Khám Phá Dữ Liệu

Trong thời đại công nghệ ngày càng phát triển như hiện nay, Data science là một trong những ngành nghề thu hút nguồn nhân lực lớn. Vậy để hiểu rõ Data science là gì? Tầm quan trọng của Data science trong ngành công nghệ thông tin là như thế nào? Hãy cùng CareerViet tìm hiểu thông qua bài viết này nhé!

Những tố chất cần có của một data scientist

Để có thể trở thành một data scientist, bạn cần phải có các kiến thức cũng như những tố chất, kỹ năng sau:

Data scientist phải biết sử dụng các ngôn ngữ lập trình cơ bản như SQL, Python, C++,... để thực hiện các công việc như nhập liệu, xử lý dữ liệu, xuất và chia sẻ dữ liệu,... Những ngôn ngữ lập trình này tuy khô khan nhưng đó chính là công cụ hỗ trợ đắc lực cho một data scientist.

Machine learning là một công cụ rất cần thiết đối với data scientist. Đây là thuật toán giúp máy tính đọc được các dữ liệu lịch sử cũng như các dữ liệu có sẵn để các quyết định quản lý dữ liệu một cách thông minh. Nắm vững được thuật toán này, sẽ giúp cho data scientist tiết kiệm được thời gian để khám phá và dự báo dữ liệu.

Đây chính là một trong những kỹ năng đòi hỏi một data scientist cần phải có. Việc biết sử dụng các phương pháp thống kê giúp bạn giải quyết công việc tốt hơn và vững chãi để phát triển hơn. Các môn học như xác suất thống kê, thống kê mô tả,... sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức về kỹ năng này.

Xem thêm: [2022] QA Là Gì? QC Là Gì? Phân Biệt Sự Khác Nhau Giữa QA, QC

Một data scientist cần có các kỹ năng liên quan đến lập trình, thống kê (Nguồn: Internet)

Ngoài làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, data scientist còn phải trao đổi, trình bày thông tin, kết quả với các phòng ban, ban lãnh đạo để họ có cái nhìn từ tổng quát đến chi tiết và dễ hiểu nhất. Chính vì điều này mà kỹ năng thuyết trình tốt chính là điểm cộng của vị trí này.

Kết quả làm việc của data scientist chính là đưa ra giả thuyết, dự đoán và khám phá được xu hướng có thể xảy. Vì vậy, việc bạn có kỹ năng định lượng dữ liệu là một kỹ năng tốt giúp bạn nâng cao tay nghề.

Khi làm việc với một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đòi hỏi data scientist phải có khả năng thu thập và xử lý chúng để máy tính có thể đọc được. Do vậy, đây chính là tố chất quan trọng để giúp bạn có thể làm việc hiệu quả hơn.

Với một data scientist cần phải tư duy hơn người bình thường. Bạn là người làm việc với dữ liệu và sử dụng bộ não để nhìn nhận từ nhiều góc độ để tìm ra giải pháp hiệu quả nhất.

Xem thêm: BOD là gì? Các khái niệm cũng như vai trò và chức năng của BOD

Những kỹ năng về phân tích, thuyết trình, tư duy cần phải có ở một data scientist (Nguồn: Internet)

Phân biệt data science và data scientist với các thuật ngữ khác

Data analyst là người thực hiện nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích và viết các chương trình theo phân công công việc được giao. Họ sẽ làm công việc minh họa, báo cáo kết quả theo phân công nhiệm vụ đó, chứ không báo cáo kết quả khám phá xu hướng của cả dự án. Đây cũng chính là điểm khác biệt lớn nhất so với data scientist.

Data analyst chỉ báo cáo kết quả theo phân công nhiệm vụ đó (Nguồn: Internet)

Data engineer là những kiến trúc sư dữ liệu, là người sử dụng kỹ năng và kỹ thuật máy tính để chuyển đổi dữ liệu thành “pipeline” cho nhóm data science. Họ sử dụng ngôn ngữ lập trình Python, C++, Java, Scala,... để thiết kế, xây dựng và sắp xếp đường đi của dữ liệu. Điểm khác biệt với data scientist là họ không làm việc liên quan đến phân tích số liệu để đưa ra dự đoán.

