Lượt xem: 14,913
IT là gi? Tìm hiểu về ngành IT và cơ hội nghề nghiệp
Các lĩnh vực công việc trong ngành IT
Những vị trí cho ''ma mới'' ngành Công nghệ
Khoa học dữ liệu hiện đang là một trong những ngành học có việc làm lý tưởng với những bạn trẻ đam mê nghiên cứu công nghệ, khám phá dữ liệu. Các nghiên cứu dữ liệu sẽ giúp cho những quyết định kinh doanh của doanh nghiệp đạt hiệu quả và thành công.
Vậy chính xác khoa học dữ liệu là gì? Tiềm năng của ngành khoa học dữ liệu trong tương lai được dự báo như thế nào? Cần những tố chất nào để chinh phục được ngành học này? Hãy cùng CareerViet khám phá về ngành học và cơ hội việc làm của lĩnh vực này nhé!
Khoa học dữ liệu (Nguồn: Internet)
Khoa học dữ liệu là gì? Khoa học dữ liệu là một ngành khoa học khai thác, phân tích các dữ liệu chuyên sâu nhằm dự đoán các xu hướng, thị hiếu trong tương lai từ đó đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp nhất. Đây là một phương thức tiếp cận đa ngành gồm ba phần chính: xây dựng và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu và ứng dụng kết quả phân tích. Quá trình phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ dựa vào lĩnh vực toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính.
Xem thêm: Data Engineer là gì? Công việc và kỹ năng cần thiết đối với vị trí này
Ngành khoa học dữ liệu (Nguồn: Internet)
Thuật ngữ khoa học dữ liệu khái quát tất cả các lĩnh vực có liên quan đến dữ liệu. Cùng CareerViet phân biệt khoa học dữ liệu với các lĩnh vực dữ liệu liên quan sau:
Khoa học dữ liệu tập trung vào tìm kiếm tổng quan các mối quan hệ tương đồng giữa các tập dữ liệu lớn. Trong khi đó, phân tích dữ liệu là việc khám phá những chi tiết cụ thể của thông tin được kết xuất. Vì thế phân tích dữ liệu được xem là một nhánh của khoa học dữ liệu. Phân tích dữ liệu sẽ cần đến toán học, thống kê để tìm ra các xu hướng chi tiết của thông tin được trích xuất.
Nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu sẽ liên kết với nhau, phát hiện các vấn đề mới và tìm ra câu trả lời để ứng dụng vào chiến lược kinh doanh.
Điểm khác nhau giữa hai lĩnh vực này chính là việc sử dụng công nghệ cho từng lĩnh vực nghiên cứu. Dễ dàng nhận thấy rằng các nhà khoa học dữ liệu sẽ làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn là nhà phân tích kinh doanh. Phân tích kinh doanh là tìm hiểu, đánh giá các tác động làm nhu cầu kinh doanh thay đổi. Trong khi đó nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu áp dụng kỹ thuật công nghệ để tạo mô hình và phát triển thuật toán mới để tạo giải pháp cho vấn đề.
Xem thêm: Những điều cần biết về công việc của chuyên viên phân tích tài chính
Các kỹ sư kỹ thuật dữ liệu sẽ xây dựng và duy trì các hệ thống dữ liệu để nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập và diễn giải dữ liệu. Kỹ thuật dữ liệu là người làm việc với công nghệ nhiều hơn so với nhà khoa học dữ liệu. Dựa vào những dữ liệu đã được xử lý bởi các kỹ sư kỹ thuật dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu có thể dùng nó để xây dựng và tạo ra các mô hình dự đoán để cung cấp cho các nhà phân tích.
Máy học là lĩnh vực khoa học về phát triển máy móc phân tích và học hỏi từ hệ thống dữ liệu để đưa ra các kết quả phân tích mà không cần con người. Kỹ sư máy học là người chuyên về tính toán, thuật toán và viết mã cụ thể cho các phương pháp máy học. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp máy học như một công cụ để xử lý dữ liệu.
Thống kê là lĩnh vực thuộc toán học để thu thập và diễn giải dữ liệu. Trong khi đó, khoa học dữ liệu sử dụng những phương pháp, quy trình khoa học để trích xuất dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp kết xuất dữ liệu khác nhau trong đó có thống kê. Các lĩnh vực này sẽ khác nhau về quy trình và những vấn đề nghiên cứu.
Xem thêm: Khám phá công việc Data Analyst - Nghề của "thời đại số"
Phân biệt khoa học dữ liệu khác với phân tích dữ liệu và máy học (Nguồn: Internet)
Tầm quan trọng của ngành khoa học dữ liệu là gì? Đây là một ngành thực sự quan trọng vì sẽ kết hợp với các phương pháp, công nghệ khác để kết xuất ra các dữ liệu. Hiện nay các tập đoàn, tổ chức lớn đều có một kho dữ liệu khổng lồ với tập hợp các thiết bị công nghệ tự động thu lập và lưu trữ dữ liệu. Các dữ liệu này là nguồn tài liệu quan trọng đem lại lợi ích cho doanh nghiệp. Một số lợi ích mà khoa học dữ liệu đem lại như sau:
Khoa học dữ liệu giúp khám phá dữ liệu tiềm năng và đổi mới sản phẩm (Nguồn: Internet)
Tiềm năng trong tương lai của khoa học dữ liệu là gì? Các ngành công nghiệp ngày nay đều dựa trên nền tảng dữ liệu để phát triển và đổi mới. Mỗi cá nhân đều tương tác với nhiều ứng dụng công nghệ thông qua mạng internet để tạo ra dữ liệu.
