Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin và internet, lượng dữ liệu được tạo ra hàng ngày đang tăng lên chóng mặt.
Trong bối cảnh đó, ngành khoa học dữ liệu, một lĩnh vực chuyên nghiên cứu và phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích đang ngày càng trở nên quan trọng.
Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ngành khoa học dữ liệu, từ những thành phần chính, tố chất phù hợp, cơ hội thách thức trong tương lai.
1. Ngành Khoa học dữ liệu là gì?
Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực nằm ở giao điểm giữa thống kê, toán học, lập trình và kỹ thuật máy tính. Nó tập trung vào việc khai thác, phân tích, xử lý và trực quan hóa dữ liệu lớn (big data) để rút ra thông tin hữu ích, dự đoán xu hướng và hỗ trợ ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ngành Khoa học dữ liệu có mã ngành xét tuyển đại học là 7480109.
Tầm quan trọng của khoa học dữ liệu trong xã hội hiện nay
- Trong kinh doanh, chính sách công, y tế, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đang ngày càng trở nên phổ biến. Khoa học dữ liệu cung cấp các công cụ và kỹ thuật để thu thập, xử lý, phân tích và hiểu dữ liệu, tạo ra cơ sở cho việc ra quyết định dựa trên bằng chứng thực tế.
- Khoa học dữ liệu giúp chúng ta hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh, theo dõi sự lây lan của một dịch bệnh, phân tích hành vi mua sắm người tiêu dùng, theo dõi và dự báo biến đổi khí hậu…
- Khoa học dữ liệu là trung tâm của nhiều đổi mới trong thập kỷ gần đây bao gồm machine learning, trí tuệ nhân tạo, deep learning. Những công nghệ này đang cách mạng háo nhiều lĩnh vực.
- Khoa học dữ liệu cho phép chúng ta dự đoán xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ, từ việc dự đoán doanh số bán hàng đến việc dự đoán xu hướng thời tiết đến việc dự đoán xu hướng bầu cử.
2. Các thành phần chính của khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rất rộng và nó bao gồm nhiều thành phần khác nhau. Dưới đây là một số thành phần chính của ngành khoa học dữ liệu:
- Thu thập dữ liệu: Tìm kiếm, thu thập và nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc (như cơ sở dữ liệu SQL) và dữ liệu không cấu trúc (như văn bản, hình ảnh).
- Tiền xử lý dữ liệu: Bao gồm việc xử lý giá trị bị thiếu, loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa dữ liệu và tiến hành mã hóa one-hot cho các biến phân loại.
- Phân tích dữ liệu: Đây là trái tim của khoa học dữ liệu, nơi các khoa học viên dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để khám phá và hiểu dữ liệu. Điều này có thể bao gồm việc phân loại, hồi quy, phân cụm, giảm chiều dữ liệu và nhiều hơn nữa.
- Trực quan hóa dữ liệu: Là một cách mạnh mẽ để khám phá và hiểu dữ liệu, sử dụng các công cụ như Matplotlib, Seaborn, Plotly và thư viện trực quan hóa để tạo ra đồ thị, biểu đồ và hình ảnh khác giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu.
- Mô hình hóa và dự đoán: Các mô hình học máy và thống kê được sử dụng để dự đoán kết quả trong tương lai hoặc phân loại các quan sát dựa trên thông tin hiện có.
- Đánh giá và tinh chỉnh mô hình: Bao gồm việc sử dụng kỹ thuật như kiểm định chéo, bộ dụng cụ tinh chỉnh như hyperparameter và phương pháp chọn mô hình.
- Triển khai mô hình: Sau khi một mô hình được xây dựng và tinh chỉnh, nó cần được triển khai vào môi trường sản phẩm. Điều này có thể yêu cầu các kỹ năng lập trình và hiểu biết về hệ thống cloud, API và cách tích hợp mô hình vào ứng dụng hiện có.
Mỗi thành phần trong danh sách trên là một lĩnh vực rộng lớn và đòi hỏi một tập hợp riêng biệt của kỹ năng và kiến thức.
3. Các tố chất phù hợp với ngành
Nếu bạn đang xem xét việc lựa chọn ngành khoa học dữ liệu, có một số tố chất và kỹ năng bạn nên có:
- Toán học và thống kê, xác suất, phân tích phương sai, hồi quy và các phương pháp thống kê khác.
