Một ví dụ đơn giản về ứng dụng của ngành khoa học dữ liệu, khi bạn truy cập các sàn giao dịch điện tử như Amazon, Lazada, Tiki… khoa học dữ liệu xây dựng hệ thống từ những dữ liệu về sản phẩm bạn đã mua, giỏ hàng của bạn, những sản phẩm bạn tìm kiếm nhiều nhất và dữ liệu của những khách hàng đã mua sản phẩm tương tự để đề xuất thêm những sản phẩm bổ sung. Hoạt động này mang khuyến khích bạn mua sắm, đáp ứng nhu cầu của bạn mà không mất nhiều thời gian tìm kiếm đồng thời đem lại lợi nhuận tăng thêm cho các sàn giao dịch này.

Năm 2012, tạp chí Harvard Business Review đã có bài báo “Nhà khoa học dữ liệu, nghề quyến rũ nhất thế kỷ”. Gần 10 năm sau, dự báo này vẫn đúng. Sự thành công của nhiều doanh nghiệp như Google, IBM, Apple, Netflix, Lazada, Tiki, Amazon, Alibaba, sự tiến bộ của y học, khoa học không gian…ghi nhận sự đóng góp to lớn của ngành khoa học dữ liệu. Cùng với cuộc cách mạng công nghệ 4.0, các doanh nghiệp trong và ngoài nước vẫn đang “khát” nhân lực về khoa học dữ liệu.

Mức lương của nhà khoa học dữ liệu rất hấp dẫn. Năm 2021, tại Mỹ, nhà khoa học dữ liệu là 1 trong 10 ngành nghề có mức lương trung bình cao nhất hiện nay. Hãy cùng khám phá ngành học khoa học dữ liệu là gì? tốt nghiệp ngành khoa học dữ liệu sẽ làm gì? cơ hội tìm kiếm việc làm cao hay thấp? ngành khoa học dữ liệu sẽ học nhữnng gì?

1. Ngành Khoa học dữ liệu là gì

Theo Mike Loukides, khoa học dữ liệu bao gồm việc thu thập, lưu trữ và kể câu chuyện về dữ liệu đó (Data scientist involved gathering data, massaging it into a tractable form, making it tell its story, and presenting that story to others).

Theo Havard CS109 Khoa học dữ liệu là học hỏi từ dữ liệu để có được những dự đoán và thông tin chi tiết hữu ích. (Learning from data in order to gain useful predictions and insights) 

Theo Josh Blumenstock: “Một nhà khoa học dữ liệu là người biết nhiều về thống kê hơn một nhà khoa học máy tính và biết nhiều về khoa học máy tính hơn một nhà thống kê”  (A data scientist is someone who knows more statistics than a computer scientist and more computer science than a statistician).

Như vậy, có thể hiểu ngành Khoa học dữ liệu là khoa học về việc thu thập và phân tích dữ liệu, tìm ra các thức giải quyết vấn đề.  Ngành học Khoa học dữ liệu là ngành khoa học tổng hợp của 3 lĩnh vực: (1)Toán và thống kê, (2)Công nghệ thông tin, (3)Các lĩnh vực ứng dụng cụ thể: tài chính, ngân hàng, marketing, cơ khí- chế tạo, môi trường, y học….

2. Triển vọng nghề nghiệp của ngành khoa học dữ liệu

2.1 Tương lai của ngành Khoa học dữ liệu

Dữ liệu lớn (Big Data) là một trong bốn nền tảng quan trọng nhất của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 cùng với Internet vạn vật - IoT (Internet of Things), Trí tuệ nhân tạo - AI (Artificial Intelligence), Chuỗi khối-Blockchain. Khoa học dữ liệu mang lại ý nghĩa cho dữ liệu. Nó đổi dữ liệu thô thành các sản phẩm có ý nghĩa có thể được sử dụng bởi tất cả các  ngành nghề, lĩnh vực để xác định nguyên nhân, dự báo, đưa ra các quyết định phù hợp.