Data engineer sử dụng ngôn ngữ lập trình để xây dựng pipeline cho nhóm data science (Nguồn: Internet)

Cơ hội nghề nghiệp của ngành data science ở Việt Nam hiện nay

Data science là một ngành đang dẫn đầu xu thế hiện nay với nhu cầu tuyển dụng cao cũng như mức lương hấp dẫn. Dưới đây là những cơ hội việc làm trong ngành data science ở Việt Nam hiện nay:

Ngoài ra, còn có các công việc khác trong ngành data science như Nhà thống kê (Statistician), Quản trị viên cơ sở dữ liệu (Database administrator),...

Data science đang dẫn đầu xu thế hiện nay với mức lương hấp dẫn (Nguồn: Internet)

Tầm quan trọng của data science

Các công ty hoạt động với nền tảng dữ liệu lớn, cần phải ứng dụng data science để làm việc với các con số, phân tích, xử lý dữ liệu một cách chính xác về tình hình khách hàng, xã hội hay xu hướng phát triển.

Từ đó đưa ra những insights có ý nghĩa, giúp giảm rủi ro, giảm chi phí, phát triển hiệu quả và cải tiến doanh nghiệp. Hỗ trợ công ty đưa ra những quyết định đúng đắn và có chiến lược sản xuất kinh doanh hiệu quả.

Data scientist là tên gọi của một vị trí làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Họ là những người nắm vai trò quan trọng trong các công ty, đặc biệt là công ty hoạt động trong lĩnh vực công nghệ.

Data scientist làm việc như một nhà phân tích, họ sử dụng khả năng và kỹ thuật của mình để phân tích và xử lý dữ liệu. Từ đó, đưa ra những cái nhìn sâu sắc, hiệu quả và khôn ngoan giúp công ty có được những quyết định đúng đắn.

Xem thêm: Sale Marketing Là Gì? Mô Tả Công Việc Sale Marketing Chi Tiết Nhất

Data scientist thực hiện nhiệm vụ đưa ra những xu hướng phát triển từ nguồn dữ liệu khổng lồ

Ngành data science học những gì?

Các môn chuyên ngành của ngành data science như Thống kế áp dụng (Applied statistics), Nhập môn khoa học máy tính (Introduction to computer science, Các ngôn ngữ lập trình SQL/R/Python, Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization), Xác suất,...

Data science được ứng dụng nhiều trong các ngành ngân hàng, tài chính, sản xuất, vận tải, y tế - chăm sóc sức khỏe,... Vì vậy, bạn có thể làm việc tại các doanh nghiệp với các vị trí như data engineer, data analyst, data scientist,...

Hy vọng với những thông mà CareerViet mang lại sẽ giúp bạn hiểu được khái niệm Data science là gì cũng như giúp bạn giải đáp những thắc mắc liên quan đến cơ hội nghề nghiệp của ngành này. Hãy định hướng nghề nghiệp cho bản thân ngay lúc này để có thể trở thành một chuyên gia về khoa học dữ liệu trong tương lai bạn nhé!

Top những từ khoá được tìm kiếm nhiều nhất:

Việc làm Thủ Dầu Một | Kỹ sư công nghệ thông tin | Các công ty đang tuyển dụng tại Hà Nội

Tiêu chuẩn chung đối với các chất nhiễm bẩn và các độc tố trong thực phẩm

Quy phạm đạo đức trong thương mại quốc tế về thực phẩm

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện Bacillus anthracis

Thực phẩm. Phát hiện chiếu xạ bằng kỹ thuật lọc quỳnh quang bề mặt trực tuyến/đếm đĩa vi sinh vật hiếu khí (DEFT/APAC). Phương pháp sàng lọc

