Bạn có biết?

Không phải là Kỹ sư phần mềm/ phần cứng, không phải là Quản trị Dữ liệu, không phải là Phát triển Web, cũng chẳng phải Kỹ sư bảo mật – những “title” đã quá quen thuộc trước giờ bố mẹ và các con đều đã nghe đến. EFA Việt Nam muốn chia sẻ thêm thông tin về 1 nghề mới rất triển vọng cho các bạn khoa học máy tính, IT – Một ngành được tạp chí kinh tế ĐH Harvard dự đoán là nghề hấp dẫn nhất và có mức lương cao nhất thế kỷ 21. Cùng EFA Việt Nam khám phá về ngành học và chương trình học bổng sau về chuyên ngành hấp dẫn này nhé.

1. Ngành Data Science là gì?

Nói cho dễ hiểu thì những người học Data Science được gọi là Data Scientist. Với skillset chuyên sâu và trải dài trên nhiều lĩnh vực, các Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu) cũng được ví “quý hiếm như kỳ lân”.

Ngành Data Science ngành còn khá “mới”, ít người biết. Nói đơn giản Data Scientist là thu thập dữ liệu, và tìm ra những thông tin tiềm ẩn, có giá trị trong đó – insight. Từ những thông tin đó, giải thích cho các bên liên quan, sau đó chuyển hóa những thông tin quan trọng đó thành sản phẩm hoặc hành động nào đó.

2. Vai trò của Data Scientist

a. Thu thập, xử lý dữ liệu để tìm ra những insight giá trị.

– Ví dụ như về marketing, sau khi tìm thấy những thông tin quan trọng, họ có thể dùng thông tin đó để áp dụng cho những campaigns marketing sau này.

– Dựa trên thông tin thu thập được từ các post/comment/status trên mạng xã hội, Data Scientist có thể tìm ra được: cứ gần đến ngày Valentine thì tần suất xuất hiện của thương hiệu ABC cao hơn hẳn.

– Đây là một insight giá trị mà bộ phận Marketing có thể sử dụng cho các chiến dịch quảng cáo trong mùa Valentine.

– Hoặc về chứng khoán: dựa vào những insights, họ có thể phân tích và xây dựng hệ thống dự đoán cổ phiếu (prediction system), tỉ lệ xác xuất chỉ cần 30% có thể coi là thành công.

2. Giải thích, trình bày những insight đó cho các bên liên quan, để chuyển hóa insight thành hành động.

Ví dụ: khi tìm ra được insight giá trị từ data, bạn cần làm report/presentation, hay visualization để minh họa, giải thích cho các bên liên quan hiểu được:

– Insight đó là gì, có ý nghĩa gì?

– Có thể ứng dụng cụ thể như thế nào để đem lại lợi ích cho doanh nghiệp/sản phẩm/người dùng?

3. Data Scientist phân ra làm 2 loại gọi là Data Scientist A và Data Scientist B (tùy công ty, vị trí):

– Data Scientist A: Những người có background về Statistics, Economics (Thống kê, kinh tế). Công việc thường ngày của họ là phân tích dữ liệu, tìm ra insights, visualisation và sau đó trình bày cho các bên liên quan. Kỹ năng cần phải có là Data Mining, SQL, Python/R, Visualisation tools như Tableau, QlikView, Seaborn (python), Dimple.js (D3), D3.js, WebGL, Canvas, SVG và quan trọng nhất là kĩ năng thuyết trình. (Code có thể xấu, nhưng họ phải giải thích được cho người khác hiểu về insights và thuật toán).

– Data Scientist B: Thiên về software engineering, ngoài việc nắm vững phân tích dữ liệu, công việc thường ngày của họ còn có xử lý / lưu trữ dữ liệu, viết thuật toán để xây dựng hệ thống, sản phẩm data cho công ty.

2. Triển vọng của ngành Data Science?

Năm 2012, kể từ khi tạp chí Harvard Business Review danh giá cho đăng bài viết “Nhà khoa học dữ liệu: nghề hấp dẫn nhất thế kỷ 21”, truyền thông và công chúng ngày càng biết nhiều hơn tới cụm từ Data Science.

Theo một dự báo của McKinsey, một trong tứ đại trong làng quản lý và tham vấn, nhu cầu tuyển dụng đang tăng nhanh một cách chóng mặt. Ước tính ở Mỹ có thể có tới con số gần 1.8 triệu vị trí đang cần tìm người trong ngành này. Ở Đông Nam Á, nhiều quốc gia cũng đang phát triển nhiều chương trình thu hút nguồn nhân lực trình độ cao cùng với nhiều hoạt động xoay quanh khoa học dữ liệu.

Theo thống kê của Glassdoor, một trong những trang website việc làm lớn nhất thế giới, ngành khoa học dữ liệu đứng đầu trong số 25 nghề nghiệp tốt nhất, đứng thứ 16 về mức lương với trung bình hơn $116,000 và có nhiều vị trí được tìm kiếm tuyển dụng nhất trong năm 2015 – 2017 ở Hoa Kỳ.

Hiện tại nhu cầu tuyển dụng Data Scientist rất lớn, hầu như cung không đủ cầu, đặc biệt là những Data Scientists có kinh nghiệm. Theo các chuyên gia dự báo, trong những năm tới, xu hướng tuyển dụng ngành Data Science dự kiến sẽ tăng vượt bậc với sự phát triển của những thiết bị thông minh và thế giới mạng thông tin.

3. Tại sao lựa chọn học ngành “Data Science” tại trường Middlesex University London?

– Các ngành: Công nghệ thông tin (máy tính, mạng, quản trị…), cơ khí (máy, tự động) và khoa học ứng dụng tại trường được xếp hạng cao nhất về chất lượng giảng dạy và nằm trong top 20 trường công lập hàng đầu của Anh.

– Trường có mạng lưới liên kết nhiều chuyên gia giúp sinh phát triển sâu về những kỹ thuật phân tích dữ liệu, định lượng định tính…

– Đa dạng các chương trình học bổng tùy vào thành tích học tập.

– Nhận bằng thạc sĩ danh giá tại Anh (với 1 năm học full-time hoặc 2 năm học part-time).

– Điểm nổi bật nhất về ngành học Data Science tại Middlesex là sinh viên có cơ hội ở lại làm việc tại Anh 1 năm sau khi tốt nghiệp.

– Hiện nay ngành này đang rất hot, nhưng nhân lực lại chưa nhiều, cơ hội việc làm ở cả Anh, Châu Âu, Đông Nam Á hay Việt Nam đều rất nhiều.

– Chi phí đào tạo thấp hơn so với các trường khác trong London, khoá học Thạc sĩ  ngành Data Science tại trường cho sinh viên Quốc tế dao động khoảng £13,900/1 năm học.

Thông tin khóa học tại Đại học Middlesex TẠI ĐÂY

EFA Việt Nam mong rằng, thông quá bài viết này các bạn học sinh cũng như các quý vị phụ huynh sẽ có cái nhìn rõ hơn về ngành Data Science nói chung cũng như khoá học Data Science tại đại học Middlesex University London nói riêng. Ngành học này tuy mới nhưng triển vọng ngành nghề này là vô cùng đa dạng và phong phú. Vì vậy, nếu các bạn có đam mê với nghiên cứu khoa học thì đây chắc chắn là sự lựa chọn hoàn hảo dành cho các bạn!