Tổng quan ngành khoa học dữ liệu: Cần học gì? Học trường nào? Cơ hội nghề nghiệp ra sao?

Nghề khoa học dữ liệu là gì ? Làm sao phân biệt khoa học dữ liệu và nghiên cứu và phân tích kinh doanh thương mại ? Bắt đầu từ đâu để hoàn toàn có thể kiến thiết xây dựng sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu ? Hãy cùng trường quản trị SOM khám phá trải qua bài viết dưới đây nhé !

Tổng quan ngành khoa học dữ liệu

1. Ngành khoa học dữ liệu là gì?

Có nhiều quan điểm khác nhau về ngành khoa học dữ liệu ( data science ) nhưng về cơ bản thì đây là nghành nghề dịch vụ sử dụng những giải pháp khoa học, thuật toán và mạng lưới hệ thống công nghệ thông tin để giải thuật ‘ thông tin ’ đằng sau những dữ liệu ngẫu nhiên, từ đó biến những báo cáo giải trình thô thành insight giá trị .
Những thông tin này hoàn toàn có thể ứng dụng phong phú vào nhiều nghành khác nhau như giúp ngành y tế nghiên cứu và phân tích hình ảnh y khoa, phân nhóm người mua trong ngành kinh tế tài chính hay dự báo rủi ro đáng tiếc cho nhóm ngành sản xuất. Dưới sự tương hỗ của khoa học dữ liệu, nhiều yếu tố trước giờ vẫn ‘ tốn nhân công, tốn nguồn lực ’ để xử lý, nay trọn vẹn hoàn toàn có thể giải quyết và xử lý nhanh gọn, hiệu suất cao hơn, đặc biệt quan trọng khi công nghệ tiên tiến ngày càng triển khai xong và phổ cập ..

Khoa học dữ liệu là một ngành lớn và có những phân cấp nhỏ hơn để giải quyết những vấn đề cụ thể, chi tiết trong các lĩnh vực khác nhau:

Bạn đang đọc: Tổng quan ngành khoa học dữ liệu: Cần học gì? Học trường nào? Cơ hội nghề nghiệp ra sao?

Cấp thứ 1- data mining: khoanh vùng và tìm kiếm dữ liệu đầu vào dưới sự hỗ trợ của công nghệ và thuật toán thống kê.

Cấp thứ 2- data analytics: Cách con người ứng dụng công nghệ phân tích để biến những dữ liệu đã khai thác thành các nhóm thông tin cụ thể.

Ở cấp thứ 3- data analysis: hệ thống hóa và xây dựng cấu trúc cho những thông tin đầu ra của cấp thứ 2. Những thông tin này sẽ được đào sâu phân tích, kết nối và diễn giải thành các thông tin thông dụng, mang tính ứng dụng cao.

Data science ngày càng được ứng dụng trong nhiều nghành khi công nghệ tiên tiến ngày càng nâng cấp cải tiến khiến cho tính đúng chuẩn của dữ liệu ngày càng tăng. Trong đó tính ứng dụng của khoa học dữ liệu đặc biệt quan trọng rõ nét trong kinh doanh thương mại vì những quyết định hành động kinh doanh thương mại sẽ có được cơ sở chắc như đinh và giúp sớm vô hiệu những quyết định hành động nhiều rủi ro đáng tiếc .

2. Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong kinh doanh:

