Ngành khoa học dữ liệu là gì? Học ở đâu? Ra trường làm gì?

Ngàng khoa học dữ liệu ngày càng được chú trọng. Bởi khi dữ liệu được nghiên cứu đúng cách, đầy đủ, chúng có thể hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh, giải quyết nhiều vấn đề cụ thể… Cũng chính vì vậy mà nhu cầu nhân sự khoa học dữ liệu cũng đang tăng nhanh theo thời gian. 

Thực tế, theo thống kê của Glassdoor - website hàng đầu về việc làm trên toàn thế giới, ngành khoa học dữ liệu hiện dẫn đầu trong số 25 nghề nghiệp tốt nhất. Và còn là ngành nghề đứng thứ 16 về mức lương, trung bình hơn 116,000 USD/ năm. Đây cũng là ngành học có nhiều vị trí được tìm kiếm tuyển dụng nhất năm 2015 ở Hoa Kỳ. 

1. Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu chuyên về dữ liệu, liên quan đến việc thu thập, xử lý, phân tích, tìm hiểu dữ liệu. Đây là phương thức tiếp cận đa ngành, kết hợp các khía cạnh của thống kê, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và kiến thức chuyên môn để khám phá và trích xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ đặt ra và trả lời những câu hỏi liên quan tới vấn đề như sự kiện gì đã xảy ra, tại sao nó xảy ra, dự đoán sự kiện gì sẽ xảy ra và kết quả thu được từ nghiên cứu dữ liệu dùng được cho mục đích gì.

‍

Ví dụ cụ thể hơn cho những ai quan tâm ngành khoa học dữ liệu là gì, đó là ngành phân tích dữ liệu có thể phân tích được nhu cầu của thị trường tiêu thụ thịt lợn tại Việt Nam, doanh nghiệp có thể đưa ra kế hoạch cần nuôi bao nhiêu lợn mỗi năm. Nếu phân tích được dữ liệu về các phương án xả lũ, nước ta có thể chọn được cách xả lũ ít gây thiệt hại nhất. Nếu phân tích được các bệnh án điện tử của một bệnh nhân, ngành y học có thể tìm ra được phác đồ thích hợp nhất cho người bệnh đó.

‍

2. Quy trình khoa học dữ liệu là gì?

Trong tổng quy trình khoa học dữ liệu, mỗi bước đều quan trọng và ảnh hưởng lẫn nhau. Khoa học dữ liệu không chỉ đòi hỏi áp dụng các công cụ và thuật toán chính xác mà còn yêu cầu khả năng xử lý dữ liệu nhạy bén và hiểu rõ về bản chất của vấn đề. 

Thu thập dữ liệu (Obtain data)

Bước đầu tiên trong một quy trình khoa học dữ liệu chuẩn là thu thập dữ liệu. Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm: cơ sở dữ liệu, tập tin dạng bảng tính, website, thiết bị cảm biến, mua dữ liệu từ một bên thu thập thứ ba uy tín… Điều quan trọng ở bước này là đảm bảo dữ liệu thu thập đầy đủ và chất lượng, phản ánh đúng hiện tượng đang được nghiên cứu.

Làm sạch dữ liệu (Scrub data)

Các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể chứa lỗi hoặc thiếu thông tin cần thiết. Do đó, chúng cần được làm sạch. Bước này tập trung vào việc loại bỏ các dữ liệu trùng lặp, không cần thiết, sửa chữa lỗi sai, và điền giá trị thiếu. Quy trình này đảm bảo dữ liệu trở thành tập cơ sở đáng tin cậy cho việc phân tích. 

Một số ví dụ về việc làm sạch dữ liệu có thể kể tới:

• Thay đổi toàn bộ dữ liệu về giá trị ngày thành một định dạng tiêu chuẩn giống nhau.  
• Sửa tất cả các lỗi chính tả, xóa khoảng trống thừa trong văn bản.  
• Sửa lỗi tính toán ra kết quả sai.
• Xóa tất cả các dấu phẩy khỏi các con số lớn.

Khám phá dữ liệu (Explore data)

Trước khi xây dựng chiến lược mô hình hóa dữ liệu, bạn cần hiểu rõ về dữ liệu. Bước khám phá dữ liệu này sẽ được áp dụng để thăm dò thông tin bên trong dữ liệu, tìm hiểu mối quan hệ, những điểm nổi bật của dữ liệu. Điều này giúp bạn hình dung sâu hơn về dữ liệu và chuẩn bị cho việc xây dựng mô hình ở bước tiếp theo.