- Thông thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python hay R. Bạn cũng cần hiểu cách làm việc với các thư viện và công cụ phân tích dữ liệu như pandas, numpy, sklearn trong Python hoặc dplyr, ggplot2 trong R.
- Kỹ năng phân tích dữ liệu, thu thập, làm sạch, khám phá và phân tích dữ liệu, điều này bao gồm kỹ năng làm việc với dữ liệu lớn, xử lý dữ liệu thiếu và phát hiện điểm bất thường.
- Hiểu biết về học máy: Đây là một thành phần quan trọng của khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần hiểu cách xây dựng, đánh giá và tinh chỉnh các mô hình học máy.
- Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: Liên quan đến việc sử dụng đồ họa để trình bày dữ liệu và phân tích, thông thạo các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib, Seaborn hoặc ggplot2.
- Kỹ năng tư duy phản biện, phê phán và phản biện để đánh giá, hiểu dữ liệu của mình.
- Kỹ năng giải quyết vấn đề.
- Khả năng giao tiếp và kỹ năng trình bày.
Bạn không cần phải là chuyên gia với tất cả kỹ năng trên, nhiều người bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu của họ với một số kỹ năng cơ bản và sau đó phát triển chúng theo thời gian.
4. Chương trình đào tạo ngành khoa học dữ liệu
Cùng tham khảo chương trình đào tạo ngành Khoa học dữ liệu của trường Đại học Khoa học tự nhiên – ĐHQG Hà Nội.
Chi tiết chương trình như sau:
I. KHỐI KIẾN THỨC CHUNGTriết học Mác – LêninKinh tế chính trị Mác – LêninChủ nghĩa xã hội khoa họcLịch sử Đảng Cộng sản Việt NamTư tưởng Hồ Chí MinhTiếng Anh B1Giáo dục thể chấtGiáo dục quốc phòng-an ninhII. KHỐI KIẾN THỨC CHUNG THEO LĨNH VỰCHọc phần bắt buộc, bao gồm:Tin học cơ sởHọc phần tự chọn, bao gồm:Cơ sở văn hóa Việt NamKhoa học trái đất và sự sốngNhà nước và pháp luật đạiNhập môn phân tích dữ liệuNhập môn Internet kết nối vạn vậtNhập môn RoboticsIII. KHỐI KIẾN THỨC CHUNG THEO KHỐI NGÀNHCơ – NhiệtĐiện – QuangIV. KHỐI KIẾN THỨC CHUNG THEO NHÓM NGÀNHHọc phần bắt buộc, bao gồm:Đại số tuyến tínhGiải tích 1, 2, 3Phương trình vi phânGiải tích sốXác suất – Thống kêTối ưu hóaPhương pháp nghiên cứu khoa họcKỹ năng mềmHọc phần tự chọn, bao gồm:Lập trình C/C++Lập trình JavaLập trình PythonLập trình JuliaV. KHỐI KIẾN THỨC NGÀNHHọc phần bắt buộc, bao gồm:Toán rời rạcMôi trường lập trình LinuxCác thành phần phần mềmCấu trúc dữ liệu và thuật toánCơ sở dữ liệuQuản trị dữ liệu lớnTính toán song songPhân tích hồi quy và ứng dụngHọc máySeminar Một số vấn đề chọn lọc về Khoa học dữ liệuThực tập thực tế về Khoa học dữ liệUHọc phần tự chọn, bao gồm:Tự chọn về kĩ năng phần mềm:Lập trình cho Khoa học dữ liệuTrực quan hóa thông tinTự động hóaTự chọn về khoa học máy tính:Cơ sở dữ liệu Web và hệ thống thông tinThiết kế và đánh giá thuật toánNhập môn trí tuệ nhân tạoTự chọn về Thống kê và Khai phá dữ liệu:Khai phá dữ liệuPhương pháp tính toán trong thống kê và khoa học dữ liệuKĩ thuật lấy mẫu khảo sátPhân tích chuỗi thời gianQuy hoạch thực nghiệmTự chọn về ứng dụng Khoa học dữ liệu:Nhập môn Tin sinh họcHệ thống thông tin địa líỨng dụng dữ liệu lớn trong quản lí rủi ro tai biến thiên nhiênKhai thác dữ liệu trong Hóa họcMô hình toán sinh tháiThị giác máy tínhLí thuyết trò chơiTìm kiếm thông tinXử lí ngôn ngữ tự nhiên và học sâuVI. KHỐI KIẾN THỨC THỰC TẬP VÀ TỐT NGHIỆPKhóa luận tốt nghiệpCác học phần thay thế Khóa luận tốt nghiệpMột số vấn đề ứng dụng của khoa học dữ liệUMột số chủ đề trong mô hình hóa và phân tích dữ liệu
5. Các trường đào tạo ngành Khoa học dữ liệu
Có những trường nào đào tạo ngành Khoa học dữ liệu?
