Khoa học dữ liệu được biết đến là ngành rất “hot” hiện nay. Có không ít các bạn trẻ muốn hiểu rõ về ngành Khoa học dữ liệu là gì và học Khoa học dữ liệu ra làm gì. Nội dung bài viết dưới đây sẽ giúp bạn giải đáp những vấn đề đó. Cùng tìm hiểu nhé.

Khoa học dữ liệu là gì?

Trước khi tìm hiểu kỹ vấn đề học Khoa học dữ liệu ra làm gì, hãy cùng chúng tôi tóm tắt lại ngành Khoa học dữ liệu là gì nhé.

Ngành Khoa học dữ liệu là một nghiên cứu khoa học về luồng thông tin từ lượng dữ liệu khổng lồ có trong khi lưu trữ của một tổ chức. Khoa học dữ liệu liên quan tới việc có được những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu thô và không có cấu trúc được xử lý thông qua các kỹ năng gồm: phân tích, lập trình, kinh doanh.

Khoa học dữ liệu được hiểu là sự pha trộn của nhiều công cụ, thuật toán cùng những nguyên tắc khác nhau để đảm bảo mục tiêu khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô.

Học Khoa học dữ liệu ra làm gì?

Chắc hẳn khi tìm hiểu về ngành Khoa học dữ liệu, bên cạnh Khoa học dữ liệu là ngành gì, bạn cũng rất muốn biết học Khoa học dữ liệu ra làm gì, đảm nhận vị trí nào. Dưới đây, chúng tôi xin chia sẻ một số vị trí bạn có thể đảm nhận sau khi hoàn thành chương trình học Khoa học dữ liệu nhé.

Nhà Khoa học dữ liệu

Là một lập trình viên Khoa học dữ liệu, bạn sẽ phải xử lý giải quyết tất cả các vấn đề liên quan đến dữ liệu của dự án. Từ giai đoạn kinh doanh đến thu thập và phân tích dữ liệu.

Mỗi lập trình viên KHDL cần biết mỗi thứ một ít, mỗi quy trình của dự án để từ đó đưa ra những hiểu biết sâu sắc hơn về các giải pháp tốt nhất cho một dự án cụ thể đồng thời phát hiện ra các mô hình và xu hướng.

Nhà phân tích dữ liệu

Các lập trình phân tích dữ liệu là người sẽ chịu trách nhiệm về các nhiệm vụ khác nhau như trực quan hóa, chuyển đổi và thao tác dữ liệu. Trong một vài trường hợp họ chịu trách nhiệm theo dõi phân tích trang web.

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

Kỹ sư dữ liệu là người chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và bảo trì các đường dẫn dữ liệu. Họ sẽ là người thực hiện kiểm tra hệ sinh thái cho các doanh nghiệp và chuẩn bị cho các nhà KHDL chạy thuật toán.

Công việc của các kỹ sư dữ liệu là xử lý dữ liệu đầu vào sao cho khớp và định dạng với dữ liệu được lưu trữ, đảm bảo dữ liệu sẵn sàng để xử lý.

Kiến trúc sư dữ liệu (Data Architect)

Kiến trúc sư dữ liệu có một vài trách nhiệm giống với kỹ sư dữ liệu. Cả hai đều cần đảm bảo làm sao cho dữ liệu được định dạng tốt và có thể truy cập được cho nhà Khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu cải thiện hiệu suất của các đường dẫn dữ liệu.

Bên cạnh đó các kiến trúc sư dữ liệu phải thiết kế, tạo ra hệ thống cơ sở dữ liệu mới sao cho phù hợp với yêu cầu của một mô hình kinh doanh cụ thể và yêu cầu công việc. Đồng thời họ phải đảm bảo duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu từ quan điểm chức năng đến quản trị.

Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer)

Đây là vị trí đòi hỏi phải thành thạo các thuật toán học máy đồng thời luôn cập nhật những tiến bộ nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực này. Để thực hiện đúng và hiệu quả các công việc của mình, các kỹ sư học máy cần phải có kỹ năng thống kê và lập trình. 