Data science khi được ứng dụng vào những doanh nghiệp sẽ được mang một dáng hình khác – business analytics. Nếu như khoa học dữ liệu nghiêng về công cụ, thuật toán và ship hàng cho tiềm năng nghiên cứu và điều tra là chính thì business analytics sẽ dựa trên những dữ liệu nguồn vào tích hợp với tình hình doanh nghiệp, kỹ năng và kiến thức trình độ nhằm mục đích tương hỗ cho những quyết định hành động kinh doanh thương mại, lý giải những yếu tố đơn cử của doanh nghiệp .
Khoa học dữ liệu chính là nền tảng để tối ưu những hoạt động giải trí kinh doanh thương mại. Thay vị phụ thuộc vào vào kinh nghiệm tay nghề và năng lượng nhà chỉ huy khi phải đưa ra những quyết định hành động ‘ sống còn ’, ứng dụng data science vào doanh nghiệp sẽ giúp nhà quản trị tiếp cận những bài toán mới một cách logic và có địa thế căn cứ hơn. Qua đó, giảm thiểu sự sự không tương đồng nội bộ và cắt giảm được rủi ro đáng tiếc trước những dịch chuyển nằm ngoài ‘ kinh nghiệm tay nghề ’ .
Bên cạnh việc ra quyết định hành động, data science còn hoàn toàn có thể ứng dụng trong kinh doanh thương mại ở nhiều góc nhìn như là Dự kiến và chớp lấy xu thế thị trường. Nắm bắt được những dữ liệu về sự đổi khác trong xu thế tiêu dùng, mẫu sản phẩm được ưu thích, hiệu suất cao của những chương trình tiếp thị sẽ giúp doanh nghiệp sớm ‘ bắt ’ được những thị hiếu mới và đón đầu nhanh ngay từ khi mới manh nha .
Việc thử nghiệm mẫu sản phẩm mới hay lan rộng ra thị trường cũng thuận tiện hơn nhờ sự tương hỗ của khoa học dữ liệu. Phản ứng của thị trường sẽ nhanh gọn được ghi nhận để những doanh nghiệp nhìn nhận mức độ tương thích của mẫu sản phẩm mới, đo lường và thống kê xem thị trường nào là tiềm năng để lan rộng ra … Với những ứng dụng của khoa học dữ liệu, nhà quản trị không chỉ hoàn toàn có thể cắt giảm những biến số mà còn hoàn toàn có thể ngày càng tăng hằng số thành công xuất sắc cho doanh nghiệp .

→ Xem thêm tại: Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong kinh doanh

Data scientist là làm gì? Làm sao để data scientist nâng cao tính ứng dụng của ngành khoa học dữ liệu?

Data scientist ( nhà khoa học dữ liệu ) sẽ tham gia vào một quá trình quản lý và vận hành liên tục mà ở đó từng bước đều là một mắt xích quan trọng trong việc khai mở dữ liệu thành thông tin. Quy trình này có những bước chính như xác lập yếu tố, tích lũy và phân loại dữ liệu, hệ thống hóa, thực thi và tăng trưởng thành những yêu cầu lựa chọn nhằm mục đích định hướng cách xử lý yếu tố đặt ra khởi đầu .
Trong tiến trình thao tác của những data scientist thì bước quan trọng và phức tạp nhất là :

Thu thập, phân loại dữ liệu,

Hệ thống chúng thành các thông tin có cấu trúc chặt chẽ.

Vì 2 bước này chính là trọng điểm giúp phát huy hết năng lực của khoa học dữ liệu mang lại tính ứng dụng cao trong thực tiễn .
Ở bước tích lũy và phân loại data scientist sẽ triển khai sử dụng những công cụ để tích lũy những dữ liệu tương quan phân phối cho việc điều tra và nghiên cứu. Sau khi đã khoanh vùng được những dữ liệu, data scientist sẽ thực thi tinh lọc và phân loại những dữ liệu theo từng phân nhóm đơn cử .

Bước quan trọng kế tiếp là hệ thống các dữ liệu quan trọng và liên kết chúng với nhau. Các data scientist sẽ kết nối các phân nhóm từ bước thu thập dữ liệu thành các đáp án giả định cho vấn đề ban đầu. Đây là quá trình đòi hỏi data scientist vận dụng chuyên môn và kỹ thuật để loại bỏ các dữ liệu dư thừa, hệ thống các dữ liệu quan trọng còn lại với nhau thành các đáp án mà có khả năng lý giải được bài toán đầu vào.

Xem thêm: Tìm việc Làm Giám đốc Đầu tư và Phát triển Dự án Tuyển Dụng 19/04/2023 | https://thomaygiat.com

Có thể nói, data scientist cùng lúc đảm nhiệm nhiều nghĩa vụ và trách nhiệm, đồng thời là người làm kỹ thuật, hiểu được những thuật toán và là người quản trị với tư duy kế hoạch, tri thức trình độ để vận dụng tối ưu nguồn lực dữ liệu có được. Vì thế những data scientist không những phải đồng thời thành thạo những công cụ mà cần có có cả tư duy xác lập, nghiên cứu và phân tích yếu tố và trình diễn những xu thế xử lý sau quy trình nghiên cứu và phân tích .