TrangEdu cung cấp danh sách các trường tuyển sinh và đào tạo ngành Khoa học dữ liệu cập nhật mới nhất hàng năm trước mùa tuyển sinh để các bạn có thể lựa chọn được một trường phù hợp nhất với bản thân.
Các trường tuyển sinh ngành Khoa học dữ liệu năm 2023 và điểm chuẩn mới nhất như sau:
a. Khu vực Hà Nội & các tỉnh miền Bắc
TTTên trườngĐiểm chuẩn 20221Đại học Bách khoa Hà Nội2Trường Đại học Kinh tế quốc dân26.53Trường Đại học Khoa học tự nhiên – ĐHQGHN26.554Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội24.655Trường Đại học Mỏ – Địa chất20.56Trường Đại học Y tế Công cộng177Trường Đại học Kinh tế – Kỹ thuật công nghiệp22
b. Khu vực miền Trung & Tây Nguyên
TTTên trườngĐiểm chuẩn 20221Trường Đại học Đông Á182Trường Đại học Đà Lạt163Trường Đại học Duy Tân4Trường Đại học Quy Nhơn15
d. Khu vực TPHCM & các tỉnh miền Nam
TTTên trườngĐiểm chuẩn 20221Trường Đại học Công nghệ thông tin – ĐHQG TPHCM27.052Trường Đại học Kinh tế TPHCM26.53Trường Đại học Kinh tế – Tài chính TPHCM194Trường Đại học Quốc tế – ĐHQG TPHCM265Trường Đại học Khoa học tự nhiên – ĐHQG TPHCM266Trường Đại học Văn Lang167Trường Đại học Kỹ thuật – Công nghệ Cần Thơ23.448Trường Đại học Công thương TPHCM
6. Các khối xét tuyển ngành Khoa học dữ liệu
Ngành Khoa học dữ liệu xét tuyển theo 1 trong các khối thi sau:
- Khối A00 (Toán, Lý, Hóa)
- Khối A01 (Toán, Lý, Anh)
- Khối D01 (Toán, Anh, Văn)
- Khối D07 (Toán, Hóa, Anh)
- Khối B00 (Toán, Hóa, Sinh)
- Khối D08 (Toán, Sinh, Anh)
7. Cơ hội nghề nghiệp và mức lương ngành khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một ngành nghề phát triển mạnh mẽ và mang lại nhiều cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số vị trí công việc phổ biến trong ngành này:
- Khoa học viên dữ liệu: Vị trí phổ biến nhất, làm việc trực tiếp với dữ liệu, xây dựng và tinh chỉnh các mô hình, phân tích kết quả và trình bày chúng cho các bên liên quan.
- Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst): Nếu bạn quan tâm đến việc làm việc với dữ liệu nhưng muốn tập trung ít hơn vào phần mô hình hóa, bạn có thể trở thành một chuyên viên phân tích dữ liệu. Ở vị trí này, bạn sẽ tập trung vào việc thu thập, xử lý và trình bày dữ liệu để giúp công ty hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh.
- Chuyên viên kỹ thuật dữ liệu (Data Engineer): Xây dựng, thử nghiệm và duy trì các hệ thống xử lý dữ liệu lớn, đảm bảo rằng dữ liệu có sẵn cho các khoa học viên dữ liệu và các bên liên quan khác.
- Chuyên viên học máy (Machine Learning Engineer): Tập trung vào việc xây dựng và triển khai các mô hình học máy vào sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty.
- Chuyên viên trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization Specialist): Tạo ra đồ họa, biểu đồ và hình ảnh giúp người khác hiểu dữ liệu.
Khoa học dữ liệu mang lại nhiều cơ hội trong các lĩnh vực khác nhau, từ tài chính, y tế, công nghệ, chính sách công, giáo dục và nhiều hơn nữa. Các nhà khoa học dữ liệu đang được tìm kiếm để giúp hiểu và tối ưu hóa mọi khía cạnh.