Sản phẩm thực phẩm. Xác định 3-Monocloopropan -1,2-diol bằng sắc ký khí/phổ khối (GC/MS)

Phụ gia thực phẩm. Kali axesulfam

Phụ gia thực phẩm. Chất tạo ngọt. Kali sacarin

Phụ gia thực phẩm. Caroten (thực phẩm)

Phụ gia thực phẩm. Brilliant blue FCF

Phụ gia thực phẩm. Sunset yellow FCF

Thực phẩm. Xác định hàm lượng nitrat và/hoặc nitri. Phần 2: xác định hàm lượng nitrat trong rau và sản phẩm rau bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao/trao đổi ion

Thực phẩm. Xác định aflatoxin B1 và tổng aflatoxin B1, B2, G1 và G2 trong ngũ cốc, quả có vỏ và sản phẩm của chúng. Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao có dẫn suất sau cột và làm sạch bằng cột ái lực miễn dịch

Thực phẩm. Xác định nguyên tố vết. Xác định chì, cadimi, crom, molyden bằng đo phổ hấp thụ nguyên tử dùng lò graphit (GFAAS) sau khi phân hủy bằng áp lực.

Thực phẩm. Xác định tổng số vi sinh vật hiếu khí bằng phương pháp gel pectin

Thực phẩm. Phát hiện và định lượng Staphylococcus aureus bằng phương pháp tính số có xác suất lớn nhất

Thực phẩm. Phát hiện Salmonella. Phương pháp so màu nhanh sử dụng sàng lọc có tăng sinh chọn lọc

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp lấy mẫu thân thịt tươi để phân tích

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng Escherichia coli dương tính beta-glucuronidaza. Phần 3: Kỹ thuật tính số có xác suất lớn nhất sử dụng 5-bromo-4-clo-3-indoly beta-D-glucuronid

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng Escherichia coli dương tính beta-glucuronidaza. Phần 1: Kỹ thuật đếm khuẩn lạc ở 44 0C sử dụng màng lọc và 5-bromo-4-clo-3-indoly beta-D-glucuronid

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng vi khuẩn axit lactic ưa nhiệt trung bình. Kỹ thuật đếm khuẩn lạc ở 30 0C

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện vibrio spp.có khả năng gây bệnh đường ruột. Phần 1: Phát hiện vibrio pahaemolyticus và vibrio cholerae

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện vibrio spp.có khả năng gây bệnh đường ruột. Phần 2: Phát hiện các loài không phải là vibrio parahaemolyticus và vibrio cholerae

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng vi sinh vật ưa lạnh

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng số lượng nhỏ bacillus cereus giả định. Phương pháp phát hiện và kỹ thậut tính số có xáv suất lớn nhất

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng vi khuẩn khử sulfit phát triển trong điều kiện kỵ khí

Đồ hộp thực phẩm. Xác định hàm lượng thiếc bằng phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện và định lượng enterobacteriaceae. Phần 2: Kỹ thuật đếm khuẩn lạc

Phụ gia thực phẩm. Xirô sorbitol

Thực phẩm. Xác định B1 bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC)

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện và định lượng Coliform. Kỹ thuật đếm số có xác suất lớn nhất

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Yêu cầu chung và hướng dẫn kiểm tra vi sinh vật

Phụ gia thực phẩm. Mì chính (tuyển tập)

Dụng cụ bằng thủy tinh có lòng sâu tiếp xúc với thực phẩm. Sự thôi ra của chì và cadimi. Phần 2: Giới hạn cho phép

Thực phẩm. Phương pháp xác định phẩm màu hữu cơ trổng hợp tan trong nước

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng staphylococci có phản ứng dương tính coagulase (staphylococcus uureus và các lòai khác) trên đĩa thạch. Phần 2: Kỹ thuật sử dụng môi trường thạch fibrinogen huyết tương thỏ

Thực phẩm chế biến từ ngũ cố dành cho trẻ sơ sinh và trẻ nhở

Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Yêu cầu chung và định nghĩa

Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Phương pháp dựa trên protein

Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Tách chiết axit nucleic

Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến đổi gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Phương pháp dự trên định tính axit nucleic

Thực phẩm. Xác định hàm lượng thủy ngân bằng phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử không ngọn lửa

Thực phẩm. Xác định hàm lượng cadimi bằng phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử

Thực phẩm. Xác định hàm lượng asen bằng phương pháp bạc dietyldithiocacbamat

Thực phẩm. Xác định aflatoxin B1 và hàm lượng tổng số aflatoxin B1, B2, G1 và G2 trong ngũ cốc, các loại hạt và các sản phẩm của chúng. Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao

Thực phẩm. Xác định ocratoxin A trong ngũ cốc và sản phẩm ngũ cốc. Phần 2: Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao làm sạch bằng bicacbonat và hàm lượng tổng số aflatoxin B1, B2, G1 và G2 trong ngũ cốc, các loại hạt và các sản phẩm của chúng. Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao làm sạch bằng bicacbonat

Thực phẩm. Xác định ocratoxin A trong ngũ cốc và sản phẩm ngũ cốc. Phần 1: Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao làm sạch bằng silica gel

Sản phẩm thực phẩm từ sữa. Xác định hàm lượng chất béo  bằng phương pháp khối lượng khối lượng weibull-Berntrop (phương pháp chuẩn) . Phần 3: Các trường hợp đặc biệt

Sản phẩm thực phẩm từ sữa. Xác định hàm lượng chất béo  bằng phương pháp khối lượng Weibull-Berntrop (phương pháp chuẩn). Phần 2: Kem lạnh và kem lãnh hỗn hợp

Sản phẩm sữa và thực phẩm từ sữa. Xác định hàm lượng chất béo bằng phương pháp khối lượng Weibull-Berntrop (Phương pháp chuẩn). Phần 1: Thực phẩm dành cho trẻ sơ sinh

Thực phẩm từ sữa dùng cho trẻ sơ sinh. Xác định hàm lượng chất béo. Phương pháp khối lượng (Phương pháp chuẩn)

Dầu mỡ động vật và thực vật. Quy phạm thực hành về bảo quản và vận chuyển dầu mỡ thực phẩm dạng rời

Cơ sở chế biến thủy sản. Điều kiện đảm bảo chất lượng và vệ sinh an toàn thực phẩm trong quá trình đóng hộp

Hướng dẫn xây dựng chương trình quy phạm để kiểm tra dư lượng thuốc thú y trong thực phẩm

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng staphylococci có phản ứng dương tính coagulase (staphylococcus uureus và các lòai khác) trên đĩa thạch. Phần 1: Kỹ thuật sử dụng môi trường thạch Baird-Parker.

Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ bằng phương pháp quang phổ ESR đối với loại thực phẩm chứa xenluloza

Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ đối với loại thực phẩm chứa xương. Phương pháp quang phổ ESR.

Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ đối với loại thực phẩm chứa chất béo. Phân tích 2-Alkylclobutanon bằng phương pháp sắc ký khí/quang phổ khối

Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ đối với loại thực phẩm chứa chất béo. Phân tích hydrocacbon bằng sắc ký khí.

Kem thực phẩm. Yêu cầu kỹ thuật

Quy phạm vận hành thiết bị chiếu xạ xử lý thực phẩm

Tiêu chuẩn thực hành đo liều áp dụng cho thiết bị chiếu xạ chùm tia electron và bức xạ hãm (bremsstrahlung) dùng để xử lý thực phẩm

Tiêu chuẩn thực hành đo liều áp dụng cho thiết bị chiếu xạ gamma dùng để xử lý thực phẩm

Thực phẩm chiếu xạ. Yêu cầu chung

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, huyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 4: Các nguyên tắc cụ thể chuẩn bị các sản phẩm khác với sữa và sản phẩm sữa, thịt và sản phẩm thịt thủy sản và sản phẩm thủy sản.

