Data science là gì? 6+ Ứng dụng của ngành Khoa học dữ liệu

Ngày gửi 29/02/2024

- 195 Lượt xem

Tìm hiểu chung về Data science là gì?

Data scientist là gì?

Hay hiểu theo cách khác thì Data science chính là lĩnh vực liên ngành với chức năng giải mã, làm sáng tỏ hệ thống dữ liệu khổng lồ. Data science kết hợp những phương pháp toán học, khoa học máy tính, mô hình thống kê, phân tích dữ liệu, công nghệ thông tin,… cùng hàng loạt ngành nghiên cứu liên quan khác.

Ngoài ra, Data science còn được hoạt động thông qua việc sử dụng các kỹ thuật về khoa học, thuật toán, quy trình, hệ thống đề xuất để tạo ra thông tin giá trị. Những thông tin này là kết quả của việc phân tích, xử lý dữ liệu thành các nhóm có cấu trúc, bán cấu trúc hay phi cấu trúc.

Công việc của một Data scientist

Vai trò của Data science là gì? Ngày nay, Data science đóng vai trò rất quan trọng đối với hầu hết các lĩnh vực, từ thương mại điện tử, sản xuất, giao thông vận tải đến tài chính – ngân hàng, y tế,… Doanh nghiệp nào nắm giữ lượng dữ liệu càng lớn thì càng có lợi thế hơn so với đối thủ. Tại sao lại như vậy?

Bởi thu thập được dữ liệu lớn sẽ giúp cho doanh nghiệp có thể phân tích, dự đoán chính xác hơn về thực trạng khách hàng, xã hội, xu hướng phát triển,… Nhờ đó mà họ có thể phát triển chiến lược hiệu quả, cắt giảm chi phí hay các rủi ro. Điều quan trọng, họ giải quyết được đúng, kịp thời các vấn đề mà khách hàng, xã hội đang gặp phải.

Theo thống kê từ U.S. Bureau of Labor Statistics, số lượng các Data scientist đã tăng trưởng 650% từ năm 2012. Dự đoán có khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến ngành Data science sẽ được tạo ra đến năm 2026. Bên cạnh đó, công việc của các Data scientist cũng được xếp hạng top nổi bật trên Linkedin hiện nay. Điều này càng khẳng định vai trò to lớn của ngành Data science.

Tìm hiểu về Data scientist

Với sự phát triển mạnh mẽ của ngành Data science, nghề Data scientist cũng trở thành sự lựa chọn của đông đảo bạn trẻ yêu thích khoa học, công nghệ thông tin – dữ liệu hiện nay. Và nếu bạn cũng đang quan tâm, có ý định theo đuổi nghề này, hãy đọc ngay những thông tin dưới đây nhé!

Data scientist là gì?

Data scientist là những người làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, thực hiện các quá trình phân tích thống kê, khai thác và truy xuất dữ liệu, nhằm xác định xu hướng, thông tin quan trọng.

Dựa vào quá những phân tích trên, các Data scientist sẽ phải đưa ra dẫn chứng từ dữ liệu và đề xuất các giải pháp liên quan đến vấn đề kinh doanh. Tóm lại, nhiệm vụ của Data scientist là tìm cách tối ưu hóa hiệu suất, thu thập thêm thông tin kinh doanh cho tổ chức.

Công việc của một Data scientist

Data scientist chủ yếu sẽ làm việc xoay quanh các dữ liệu. Nghe có vẻ đơn giản, tuy nhiên thực tế công việc của họ lại đòi hỏi rất nhiều kỹ năng, kiến thức, nhìn nhận vấn đề ở các góc độ khác nhau. Cụ thể, công việc của một Data scientist gồm:

Lọc các dữ liệu thô đã thu thập được, loại bỏ thông tin lỗi mà máy tính không thể đọc được. Công đoạn này mất không ít thời gian, công sức của Data scientist vì dữ liệu nhiễu thường rất nhiều.
Phân tích lượng dữ liệu hợp lệ để xây dựng mô hình, giả thuyết hiệu quả, đưa ra các kết luận có ý nghĩa.
Sử dụng các công cụ hỗ trợ để tìm ra xu hướng, cơ hội cho doanh nghiệp trong tương lai. Đồng thời, Data scientist còn xác định những vấn đề mà công ty đang gặp phải, đề xuất giải pháp cho các vấn đề đó. Phân biệt Data scientist với thuật ngữ khác.

