Trong thời đại phát triển công nghệ 4.0, ngành khoa học dữ liệu đang dần là xu thế và dành được sự quan tâm. Doanh nghiệp đang dần nhận thức được sự quan trọng trong việc sử dụng dữ liệu để có thể đưa ra quyết định trong kinh doanh. Vậy ngành này có thật sự “ngon” như lời đồn?
Tổng quan về ngành khoa học dữ liệu
Ngành Khoa học dữ liệu là gì?
Ngành khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu, phân tích, xử lý thông tin để đúc rút ra những thông tin có giá trị nhất nhất. Qua sự việc sử dụng toán học, trí tuệ nhân tạo và những công cụ khác, các nhà nghiên cứu sẽ có lượng thông tin cần để phân tích xu hướng hành vi của người tiêu dùng, tạo tiền đề cho những quyết định tiếp theo của doanh nghiệp.
Tại sao nên chọn ngành Khoa học dữ liệu?
Nhu cầu cao
Nhu cầu về nhà khoa học dữ liệu đang tăng trưởng mạnh mẽ trên toàn thế giới. Theo dự đoán của Bộ Lao động Hoa Kỳ, nhu cầu tuyển dụng nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 26% từ năm 2020 đến năm 2030, nhanh hơn nhiều so với mức trung bình của các ngành nghề khác.
Hiện nay đang có rất nhiều doanh nghiệp và tổ chức nhận ra tầm quan trọng của việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt, cải thiện hiệu quả hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Mức lương cao
Nhà khoa học dữ liệu là một trong những nghề nghiệp được trả lương cao nhất hiện nay. Theo Glassdoor, mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu tại Hoa Kỳ là $113.000 mỗi năm. Tại Việt Nam, ngành này còn khá mới, mức lương được cập nhật đến hiện tại nằm trong khoảng 35 – 50 triệu/tháng. Tùy theo từng vị trí và năng lực cá nhân, mức lương này có thể thay đổi linh hoạt.
Mức lương cao một phần đến từ độ khó khăn của ngành này. Nếu không liên tục cập nhật thì sẽ rất dễ bị đào thải
Cơ hội thăng tiến
Với kinh nghiệm và kỹ năng phù hợp, nhà khoa học dữ liệu có thể thăng tiến lên các vị trí quản lý cấp cao hoặc chuyển sang các lĩnh vực khác như Trí tuệ nhân tạo, Học máy, v.v. Kể cả khi làm trái ngành sang kinh doanh, những kỹ năng về dữ liệu cũng sẽ bổ trợ rất nhiều cho công việc.
Liệu bạn có phù hợp với ngành khoa học dữ liệu?
Để trả lời câu hỏi này, Kstudy xin đưa ra một vài kỹ năng hay tố chất mà một người theo đuổi ngành khoa học dữ liệu nên có.
Khả năng tư duy logic
Nhưng bạn đang học khối tự như như A00, A01, A09 sẽ cực phù hợp với ngành Khoa học dữ liệu. Tư duy logic đóng vai trò rất quan trọng trong ngành bởi hàng ngày bạn sẽ phải đối mặt với nhiều vấn đề khác nhau tới từ các con số.
Tư duy phản biện
Tư duy phản biện là khả năng phân tích, đánh giá và đưa ra những lập luận chặt chẽ về thông tin và vấn đề. Nó đòi hỏi khả năng suy nghĩ một cách rõ ràng và hợp lý, đặt câu hỏi về giả định và kiểm tra các bằng chứng trước khi đưa ra kết luận. Nhờ tư duy phản biện, bạn sẽ có những phân tích sáng suốt hơn
Kỹ năng thuyết trình
Sau khi bạn tìm ra vấn đề, bạn cần thuyết trình để truyền đạt kết quả và phát hiện quan trọng đến các bên liên quan. Nếu truyền đạt không rõ ràng thì công sức của bạn cũng coi như vô nghĩa Một bài thuyết trình rõ ràng và mạch lạc giúp người nghe dễ dàng hiểu và nắm bắt thông tin, đồng thời thuyết phục họ về tính đúng đắn và giá trị của các phát hiện.
