu. Hơn nữa, họ cũng cần phải có khả năng tư duy logic và trí tuệ nhân tạo.

Trong tương lai, ngành Data Science sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một trong những ngành học quan trọng nhất. Với sự gia tăng của dữ liệu và nhu cầu giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp, chuyên gia Data Science sẽ là những người được tìm kiếm nhiều nhất trong thị trường lao động.

Tham gia ngay các khóa học Data Science của Vietdemy nhé!