Cơ hội nghề nghiệp khi chọn ngành khoa học dữ liệu

Theo thống kê của Glassdoor – một trong những trang web tìm kiếm việc làm lớn nhất trên thế giới, nghề khoa học dữ liệu (Data Science) đứng đầu Top 10 nghề nghiệp tốt nhất tại Mỹ 2018, với mức lương trung bình là 110.00 USD.

Tại Việt Nam, các doanh nghiệp lớn bắt đầu nghiên cứu khoa học dữ liệu một cách bài bản và chuyên sâu. Hiện nay, chuyên gia nghiên cứu dữ liệu vẫn là một nghề mới nhưng lại có tiềm năng phát triển trong tương lai.

Khoa học dữ liệu là gì?

Dữ liệu là thông tin, có thể được thể hiện dưới nhiều dạng khác nhau như ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh… Việc hiểu rõ bản chất của dữ liệu sẽ hỗ trợ phát triển trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, thương mại, kỹ thuật…

Để đạt được điều này, các ngành công nghiệp toàn cầu đang chuyển sang khía cạnh phân tích dữ liệu với quy mô lớn, hay còn gọi là khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu cung cấp phương pháp tiếp cận khoa học mới mà thông qua đó, các doanh nghiệp có thể chuyển một lượng lớn dữ liệu có sẵn ở nhiều dạng khác nhau thành loại thông tin hữu ích và có thể sử dụng được.

Khoa học dữ liệu là hướng nghiên cứu nhằm giúp các đơn vị kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ, giúp người dùng đưa ra các quyết định có ích hơn. Khoa học dữ liệu là nền tảng cho sự ra đời và phát triển của các hệ hỗ trợ ra quyết định (decision support system).

Ví dụ đơn giản về khoa học dữ liệu như sau: Bạn mua sách trên Tiki và chọn vào giỏ hàng một cuốn sách yêu thích. Trang web lập tức hiển thị 5 cuốn sách khác và gợi ý bạn hãy mua chúng. Hệ thống đã dựa vào thông tin tác giả, tên sách, chủ đề… từ những cuốn sách mà bạn chọn, sau đó đưa ra gợi ý về những cuốn tương tự.

Nguyên lý hoạt động của ngành khoa học dữ liệu

Bước 1: Lấy thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau đưa vào kho dữ liệu thông qua quá trình trích rút dữ liệu từ các nguồn này.

Bước 2: Sử dụng các công cụ để phân tích dữ liệu, từ đó xây dựng lên các mô hình khai phá dữ liệu và có cái nhìn trực quan để hỗ trợ ra quyết định.

Bước 3: Sử dụng các thuật toán khai phá dữ liệu để đưa ra những luật hoặc con số định lượng để hỗ trợ ra quyết định.

Bước 4: Hiển thị các thông tin hỗ trợ ra quyết định đến người dùng cuối dưới dạng bảng biểu, các con số định lượng để người dùng ra quyết định với độ rủi ro thấp hơn.

Cơ hội nghề nghiệp của ngành khoa học dữ liệu

Người học về khoa học dữ liệu có nhiều cơ hội trong tương lai với những vị trí như:

Nhà phát triển dữ liệu

Nhà phát triển dữ liệu thường tập trung trong những mảng việc như viết hoặc sử dụng phần mềm phân tích, thống kê; phân tích và lựa chọn mô hình xử lý dữ liệu trong môi trường sản xuất và xử lý phần mềm.

Nhà phát triển thường có trình độ khoa học máy tính, làm việc với dữ liệu lớn (Big Data). Họ làm chủ các chương trình dịch, các ngôn ngữ lập trình và các hệ cơ sở dữ liệu. Nhà phát triển sẽ lọc và trích rút dữ liệu nhằm lấy ra bộ dữ liệu phù hợp (bước 1) để xây dựng, nghiên cứu và ứng dụng các thuật toán và các mô hình xử lý dữ liệu (bước 2,3). Sau đó, họ thu thập các kết quả tạo thành (bước 4) và chuyển cho những người có khả năng biến những kết quả đó thành hiệu quả trong thực tế.

Nhà nghiên cứu dữ liệu

Họ là những người áp dụng các kỹ năng khoa học với công cụ và kỹ thuật, số liệu. Các nhà nghiên cứu dữ liệu có thể phát triển từ vị trí chuyên gia phân tích dữ liệu truyền thống hoặc chuyên gia phân tích kinh doanh.

Một chuyên gia phân tích dữ liệu truyền thống có thể xem xét dữ liệu từ một nguồn duy nhất như hệ thống CRM hoặc BI… Nhưng, một nhà khoa học dữ liệu có thể sẽ tìm hiểu và kiểm tra dữ liệu từ nhiều nguồn không liên quan với nhau. Họ có sự nhạy bén trong kinh doanh cùng khả năng truyền đạt kết quả cho các nhà lãnh đạo cấp cao, tạo ảnh hưởng lên cách thức kinh doanh của các tổ chức.

Để theo đuổi nghề này, bạn cần trang bị thêm một lượng kiến thức chuyên môn ở một lĩnh vực ứng dụng của khoa học dữ liệu như kinh doanh, marketing, trải nghiệm người dùng. Lựa chọn hướng nghiên cứu về khoa học dữ liệu hứa hẹn nhiều cơ hội nghề nghiệp nhưng cần sự đầu tư.

Thạc sĩ Khoa học máy tính Trần Quốc Tuấn
Mentor FUNiX