Data science là gì? Cần học gì và làm gì sau khi ra trường?

Data science dịch sang tiếng Việt có nghĩa là Khoa học dữ liệu. Với tầm quan trọng không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, doanh nghiệp, Data science đang là ngành có nhu cầu nhân lực thuộc top cao nhất ở thế kỷ 21. 

Hiện nay, ngành khoa học dữ liệu được đánh giá còn thiếu hụt nhân sự. Bởi đây là ngành nghề chưa được nhiều người biết đến nhưng lại được các doanh nghiệp chú trọng tuyển dụng rất nhiều, đặc biệt là các doanh nghiệp lớn. Do đó, để không bỏ lỡ cơ hội nghề nghiệp với mức lương hấp dẫn này, cùng tìm hiểu Data science và học data scientist làm gì sau khi ra trường trong bài viết sau. 

1. Data science là gì?

Data science là một lĩnh vực tập trung vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đạt được hiểu biết và thông tin hữu ích từ các dữ liệu khác nhau. Nó kết hợp các phương pháp từ khoa học dữ liệu, thống kê, lập trình và kiến thức về lĩnh vực cụ thể để tạo ra những phân tích sâu hơn và đưa ra dự đoán về một vấn đề nào đó. 

Ví dụ phổ biến nhất về cơ hội nghề nghiệp khoa học dữ liệu trong ngành thương mại điện tử là nghiên cứu dữ liệu khách hàng. Bao gồm dữ liệu tại cửa hàng, dữ liệu người mua sắm, dữ liệu thương hiệu, dữ liệu đánh giá của người tiêu dùng, dữ liệu sản phẩm và các danh mục dữ liệu liên quan khác. Từ đó, giúp các công ty thương mại hiểu sâu hơn về hành vi của người tiêu dùng, sự tương tác của họ và các sự kiện xảy ra trong cuộc sống của họ. Từ đó, dẫn đến việc mua sản phẩm hoặc dịch vụ bằng cách thu thập, lọc, tích hợp và phân tích dữ liệu.

2. Tầm quan trọng của Data science

Ngày nay, ngày càng nhiều doanh nghiệp nhà nước và tư nhân sử dụng các kết quả nghiên cứu về dữ liệu để cấu trúc, phát triển và cải tiến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Để có được những kết quả này, đòi hỏi các Data science làm việc với các con số, phân tích một một khối lượng lớn dữ liệu. Từ đó, đưa ra những Insight hữu ích khi phân tích doanh nghiệp và các hoạt động của doanh nghiệp trên thị trường. Dựa vào đó, các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định đúng đắn và phù hợp nhất.

Theo một số thống kê, số lượng vai trò của các nhà nghiên cứu dữ liệu đã tăng trưởng lên tới 650% kể từ năm 2012. Theo U.S. Bureau of Labor Statistics, có tới 11,5 triệu việc làm liên quan đến lĩnh vực Tech này sẽ được tạo ra, tính tới 2026. Và các công việc Data science cũng luôn được xếp hạng top các công việc nổi bật trên LinkedIn. Những dữ liệu này đã khẳng định tầm quan trọng và tiềm năng phát triển của nhân sự theo đuổi nghiên cứu dữ liệu ở thời điểm hiện tại và tương lai.

3. Data science cần học những gì?

Những người học Data science được gọi là data scientist. Vậy data scientist là gì? Đó là nhà khoa học dữ liệu, người thực hiện việc phân tích dữ liệu, sau đó, sử dụng thuật toán Machine Learning để dự đoán kết quả của sự kiện được nghiên cứu. Để làm được điều này, học viên cần những kiến thức sau đây. 

Thống kê áp dụng (Applied Statistics)

Học thống kê áp dụng giúp học viên hiểu cách áp dụng các phương pháp thống kê khác nhau. Nhằm mục đích phân tích dữ liệu và đưa ra các kết luận có tính thống kê. Các chủ đề trong phần này thường bao gồm:

• Các khái niệm cơ bản về thống kê, bao gồm mean, median, mode, variance, standard deviation.
• Phân phối xác suất và hàm mật độ xác suất.
• Kỹ thuật lấy mẫu. 
• Cách ước tính tham số của quần thể.
• Kiểm định giả thuyết thống kê.

Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)

Chương này giúp học viên hiểu cơ bản về lập trình và khoa học máy tính. Từ đó, học viên nắm được cách xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật máy tính.

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

Học viên sẽ được học cách sử dụng một hoặc nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực Data science, bao gồm:

• Python và R: Được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu.
• SQL: Được sử dụng để truy vấn và quản lý cơ sở dữ liệu.

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Học viên sẽ học được cách đưa dữ liệu (sau khi được làm sạch) trở nên trực quan, thông qua các biểu đồ và đồ thị. Việc trực quan hóa này sẽ giúp mọi người hiểu rõ hơn về dữ liệu, phát hiện xu hướng và đưa ra quyết định chính xác hơn.

Xác suất (Probability) 

Đây là phần vô cùng quan trọng đối với data scientist. Bởi xác suất liên quan đến khả năng dự đoán và ước tính về vấn đề. Các chủ đề thường được học bao gồm:

• Xác suất và biến cố.
• Xác suất có điều kiện và độc lập.
• Phân phối xác suất và hàm phân phối.

4. Học Data science ở đâu?

Để nhanh chóng có đủ kiến thức để trở thành một nhà nghiên cứu dữ liệu thì lựa chọn cơ sở giảng dạy Data science uy tín là điều vô cùng quan trọng. Đây cũng chính là một trong các lý do học viên lựa chọn CoderSchool ngày càng nhiều. Chỉ từ năm 2015 tới nay, CoderSchool đã giúp hơn 2500 học viên tốt nghiệp và khởi đầu sự nghiệp trong ngành Tech thành công. Một số ưu điểm nổi bật của CoderSchool còn có thể kể tới như:

• Có mentor giảng dạy trực tuyến đầy đủ kiến thức và kỹ năng thực tế. Đảm bảo thời gian học linh hoạt, phù hợp với sinh viên, những người muốn chuyển ngành.
• Coó boôộphận hỗ trợ học viên xây dựng portfolio chuẩn, tham gia các buổi phỏng vấn giả lập.
• Hoàn tiền học phí nếu nếu học viên không có công việc liên quan tới Data science sau khi tốt nghiệp. Tuy nhiên, cho tới hiện tại 95% học viên của CoderSchool đều có công việc với mức lương khởi điểm tối thiểu 12,000,000 đồng.

Tóm lại, có thể khẳng định ngành Data Science đang là một ngành nghề tiềm năng, có nhu cầu thị trường cao. Do đó, nếu bạn đang muốn chuyển đổi nghề nghiệp hay bắt đầu theo đuổi một ngành học có cơ hội phát triển tốt, đừng ngần ngại liên hệ với CoderSchool để được tư vấn. 

‍