Một ví dụ về khoa học dữ liệu là thành công của Netflix - nền tảng xem phim trực tuyến tính đến tháng 01/2021 đã có hơn 200 triệu người đăng ký trên toàn thế giới, trong đó có 8,5 triệu người đăng ký trong quý 4-2020. Bí quyết thành công của họ là dựa trên khoa học dữ liệu Bằng cách thu thập thông tin trên mọi tương tác của khách hàng, Netflix có thể đi sâu vào tâm trí của người xem và có được ý tưởng về những gì họ có thể muốn xem tiếp theo ngay cả trước khi họ kết thúc một chương trình hoặc bộ phim. Reed Hastings (Giám đốc điều hành của Netflix) cho biết: “Chúng tôi có dữ liệu cho thấy có hành vi xem khác nhau tùy thuộc vào ngày trong tuần, thời gian trong ngày, thiết bị và đôi khi thậm chí cả vị trí. Nếu bí quyết của Starbucks là nụ cười khi bạn nhận được ly cà phê của mình… thì của chúng tôi là trang Web điều chỉnh theo sở thích của từng người.”

Với việc đưa ra các sản phẩm, dịch vụ ngày càng thông minh hơn, khoa học dữ liệu là ngành góp phần làm cuộc sống tốt đẹp hơn, có triển vọng cực lớn với nhu cầu nhân lực không giới hạn cho hiện tại và tương lai. Bạn cũng có thể dễ dàng làm việc tại nhiều nước do nhu cầu cao trên toàn thế giới với kiến thức, bằng cấp - chứng chỉ ngành khoa học dữ liệu.

Năm 2021, tại Mỹ, nhà khoa học dữ liệu là 1 trong 10 ngành nghề có mức lương trung bình cao nhất hiện nay. 

Tại Việt Nam, Theo Báo cáo thị trường nhân lực ngành công nghệ thông tin (CNTT) năm 2019 của Tập đoàn nhân sự Navigos, mức lương trung bình của người làm Khoa học dữ liệu liên quan đến AI là 1.844 USD/tháng (tương đương 43 triệu đồng). Theo Topdev.  mức lương của một nhà khoa học dữ liệu lên đến 500-600 triệu/tháng..

2.2  Các công việc cụ thể cho ngành khoa học dữ liệu

Trong một nghiên cứu của O'Reilly, một trong những nhà phát hành chuyên về mảng công nghệ và khoa học máy tính, có 4 dạng nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) tiêu biểu.
1. Doanh nhân (Data Businesspeople)

Quan tâm vào sản phẩm và phát triển lợi nhuận, họ là các nhà lãnh đạo, nhà quản lý và doanh nhân có sự am hiểu về mặt kỹ thuật. Đa phần đều có nền tảng giáo dục xuất phát bằng kỹ sư kết hợp với một bằng MBA. Các lãnh đạo doanh nghiệp khởi nghiệp trong công nghệ có kiến thức về khoa học dữ liệu là một lợi thế lớn.

2. Nhà sáng tạo (Data Creatives)

Điểm nhấn thường thấy là sự xuất sắc sử dụng các công nghệ minh họa (Visualization Techonology) và mã nguồn mở. Họ có khả năng  giải quyết toàn bộ quá trình phân tích từ đầu đến cuối của quá trình xử lý số liệu:  từ trích dữ liệu, đến tổng hợp và phân lớp dữ liệu, đến trình bày các phân tích dưới dạng thống kê hay các dạng tiên tiến khác, đến tạo ra cách diễn giải và sự hình dung thuyết phục, đến xây dựng các công cụ khiến cho sự phân tích có khả năng phát triển và ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực. Nhà sáng tạo khoa học dữ liệu thường có cái nhìn bao quát, kỹ năng thành thạo và kinh nghiệm phong phú.

3. Nhà phát triển (Data Developers)

Tập trung vào việc viết phần mềm để làm phân tích, thống kê, và nhiệm vụ học máy, thường xuyên trong môi trường sản xuất.  Có thể nói, họ giải quyết các vấn đề kỹ thuật của khoa học dữ liệu - làm thế nào để có được dữu liệu, làm thế nào để lưuư trữ dữ liệu và khai thác dữ liệu. Họ thường có trình độ khoa học máy tính, và thường xuyên làm việc với “dữ liệu lớn" (Big Data).

4. Nhà nghiên cứu (Data Researchers)

Đó là những người áp dụng những kỹ năng được đào tạo trong khoa học cùng với các công cụ và kỹ thuật để nghiên cứu học thuật chuyên sâu.

Thực tế theo định hướng của nhiều Trường, sau khi tốt nghiệp ngành khoa học dữ liệu, bạn có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu theo 4 hướng trên hoặc trở thành: 

5. Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Chuyên viên phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, bảo hiểm, truyền thông, chăm sóc sức khỏe ... Bạn có thể bắt đầu với những công việc đơn giản nhất như thu thập, quản lý, trích xuất, phân tích hay lọc dữ liệu theo yêu cầu của các bên liên quan.