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, hyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 3: các nguyên tắc cụ thể để chuẩn bị các mẫu thủy sản và sản phẩm thủy sản.

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, hyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 2: các nguyên tắc cụ thể để chuẩn bị các mẫu thịt và sản phẩm thịt

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, hyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 1: Các nguyên tắc chung để chuẩn bị huyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân.

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện và định lượng Campylobacter spp.. Phần 1: Phương pháp phát hiện.

Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện Escherichina coli O157

Axit photphoric thực phẩm và axit phosphoric kỹ thuật. Yêu cầu kỹ thuật.

Khoa học Dữ liệu – ngành “hot” mới của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

Được xem là một trong những ngành học 'hot' bậc nhất trong thời đại công nghiệp 4.0, ngành khoa học dữ liệu hiện đang thu hút nhiều sự quan tâm của xã hội. Trường ĐH Khoa học Tự nhiên vừa chính thức được giao đào tạo thí điểm trình độ đại học ngành học này theo đúng quy chế đào tạo đại học.

Cụ thể, theo QĐ số 720/QĐ-ĐHQGHN ngày 6/3/2020, Đại học Quốc gia Hà Nội giao trường ĐH Khoa học Tự nhiên tổ chức tổ chức đào tạo thí điểm trình độ đại học ngành Khoa học dữ liệu. Mục tiêu chung của chương trình Khoa học dữ liệu là đào tạo nguồn nhân lực, có tính cạnh tranh cao trên thị trường lao động trong thời kỳ hội nhập kinh tế khu vực và thế giới.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, mở ra cho sinh viên những con đường lập nghiệp thú vị và cơ hội học tập nâng cao. Ngành đào tạo Khoa học dữ liệu cung cấp cho sinh viên nền tảng kiến thức dựa trên 3 lĩnh vực: Khoa học máy tính, thống kê và toán học nhằm phân tích, xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu sẽ được trang bị kiến thức về lập trình máy tính, hệ quản trị cơ sở dữ iệu, các mô hình học máy, phân tích thống kê, các phương pháp tính toán trong khoa học dữ liệu và phương pháp biểu diễn dữ liệu.

Với quy trình đào tạo đại học theo tiêu chuẩn của Đại học Quốc gia Hà Nội, chương trình đào tạo ngành Khoa học Dữ liệu sẽ đảm bảo được mục tiêu đào tạo cụ thể. Đó là trang bị cho sinh viên kiến thức, trình độ chuyên môn tốt, các kiến thức và kỹ năng sâu về khoa học dữ liệu, khả năng thực hành nghề nghiệp nhằm đảm bảo cho sinh viên thích ứng cao với môi trường làm việc; Nâng cao kỹ năng thực hành, thực tập; có khả năng nắm bắt, tiếp cận và bước đầu ứng dụng các thành tựu khoa học tiên tiến vào thực tiễn nghề nghiệp; Rèn luyện các kỹ năng làm việc nhằm  hội nhập quốc tế tốt.

Sinh viên tốt nghiệp ngành Khoa học Dữ liệu có cơ hội việc làm vô cùng tốt với nhiều vị trí khác nhau như: nhà quản lý dữ liệu, chuyên gia phân tích dữ liệu, chuyên gia dữ liệu lớn, chuyên gia tư vấn tại các doanh nghiệp cho các dự án quản lý và khai thác dữ iệu; Lập trình viên, quản trị dự án, trưởng phòng (tùy theo năng lực) tại các doanh nghiệp, trung tâm công nghệ thông tin; Nghiên cứu viên tại các trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) trong lĩnh vực khoa học dữ liệu; Giảng viên, nghiên cứu viên, chuyên viên kỹ thuật tại các đơn vị trường, viện trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Sau khi tốt nghiệp, sinh viên còn có khả năng theo học sau đại học tại các khoa hoặc các trường Đại học khác có uy tín trong nước cũng như trên thế giới, tham gia nghiên cứu, triển khai ứng dụng khoa học công nghệ trong các trường ĐH, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ sở sản xuất.