Ngành khoa học dữ liệu (Data Science): Học gì, học ở đâu, và cơ hội nghề nghiệp

Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) là ngành học lí tưởng cho những bạn học sinh, sinh viên đam mê công nghệ, dữ liệu và khám phá những điều mới lạ. Trong bài viết này, cùng Tuhoc.com.vn tìm hiểu về ngành học và các cơ hội nghề nghiệp của ngành Khoa học dữ liệu nhé!

Lưu ý: Khi các bạn đã tìm hiểu tới một ngành học cụ thể, thì đó nên là một trong 3-5 ngành học phù hợp với bản thân và đang trong quá trình so sánh – lựa chọn.

Tuyệt đối không nên bỏ qua bước tìm hiểu sở thích nghề nghiệp các bạn nhé. Nếu như bạn chưa biết các để tìm ra được sở thích nghề nghiệp của mình thì hãy đọc ở bài viết Hướng dẫn 4 bước chọn ngành – chọn nghề – chọn trường, chúng tôi đã hướng dẫn rất chi tiết và cụ thể, để bạn có thể thực hiện đơn giản nhất.

Ngành khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu (Data science) là ngành khoa học về việc khai phá, quản trị và phân tích dữ liệu để dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra các quyết định, chiến lược hành động.

Khoa học dữ liệu (Data science) gồm ba phần chính: tạo và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và áp dụng kết quả phân tích thành những hành động có giá trị. Việc phân tích và sử dụng dữ liệu dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học – Mathematical Statistics), công nghệ thông tin (máy học – Machine Learning) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Dữ liệu lớn (Big Data) đã cách mạng hóa các công ty và đem lại cho họ một lợi thế cạnh tranh. Các công ty này cần những người chuyên môn, thành thạo trong việc xử lý, quản lý, phân tích và hiểu xu hướng trong dữ liệu. Chính vì thế mà ngành Khoa học dữ liệu (Data science) càng ngày càng trở thành xu hướng và được săn đón.

Khoa học dữ liệu khác gì Phân tích dữ liệu?

Trong khi Khoa học dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm các mối tương quan có ý nghĩa giữa các tập dữ liệu lớn, thì Phân tích dữ liệu được thiết kế để khám phá các xu hướng chi tiết, cụ thể của thông tin được trích xuất. Nói cách khác, Phân tích dữ liệu là một nhánh của Khoa học dữ liệu tập trung vào các câu trả lời cụ thể hơn cho các câu hỏi mà Khoa học dữ liệu đưa ra.

Khoa học dữ liệu nhằm mục đích tìm ra các vấn đề mới, thú vị giúp các doanh nghiệp đổi mới. Mặt khác, phân tích dữ liệu cố gắng tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi này và quyết định cách chúng có thể được thực hiện trong một công ty để khuyến khích việc đổi mới dựa trên dữ liệu.

Ngành khoa học dữ liệu học gì?

Các nhóm kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm Phân tích (Analytics), Lập trình (Programming), và Kiến thức chuyên ngành (Domain Knowledge). Chính vì thế, nếu bạn theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn sẽ được học một số các môn chuyên ngành như:

• Thống kê áp dụng (Applied Statistics)
• Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)
• Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)
• Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• Xác suất (Probability)
• Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Ngành Khoa học dữ liệu có mã ngành là 7480109.

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.

Các trường đào tạo ngành Khoa học dữ liệu

Có những trường nào đào tạo ngành Khoa học dữ liệu?

Dưới đây là 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.

Điểm chuẩn ngành Khoa học dữ liệu năm 2022 của các trường đại học trên thấp nhất là 15 và cao nhất là 27.05 (thang điểm 30).

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)

Bạn có phù hợp với ngành Khoa học dữ liệu?

Khoa học dữ liệu là một ngành học vô cùng tiềm năng, tuy nhiên cũng đòi hỏi nhiều phẩm chất và kỹ năng. Một số phẩm chất cần có khi theo học ngành khoa học dữ liệu bao gồm:

Tư duy phản biện 

Theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn cần biết cách đưa ra những đánh giá công bằng và hiệu quả thông qua phân tích, đặt câu hỏi và đánh giá khách quan trước vấn đề. Nhà khoa học dữ liệu luôn phải tuân thủ thái độ “không coi câu trả lời ban đầu là cuối cùng”, luôn đặt câu hỏi về mọi thứ họ nghe và đọc, tập trung vào các khía cạnh quan trọng của vấn đề và tránh những chi tiết không liên quan

Kiến thức về thống kê 

Thống kê giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền xử lý dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu của họ cho đồng nghiệp và khách hàng. Việc hiểu các công cụ và khái niệm này cho phép các nhà khoa học dữ liệu  lựa chọn phương pháp tốt nhất  cho vấn đề của họ. Số liệu thống kê có thể được sử dụng để giúp các bên liên quan đưa ra quyết định và thiết kế và đánh giá các thí nghiệm.

Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu 

Trực quan hóa dữ liệu là một biểu diễn đồ họa của dữ liệu để truyền tải mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Đây là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, vì các nhà khoa học dữ liệu có thể giải thích kết quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu nên quen thuộc với một trong các thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js và Tableau.

Kỹ năng thuyết trình 

Nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng sử dụng dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu. Các phẩm chất như tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành câu chuyện đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.

Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu làm gì khi ra trường?

Sau khi tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu, người học sẽ có nhiều sự lựa chọn các công việc khác nhau. Sau đây là một số ngành nghề mà người học có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp ngành học này:

• Nhà Khoa học dữ liệu (Data Scientist): cần có khả năng phân tích một lượng lớn thông tin và đưa ra xu hướng cũng như chiến lược kinh doanh phù hợp.
• Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst): chịu trách nhiệm chuyển đổi và thao tác các tập dữ liệu lớn để phù hợp với phân tích mong muốn cho các công ty. Họ cũng hỗ trợ quá trình ra quyết định bằng cách chuẩn bị các báo cáo cho các nhà lãnh đạo tổ chức để truyền đạt hiệu quả các xu hướng và hiểu biết sâu sắc thu thập được từ phân tích của họ.
• Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): tạo kênh dữ liệu và cung cấp giải pháp phần mềm. Ngoài ra, họ cũng chịu trách nhiệm chạy các bài kiểm tra và thử nghiệm để theo dõi hiệu suất và chức năng của các hệ thống đó.
• Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì các đường ống dẫn dữ liệu, tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu mạnh mẽ và được kết nối với nhau trong một tổ chức, giúp các nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập được thông tin.
• Nhà phát triển Business Intelligence (BI): Các nhà phát triển BI thiết kế và phát triển các chiến lược để hỗ trợ các phòng ban trong doanh nghiệp nhanh chóng tìm thấy thông tin họ cần để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.

Giới thiệu tới các bạn video của anh Duy Luân Dễ Thương, một Youtuber nổi tiếng làng công nghệ và là Mod của diễn đàn Tinh tế. Trong video này anh Luân giải thích sơ về Data Engineer, công việc thường làm mỗi ngày, những kĩ năng hay kiến thức cơ bản bạn cần có khi đi làm việc ở mảng này. Ngoài ra còn có 2 khóa Data Engineer miễn phí của Microsoft cho bạn nào cần thì có thể tham khảo nhé.

Nhu cầu nhân sự ngành Data Science và Big Data tại Việt Nam

Trong kỷ nguyên số hóa, công nghệ là yếu tố thiết yếu giúp doanh nghiệp thực hiện những cải tiến, nâng cao vị thế cạnh tranh trên thị trường. Nhu cầu nguồn nhân lực chất lượng cao thông hiểu công nghệ  nổi bật liên quan đến AI như Big Data, Data Science, Machine Learning ngày càng nâng cao.

Theo bản cập nhật Báo cáo Thị trường nhân lực ngành Công nghệ 2019 của VietnamWorks  công bố mới đây, các lĩnh vực công nghệ dữ liệu bao gồm AI (Trí tuệ nhân tạo), Data Science (Khoa học dữ liệu) và Big Data (Dữ liệu lớn) đã phát triển mạnh trong nửa đầu năm nay với số lượng đăng tuyển và ứng tuyển đều tăng cao.

Trong đó, AI dẫn đầu về tốc độ tăng trưởng trong nhu cầu tuyển dụng nửa đầu 2019, tăng 46% so với năm 2017, lượng ứng tuyển tăng 86%. Data Science có số lượng đăng tuyển tăng 21% và lượng ứng tuyển tăng đột biến đến 137%. Con số này cho Big Data lần lượt là 35% và 56%. Dự đoán nhu cầu về những ngành này sẽ tiếp tục tăng trong tương lai.

Thống kê Top Dev cho thấy, trong giai đoạn đến năm 2021, ngành công nghệ thông tin sẽ thiếu hụt nhu cầu liên quan đến các ngành công nghệ thông tin sẽ thiếu hụt từ 70.000 – 90.000. Các công ty sẽ đối mặt với thách thức giữ chân nhân tài trong lĩnh vực này bằng cách đề xuất mức lương, thưởng chế độ thăng tiến tương xứng.

Thêm vào đó các tập đoàn lớn ở Việt Nam như Viettel, VNPT, FPT… cũng đang nỗ lực ứng dụng công nghệ Big Data, Data Science để đêm đến các cải tiến vượt bậc. Hơn 70% các nhà điều hành công nghệ thông tin sẵn sàng tích hợp công nghệ phân tích dữ liệu (Analytics) và AI vào hoạt động kinh doanh của mình.

Mức lương ngành Data Science

Mức lương trung bình của Data Scientist

Hiện nay, công nghệ hiện đại dần phát triển mạnh mẽ hơn bao giờ hết, các dữ liệu dần đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định và định hướng phát triển cho doanh nghiệp thì công việc của data scientist cũng trở nên quan trọng không kém.

