1. Những thông tin cơ bản về ngành khoa học dữ liệu

1.1. Ngành khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu hay Data Science là một  lĩnh vực liên ngành chuyên học về cách sử dụng các thuật toán và các quy trình để kiểm tra một lượng lớn dữ liệu, từ đó tìm ra những mẫu ẩn, tổng hợp các thông tin chi tiết để dự đoán xu hướng và trực tiếp đưa ra quyết định liên quan đến chuyên ngành. Các chuyên gia trong ngành này là một cá nhân toàn diện chuyên về dữ liệu và các kỹ năng cấp cao, những người có khả năng xây dựng các thuật toán định lượng phức tạp để tổ chức và tổng hợp lượng lớn thông tin. Từ đó, sắp xếp và liên kết chúng lại với nhau, chuyển hóa chúng thành dạng giải pháp và truyền đạt những phát hiện của họ thành những sản phẩm thực tế có tác động tích cực đến các quyết định kinh doanh. 

Nhiệm vụ của nhà khoa học dữ liệu bao gồm phát triển chiến lược phân tích dữ liệu, chuẩn bị các dữ liệu để phục vụ cho quá trình phân tích, khám phá, phân tích trực quan hóa dữ liệu, xây dựng mô hình dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình, phát triển các mô hình ứng dụng. Nhà khoa học dữ liệu sẽ không làm việc một mình, thông thường để thực hiện công việc một cách hiệu quả nhất, các nhà khoa học dữ liệu sẽ làm việc theo nhóm. Nhóm này sẽ bao gồm 1 nhà phân tích kinh doanh để xác định vấn đề cần phải phân tích, một kỹ sư dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu và cách nó thực hiện, một kiến trúc sư công nghệ thông tin để giám sát quy trình và cơ sở hạ tầng, cuối cùng là một nhà phát triển ứng dụng để triển khai mô hình hoặc kết quả phân tích thành ứng dụng sản phẩm. 

1.2. Ngành khoa học dữ liệu là học những gì?

Khoa học dữ liệu đang là một chuyên ngành khá hot trong những năm trở lại đây, rất nhiều trường đại học tại Việt Nam cũng đã đưa chuyên ngành vào giảng dạy và đào tạo. Những trường top đầu uy tín bạn có thể tham khảo phải kể đến như Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Trường Đại học Công nghệ thông tin TP HCM, Trường Đại học Kinh tế quốc dân, Trường Đại học khoa học và tự nhiên - ĐHQGHN, Trường Đại học kinh tế TPHCM.  

Với ngành khoa học dữ liệu, sinh viên theo học sẽ được trang bị khối kiến thức liên quan đến tổ chức, thống kê,  phân tích và xử lý dữ liệu, các kiến thức chuyên ngành sâu rộng về công nghệ thông tin, khoa học máy tính, khoa học dữ liệu, lập trình, trực quan hóa dữ liệu. Học cách sử dụng các công cụ khai phá dữ liệu như công cụ lập trình, công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu, công cụ thống kê và phân tích trực quan. Ngoài ra, sinh viên cũng sẽ được tiếp cận thường xuyên với môi trường khởi nghiệp và hội nhập, tiếp thu những kiến thức công nghệ tiên tiến, các kỹ năng mềm cần thiết cho công việc sau này. 

1.3. Những kỹ năng cần có để phát triển trong ngành khoa học dữ liệu

1.3.1. Kỹ năng cứng

Để có thể thực hiện được các công việc của một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp, bạn cần phải có nền tảng kiến thức vững chắc. Khoa học dữ liệu là một ngành khoa học phải làm việc liên tục với các thiết bị công nghệ thông tin hiện đại, do đó điều cơ bản cần có là những kiến thức chuyên sâu nhất của hệ thống máy tính. Tiếng anh cũng chính là một yêu cầu thiết yếu khi gia nhập ngành học này, đây được gọi là yêu cầu cơ bản chứ không phải là một lợi thế nữa, nếu bạn không có vốn ngoại ngữ tốt thì bạn sẽ bị đào thải ngay lập tức. Ngoài ra, còn có thêm kỹ năng về đại số tuyến tính, phép tính đa biến, số liệu thống kê, xác định thuật toán, tạo và duy trì các thuật toán, bộ dữ liệu và truy xuất thông tin.

