Hướng nghiệp
Bạn có đang nhầm lẫn Khoa học dữ liệu là Phân tích dữ liệu?
28/06/2023
Mỗi ngày, các cá nhân và tổ chức tạo ra khoảng 2,5 tỷ gigabyte dữ liệu; trung bình có 5 tỷ video được đăng tải lên Youtube mỗi ngày, mỗi giây có khoảng 40.000 lượt tìm kiếm google .... nhưng chỉ hơn 1% trong số dữ liệu khổng lồ đó được phân tích. Ai khai thác và tận dụng được kho thông tin quý giá này người đó sẽ thành công. Tuy nhiên, để phát huy tối đa sức mạnh của nguồn dữ liệu này cần sự góp sức lớn của các nhà khoa học dữ liệu, những người sẽ chuyển nguồn dữ liệu thô thành thông tin có giá trị.
Ngành Khoa học dữ liệu là gì?Khoa học dữ liệu còn được biết đến với tên gọi Data Science. Đúng với tên gọi của nó, về mặt bản chất, đây chính là công việc thu thập và phân tích dữ liệu.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành mà trong đó, những bộ dữ liệu được xử lý, sắp xếp và giải mã bằng các mô hình thống kê hay phương pháp toán học. Các kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ sử dụng tất cả các điểm dữ liệu kahsc nhau thu thập được, từ đó tạo ra mô hình dữ liệu hoặc thuật toán để áp dụng cho từng mục đích cụ thể mang tính chiến lược:
+ Sử dụng dữ liệu để phân tích chuyên sâu trong kinh doanh và đưa ra các giải pháp hoặc dự đoán cho tương lai.+ Xây dựng mô hình dữ liệu để tạo ra các sản phẩm hoặc tính năng công nghệ nào đó.
Yêu cầu của ngành Khoa học dữ liệu
Kỹ năng về mặt kỹ thuật
Để có thể tìm kiếm cơ hội và phát triển trong ngành khoa học dữ liệu, chúng ta khôgn thể bỏ qua những kỹ năng quan trọng:
+ Phân tích thống kê và tính toán
+ Xử lý tập dữ liệu lớn
+ Sắp xếp dữ liệu
+ Machine learning, Deep learning
+ Trực quan hoá dữ liệu
+ Toán học
+ Lập trình ( Các ngôn ngữ lập trình (Python, Java, C/C++…)
+ Big data
Kỹ năng không liên quan đến kỹ thuật
Bên cạnh những kỹ năng “cứng”, để trở thành một kỹ sư khoa học dữ liệu hay phát triển trong ngành khoa học dữ liệu, chúng ta cần trang bị cho mình những kỹ năng:
+ Kỹ năng giao tiếp:
Làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, việc cần phải “giao tiếp” hiệu quả với dữ liệu là điều đương nhiên. Tuy vậy, để đưa những dữ liệu và kết quả khám phá của bạn đến được tới tay người cần nó, bạn cần giao tiếu hiệu quả với họ. Họ có thể là những nhà phân tích dữ liệu có cùng hiểu biết với bạn hoặc là những người cổ đông (stakeholders) ngoài ngành tham gia vào dự án.
+ Kỹ năng đặt câu hỏi
Bạn sẽ phải tìm ra mối liên hệ giữa các tập dữ liệu với nhau. Trong suốt quá trình này, bạn sẽ phải liên tiếp đặt ra những câu hỏi liên quan đến dữ liệu mà bạn có trong tay
+ Trực giác về dữ liệu:
Kỹ năng này nghe có vẻ không đúng lắm vì ngành khoa học dữ liệu vốn đòi hỏi tính chính xác cao. Tuy nhiên, đôi khi bạn cũng cần dùng đến trực giác của mình để làm việc với dữ liệu. Một trong những lý do phổ biến là vì không phải lúc nào dữ liệu cũng hoàn hảo và đem đến câu trả lời rõ ràng cho bạn. Trực giác tuyệt vời được rèn luyện qua kinh nghiệm làm việc lâu năm sẽ giúp bạn nhìn thấu thông tin quan trọng bên trong dữ liệu.
Phân biệt Khoa học dữ liệu (Data Science) và Phân tích dữ liệu ( Data Analytics)
Để hiểu sâu hơn Data Science là gì, hãy phân biệt nghề này với “người anh em” song sinh dễ gây nhầm lẫn: Data Analytics.
Trong khi các nhà phân tích dữ liệu tập trung tìm ra câu trả lời từ những dữ liệu có sẵn, các nhà khoa học dữ liệu không chú trọng vào điều này. Họ tạo ra những sưj thật giúp xác định đâu là câu hỏi cần được đặt ra.
- Về trách nhiệm công việc:
+ Phân tích dữ liệu: Có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình. Ví dụ như: lý do vì sao doanh số bán hàng giảm, vì sao chi phí sản xuất tăng…+ Khoa học dữ liệu: Thiết kế phương pháp để lưu trữ, thao tác và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu quan tâm hơn đến những gì sẽ hoặc có thể xảy ra bằng cách sử dụng các kỹ thuật mô hình hoá dữ liệu và khuôn khổ dữ liệu lớn để đưa ra dự đoán về tương lai.
