Nghề khoa học dữ liệu là gì? Làm sao phân biệt khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh? Bắt đầu từ đâu để có thể xây dựng sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu? Hãy cùng trường quản lý SOM tìm hiểu thông 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 lĩnh vực sử dụng các phương pháp khoa học, thuật toán và hệ thống công nghệ thông tin để giải mã ‘thông tin’ đằng sau các dữ liệu ngẫu nhiên, từ đó biến các báo cáo thô thành insight giá trị.
Những thông tin này có thể ứng dụng đa dạng vào nhiều lĩnh vực khác nhau như giúp ngành y tế phân tích hình ảnh y khoa, phân nhóm khách hàng trong ngành tài chính hay dự báo rủi ro cho nhóm ngành sản xuất. Dưới sự hỗ trợ của khoa học dữ liệu, nhiều vấn đề trước giờ vẫn ‘tốn nhân công, tốn nguồn lực’ để giải quyết, nay hoàn toàn có thể xử lý nhanh chóng, hiệu quả hơn, đặc biệt khi công nghệ ngày càng hoàn thiện và phổ biến..
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:
- 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 lĩnh vực khi công nghệ ngày càng cải tiến khiến cho tính chính xác của dữ liệu gia tăng. Trong đó tính ứng dụng của khoa học dữ liệu đặc biệt rõ nét trong kinh doanh vì các quyết định kinh doanh sẽ có được cơ sở chắc chắn và giúp sớm loại bỏ các quyết định nhiều rủi ro.
2. Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong kinh doanh:
Data science khi được ứng dụng vào các doanh nghiệp sẽ được mang một dáng hình khác- business analytics. Nếu như khoa học dữ liệu nghiêng về công cụ, thuật toán và phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu là chính thì business analytics sẽ dựa trên các dữ liệu đầu vào kết hợp với thực trạng doanh nghiệp, kiến thức chuyên môn nhằm hỗ trợ cho các quyết định kinh doanh, lý giải các vấn đề cụ thể của doanh nghiệp.
Khoa học dữ liệu chính là nền tảng để tối ưu các hoạt động kinh doanh. Thay vị phụ thuộc vào kinh nghiệm và năng lực nhà lãnh đạo khi phải đưa ra các quyết định ‘sống còn’, ứng dụng data science vào doanh nghiệp sẽ giúp nhà quản lý tiếp cận các bài toán mới một cách logic và có căn cứ hơn. Qua đó, giảm thiểu sự bất đồng nội bộ và cắt giảm được rủi ro trước những biến động nằm ngoài ‘kinh nghiệm’.
Bên cạnh việc ra quyết định, data science còn có thể ứng dụng trong kinh doanh ở nhiều khía cạnh như là dự đoán và nắm bắt xu hướng thị trường. Nắm bắt được những dữ liệu về sự thay đổi trong xu hướng tiêu dùng, mặt hàng được ưa chuộng, hiệu quả của các 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 sản phẩm mới hay mở rộng thị trường cũng dễ dàng hơn nhờ sự hỗ trợ của khoa học dữ liệu. Phản ứng của thị trường sẽ nhanh chóng được ghi nhận để các doanh nghiệp đánh giá mức độ phù hợp của sản phẩm mới, đo lường xem thị trường nào là tiềm năng để mở rộng…Với các ứng dụng của khoa học dữ liệu, nhà quản lý không chỉ có thể cắt giảm các biến số mà còn có thể gia tăng hằng số thành công 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 quy trình 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 các bước chính như xác định vấn đề, thu thập và phân loại dữ liệu, hệ thống hóa, thực thi và phát triển thành các đề xuất lựa chọn nhằm định hướng cách giải quyết vấn đề đặt ra ban đầu.
Trong quy trình làm việc của các 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 khả năng của khoa học dữ liệu mang lại tính ứng dụng cao trong thực tế.
Ở bước thu thập và phân loại data scientist sẽ tiến hành sử dụng các công cụ để thu thập những dữ liệu liên quan đáp ứng cho việc nghiên cứu. Sau khi đã khoanh vùng được các dữ liệu, data scientist sẽ tiến hành chọn lọc và phân loại các dữ liệu theo từng phân nhóm cụ thể.
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.
Có thể nói, data scientist cùng lúc đảm nhận nhiều trách nhiệm, đồng thời là người làm kỹ thuật, hiểu được các thuật toán và là người quản trị với tư duy chiến lược, tri thức chuyên môn để vận dụng tối ưu nguồn lực dữ liệu có được. Vì thế các data scientist không những phải đồng thời thành thạo các công cụ mà cần có có cả tư duy xác định, phân tích vấn đề và trình bày các định hướng giải quyết sau quá trình phân tích.
Cơ hội nghề nghiệp của ngành khoa học dữ liệu
Ngành khoa học dữ liệu có nhiều hướng phát triển nghề nghiệp khác nhau, bao gồm con đường nghiên cứu với tính học thuật cao và làm chuyên môn tại các doanh nghiệp. Mỗi sự lựa chọn trong lĩnh vực này đều mở ra cơ hội và mang lại giá trị khác nhau để thỏa đáp được những đam mê, khả năng khác nhau.
Với định hướng nghiên cứu như một data scientist thực thụ thì sẽ tập trung vào nghiên cứu, đi sâu vào các công cụ và nguyên lý. Trong khi đó, việc theo đuổi các phân nhánh như data analytics và trở thành analyst hoặc xây dựng sự nghiệp ở vai trò business analyst thì không đi sâu vào nghiên cứu mà hướng đến những giá trị thực có thể giúp ích và thay đổi doanh nghiệp ở bối cảnh kinh doanh.
Để đáp ứng yêu cầu đòi hỏi cùng lúc kiến thức, kỹ năng phối hợp cho nên ngành khoa học dữ liệu có phần phức tạp hơn so với các lĩnh vực khác, nhưng cũng có nhiều cơ hội 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 các ngành tuyển dụng trong các năm vừa 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 12.000.000đ đến 50.000.000đ thuộc top các ngành có thu nhập cao nhất. Những chỉ số này cho thấy Việt Nam cũng đang hòa mình cùng dòng chảy hiện đại dẫn đến nhu cầu nguồn nhân lực data science tăng cao.
Tham khảo thêm cơ hội 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 cầu tuyển dụng thì ngược lại. Thế nên những đãi ngộ và cơ hội việc làm mới càng rộng mở để tìm đến các nhân sự có cả năng lực tư duy và kỹ thuật. Tuy nhiên tiêu chuẩn này không phải là không thể đạt được, để gia nhập ngành khoa học dữ liệu thì hoàn toàn có thể bắt đầu bằng kiến thức, hệ kỹ năng 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.
- 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 cách thức 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:
