05 hiểu nhầm phổ biến về ngành Khoa Học Dữ Liệu

Trong kỷ nguyên số, không ít người tin rằng làm việc trong ngành Data (khoa học dữ liệu) sẽ đem lại cơ hội nghề nghiệp với mức thu nhập hấp dẫn và là nền tảng phát triển nhiều ngành nghề trên mọi lĩnh vực. Tuy nhiên, nhiều người cho rằng công việc ngành khoa học dữ liệu còn mơ hồ, không rõ ràng và dễ gây hiểu nhầm.

1. Khoa học dữ liệu chính là phân tích dữ liệu?

Người ta thường cho rằng việc thành thạo các công cụ thống kê là đủ để trở thành các chuyên gia phân tích dữ liệu. Trong khi với các nhà Khoa học dữ liệu, vai trò của họ rộng hơn nhiều so với những chuyên gia phân tích dữ liệu truyền thống. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ thành thạo các công cụ, họ còn có trách nhiệm phát triển và áp dụng các mô hình thống kê và học máy tiên tiến để giải quyết các vấn đề phức tạp để tối ưu hoá quy trình và tăng chi phí hiệu quả. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để đưa ra các kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ nhiều dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. Khoa học dữ liệu liên quan đến khai thác dữ liệu, học máy và dữ liệu lớn.

2. Khoa học dữ liệu chỉ liên quan đến việc lập trình

Trong khi lập trình là một khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu, đó không phải là duy nhất. Các nhà khoa học dữ liệu cũng cần có sự hiểu biết sâu sắc về thống kê, học máy và cả trực quan hoá dữ liệu để có hiệu quả trong vai trò công việc của họ. Kiến thức về lập trình và coding gần như là một yêu cầu bắt buộc để có hiểu biết chuyên sâu về lĩnh vực khoa học dữ liệu. Ngay cả khi bạn thiếu kỹ năng viết code hoặc lập trình, bạn cũng phải quan tâm đến việc học và theo đuổi những kỹ thuật này. Tuy nhiên, nếu bạn không quan tâm đến việc viết code hoặc lập trình thì hãy nhớ rằng có rất nhiều môn học khác thực sự không đòi hỏi kỹ năng lập trình. Thật không may, khoa học dữ liệu không phải là một trong những lĩnh vực đó, và coding là một yêu cầu cần thiết.

3. Các vai trò công việc trong ngành dữ liệu đều giống nhau

Khoa học dữ liệu (KHDL) thuộc TOP 1 công việc phát triển nhanh nhất tại Việt Nam - Theo VietNam IT Market Report 2022 - và thuộc TOP 10 công việc có mức lương cao nhất năm 2022. Thông thường một bạn sinh viên ngành KHDL sau khi tốt nghiệp sẽ trải qua cả 3 vị trí này trong quá trình phát triển sự nghiệp, bắt đầu từ vị trí Data Analysis, tiếp đến là Data Engineer và cuối cùng là Data Scientist. Mọi người thường nghĩ rằng Data Analyst, Data Engineer và Data Scienties đều có vai trò như nhau, nhưng thực tế công việc của họ hoàn toàn khác nhau. Công việc của một Data Analysis liên quan đến việc đưa dữ liệu gần hơn đến người dùng cuối nên đòi hỏi thành thạo kỹ năng thống kê, xử lý dữ liệu, tạo model và tạo các report. Vị trí Data Engineer sẽ là người chuẩn bị tất cả dữ liệu, đồng thời thực hiện các công đoạn từ phát triển, xây dựng, kiểm tra và duy trì các cơ sở dữ liệu của tổ chức để đảm bảo chất lượng của dữ liệu và là người xây dựng nên các công cụ khiến cho việc ứng dụng dữ liệu vào phân tích được dễ dàng hơn. Còn Data Scientist sẽ là người phân tích các dữ liệu phức tạp, kể cả dữ liệu lớn (Big data), và trích xuất ra những thông tin có giá trị quan trọng nằm ẩn bên trong khối dữ liệu khổng lồ. [caption id="attachment_32035" align="aligncenter" width="750"] TOP 3 công việc được săn đón nhất Ngành Khoa học dữ liệu[/caption]

4. Vị trí Khoa học dữ liệu chỉ được yêu cầu ở các công ty công nghệ

Trong khi các công ty công nghệ là những người sớm áp dụng khoa học dữ liệu, nhưng các nhà khoa học dữ liệu hiện đang được yêu cầu trong nhiều ngành nghề khác nhau, như chăm sóc sức khỏe, tài chính, kinh doanh hay truyền thông. Nếu như ví doanh nghiệp/tổ chức là một cơ thể, thì dữ liệu chính là máu trong cơ thể đó và chảy về tất cả các bộ phận - những phòng ban. Mà trong đó, Data analysis là công cụ giao tiếp với dữ liệu, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp/tổ chức vận hành hiệu quả và tối ưu. Bất kỳ tổ chức nào thu thập và phân tích dữ liệu đều có thể hưởng lợi từ chuyên môn của một nhà khoa học dữ liệu.

5. AI sẽ sớm thay thế nhân sự khoa học dữ liệu

Những tiến bộ của Trí tuệ nhân tao (AI) khiến việc tự động hoá một số tác vụ thường được thực hiện trong các công việc của nhà KHDL một cách dễ dàng hơn, nhưng một cỗ máy không thể tự biết mình nên đưa ra quyết định nào để làm sạch dữ liệu, xây dựng mô hình hiệu quả hay  có kỹ năng giải quyết các vấn đề phức tạp. Ngay cả với các thuật toán tiên tiến nhất, vẫn luôn cần những nhà KHDL với khả năng phán đoán và chuyên môn vững chắc trong lĩnh vực này. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ không đi đâu cả. Bộ kỹ năng của ngành KHDL luôn có nhu cầu cao và nhu cầu ngày càng tăng trong thời gian tới.   Nắm bắt xu thế đào tạo và nhu cầu nhân lực tương lai, Trường Đại học Y tế công cộng đào tạo mã ngành Khoa học dữ liệu hệ cử nhân chính quy với nhiều học bổng hấp nhất như tặng 10.000.000đ dành cho 10 sinh viên có điểm đầu vào cao nhất, với các phương thức xét tuyển: xét tuyển thẳng, xét học bạ, xét điểm thi tốt nghiệp THPT 2023 và xét điểm thi năng lực ĐHQGHN 2023 (tổ hợp tuyển sinh: A00, A01, B00, D01). Hi vọng trong tương lai, nhân lực Khoa học xã hội sẽ đóng góp nhiều vào sự phát triển và vững mạnh của công cuộc chuyển đổi số, đặc biệt đối với ngành Y tế.