- Về vai trò công việc: Cả Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu đều làm việc với data với các tiến trình như: xử lý dữ liệu thô, trích xuất, thống kê, phân tích…
+ Phân tích dữ liệu: Là việc sàng lọc thông tin qua dữ liệu và tìm cách xác định xu hướng: Những con số kể câu chuyện gì, quyết định kinh doanh nào có thể được đưa ra dựa trên những con số này…+ Khoa học dữ liệu: Cũng có thể đảm nhận những phần việc của phân tích dữ liệu ở trên, nhưng tập trung hơn về việc diễn giải dữ liệu.
Nói cách khách, Khoa học dữ liệu dự báo các xu hướng và hành vi trong tương lai trong khi Phân tích dữ liệu thiên về mô tả và phân tích những thông tin hiện tại hơn. Cả 2 vị trí này đều phối hợp chặt chữ với nhóm lập trình cho công tác quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, phân tích dữ liệu hầu như không cần xây dựng mô hình thống kê, áp dụng máy học hay các phần mềm cao cấp. Trong khi những điều này lại là bắt buộc đối với Khoa học dữ liệu.
- Về kỹ năng: Cả 2 vị trí đều cần kỹ năng ở 3 mảng: Domain Expertise, Toán học và thống kê, lập trinh.
+ Domain Expertise: Cả hai vai trò đều yêu cầu khả năng trình bày kết quả phân tích dữ liệu và lý do về phương pháp của họ.Tuy nhiên, Khoa học dữ liệu cần nắm vững về các thực tiễn tốt nhất trong ngành để diễn giải các mô hình machine learning phức tạp như LIME; SHAP;…+ Toán học và thống kê: Các phương pháp hay thuật toán thống kê như Linear Regression, Gradient Descent, … là kiến thức cơ bản mà Data Scientist hay Data Analyst đều phải nắm rõ. Điểm khác nhau là Khoa học dữ liệu đòi hỏi kiến thức cao hơn ngoài những khái niệm cơ bản.
+ Lập trình: Phân tích dữ liệu phải sử dụng Python, Parquet, Excel… để thu thập, lưu trữ, phân tích, trực quan hoá dữ liệu, còn Khoa học dữ liệu tập trung sử dụng các kỹ thuật mô hình đồng bộ, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, deep learning…
Học Khoa học dữ liệu “rất khó”?
- Những vấn đề quá khó hiểu
Chưa nói đến việc học có khó không hay phương pháp học ra sao, chỉ riêng tên ngành cũng có chút gì đó khó hiểu và trừu tượng. Khoa học dữ liệu đưa chúng ta đến vũ trụ mênh mông của dữ liệu, chưa kể đến những biến thể của nó. Các công ty hoạt động trong lĩnh vực khác nhau sẽ có cách khai thác nguồn dữ liệu khác nhau. Đây chính là thách thức của những người làm Khoa học dữ liệu.
- Quy mô dữ liệu lớnQuy mô dữ liệu luôn có chiều hướng tăng lên chứ không giảm đi. Chính vì thế hàm lượng dữ liệu sẽ là một gánh nặng đối với nhà khoa học dữ liệu.
- Nghiệp vụ phức tạp
Nhà Khoa học dữ liệu không chỉ là chuyên gia giải quyết vấn đề nhỏ lẻ, tham gia vào quá trình boot camp hay có hiểu biết nhất định về nguồn dữ liệu trực tuyến.Rất nhiều ngàn công nghiệp cần đến Khoa học dữ liệu như: dịch vụ sức khoẻ, tài chính, ngân hàng, y dược, kinh doanh, sản xuất… Từ dữ liệu, các chuyên gia sẽ tìm ra thêm phương hướng phát triển sản phâm tốt hơn, đáp ứng nhu cầu khách hàng.
- Học tích luỹ theo thời gian hay buộc phải học “nhồi”
Với những người mới bắt đầu học Khoa học dữ liệu, nhiều người nghĩ rằng bước đầu phải làm quen với những phép toán phức tạp và hàng loạt vấn đề nghiên cứu có thể bị cho là “cứng nhắc”.Khoa học dữ liệu là môn khoa học thực hành. Nó đòi hỏi ứng dụng thực tiễn những vấn đề được học ngay. Gốc rễ của ngành Data đến từ rất nhiều nguyên lý khác nhau như: toán học, thống kê, lập trình… Mỗi lĩnh vực riêng lẻ tương đối dễ tiếp cận, nhưng nếu phải năm bắt toàn bộ kiến thức trong lĩnh vực sẽ cần thời gian và công sức. Vì thế chúng ta cần có một lộ trình và một chương trình bài bản từ gốc rễ đến nâng cao để có thể ngành nghề “quyến rũ” nhất kế kỷ 21 này.
Tại sao nên học Khoa học dữ liệu tại UEF?
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.
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.
.jpg)
- Được học một môi trường chuyên nghiệp
- Được trải nghiệp thực tế, giao lưu học tập tại các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực Khoa học dữ liệu
- 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...
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
Đặc biệt, sinh viên theo học ngành Khoa học dữ liệu UEF sẽ 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).
Còn vô vàn điều bất ngờ dành cho 2k5 tại UEF trong mùa tuyển sinh Đại học chính quy 2023 - 2024. Hãy cùng đồng hành với FIT UEF để khám phá nhé!
----------------------
Nguồn tham khảo:
- Glints: https://glints.com/vn/blog/cai-nhin-toan-canh-ve-nganh-khoa-hoc-du-lieu/
- Difference between Data Analyst and Data Scientist
TIN LIÊN QUAN
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄
❄