Khoa học dữ liệu ngày nay với sự đột phá về trí tuệ nhân tạo và máy móc thiết bị phân tích giúp cho việc xử lý dữ liệu nhanh hơn và đạt hiệu quả cao. Việc chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu có ý nghĩa để tạo ra giá trị sản phẩm, dịch vụ và bắt kịp xu hướng thị trường cũng nhờ vào khoa học dữ liệu. Do đó đây là một ngành nghề có tiềm năng cực kỳ phát triển trong tương lai.
Xem thêm:
Trí tuệ nhân tạo: Lịch sử phát triển và tiềm năng tương lai
Xu hướng dùng trí tuệ nhân tạo đang “lây lan” đến các doanh nghiệp Việt
Tiềm năng ứng dụng khoa học nhận tạo trong tương lai là rất lớn (Nguồn: Internet)
Qua những thông tin trên hy vọng các bạn đã nắm được ngành khoa học dữ liệu là gì. Vì khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa dạng, bao gồm việc phân tích, lập trình và đòi hỏi kiến thức chuyên ngành, do đó các môn chuyên ngành mà bạn sẽ phải học như:
Ngoài những môn học chuyên ngành, các bạn cần tự tìm hiểu nâng cao kiến thức của mình về các công cụ lập trình, cơ sở dữ liệu, công cụ thống kê…
Ngôn ngữ lập trình Python là môn học cần thiết khi học khoa học dữ liệu (Nguồn: internet)
Kiến thức và tuy duy thống kê là tố chất quan trọng để các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quát về dữ liệu trước khi xử lý, phân tích. Nắm được kiến thức thống kê sẽ giúp các nhà dữ liệu lựa chọn phương pháp tốt nhất cho vấn đề họ đang xử lý.
Đối với ngành khoa học dữ liệu, người làm cần phải biết đưa ra những đánh giá thông qua việc phân tích, đặt câu hỏi trước vấn đề. Vì khi phân tích một lượng lớn tệp dữ liệu, nhà khoa học không chỉ tạo kết quả phân tích cho riêng mình mà còn phục vụ nhiều lĩnh vực khác nhau. Do vậy họ phải tự đặt ra các câu hỏi cho nhiều vấn đề dưới nhiều góc độ khác nhau và tự trả lời, tự phản biện mình. Từ đó, kết quả phân tích mới có giá trị cao.
Trực quan hóa dữ liệu là đồ họa biểu diễn dữ liệu giữa các đối tượng dữ liệu. Đây là yếu tố quan trọng của ngành khoa học dữ liệu vì các nhà khoa học dữ liệu sẽ dựa vào đó để giải thích và truyền đạt kết quả cho đối tượng cần thiết.
Đây là kỹ năng cần phải có để các nhà khoa học dữ liệu có thể trao đổi thông tin với các bên liên quan. Kỹ năng thuyết trình tốt giúp họ truyền tải các thông tin phức tạp thành những thông tin đơn giản, dễ tiếp nhận cho các nhà lãnh đạo.
Xem thêm: 5 kỹ năng công nghệ hàng đầu giúp bạn được tuyển dụng
Cần có tố chất và kỹ năng tổng hợp để học khoa học dữ liệu (Nguồn: Internet)
Ngành khoa học dữ liệu sẽ có nhiều lựa chọn việc làm khi ra trường, một số ngành nghề các bạn sinh viên có thể tham khảo:
Kỹ sư dữ liệu khi học khoa học dữ liệu (Nguồn: Internet)
Qua những chia sẻ trên, CareerViet hy vọng giúp các bạn trẻ hiểu rõ hơn khoa học dữ liệu là gì? Bởi những lợi ích mà ngành khoa học dữ liệu đem lại là vô cùng to lớn, vì thế đây sẽ là ngành hấp dẫn trong tương lai. Hãy truy cập CareerMap.vn để tham khảo lộ trình nghề nghiệp phù hợp nhất cho mình ngay từ bây giờ nhé. Xu hướng tuyển dụng ngành khoa học dữ liệu luôn theo đà phát triển của nền kinh tế, vì vậy hãy truy cập CareerViet.vn để tìm kiếm cơ hội việc làm hấp dẫn nhất cho mình. Đừng quên theo CareerViet để cập nhật các thông tin hữu ích về nghề nghiệp nhé.
Xem thêm cơ hội tìm việc làm mới tại CareerViet :
CareerViet
Vị trí HOT đang tuyển
Lương: 3,000 - 4,000 USD
Quốc tế