Vì vậy, một data scientist thường có mức thu nhập rơi vào khoảng 13.000.000 – 25.000.000 đồng/tháng. Đây là một mức lương khá cao đối với mặt bằng chung hiện nay, và tùy theo kinh nghiệm chuyên môn, kỹ năng và năng lực mà mức lương của data scientist sẽ có sự thay đổi.

Mức lương của Data Scientist theo các tiêu chí

Lương Data Scientist theo kinh nghiệm

Dựa trên kinh nghiệm làm việc, các mức lương cụ thể của một data scientist sẽ được phân chia chi tiết từ chưa có kinh nghiệm đến cấp độ kinh nghiệm dày dặn. Với kinh nghiệm càng cao, mức lương nhận được cũng sẽ tăng thêm, cụ thể:

• Data scientist mới bắt đầu làm việc, chưa có kinh nghiệm sẽ nhận được mức lương từ 10.000.000 – 15.000.000 đồng/tháng.
• Data scientist có kinh nghiệm làm việc từ tối thiểu 2-3 năm sẽ nhận được mức lương từ 17.000.000 – 25.000.000 đồng/tháng.
• Data scientist có kinh nghiệm lâu năm, dày dặn sẽ nhận được mức lương tối thiểu từ 30.000.000 triệu đồng/tháng.

Lương Data Scientist theo khu vực

Hiện nay, các công việc về data scientist thường có sự phát triển mạnh mẽ tại nhiều khu vực trên khắp cả nước. Tùy thuộc vào khu vực cụ thể và quy mô phát triển của doanh nghiệp ở từng khu vực, mức lương của data scientist cũng sẽ có một chút khác biệt.

Nhìn chung, ở khu vực Hà Nội, data scientist thường sở hữu mức thu nhập khoảng 22.000.000 đồng/tháng. Trong khi đó, ở các doanh nghiệp tại khu vực TP.HCM, mức thu nhập của data scientist sẽ ở mức 17.000.000 đồng/tháng.

Lương Data Scientist theo vị trí, chức vụ

Về vị trí và chức vụ, mức lương của data scientist cũng sẽ có nhiều sự thay đổi ở từng yêu cầu công việc khác nhau. Trong đó, các cấp độ từ nhân viên, trưởng phòng, quản lý, giám đốc, lãnh đạo sẽ được nhận mức thu nhập phù hợp với năng lực và yêu cầu công việc.

Các mức thu nhập cũng sẽ dao động từ tối thiểu 10.000.000 đồng/tháng. Vì vậy, khi thăng tiến lên một vị trí cao hơn, bạn cũng sẽ có cơ hội tăng thêm mức thu nhập tốt hơn.

Lương Data Scientist theo trình độ học vấn

Về trình độ học vấn, mức lương phù hợp cho các data scientist cũng sẽ được phân chia theo từng cấp bậc cụ thể. Khi sở hữu cấp bậc giáo dục càng cao, data scientist cũng sẽ có nhiều cơ hội thăng tiến và nhận được các mức thu nhập hấp dẫn:

Một data scientist sở hữu bằng cử nhân đại học thường có mức lương cao hơn người chỉ sở hữu bằng cao đẳng.

Data scientist có bằng thạc sĩ cũng sẽ có cơ hội nhận mức lương cao hơn người tốt nghiệp hệ đại học.

Nhìn chung, mức chênh lệch thu nhập giữa các cấp bậc thường khá cao, lên đến 7.000.000 – 15.000.000 đồng/tháng hoặc hơn. Do đó, bạn cần lưu ý về bằng cấp để có thể nhanh chóng đạt được mức lương như mong muốn.

Một số câu hỏi liên quan

Trong quá trình làm việc và tư vấn hướng nghiệp cho các bạn trẻ, chúng tôi gặp khá nhiều câu hỏi về ngành nghề. Với mỗi câu hỏi đó chúng tôi sẽ cố gắng trả lời đầy đủ nhất trong một bài viết cụ thể. Sau khi đã tham khảo xong những thông tin quan trọng về ngành học, các bạn có thể đọc thêm ở những bài trả lời câu hỏi này để có thêm những góc nhìn rộng hơn về ngành mình đang có dự định học nhé.

Có nên chọn ngành Khoa học Dữ liệu? >>> Trả lời

Nếu các bạn còn điều gì thắc mắc vui lòng đặt câu hỏi ở phần bình luận ngay dưới bài viết hoặc gửi email cho Tuhoc.com.vn để nhận giải đáp nhanh chóng nhất nhé.

Lời kết

Nếu các bạn quyết định lựa chọn ngành này thì ngay từ bây giờ hãy bắt đầu trau dồi, học hỏi, tích lũy kinh nghiệm và kiến thức để sau này khi ra trường có thể có một công việc thật tốt cùng mức lương cao nhé.

Hi vọng bài viết trên giúp ích phần nào trong việc lựa chọn ngành nghề của các bạn!

Bài viết nằm trong chuyên mục Định hướng – Nơi giúp các bạn trẻ Tự tin định hướng nghề nghiệp, vững vàng xây dựng sự nghiệp.