Phân biệt Data scientist với thuật ngữ khác

Trong ngành Data science, có rất nhiều thuật ngữ liên quan thường gây nhầm lẫn cho mọi người. Vậy thì JobsGO sẽ giúp bạn phân biệt giữa Data scientist với một số thuật ngữ phổ biến:

Data Engineer: đây là kiến trúc sư dữ liệu, họ thường có kỹ thuật máy tính và kỹ năng tạo hệ thống nâng cao, chuyển đổi dữ liệu thành Pipeline cho nhóm khoa học dữ liệu. Khác với Data scientist, họ sẽ không làm việc liên quan đến đọc số liệu hay đưa ra dự đoán, kết luận.
Data Analyst: vị trí này tham gia vào hoạt động thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, phân tích, viết các chương trình theo từng công việc. Họ chịu trách nhiệm về minh họa, báo cáo kết quả về một nhiệm vụ nào đó chứ không phải khám phá tất cả dự án như Data scientist.
Computer Science: đây là khoa học máy tính, ngành này liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu môi trường web, Internet hay các hệ điều hành, xử lý thông tin dữ liệu,… Computer Science khác Data scientist ở chỗ tất cả các công việc tập trung vào các kỹ thuật máy tính mà không phải là phân tích, đưa ra kết quả thực tiễn cho doanh nghiệp.

Làm sao để trở thành Data scientist chuyên nghiệp?

Để có thể trở thành Data scientist giỏi, chuyên nghiệp, bạn sẽ cần đảm bảo được những kỹ năng, tố chất sau:

Nắm vững các ngôn ngữ lập trình cơ bản

Những loại ngôn ngữ như SQL, R, Python, C/C++,… sẽ giúp cho Data scientist có thể thực hiện các thao tác khác nhau, từ nhập dữ liệu, viết câu lệnh, xử lý dữ liệu để xuất và chia sẻ dữ liệu. Mặc dù học các ngôn ngữ này khá khô khan nhưng nếu nắm vững chúng thì con đường trở thành Data scientist giỏi sẽ được rút ngắn.

Hiểu rõ thuật toán Machine Learning

Đây là kỹ năng rất quan trọng, cần thiết đối với Data scientist. Hiểu đơn giản Machine Learning là “dạy” máy tính học, đọc dữ liệu lịch sử, dữ liệu có sẵn để từ đó đưa ra các quyết định thông minh. Hiểu rõ cơ chế hoạt động này sẽ giúp Data scientist tiết kiệm được nhiều thời gian, công sức trong việc khám phá, dự báo từ dữ liệu.

Kỹ năng thống kê

Vì tính chất công việc liên quan đến dữ liệu, vậy nên thống kê là kỹ năng bạn không thể thiếu. Bạn nên bắt đầu nghiêm túc với các môn học xác suất thống kê, thống kê mô tả,… để nắm được khái niệm cơ bản như liên kết các biến, nghịch lý Simpson,… Đó sẽ là nền tảng vững chắc để bạn phát triển hơn với nghề Data scientist.

Kỹ năng trình bày tốt

Hầu hết các Data scientist đều sẽ phải trao đổi thường xuyên với lãnh đạo, các phòng ban liên quan như phát triển sản phẩm, Marketing,… Bên cạnh đó, ở bước cuối cùng trong chuỗi công việc, Data scientist còn cần trình bày kết quả một cách trực quan, dễ hiểu trước cấp trên. Vậy nên, kỹ năng giao tiếp, thuyết trình tốt là rất cần thiết.

Kỹ năng định lượng dữ liệu

Nhiệm vụ quan trọng nhất của Data scientist là dự đoán, khám phá xu hướng, giả thuyết xảy ra trong tương lai. Do đó, kỹ năng định lượng là rất quan trọng. Bạn có thể trau dồi kiến thức 2 môn toán và thống kê, nó sẽ giúp ích rất nhiều trong việc nâng cao kỹ năng này.