Có thể hiểu không phải nhà phân tích dữ liệu nào cũng có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu nhưng nếu mục tiêu nghề nghiệp của bạn là trở thành một nhà khoa học dữ liệu thì việc thành thạo các kỹ năng phân tích dữ liệu là yêu cầu cơ bản mà bạn nhất định phải đáp ứng được. Trở thành Nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi kỹ năng cao hơn về toán học, thống kê và việc xây dựng các mô hình.

2.3 Các vị trí đảm nhận sau khi tốt nghiệp ngành khoa học dữ liệu

- Nghiên cứu trong các viện, trường đại học, các dự án, hỗ trợ các nhóm nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực.

- Làm việc cho các tập đoàn, công ty trong và ngoài nước ở bộ phận quản trị dữ liệu, chuyên viên phân tích dữ liệu, tham gia sản xuất phần mềm. Trong đó, hiện nay các tập đoàn viễn thông, thương mại điện tử, công nghệ thông tin, các công ty phân phối sản phẩm đang rất thiếu nhân lực khoa học dữ liệu.

- Làm việc trong các cơ quan nhà nước bộ phận quản trị dữ liệu, chuyên viên phân tích dữ liệu.

- Sau khi tích lũy đủ kinh nghiệm và kiến thức, trở thành nhà khoa học dữ liệu với 4 hướng như O'Reilly đã đề cập ở trên.

3. Các tố chất cần có để thành công trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu

- Khả năng logic tốt:

- Không ngại tìm tòi, đặt câu hỏi khó

- Khả năng tập trung, cẩn thận, chú ý đến chi tiết

- Khả năng tiếng Anh: hầu hết các tài liệu đều bằng tiếng Anh.

-Khả năng làm việc nhóm

Riêng đối với lĩnh vực Phân tích dữ liệu. Không yêu cầu phải thực sự siêu sao toán học hay tốt nghiệp từ những chuyên ngành về Data Analysis vẫn có thể trở thành một nhà phân tích dữ liệu thành công.

4. Một số thách thức trong ngành khoa học dữ liệu

4.1.Vai trò cụ thể của nhà khoa học dữ liệu phụ thuộc vào lĩnh vực mà công ty chuyên về hoặc tùy từng dự án mà vai trò của nhà khoa học dữ liệu sẽ khác nhau.

4.2. Các kiến thức, kĩ năng về công nghệ thông tin, thống kê luôn không ngừng đổi mới.

4.3 Yêu cầu về kiến thức nhất định trong lĩnh vực mà công ty hoặc dự án đang thực hiện như dầu khí, giáo dục, y dược….

4.4 Các quy định về việc bảo vệ dữ liệu có thể trở thành rào cản trong việc thu thập dữ liệu.

Những thách thức trên có thể vượt qua nếu chúng ta có sự kiên trì, không ngừng học hỏi, trang bị thêm các kiến thức nền và kĩ năng làm việc nhóm.

Một chia sẻ đến từ một Data Scientist chuyển sang làm Data Engineer 

Hàng năm, trên thế giới có khoảng 12 cuộc thi lớn về khoa học dữ liệu. Các sinh viên, người trong ngành tham gia để học hỏi, tìm đồng đội, khẳng định năng lực và tìm cơ hội việc làm, hợp tác

5.  Ngành Khoa học dữ liệu học gì

Chương trình đào tạo xoay quanh 3 mảng chính: (1) khoa học máy tính, (2)toán học và thống kê, (3 )kiến thức chuyên sâu về các công cụ xây dựng, quản trị, phân tích và phát triển các hệ thống dữ liệu, ứng dụng của khoa học dữ liệu trong một số lĩnh vực.

Lời khuyên: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn,  bạn nên định hướng chuyên sâu cho mình để có thể đào sâu hơn qua việc học các môn học tự chọn, học thêm các chứng chỉ quốc tế, các kiến thức bổ trợ, chọn đơn vị làm thêm-thực tập. Một thuận lợi lớn cho các bạn sinh viên là các ông lớn công nghệ như Google, IBM, Microsoft đều có các lớp học, cấp chứng chỉ trực tuyến từ cơ bản đến nâng cao.