Học Khoa Học Dữ Liệu Có Khó Không? – Góc Nhìn Dành Cho Gen Z

Khi nghe đến Khoa học Dữ liệu (Data Science) và thấy ai cũng nói đây là ngành "hái ra tiền"? Nhưng sau một hồi tìm hiểu, chúng ta lại hoang mang vì nào là lập trình, thống kê, AI... Quá trời thứ phức tạp phải học! Vậy câu hỏi đặt ra: Học Khoa học Dữ liệu có thực sự khó không? Hay nó chỉ là lời đồn? Hãy cùng FIT UEF bóc tách sự thật nhé!
1. Khoa Học Dữ Liệu Là Gì Và Bạn Cần Học Những Gì?
Hiểu một các đơn giản, Khoa học Dữ liệu là nghề giúp biến dữ liệu thành thông tin giá trị. Nếu bạn thích mày mò số liệu, tìm ra quy luật ẩn sau đống dữ liệu khổng lồ, thì đây là ngành dành cho bạn. Nhưng để làm được điều đó, bạn cần nắm một số kỹ năng quan trọng:
+  Lập trình: Chủ yếu dùng Python, SQL hoặc R để xử lý dữ liệu.
+ Toán và Thống kê: Không cần siêu giỏi toán, nhưng bạn cần hiểu các khái niệm cơ bản về xác suất, đại số tuyến tính.
+ Machine Learning & AI: Hiểu cách thuật toán học máy hoạt động để dự đoán và phân tích dữ liệu.
+ Kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu: Phải biết trình bày dữ liệu sao cho sếp hoặc khách hàng hiểu được.
Lưu ý: Không phải học tất cả cùng một lúc. Chúng ta cần phải có kế hoạch và hướng dẫn cụ thể

2. Những Thử Thách Khi Học Khoa Học Dữ Liệu
+ Cảm giác "quá tải" ngay từ đầu
Đâu phải "tự nhiên" ngành Khoa học dữ liệu được bình chọn là ngành hấp dẫn nhất bởi những chế độ đãi ngộ cho những công việc liên quan đến ngành này. Để có được sự hấp dẫn nhất, phải trải qua quá trình mài dũa, chăm chỉ nhất định. Chính vì vậy khi mới bắt đầu, bạn có thể thấy ngành này có quá nhiều thứ để học. Nhưng tin tốt là bạn không cần giỏi hết tất cả ngay lập tức! Hãy chia nhỏ mục tiêu và học từng phần.
+ Lập trình có thể hơi "khó"
Nếu bạn chưa từng code, lúc đầu sẽ thấy nó như một ngôn ngữ ngoài hành tinh. Nhưng yên tâm, Python rất thân thiện cho người mới. Cứ code mỗi ngày, bạn sẽ quen dần!
+ Dữ liệu thực tế không đẹp như sách vở
Dữ liệu trong thực tế thường bẩn, thiếu, hoặc sai lệch. Việc làm sạch dữ liệu là một phần cực kỳ quan trọng mà ít ai nhắc đến khi mới học.
3. Bí Kíp Chinh Phục Khoa Học Dữ Liệu Cho Gen Z
+ Bắt đầu từ những thứ dễ tiếp cận
Học Python trước, đừng vội nhảy vào Machine Learning.
Dùng các bộ dữ liệu nhỏ trên Kaggle để thực hành
+ Thực hành càng nhiều càng tốt
Học theo kiểu "learning by doing" – vừa học vừa làm dự án nhỏ.
Đừng sợ sai, cứ thử nghiệm và rút kinh nghiệm.
+ Tham gia cộng đồng, hỏi han người đi trước
Follow các group về Data Science trên Facebook, Discord, LinkedIn.
Đọc blog, tham gia workshop để học hỏi từ người có kinh nghiệm.
+ Học tập trong môi trường chuyên nghiệp
Ngoài việc tự học, bạn cũng có thể chọn theo học tại một đơn vị đào tạo uy tín để có lộ trình bài bản và cơ hội kết nối với doanh nghiệp. Đây là bước đệm giúp bạn không chỉ nắm vững kiến thức mà còn có lợi thế cạnh tranh khi ra trường.
4. Nên học Ngành Khoa học dữ liệu ở đâu?
Nếu bạn đang tìm kiếm một môi trường đào tạo bài bản về Khoa học Dữ liệu, thì Đại học Kinh tế - Tài chính TP.HCM (UEF) là một lựa chọn đáng cân nhắc. Chương trình học tại UEF không chỉ cung cấp kiến thức chuyên môn về phân tích dữ liệu, AI, Machine Learning mà còn chú trọng vào thực hành với các dự án thực tế. Ngoài ra, UEF có mạng lưới kết nối doanh nghiệp mạnh mẽ, giúp sinh viên dễ dàng tìm kiếm cơ hội thực tập và việc làm ngay sau khi tốt nghiệp.