Mô hình hóa dữ liệu (Model data)

Ở bước này, các thuật toán máy học và phần mềm thường được áp dụng để tạo ra mô hình từ dữ liệu đã được làm sạch và khám phá ở những bước trên. Quá trình này đòi hỏi sự lựa chọn cẩn thận về thuật toán, bao gồm thuật toán liên kết, phân loại, phân nhóm… Đồng thời, cần chọn đúng tham số để đảm bảo mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu mới.

Mô hình hóa dữ liệu có thể được thử nghiệm so với dữ liệu thử nghiệm định trước, nhằm đánh giá độ chính xác của kết quả. Mô hình dữ liệu có thể cần phải tinh chỉnh nhiều lần để tăng kết quả thu được.

Diễn giải kết quả (Interpret results)

Khi mô hình đã được xây dựng hoàn chỉnh, quá trình diễn giải kết quả giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về cách mô hình hoạt động. Để làm được điều này, các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các sơ đồ, đồ thị và biểu đồ để thể hiện những xu hướng và dự đoán kết quả. Từ đó, dữ liệu có thể biến thành thông tin và sự hiểu biết, giúp doanh nghiệp cải thiện quyết định và hiệu suất.

3. Ngành khoa học dữ liệu học gì?

Lựa chọn ngành khoa học dữ liệu, bạn sẽ được học lập trình cơ bản với Python. Để có thể làm việc với string bằng Regex và trích xuất dữ liệu từ các website một cách hiệu quả nhất. 

Tiếp đến, bạn sẽ được học về SQL để nắm bắt cũng như tăng khả năng sử dụng SQL. Để từ đó, ứng dụng kết nối với BigQuery và Google cloud-based data warehouse, giúp truy vấn dữ liệu nhanh chóng.

Sau đó, bạn sẽ được học về Pandas. Để nắm vững những bước cơ bản của quá trình chuẩn bị dữ liệu và khai thác insight một cách hiệu quả bằng Python’s Pandas library.

Từ đó, bạn tiếp tục được học về phân tích dữ liệu nâng cao. Được phát triển các kỹ năng trình bày để đưa các insight thành các phương án xử lý cụ thể, trực quan (như biểu đồ, hình ảnh…).

Cuối cùng, bạn sẽ được học sử dụng các thuật toán Machine Learning cơ bản, để rút ra những quy luật và dự đoán từ bộ dữ liệu đã thu thập được. 

4. Khoa học dữ liệu học trường nào?

Để có thể tự tin nắm bắt những cơ hội nghề nghiệp đang rất cần thiết trong bối cảnh hiện nay, thì việc lựa chọn cơ sở học khoa học dữ liệu là điều quan trọng. Và một trong những cái tên nổi bật nhất thời gian qua phải kể tới CoderSchool. 

‍

Tại CoderSchool, bạn sẽ được trang bị mọi kỹ năng thiết yếu nhất để trở thành một nhà phân tích dữ liệu Data Analyst, từ cơ bản đến nâng cao. Từ đó bạn có thể xử lý và phân tích dữ liệu khi đi làm một cách hiệu quả. Đặc biệt, khóa học của CoderSchool chỉ kéo dài trong 6 tháng, giúp bạn nhanh chóng có công việc ngay sau khi hoàn thành. Các học viên tốt nghiệp xuất sắc của CoderSchool đã và đang là lựa chọn hàng đầu của Shopee, Momo, Lozi… khi tìm kiếm tài năng phân tích dữ liệu. 

5. Khọc khoa học dữ liệu ra làm gì?

Sau khi tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu, học viên sẽ có nhiều sự lựa chọn công việc liên quan, bao gồm: 

• Làm quản trị dữ liệu, nhân viên phân tích dữ liệu thị trường tại các công ty, tập đoàn về viễn thông, phần mềm hoặc các doanh nghiệp thương mại, cơ quan nhà nước, ngân hàng,…
• Kiến trúc sư dữ liệu, kỹ sư phát triển phần mềm, chịu trách nhiệm phân tích, thống kê dữ liệu của các công ty giải pháp công nghệ thông tin.
• Làm công việc nghiên cứu, giảng dạy về khoa học dữ liệu và các lĩnh vực liên quan như ngành công nghệ thông tin, hệ thống công nghiệp,... trong các trường đại học, viện nghiên cứu.

Qua những thông tin vừa cung cấp, hy vọng độc giả đã có cái nhìn tổng quan về khoa học dữ liệu. Nếu bạn đang quan tâm ngành nghề này nhưng chưa biết phải trang bị những gì và bắt đầu từ đâu, đừng ngần ngại liên hệ với CoderSchool để được tư vấn. 

‍