1.3.2. Kỹ năng mềm

Ngoài những kỹ năng cứng nói trên thì một nhà khoa học dữ liệu cũng cần phải tự trang bị cho mình những kỹ năng mềm nhất định. Đầu tiên là khả năng tiếp cận và tư duy cởi mở, đó là sự nhạy bén với những kiến thức mới và tiếp thu một cách chọn lọc những luồng thông tin phù hợp. Thêm vào đó là sáng tạo và đổi mới không ngừng nghỉ, khoa học công nghệ không bao giờ dừng hoạt động để nghỉ ngơi hay để tự thưởng thức thành tựu của bản thân mà phải luôn vận động để duy trì và cải tiến. Cởi mở và có kỹ năng làm việc nhóm tốt sẽ là một lợi thế, đó là khi bạn có thể phối hợp và liên kết vai trò của bản thân với quy trình làm việc và chuỗi hoạt động của cả nhóm hiệu quả. Tinh thần đồng đội lúc nào cũng phải được ưu tiên trên lợi ích cá nhân. 

1.4. Triển vọng của ngành khoa học dữ liệu

Có rất nhiều cơ hội việc làm trong ngành khoa học dữ liệu như chuyên viên phân tích dữ liệu, kỹ sư học máy, kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ liệu, chuyên viên phân tích kinh doanh, chuyên viên phân tích tài chính, nhà phân tích sản phẩm, nhà phát triển hệ thống giáo dục,...

Các nhà khoa học dữ liệu cũng như những công việc liên quan đến tính toán, nghiên cứu dữ liệu dự kiến sẽ tăng 22% từ năm 2020 đến 2030. Đây là một tỷ lệ tăng trưởng khá cao, mở ra nhiều cơ hội việc làm trong lĩnh vực này trong tương lai. Tương đương với tỷ lệ gia tăng về nhu cầu tuyển dụng nhân sự, tỷ lệ sinh viên ra trường mỗi năm trong ngành cũng đang không ngừng tăng lên, do đó sự cạnh tranh trong ngành cũng là một vấn đề cần lưu ý nếu bạn đang muốn theo ngành này. 

Theo kinh nghiệm của những người đi trước, ngành khoa học dữ liệu lại khá phù hợp với các bạn nữ, không phải thức đêm chạy deadline hay fix bug như các kỹ sư, nhưng phải viết báo cáo nhiều nên cần kỹ năng giao tiếp vô cùng tốt. Tại Việt Nam hiện nay, nhân lực trong ngành này rất dồi dào, chất lượng trung bình thì nhiều nhưng thực sự xuất sắc và có thể đi xa thì lại rất ít ỏi. Nếu muốn tiến xa và có được nguồn thu nhập cao, bạn phải học rất nhiều thứ. Bạn hoàn toàn có thể làm những nhiệm vụ đơn giản với kiến thức và kỹ năng cơ bản nhưng khi tiếp cận đến nguồn dữ liệu lớn thì kiến thức xác suất, thống kê, vi tích phân, toán rời rạc,...là những môn học bạn phải nắm chắc. Khi các dữ liệu lên đến hàng trăm, hàng triệu records thì bạn còn phải biết cách cải thiện tốc độ và độ chính xác sau khi phân tích thì mới có thể bám trụ được lâu dài.

2. Ngành khoa học dữ liệu ứng dụng trong thực tế như thế nào?

Mặc dù khoa học dữ liệu là một thuật ngữ khá trừu tượng nhưng tác động và những áp dụng của nó có thể được nhìn thấy cụ thể trong các lĩnh vực đời sống. Dưới đây là những ví dụ quen thuộc về khoa học dữ liệu hay các dịch vụ được hỗ trợ bởi khoa học dữ liệu được tìm thấy xung quanh chúng ta.