Thành thạo Tiếng Anh
Tiếng anh là ngôn ngữ bạn bắt buộc phải thành thạo nếu muốn bắt đầu theo đuổi khoa học dữ liệu bởi tần suất sử dụng vô cùng nhiều. Thêm vào đó, bạn cũng cần phải đọc các tài liệu nước ngoài để có thể phát huy năng lực bản thân
Kỹ năng tự học và cải thiện liên tục
Dù trong lĩnh vực nào thì đây cũng là yếu tố then chốt quyết định sự thành công của bạn trong nghề. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực luôn thay đổi với tốc độ nhanh chóng, với các công nghệ, công cụ và phương pháp mới liên tục xuất hiện. Vì vậy, khả năng tự học giúp bạn nắm bắt và áp dụng các kiến thức mới một cách nhanh chóng, từ đó duy trì và nâng cao năng lực chuyên môn của mình.
Ngành khoa học dữ liệu phải học những gì?
Ngành khoa học dữ liệu bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau, đòi hỏi người học phải có kiến thức nền tảng vững chắc về toán học, thống kê, khoa học máy tính và kỹ năng lập trình. Dưới đây là một số môn học chính mà bạn cần học khi theo đuổi ngành này:
- Toán học: Các môn bổ trợ và rèn luyện khả năng tư duy logic như xác suất thống kê, giải tích toán học, Đại số tuyến tính,…
- Thống kê: Các môn học bổ trợ khả năng phân tích và nhạy bén với những con số như nguyên lý thông kê, xác suất thống kế, Thống kê suy luận,…
- Các phần mềm lập trình: Các phần mềm hay được sử dụng trong khoa học dữ liệu như Python, R, SQL,..
Cơ hội nghề nghiệp cho ngành khoa học dữ liệu
Ứng dụng của ngành khoa học dữ liệu?
Quá trình phân tích dữ liệu nhìn chung có thể áp dụng cho nhiều ngành nghề nhưng bạn có thể đi theo hai hước phổ biến sau:
- Phân tích dữ liệu trong kinh tế – kinh doanh: Sử dụng dữ liệu, số liệu liên quan đến lĩnh vực này để nắm được tình hình kinh doanh và xây dựng chiến lược phát triển trong từng giai đoạn cụ thể.
- Phân tích dữ liệu trong khoa học công nghệ: Sử dụng dữ liệu cho nhà khoa học, kỹ sư và nhà nghiên cứu sử dụng để phát triển công nghệ, phần mềm.
Nghề nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu:
- Kỹ sư phát triển ứng dụng AI, chuyên gia nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.
- Kỹ sư dữ liệu, phân tích kinh doanh tại công ty công nghệ, viễn thông, sản xuất.
- Nhà kinh doanh trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
- Nghiên cứu, phát triển dữ liệu cho cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp.
- Giảng dạy ngành khoa học dữ liệu tại các trường, cơ sở đào tạo.
- Nghiên cứu công nghệ tại các viện, phòng nghiên cứu chuyên sâu.
Ngành Khoa học dữ liệu có dễ xin việc không?
Tiềm năng đối với thị trường nước ngoài đối với ngành này là rất lớn nhưng tại Việt Nam đây vẫn là một ngành khó xin việc. Năm 2024 dự đoán vẫn là một năm kinh tế khó khăn, các doanh nghiệp vừa và nhỏ sẽ ưu tiên những vị trí đem lại dòng tiền ổn định cho doanh nghiệp như các vị trí sales, marketing, thiết kế,…
Nhiều bạn trẻ lựa chọn học ngành học an toàn thay vì các nước đi mạo hiểm như Khoa học dữ liệu. Tùy thuộc vào đam mê và định hướng của mỗi người, ngành học an toàn hay mạo hiểm đều có những ưu thế và khó khăn riêng.
Bạn có thể tìm hiểu thêm:
- Top ngành nghề dễ và khó xin việc nhất trong 5 năm tới
- Phân tích Bảng lương các ngành nghề tại Việt Nam năm 2024 (Cập nhật)