Khả năng thu thập, phân tích, xử lý dữ liệu

Các dữ liệu ngày nay vô cùng đa dạng, đến từ nhiều nguồn khác nhau. Từ “đống” dữ liệu lộn xộn đó, Data scientist sẽ phải xử lý sao cho về cùng 1 ngôn ngữ mà máy tính đọc được. Chính vì thế, để trở thành Data scientist, bạn sẽ cần chú trọng đến kỹ năng thu thập, phân tích, đảm bảo mang lại hiệu quả, năng suất công việc tốt.

Tư duy tốt

Đối với một Data scientist, khả năng tư duy tốt là điều tất yếu. Bạn cần rèn luyện não mỗi ngày bằng cách luôn tò mò về nhiều vấn đề, tự tìm lời giải đáp cho những câu hỏi ở các góc độ khác nhau,…

Ngoài ra, bạn cũng nên hình thành tính tiểu tiết, ghi chép đầy đủ các phát hiện của mình, có óc sáng tạo để đưa ra những giải pháp mới mẻ, hiệu quả hơn.

Trực giác nhạy bén về dữ liệu

Kỹ năng này giúp bạn có tầm nhìn bao quát về sản phẩm công nghệ, từ đó đề xuất ra cách quản lý, phân tích dữ liệu trên hệ thống. Đặc biệt, bạn cần tính trước những điểm không hoàn hảo có thể xảy ra đối với dữ liệu, ví dụ như định dạng chuỗi không nhất quán, giá trị bị thiếu,…

Cơ hội nghề nghiệp và mức lương của nghề Data scientist

Theo thống kê thị trường việc làm ngành công nghệ thông tin hàng đầu thế giới ở Mỹ, tỷ lệ doanh nghiệp đang tìm kiếm, tuyển dụng vị trí liên quan đến Data science là vô cùng cao. Dự báo trong 5 năm tiếp theo, nhu cầu về chuyên gia khoa học dữ liệu cũng sẽ vẫn tăng lên không ngừng.

Mức lương của Data scientist được đánh giá là vô cùng khủng. Trung bình, một chuyên gia khoa học dữ liệu tại Mỹ sẽ nhận được khoảng 130.000 USD/năm, tùy từng mảng kiến thức chuyên sâu mà có sự khác nhau.

Còn tại Việt Nam, ngành công nghệ thông tin cũng đang đứng trước ngưỡng cửa tăng trưởng vô cùng lớn, trong đó Data science là ngành rất tiềm năng. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp quan tâm đến lĩnh vực này và sẵn sàng dành thời gian, công sức, tiền bạc để nghiên cứu, phát triển.

Cơ hội nghề nghiệp và mức lương của nghề Data scientist

Nhà khoa học dữ liệu: công việc là phân tích dữ liệu để phát triển mô hình, thuật toán, đưa ra giả thuyết, khám phá hoặc dự đoán xu hướng, giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề.
Nhà phân tích dữ liệu: công việc là thu thập các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, viết chương trình trả lời cho câu hỏi nghiên cứu, biến dữ liệu thành báo cáo trực quan.
Kỹ sư dữ liệu: là người có nền tảng kỹ thuật tốt, có kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ lập trình. Công việc của họ là thiết kế, chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu, thu thập, phân tích dữ liệu một cách tốt nhất.
Nhà phân tích kinh doanh: công việc là sử dụng dữ liệu, kết quả phân tích định lượng để đưa ra các quyết định kinh doanh. Họ giúp doanh nghiệp định hướng phát triển, cải tiến, tối ưu hóa doanh thu, lợi nhuận.
Kỹ sư học máy: công việc là tạo ra các mô hình thông minh, mở rộng cho khoa học dữ liệu. Họ cũng có thể lập trình cho máy tính, robot tự học tập từ các mô hình dữ liệu để thực thi lệnh.

Hy vọng những thông tin trong bài viết trên đây sẽ hữu ích, giúp các bạn hiểu được Data science là gì? Chúc các bạn đưa ra được quyết định đúng đắn về ngành học, trường học để phát triển sự nghiệp trong tương lai nhé.

Các bạn thí sinh cần hỗ trợ thêm thông tin liên hệ qua các số hotlines: 0977 334400 - 0966 337755 để được hỗ trợ tư vấn. Chúc các bạn chọn được ngành học phù hợp năng lực sở trường.

Nguồn bài viết: Theo JobsGO - Nền tảng tìm việc làm, tuyển dụng, tạo CV xin việc.

Huy Trần