Ngành Khoa học phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích khoa học dữ liệu là ngành học lý tưởng cho những sinh viên đam mê tìm hiểu về dữ liệu, công nghệ thông tin. Ngành học này có cơ hội nghề nghiệp như thế nào? Hãy cùng Elcom tìm hiểu trong nội dung sau đây.

Trong giai đoạn cuộc Cách mạng Công nghệ 4.0 bùng nổ, dữ liệu trở thành một trong những yếu tố không thể thiếu trong các doanh nghiệp, tổ chức. Thu thập, phân tích và đọc hiểu dữ liệu sâu sắc trở thành vũ khí cho doanh nghiệp nâng cao khả năng dự đoán, dẫn đầu xu hướng thị trường để vận hành, kinh doanh hiệu quả hơn.

Chính vì vậy, cơ hội nghề nghiệp mở ra cho ngành khoa học phân tích dữ liệu là rất lớn, nhiều doanh nghiệp có nhu cầu tuyển dụng vị trí làm việc với dữ liệu.

Ngành khoa học dữ liệu (Data Science) chỉ công việc khai thác, quản trị và phân tích dữ liệu, thu thập thông tin giá trị nhằm đưa ra dự đoán xu hướng trong tương lai, góp phần đưa ra quyết định, chiến lược hành động chính xác, hiệu quả.

Khoa học dữ liệu (Data science) chia thành 3 công đoạn chính, cụ thể:

• Tạo và quản trị dữ liệu

• Phân tích dữ liệu

• Áp dụng kết quả phân tích để ra quyết định

Việc phân tích và sử dụng dữ liệu dựa vào ba nguồn tri thức: Toán học (Thống kê toán học - Mathematical Statistics), công nghệ thông tin (Máy học - Machine Learning) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là một trong những ngành lớn thuộc Khoa học dữ liệu. Đây là công đoạn quan trọng đối với doanh nghiệp, đặc biệt là những công ty trong khối ngành Kinh doanh.

Các nhà quản lý kinh doanh cần kiến thức chuyên sâu để có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả. Đây là ngành được đánh giá là có nhu cầu lớn trong kỷ nguyên chuyển đổi số.

Trong ngành này, dữ liệu sẽ được phân tích, trình bày trực quan hóa ở dạng đồ thị, bảng tính hay báo cáo. Sau đó, dữ liệu sẽ được sử dụng để xác định xu hướng, tạo mô hình dự đoán tương lai và hỗ trợ đưa ra quyết định kinh doanh.

Công nghệ Dữ liệu lớn (Big data) đã khiến nhiều doanh nghiệp thay đổi cách họ tận dụng dữ liệu, đem lại lợi thế cạnh tranh to lớn. Chính vì vậy, tất cả doanh nghiệp hiện nay đều đang cố gắng nâng cao trình độ “đọc hiểu” dữ liệu nhằm dẫn đầu thị trường, đi trước xu hướng.

Trực quan hóa dữ liệu thông qua bảng, biểu, mô hình,... giúp doanh nghiệp hiểu sâu sắc thông tin - Ảnh: Internet

Khoa học dữ liệu tập trung vào việc tìm ra vấn đề mới trong doanh nghiệp, tổ chức. Trong khi đó, phân tích dữ liệu cố gắng tìm ra phương án giải quyết cho những vấn đề này, đưa ra phán đoán và hỗ trợ việc ra quyết định.

Trong khi khoa học dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm mối tương quan, có ý nghĩa giữa các tập dữ liệu lớn, thì phân tích dữ liệu được thiết kế để khám phá chi tiết xu hướng từ những thông tin trích xuất được.

Nói cách khác, phân tích dữ liệu là một nhánh của Khoa học dữ liệu, tập trung vào giải đáp những câu hỏi cụ thể mà khoa học dữ liệu đưa ra.

Theo học ngành khoa học phân tích dữ liệu, sinh viên sẽ được trang bị đầy đủ kiến thức, kỹ năng về phân tích (Analytics), lập trình (Programming) và những kiến thức chuyên ngành khác.

Một số môn học chuyên ngành thường giảng dạy ở khoa phân tích khoa học dữ liệu bao gồm:

• Thống kê áp dụng (Applied Statistics)

• Khoa học máy tính căn bản (Introduction to Computer Science)

• Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)

• Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

• Xác suất (Probability)

• Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Trong quá trình đó, người học cần nghiên cứu thêm những công cụ phục vụ cho việc phân tích dữ liệu như: Công cụ lập trình (programming languages) - Python, R, Matlab; Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu - SQL; Công cụ thống kê - Microsoft Excel, Minitab; Hệ thống phân tích thống kê- SAS; Công cụ trực quan hóa dữ liệu - Tableau,...

Là một trong những lĩnh vực nổi bật, ngành khoa học dữ liệu hiện đang được giảng dạy tại nhiều trường đại học và cơ sở đào tạo. Một số trường đại học lớn tại Việt Nam đào tạo ngành khoa học dữ liệu nổi bật như sau:

Ngoài các cơ sở đào tạo trong nước, nếu có điều kiện, học sinh - sinh viên cũng có thể lựa chọn du học tại những quốc gia có nền công nghệ thông tin phát triển mạnh như Mỹ, Úc, Canada, Anh, Nhật Bản,...

Hiện nay, nhu cầu nhân sự xử lý công việc liên quan đến dữ liệu tại doanh nghiệp ngành càng lớn. Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu, người học sẽ có lựa chọn thử sức ở nhiều vị trí công việc khác nhau như:

• Nhà Khoa học dữ liệu (Data Scientist): Dành cho những người có thế mạnh về phân tích thông tin, từ đó đưa ra xu hướng cũng như chiến lược kinh doanh phù hợp.

• Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst - DA): Chịu trách nhiệm chuyển đổi và thao tác các tập dữ liệu lớn để phù hợp với yêu cầu phân tích mong muốn cho công ty. Chuyên viên phân tích dữ liệu cũng hỗ trợ quá trình ra quyết định bằng cách chuẩn bị báo cáo trực quan về xu hướng thị trường cho ban lãnh đạo từ những phân tích của họ.

• Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): Chịu trách nhiệm tạo kênh dữ liệu và cung cấp giải pháp phần mềm. Ngoài ra, họ cũng có nhiệm vụ thử nghiệm để theo dõi hiệu suất và chức năng của các hệ thống đó.

• Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): Chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì đường ống dẫn dữ liệu, hình thành một hệ sinh thái dữ liệu mạnh mẽ, được kết nối với nhau trong một tổ chức, giúp các nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập được thông tin một cách dễ dàng, nhanh chóng.

• Chuyên viên phát triển (Business Intelligence - BI): Ở vị trí này, chuyên viên BI thực hiện công việc thiết kế và phát triển chiến lược để hỗ trợ những phòng ban khác trong doanh nghiệp nhanh chóng tìm thấy thông tin họ cần khi cần đưa ra quyết định kinh doanh.

Khoa học dữ liệu là một ngành có tiềm năng phát triển lớn, được nhiều người lựa chọn làm định hướng phát triển nghề nghiệp trong tương lai. Ngành khoa học dữ liệu yêu cầu người học cần có những phẩm chất: Tư duy phản biện, kiến thức về thống kê, kỹ năng trực quan hóa dữ liệu, kỹ năng thuyết trình,...

Trên đây là một số thông tin về ngành khoa học phân tích dữ liệu do Elcom tổng hợp. Hy vọng bài viết sẽ giúp bạn đọc hiểu hơn về ngành nghề mới mẻ nhưng không kém phần thú vị và quan trọng này.