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM:

???? Các Sản Phẩm Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nổi Bật Trên Thế Giới

???? Tìm Hiểu Ngành Robot Và Trí Tuệ Nhân Tạo – Học Xong Ra Làm Gì

Lập trình viên BI (Business Intelligence Developer)

Lập trình viên BI là vị trí dành cho những người chuyên phụ trách thiết kế và phát triển các chiến lược, cho phép người dùng doanh nghiệp tìm thấy thông tin mà họ cần thiết để từ đó đưa ra quyết định một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Quản trị viên cơ sở dữ liệu (Database Administrator)

Quản trị viên cơ sở dữ liệu là một trong những đáp án lý giải học Khoa học dữ liệu ra làm gì. Công việc của quản trị viên cơ sở dữ liệu là giám sát cơ sở dữ liệu, đảm bảo cho cơ sở dữ liệu đó hoạt động bình thường và theo dõi các dữ liệu, tạo ra bản sao lưu và khôi phục.

Data Storyteller

Data Storyteller rất dễ bị nhầm lẫn với trực quan hóa dữ liệu. Tuy nhiên Data Storyteller còn đảm nhận lập báo cáo và số liệu thống kê, nói một cách chính xác đó là việc tìm kiếm câu chuyện để mô tả tốt nhất về dữ liệu và sử dụng nó để diễn đạt.

Machine Learning Scientist

Machine Learning Scientist có cách tiếp cận thao tác dữ liệu mới và thiết kế các thuật toán mới để sử dụng. Họ là một phần của bộ phận R&D, công việc chính của họ thường dẫn đến các bài nghiên cứu và công việc này gần với học thuật hơn.

Học Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?

Để có nhiều cơ hội làm việc trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu tại các doanh nghiệp lớn nhỏ hiện nay, các chuyên gia trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu cần có những kỹ năng sau:

• Thu thập, truy vấn, tiêu thụ dữ liệu: Dữ liệu sau khi được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau sẽ không ở dạng có sẵn để hiểu mà cần phải suy nghĩ cẩn thận, lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu khám phá bằng công nghệ mới.
• Kỹ năng định lượng: Khoa học dữ liệu chủ yếu dựa vào kỹ năng toán học và thống kê.
• Khả năng lập trình: Đây là một trong những kỹ năng không thể thiếu đối với nhân lực ngành KHDL
• Học vấn chuyên môn: Đây là yếu tố không thể thiếu của một chuyên gia Khoa học dữ liệu.
• Kỹ năng giao tiếp: Giúp các chuyên gia KHDL truyền đạt thông tin chi tiết về dữ liệu.

Để trau dồi, phát huy những kỹ năng trên và phát triển trình độ chuyên môn của mình, điều quan trọng nhất chính là bạn cần tìm cho mình một ngôi trường đào tạo uy tín, đáng tin cậy.

Hiện nay, Đại học Đông Á – Đà Nẵng là một trong những ngôi trường lớn nhất tại khu vực miền Trung- Tây Nguyên đào tạo ngành Khoa học dữ liệu.

Tại ĐH Đông Á, Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế của nguồn nhân lực và những kiến thức cập nhật mới nhất trong ngành KHDL thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0. Với đội ngũ giáo sư chuyên gia giàu kinh nghiệm hàng đầu đảm nhận giảng dạy, ĐH Đông Á chắc chắn sẽ là môi trường học tập lý tưởng nhất dành cho bạn.

Từ những thông tin chia sẻ trên đây, hy vọng bạn sẽ hiểu rõ hơn về Khoa học dữ liệu là gì, sinh viên tốt nghiệp Khoa học dữ liệu ra làm gì. Với cơ hội nghề nghiệp rộng mở, tôi tin rằng đây sẽ là ngành học đầy triển vọng bạn nên cân nhắc lựa chọn để phát triển nghề nghiệp trong tương lai.