Mức lương ngành khoa học dữ liệu tùy thuộc vào nhiều yếu tố như trình độ, kinh nghiệm, công ty làm việc. Mức lương bình quân của một nhà khoa học dữ liệu tại Việt Nam là từ 15 – 30 triệu đồng một tháng.
8. Thách thức và khó khăn của ngành
Dù khoa học dữ liệu đem lại nhiều cơ hội nhưng cũng tồn tại nhiều thách thức và khó khăn.
- Dữ liệu trong thực tế thường không sạch và ngăn nắp như những gì bạn thấy trong sách giáo trình. Bạn có thể gặp phải dữ liệu bị thiếu, dữ liệu nhiễu, dữ liệu sai lệch hoặc không đồng nhất. Việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu có thể chiếm tới 80% thời gian công việc.
- Công nghệ liên tục thay đổi và phát triển, điều này có thể yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu phải liên tục cập nhật kiến thức và kỹ năng của mình để không bị tụt hậu.
- Không phải tất cả các câu hỏi đều có thể được trả lời bằng dữ liệu. Việc xác định những câu hỏi nghiên cứu phù hợp, cung cấp thông tin hữu ích và có thể trả lời bằng dữ liệu là một thách thức.
- Một số mô hình học máy phức tạp như mạng nơ-ron sâu, có thể tạo ra dự đoán chính xác nhưng lại khó giải thích. Việc này có thể gây khó khăn khi cố gắng giải thích kết quả cho các bên liên quan không chuyên.
- Với sự phát triển của ngành khoa học dữ liệu, việc bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng trở nên ngày càng quan trọng. Các nhà khoa học dữ liệu phải cẩn thận để không vi phạm các quy định về quyền riêng tư và bảo mật.
- Các nhà khoa học dữ liệu cũng phải đối mặt với các vấn đề tạo đức như việc sử dụng dữ liệu một cách công bằng và không đưa ra những dự đoán có định kiến.
Những thách thức trên yêu cầu các nhà khoa học dữ liệu không chỉ phải có những kỹ năng cần thiết mà cần có ý thức về các vấn đề lớn như bảo mật, quyền riêng tư và đạo đức.
9. Tương lai của ngành khoa học dữ liệu
Ngành khoa học dữ liệu đang phát triển rất mạnh mẽ và có nhiều triển vọng trong tương lai.
Với sự phát triển của công nghệ, chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Điều này đồng nghĩa với việc sẽ có nhiều cơ hội hơn cho các nhà khoa học dữ liệu để thu thập, phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu.
Ngành công nghệ AI và học máy đang phát triển nhanh chóng và khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục là một phần quan trọng của sự phát triển này. Các công ty sẽ cần ngày càng nhiều nhân lực giúp xây dựng và triển khai các mô hình AI, học máy.
Bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng sẽ trở nên ngày càng quan trọng, các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần phải nắm bắt vững các vấn đề này.
Công nghệ luôn thay đổi và phát triển, ngành khoa học dữ liệu không phải ngoại lệ. Chúng ta có thể kỳ vọng sự xuất hiện của nhiều công cụ và công nghệ mới giúp phân tích một cách hiệu quả hơn.
Khi ngành khoa học dữ liệu trở nên phổ biến hơn, nhu cầu về giáo dục và đào tạo trong lĩnh vực này cũng sẽ tăng lên. Điều này có thể dẫn đến sự xuất hiện của nhiều chương trình đào tạo và bằng cấp mới liên quan đến khoa học dữ liệu.
Ngành khoa học dữ liệu không chỉ có triển vọng trong tương lai mà còn tạo ra nhiều cơ hội cho các nhà khoa học dữ liệu cũng như những người quan tâm đến việc sử dụng dữ liệu để hiểu và cải thiện thế giới xung quanh họ.
Khoa học dữ liệu là một ngành đầy hứa hẹn và đang trở nên ngày càng không thể thiếu trong xã hội hiện đại. Dù ngành này mang lại nhiều cơ hội hấp dẫn nhưng cũng đầy thách thức và yêu cầu những kỹ năng đặc biệt.
Để thành công trong ngành khoa học dữ liệu, không chỉ cần kiến thức chuyên môn sâu rộng mà còn cần sự nhận thức về vấn đề bảo mật, quyền riêng tư và đạo đức.
Hy vọng với những thông tin trên, bạn có thể hiểu rõ hơn về ngành khoa học dữ liệu và cách bạn có thể tận dụng những cơ hội mà nó mang lại.