Cơ hội nghề nghiệp của ngành khoa học dữ liệu

Ngành khoa học dữ liệu có nhiều hướng tăng trưởng nghề nghiệp khác nhau, gồm có con đường nghiên cứu và điều tra với tính học thuật cao và làm trình độ tại những doanh nghiệp. Mỗi sự lựa chọn trong nghành này đều mở ra thời cơ và mang lại giá trị khác nhau để thỏa đáp được những đam mê, năng lực khác nhau .
Với xu thế nghiên cứu và điều tra như một data scientist thực thụ thì sẽ tập trung chuyên sâu vào điều tra và nghiên cứu, đi sâu vào những công cụ và nguyên tắc. Trong khi đó, việc theo đuổi những phân nhánh như data analytics và trở thành analyst hoặc kiến thiết xây dựng sự nghiệp ở vai trò business analyst thì không đi sâu vào nghiên cứu và điều tra mà hướng đến những giá trị thực hoàn toàn có thể giúp ích và biến hóa doanh nghiệp ở toàn cảnh kinh doanh thương mại .
Để cung ứng nhu yếu yên cầu cùng lúc kỹ năng và kiến thức, kỹ năng và kiến thức phối hợp vì vậy ngành khoa học dữ liệu có phần phức tạp hơn so với những nghành nghề dịch vụ khác, nhưng cũng có nhiều thời cơ tiềm năng. Cơ hội việc làm của ngành khoa học dữ liệu cũng ngày càng tiềm năng với phúc lợi và mức lương trung bình đứng đầu những ngành tuyển dụng trong những năm vừa mới qua .
Năm 2021, ngành data science có số lượng đăng tin tuyển dụng tăng 41 % và ứng tuyển tăng đột biến 147 % ( theo báo cáo Thị trường nhân lực ngành Công nghệ của Vietnamwork ) .
Và mức lương ngành khoa học dữ liệu giao động từ 12.000.000 đ đến 50.000.000 đ thuộc top những ngành có thu nhập cao nhất. Những chỉ số này cho thấy Nước Ta cũng đang hòa mình cùng dòng chảy tân tiến dẫn đến nhu yếu nguồn nhân lực data science tăng cao .

Tham khảo thêm thời cơ nghề nghiệp khác của ngành khoa học dữ liệu :

→ Lương Data Analyst ở Việt Nam 2022 & Tương lai ngành phân tích dữ liệu

Học gì để làm việc trong ngành khoa học dữ liệu ?

Với tiêu chuẩn cao của ngành khoa học dữ liệu khiến nguồn nhân lực chất lượng thì còn hạn chế nhưng nhu yếu tuyển dụng thì ngược lại. Thế nên những đãi ngộ và thời cơ việc làm mới càng rộng mở để tìm đến những nhân sự có cả năng lượng tư duy và kỹ thuật. Tuy nhiên tiêu chuẩn này không phải là không hề đạt được, để gia nhập ngành khoa học dữ liệu thì trọn vẹn hoàn toàn có thể khởi đầu bằng kiến thức và kỹ năng, hệ kỹ năng và kiến thức nền tảng và sau đó thì từng bước trải nghề .

Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu- Thạc sĩ phân tích kinh doanh và chuyển đổi số tại trường quản lý SOM

Chương trình Thạc sĩ phân tích kinh doanh và chuyển đổi số tại SOM được thiết kế để cung cấp kiến thức và kỹ năng để phân tích dữ liệu kinh doanh biến chúng trở thành nguồn lực để thúc đẩy thay đổi và nâng tầm doanh nghiệp.

Xem thêm: 4 cách lọc trùng trong Excel nhanh chóng và hiệu quả từ A-Z

Chương trình học: cấu trúc chương trình học đi từ cơ sở, cách thức áp dụng cho các ngành và chức năng, ứng dụng vào doanh nghiệp và chia sẻ từ quản lý. Chương trình được phân bổ tuần tự để đảm bảo hoàn thiện hệ thống kiến thức đã được thiết kế.

Thời gian học và chi phí: để hoàn thiện chương trình Thạc sĩ phân tích kinh doanh và chuyển đổi số tại SOM chỉ mất tổng cộng 1 năm, trong đó thời gian học chủ yếu vào thứ 6,7 & chủ nhật.

Học phí được chi theo 2 phương pháp như sau :

Chi phí học tại Việt Nam là 13.500 USD

Chi phí học tại Thái Lan là 15.500 USD

Để tìm hiểu thêm về điều kiện tuyển sinh, nội dung môn học và các lợi ích đạt được sau khi hoàn thành chương trình Thạc sĩ phân tích dữ liệu và chuyển đổi số tại SOM, tham khảo thêm tại: