Hoạt động sinh viên
Có nên học Khoa học dữ liệu ở trường kinh tế?
27/04/2023
Tiếp xúc với giới công nghệ trong bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0 bùng nổ mạnh mẽ, hẳn mọi người đều nghe qua cụm từ “Data Scientist: The sexiest job of the 21st century!” (theo đánh giá Havard Business Review khi nói về ngành Khoa học Dữ liệu).
Vậy vì đâu mà Data Scientist lại được đề cao như vậy? Con đường trở thành Data Scientist liệu có rộng mở cho tất cả mọi người, nhất là đối với sinh viên học tại trường Kinh tế nhưng lại chọn chuyên ngành Data science , liệu có cơ hội chen chân chạy đua?
Theo FIT UEF tìm hiểu thì Data Scientist (nhà Khoa học dữ liệu) có thể hiểu đơn giản là người tạo ra giá trị từ Data.
Với skillset chuyên sâu và trải dài trên nhiều lĩnh vực (bao trùm Toán, Xác suất thống kê, Computer Science, Business..), theo đó, rất khó để một người có thể hội tụ tất cả trong bàn tay, bởi vậy người ta mới hay bông đùa rằng, các Data Scientist “quý hiếm như kì lân” với mức lương deal cực khủng.
Vậy vì đâu mà Data Scientist lại được đề cao như vậy? Con đường trở thành Data Scientist liệu có rộng mở cho tất cả mọi người, nhất là đối với sinh viên học tại trường Kinh tế nhưng lại chọn chuyên ngành Data science , liệu có cơ hội chen chân chạy đua?
Theo FIT UEF tìm hiểu thì Data Scientist (nhà Khoa học dữ liệu) có thể hiểu đơn giản là người tạo ra giá trị từ Data.
Với skillset chuyên sâu và trải dài trên nhiều lĩnh vực (bao trùm Toán, Xác suất thống kê, Computer Science, Business..), theo đó, rất khó để một người có thể hội tụ tất cả trong bàn tay, bởi vậy người ta mới hay bông đùa rằng, các Data Scientist “quý hiếm như kì lân” với mức lương deal cực khủng.
.jpg)
Vậy, Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là một ngành khoa học khai thác, phân tích các dữ liệu chuyên sâu nhằm dự đoán các xu hướng, thị hiếu trong tương lai từ đó đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp nhất. Đây là một phương thức tiếp cận đa ngành gồm ba phần chính: xây dựng và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu và ứng dụng kết quả phân tích. 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.
Cơ hội nghề nghiệp của Khoa học dữ liệu
Ngành khoa học dữ liệu có nhiều hướng phát triển khác nhau. Mỗi một nghề sẽ có con đường riêng với chuyên ngành và tính chất công việc không giống nhau. Chính vì thế, mà cơ hội việc làm sẽ khá rộng mở khi bạn theo học ngành này.
Đầu ra của nguồn nhân lực Khoa học dữ liệu có thể đảm đương tốt nhiệm vụ ở các cơ quan hành chính nhà nước, trung tâm điều hành thành phố thông minh hỗ trợ các công việc kỹ thuật về xử lý dữ liệu, thống kê và làm các quyết định; các cơ sở giáo dục đại học, cao đẳng; các doanh nghiệp chuyên về giải pháp phần mềm công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu nhỏ và lớn, phát triển hệ thống AI (FPT AI – Software, Tinh Vân, CMC, Viettel, VNPT, Mobifone); Làm việc trong các tổ chức kinh doanh, quản lý và xử lý các tập dữ liệu phát sinh mỗi ngày, đảm nhiệm vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, marketing.
Khoa học dữ liệu là một ngành khoa học khai thác, phân tích các dữ liệu chuyên sâu nhằm dự đoán các xu hướng, thị hiếu trong tương lai từ đó đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp nhất. Đây là một phương thức tiếp cận đa ngành gồm ba phần chính: xây dựng và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu và ứng dụng kết quả phân tích. 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.
Cơ hội nghề nghiệp của Khoa học dữ liệu
Ngành khoa học dữ liệu có nhiều hướng phát triển khác nhau. Mỗi một nghề sẽ có con đường riêng với chuyên ngành và tính chất công việc không giống nhau. Chính vì thế, mà cơ hội việc làm sẽ khá rộng mở khi bạn theo học ngành này.
Đầu ra của nguồn nhân lực Khoa học dữ liệu có thể đảm đương tốt nhiệm vụ ở các cơ quan hành chính nhà nước, trung tâm điều hành thành phố thông minh hỗ trợ các công việc kỹ thuật về xử lý dữ liệu, thống kê và làm các quyết định; các cơ sở giáo dục đại học, cao đẳng; các doanh nghiệp chuyên về giải pháp phần mềm công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu nhỏ và lớn, phát triển hệ thống AI (FPT AI – Software, Tinh Vân, CMC, Viettel, VNPT, Mobifone); Làm việc trong các tổ chức kinh doanh, quản lý và xử lý các tập dữ liệu phát sinh mỗi ngày, đảm nhiệm vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, marketing.
+ Chuyên viên về xử lý dữ liệu, thống kê và làm các quyết định tại các cơ quan quản lý nhà nước.
+ Giảng viên, cán bộ nghiên cứu tại các trường đại học, cao đẳng, viện nghiên cứu của Việt Nam và quốc tế.
+ Kỹ sư tại các công ty giải pháp phần mềm CNTT trong và ngoài nước, phân tích dữ liệu nhỏ và lớn.
+ Cán bộ quản lý và xử lý các tập dữ liệu phát sinh mỗi ngày trong các tổ chức kinh doanh.
+ Chuyên viên phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, marketing.
+ Chủ các doanh nghiệp chuyên về giải pháp phần mềm công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu.
Khoa học dữ liệu khác gì với Phân tích dữ liệu
Trong khi Khoa học dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm các mối tương quan có ý nghĩa giữa các tập dữ liệu lớn, thì Phân tích dữ liệu được thiết kế để khám phá các xu hướng chi tiết, cụ thể của thông tin được trích xuất. Nói cách khác, Phân tích dữ liệu là một nhánh của Khoa học dữ liệu tập trung vào các câu trả lời cụ thể hơn cho các câu hỏi mà Khoa học dữ liệu đưa ra.
Khoa học dữ liệu nhằm mục đích tìm ra các vấn đề mới, thú vị giúp các doanh nghiệp đổi mới. Mặt khác, phân tích dữ liệu cố gắng tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi này và quyết định cách chúng có thể được thực hiện trong một công ty để khuyến khích việc đổi mới dựa trên dữ liệu.
Những tố chất lý tuởng để học Ngành Khoa học dữ liệu
Tư duy phản biện
Theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn cần biết cách đưa ra những đánh giá công bằng và hiệu quả thông qua phân tích, đặt câu hỏi và đánh giá khách quan trước vấn đề. Nhà khoa học dữ liệu luôn phải tuân thủ thái độ "không coi câu trả lời ban đầu là cuối cùng", luôn đặt câu hỏi về mọi thứ họ nghe và đọc, tập trung vào các khía cạnh quan trọng của vấn đề và tránh những chi tiết không liên quan.
Kiến thức về thống kê
Thống kê giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền xử lý dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu của họ cho đồng nghiệp và khách hàng. Việc hiểu các công cụ và khái niệm này cho phép các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn phương pháp tốt nhất cho vấn đề của họ. Số liệu thống kê có thể được sử dụng để giúp các bên liên quan đưa ra quyết định và thiết kế và đánh giá các thí nghiệm.
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là một biểu diễn đồ họa của dữ liệu để truyền tải mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Đây là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, vì các nhà khoa học dữ liệu có thể giải thích kết quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu nên quen thuộc với một trong các thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js và Tableau.
Kỹ năng thuyết trình
Nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng sử dụng dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu. Các phẩm chất như tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành câu chuyện đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.
Học Khoa học dữ liệu ở đâu?
Số liệu lớn (Big Data) đã cách mạng hóa các công ty và đem lại cho họ một lợi thế cạnh tranh. Các công ty này cần những người chuyên môn, thành thạo trong việc xử lý, quản lý, phân tích và hiểu xu hướng trong dữ liệu. Chính vì thế mà ngành Khoa học dữ liệu (Data science) càng ngày càng trở thành xu hướng và được săn đón. Nhưng nên học Khoa học dữ liệu ở đâu thì phù hợp?
+ Giảng viên, cán bộ nghiên cứu tại các trường đại học, cao đẳng, viện nghiên cứu của Việt Nam và quốc tế.
+ Kỹ sư tại các công ty giải pháp phần mềm CNTT trong và ngoài nước, phân tích dữ liệu nhỏ và lớn.
+ Cán bộ quản lý và xử lý các tập dữ liệu phát sinh mỗi ngày trong các tổ chức kinh doanh.
+ Chuyên viên phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, marketing.
+ Chủ các doanh nghiệp chuyên về giải pháp phần mềm công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu.
Khoa học dữ liệu khác gì với Phân tích dữ liệu
Trong khi Khoa học dữ liệu tập trung vào việc tìm kiếm các mối tương quan có ý nghĩa giữa các tập dữ liệu lớn, thì Phân tích dữ liệu được thiết kế để khám phá các xu hướng chi tiết, cụ thể của thông tin được trích xuất. Nói cách khác, Phân tích dữ liệu là một nhánh của Khoa học dữ liệu tập trung vào các câu trả lời cụ thể hơn cho các câu hỏi mà Khoa học dữ liệu đưa ra.
Khoa học dữ liệu nhằm mục đích tìm ra các vấn đề mới, thú vị giúp các doanh nghiệp đổi mới. Mặt khác, phân tích dữ liệu cố gắng tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi này và quyết định cách chúng có thể được thực hiện trong một công ty để khuyến khích việc đổi mới dựa trên dữ liệu.
Những tố chất lý tuởng để học Ngành Khoa học dữ liệu
Tư duy phản biện
Theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn cần biết cách đưa ra những đánh giá công bằng và hiệu quả thông qua phân tích, đặt câu hỏi và đánh giá khách quan trước vấn đề. Nhà khoa học dữ liệu luôn phải tuân thủ thái độ "không coi câu trả lời ban đầu là cuối cùng", luôn đặt câu hỏi về mọi thứ họ nghe và đọc, tập trung vào các khía cạnh quan trọng của vấn đề và tránh những chi tiết không liên quan.
Kiến thức về thống kê
Thống kê giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền xử lý dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu của họ cho đồng nghiệp và khách hàng. Việc hiểu các công cụ và khái niệm này cho phép các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn phương pháp tốt nhất cho vấn đề của họ. Số liệu thống kê có thể được sử dụng để giúp các bên liên quan đưa ra quyết định và thiết kế và đánh giá các thí nghiệm.
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là một biểu diễn đồ họa của dữ liệu để truyền tải mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Đây là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, vì các nhà khoa học dữ liệu có thể giải thích kết quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu nên quen thuộc với một trong các thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js và Tableau.
Kỹ năng thuyết trình
Nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng sử dụng dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu. Các phẩm chất như tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành câu chuyện đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.
Học Khoa học dữ liệu ở đâu?
Số liệu lớn (Big Data) đã cách mạng hóa các công ty và đem lại cho họ một lợi thế cạnh tranh. Các công ty này cần những người chuyên môn, thành thạo trong việc xử lý, quản lý, phân tích và hiểu xu hướng trong dữ liệu. Chính vì thế mà ngành Khoa học dữ liệu (Data science) càng ngày càng trở thành xu hướng và được săn đón. Nhưng nên học Khoa học dữ liệu ở đâu thì phù hợp?
Thực tế, Big Data là một khái niệm, không phải một công nghệ. Các nhà phát triển sẽ ứng dụng công nghệ như AI, Machine Learning… để quản lý và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ”. Với 4 với đặc trưng: Volume (độ lớn); Velocity (tốc độ); Variety (đa dạng); Veracity (tính xác thực). “Dữ liệu có mặt ở khắp mọi nơi giống như nguồn nước, nếu biết khai thác đúng cách, đây sẽ trở thành nguồn tài nguyên quý giá cho đơn vị sở hữu. Ngược lại, nếu chỉ biết giữ khư khư, không chia sẻ, khai thác không hợp lý, điều đáng tiếc nhất có thể xảy ra là nguồn nước của bạn sẽ biến thành bùn”. Cho nên học khoa học dữ liệu tại các trường kinh tế là một lựa chọn khá hay khi vừa được học các kiến thức, kỹ năng về lập trình, thuật toán vừa được cung cấp các kiến thức về lĩnh vực kinh doanh, kinh tế, kỹ thuật trong thu thập và xử lý những dữ liệu có liên quan.
Tại UEF, trong quá trình học, sinh viên sẽ đang trang bị nhiều mảng kiến thức về khoa học dữ liệu như khai thác dữ liệu, học máy, trực quan hóa, mô hình dự đoán và thống kê, phân tích; các ngôn ngữ lập trình thiên hướng thống kê và các công cụ dữ liệu lớn.