Với 03 chuyên ngành chính trong chương trình đào tạo:
+ Phân tích dữ liệu trong kinh tế - kinh doanh
+ Phân tích dữ liệu trong tài chính
+ Phân tích dữ liệu trong marketing
Người học được đào tạo và trang bị kiến thức nền tảng vững chác về quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Sau khi nắm chắc kiến thức, sẽ đi sâu về chuyên ngành khoa học dữ liệu và hệ thống thông tin, các kiến thức về khởi nghiệp, công nghệ thông tin và các kỹ năng mềm khác.
Một số môn học tiêu biểu trong ngành Khoa học dữ liệu tại UEF như: Lập trình Python cơ bản – nâng cao,  thống kế máy tính, cấu trúc dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, máy học, thu thập và tiền xử lý dữ liệu, trực quan hoá dữ liệu…

Chương trình đào tạo được đầu tư nghiên cứu kỹ lưỡng, liên tục được cập nhật để phù hợp với xu hướng, thực trạng thị trường thông qua những học phần gắn kế Doanh nghiệp. Việc áp dụng các phương pháp giảng dạy chuẩn quốc tế như: OBE systems…cũng là một cách dể sinh viên tiếp cận kiến thức một các chủ động, nâng cao các kỹ năng tư duy, sáng tạo, làm việc nhóm, tiếng Anh… nhằm giúp gia tăng thế mạnh của người học sau này.
Thêm vào đó, chương trình học song ngữ 50% các môn học bằng Tiếng Anh giúp sinh viên gia tăng cơ hội quốc tế hoá trong tương lai.
Đặc biệt hơn, nhằm hỗ trợ sinh viên một các toàn diện, trường UEF hỗ trợ 100% máy tính cho sinh viên trong các buổi thực hành trên lớp.
Sau khi tốt nghiệp, sinh viên ngành Khoa học dữ liệu sẽ có đầy đủ kiến thức và kỹ năng giải quyết vấn đề, khả năng phân tích, tối ưu và thiết kế các hệ thống thông tin thông qua việc phân tích dữ liệu lớn, có khả năng phát triển hệ thống thông tin cho các ứng dũng kỹ thuật có liên quan đến dữ liệu.

Ngoài ra, khi học ngành Khoa học dữ liệu tại UEF, người học còn được:
- Được học một môi trường chuyên nghiệp
- Được trải nghiệp thực tế, giao lưu học tập tại các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực Công nghệ, phân tích dữ liệu như: FPT Software, FPT Information System, TMA Solution, Hitachi Vantara….v..v..
- Được có riêng chương trình đào tạo cho chuyên đề doanh nghiệp.
- Thực chiến trên các dự án của doanh nghiệp, thử sức bản thân ở nhiều cuộc thi khác nhau.
- Cơ sở vật chất, trang thiết bị học, sinh hoạt cho sinh viên khang trang, hiện đại
- Được tham gia vào công động sinh viên nhà FIT UEF với vô vàn các hoạt động tập thể hấp dẫn...

 

Để biết thêm thông tin chi tiết, vui lòng liên hệ:
Trung tâm Tư vấn Tuyển sinh
Trường Đại học Kinh tế - Tài chính thành phố Hồ Chí Minh (UEF)
141 - 145 Điện Biên Phủ, Phường 2, Quận Bình Thạnh, Tp.HCM
Điện thoại: (028) 7108 5555  *Hotline: 094 998 1717; 091 648 1080
Website: www.uef.edu.vn
Email: tuyensinh@uef.edu.vn
Zalo: uef.edu.vn/zalo
Đặc biệt, sinh viên theo học Khoa học dữ liễu tại UEF sẽ được nhận học bổng do doanh nghiệp tài trợ tương đương 35% học phí trong toàn khóa học. (Áp dụng cho tân sinh viên tốt nghiệp THPT năm 2025 và không áp dụng đồng thời với các chính sách học bổng khác).
Còn vô vàn điều bất ngờ dành cho 2k7 tại UEF trong mùa tuyển sinh Đại học chính quy 2025 - 2026. Hãy cùng đồng hành với FIT UEF để khám phá nhé!