2.1. Quảng cáo và tiếp thị

Từ quảng cáo hiển thị trên các trang web đến áp phích kỹ thuật số, mô hình khoa học dữ liệu là điều cần thiết trong lĩnh vực marketing hiện đại. 

Một trong những cách phổ biến mà khoa học dữ liệu được sử dụng trong tiếp thị là sử dụng thuật ngữ và thuật toán Google để tạo ra tạo ra kết quả tìm kiếm liên quan. Ứng dụng khoa học dữ liệu này là lý do tại sao bạn có thể nhìn thấy các quảng cáo trực tuyến về vấn đề bạn đang quan tâm và cả những thứ liên quan khác. Doanh nghiệp có thể tùy chỉnh chúng dựa vào hành vi của người dùng. Đây là lý do tại sao marketing kỹ thuật số có CTR (tỷ lệ tương tác) cao hơn nhiều so với marketing truyền thống. 

2.2. Chăm sóc sức khỏe 

Ứng dụng khoa học dữ liệu đặc biệt hữu ích trong việc chăm sóc sức khỏe. Nó có thể được dùng để phân tích hình ảnh y tế, Genomics và di truyền học, nghiên cứu và phát triển dược phẩm, Bots cho sức khỏe và trợ lý ảo. 

2.3. Thương mại điện tử

Khoa học dữ liệu đã tác động đến thương mại điện tử theo nhiều cách khác nhau, nó giúp các doanh nghiệp xác định thị trường mục tiêu, dự đoán các mặt hàng sản phẩm, dịch vụ đang có xu hướng tăng cao hay giảm thấp, góp phần vào việc xây dựng giá cả. Doanh nghiệp cũng sử dụng những công cụ đề xuất để phân tích việc mua hàng của khách hàng, từ đó có cái nhìn sâu sắc hơn trong việc xây dựng các chiến lược phát triển tiềm năng. 

2.4. Giao thông vận tải

Khoa học dữ liệu là trung tâm của nhiều sự đổi mới và nó có nhiều tác động lên ngành giao thông vận tải trong 2 thập kỷ qua. 

Một ví dụ điển hình nhất là sự ra đời của những phương tiện tự lái. Khoa học dữ liệu cũng là nền tảng để thu thập số liệu thống kê về tình hình sử dụng nhiên liệu, hành vi của người lái, giám sát hiệu suất của phương tiện. Kết hợp với việc cải tiến và tích hợp các tính năng tự động hóa, các hãng sản xuất có thể tạo ra những sản phẩm mới an toàn, hiện đại và thông minh hơn.

Các công ty xe ôm công nghệ nổi tiếng như Grab, Be, Goject sử dụng thành tựu của khoa học công nghệ để tối ưu hóa chi phí, lộ trình bằng cách kết hợp các thông tin của khách hàng và tài xế. Từ đó kết nối những người ở vị trí gần nhất với nhau, tạo ra những chuyến đi thuận tiện nhất với quãng đường ngắn nhất và chi phí thấp nhất có thể.

Trong khi đó, các hãng hàng không lại sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán những chuyến bay bị hoãn, mua vé máy bay và check in trực tuyến, lập kế hoạch đường bay và tạo ra các chương trình khách hàng thân thiết.

Trên đây là những thông tin chi tiết nhất mà chúng tôi đã tổng hợp để trả lời cho những thắc mắc ngành khoa học dữ liệu là gì. Đây thực là một ngành đầy tiềm năng ở hiện tại và cơ hội phát triển của nó vẫn được đánh giá cao trong 10 năm tới. Đây sẽ là một sự lựa chọn không tồi nếu bạn đam mê công nghệ thông tin và khoa học máy tính. Chúc các bạn thành công!