Chương trình có thời lượng thực hành cao kết hợp chặt chẽ với giảng dạy lý thuyết. Đối với các môn tập trung đào tạo kỹ năng, thời gian học sẽ bao gồm 50% lý thuyết và 50% thực hành. Còn đối với các môn “thiên về lý thuyết”, thực hành sẽ chiếm khoảng 30% thời lượng học.
Tại UEF, trong quá trình học, sinh viên sẽ đang trang bị nhiều mảng kiến thức về khoa học dữ liệu như khai thác dữ liệu, học máy, trực quan hóa, mô hình dự đoán và thống kê, phân tích; các ngôn ngữ lập trình thiên hướng thống kê và các công cụ dữ liệu lớn.
Chương trình có thời lượng thực hành cao kết hợp chặt chẽ với giảng dạy lý thuyết. Đối với các môn tập trung đào tạo kỹ năng, thời gian học sẽ bao gồm 50% lý thuyết và 50% thực hành. Còn đối với các môn “thiên về lý thuyết”, thực hành sẽ chiếm khoảng 30% thời lượng học.
.jpg)
Việc học 50% bằng tiếng Anh cũng sẽ giúp sinh viên nâng cao khả năng ngoại ngữ chuyên ngành và giao tiếp, từ đó phát huy khả năng tự học, tự đọc và tự nghiên cứu bằng tiếng Anh. Điều này sẽ mang lại lợi thế lớn cho sinh viên khi có thể chủ động tiếp cận trực tiếp các tài liệu chuyên ngành về khoa học dữ liệu cập nhật trên thế giới, đặc biệt trong bối cảnh ngành khoa học dữ liệu đang phát triển như vũ bão hiện nay.
Bên cạnh đó, sinh viên cũng sẽ được rèn luyện tác phong làm việc chuyên nghiệp, tư duy logics, và trang bị các kỹ năng mềm như thuyết trình, tranh biện, làm việc nhóm, kỹ năng lãnh đạo, viết đề xuất dự án, viết báo cáo để tự tin thích nghi với những môi trường quốc tế khi tốt nghiệp.
------------------------------------
Đặc biệt, sinh viên ngành Khoa học dữ liệu tại UEF được nhận học bổng do doanh nghiệp tài trợ tương đương 30% học phí trong toàn khóa học. (Áp dụng cho tân sinh viên tốt nghiệp THPT năm 2023 và không áp dụng đồng thời với các chính sách học bổng khác).
Liên hệ để được tư vấn về ngành nghề:
Trung tâm Tư vấn Tuyển sinh
Trường Đại học Kinh tế - Tài chính thành phố Hồ Chí Minh (UEF)
141 Điện Biên Phủ, P.15, Q. Bình Thạnh, TP.HCM
* ĐT: (028) 5422 5555 - Hotline: 094 998 1717, 091 648 1080
* Website: www.uef.edu.vn
* Email: tuyensinh@uef.edu.vn
Khoa CNTT UEF
Bên cạnh đó, sinh viên cũng sẽ được rèn luyện tác phong làm việc chuyên nghiệp, tư duy logics, và trang bị các kỹ năng mềm như thuyết trình, tranh biện, làm việc nhóm, kỹ năng lãnh đạo, viết đề xuất dự án, viết báo cáo để tự tin thích nghi với những môi trường quốc tế khi tốt nghiệp.
------------------------------------
Đặc biệt, sinh viên ngành Khoa học dữ liệu tại UEF được nhận học bổng do doanh nghiệp tài trợ tương đương 30% học phí trong toàn khóa học. (Áp dụng cho tân sinh viên tốt nghiệp THPT năm 2023 và không áp dụng đồng thời với các chính sách học bổng khác).
Liên hệ để được tư vấn về ngành nghề:
Trung tâm Tư vấn Tuyển sinh
Trường Đại học Kinh tế - Tài chính thành phố Hồ Chí Minh (UEF)
141 Điện Biên Phủ, P.15, Q. Bình Thạnh, TP.HCM
* ĐT: (028) 5422 5555 - Hotline: 094 998 1717, 091 648 1080
* Website: www.uef.edu.vn
* Email: tuyensinh@uef.edu.vn
Khoa CNTT UEF
TIN LIÊN QUAN
