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" [1] , 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 tới gần con số 1.8 triệu vị trí đang cần tìm người trong ngành này [2]. Ở Đông Nam Á, nhiều quốc gia cũng đang ráo riết phát triển nhiều chương trình thu hút nguồn nhân lực trình độ cao cùng với nhiều hoạt động xoay quanh khoa học dữ liệu. Điển hình như chính phủ Singapore đang thực hiện một chương trình nhằm kết nối những cộng đồng khoa học với một đề án nhằm xây dựng một thành phố thông minh hiện đại [3]. Ở Indonesia nhiều hoạt động sôi nổi cũng đang diễn ra xung quanh nhằm truyền lửa và giáo dục cộng đồng đưa khoa học dữ liệu phát huy trong đời sống [4]
Hình 1. Chương trình học bổng quốc gia thông minh của chính phủ Singapore.
Tại Việt Nam, trên các website về tìm kiếm việc làm đã có những từ khoá như "data science" và "machine learning", đa phần đến từ các tập đoàn và start-up về công nghệ, kinh doanh bán lẻ, và nghiên cứu thị trường. Ngoài ra, còn phải kể đến những làn sóng mới của một lớp người Việt trẻ học tập, làm việc tại nước ngoài quay trở về Việt Nam cùng với những nhà đầu tư, doanh nhân chọn Việt Nam làm điểm đến khởi nghiệp. Tiêu biểu trong số đó phải kể đến một vài start-up như Misfit/ Fossil, Arimo, Gotit! hay Tenpoint7 chẳng hạn.
Thế khoa học dữ liệu là gì? Trong kỳ đầu tiên của chuỗi bài viết dài ba kỳ, Vietnam Journal of Science xin giới thiệu tới quý độc giả đôi nét về bức tranh toàn cảnh về lĩnh vực khoa học dữ liệu ở Việt Nam và thế giới.
Hiểu sao cho đúng về khoa học dữ liệu
Hiện nay, vẫn còn nhiều tranh cãi về định nghĩa chính thức của ngành khoa học dữ liệu.
Hình 2. Minh họa về khoa học dữ liệu từ blog của Brenden Tierey. Nguồn
Nhìn vào ở một khía cạnh nào đó, ta có thể xem đây như một thể mới của một tập hợp gồm các ngành khác nhau trong sự vận động phát triển không ngừng của khoa học máy tính, mô phỏng, thống kê, phân tích và toán học. Trọng tâm của nó nằm ở việc áp dụng các phương pháp tự động hóa cho việc phân tích một lượng lớn dữ liệu và từ đó rút ra các kiến thức.
Điều này ta có thể quan sát ở hầu khắp nơi từ di truyền học đến vật lý cao năng lượng, khoa học dữ liệu giúp ta tìm ra những nhánh mới của khoa học, tạo ra sự ảnh hưởng sâu rộng đến toàn bộ nền khoa học tự nhiên, công nghệ kỹ thuật , cũng như khoa học xã hội và nhân văn.
Hầu như tất cả các ngành kinh tế hiện nay đều có thể truy cập vào trung tâm dữ liệu. Điều này hơn hẳn những gì bạn có thể tưởng tượng cách đây chỉ mười năm. Các doanh nghiệp hiện nay đang tích lũy những khối thông tin mới với một tốc độ vượt quá năng lực mà họ có thể rút chiết ra được giá trị. Vậy nên câu hỏi chính mà tất các các tổ chức đang đặt ra thu hút được sự quan tâm toàn bộ cộng đồng là làm thế nào để sử dụng được dữ liệu một cách hiệu quả, không chỉ là của riêng họ mà bao gồm mọi nguồn có liên quan. [5]
Trong những năm tới, xu hướng này dự kiến sẽ tăng mạnh với sự đang lên của những thiết bị thông minh và thế giới mạng thông tin. Còn với nghiên cứu khoa học, chúng ta sẽ thấy một số lượng lớn các ngành mới được sinh ra đi kèm với từ "tính toán"[computational] hoặc "định lượng" [quantitative] ở phía trước. Trong công nghiệp, khoa học dữ liệu sẽ thay đổi tất cả các lĩnh vực từ y tế đến phương tiện truyền thông. [6]
Mạng xã hội và dữ liệu người dùng
Hình 3. CEO của Facebook, Mark Zuckerberg thuyết trình tại hội nghị phát triển F8
Facebook, mạng xã hội lớn nhất hành tinh, một trong những cái tên được nhắc tới nhiều nhất trong giới trẻ hiện nay, là một trong những ứng dụng nổi tiếng của khoa học dữ liệu.
Tại hội nghị các nhà phát triển F8 đầu năm 2016, CEO Mark Zurkerberg cũng đã thông báo về một lộ trình mười năm tới. Trong đó, sẽ tạo ra một hệ sinh thái với những sản phẩm và công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo [Artificial Intelligence]. Tất cả đều dựa trên toàn bộ nguồn dữ liệu từ người dùng và các thuật toán máy học [Machine Learning Algorithms].
"Mỗi cú nhích chuột, mỗi cái like, mỗi bình luận và tất cả các kết nối đều được sử dụng để xây dựng một hồ sơ hoàn chỉnh cho mỗi người dùng."[7]
Đằng sau những trải nghiệm kết nối và tương tác giữa bạn bè và người thân, đó là sự vận hành của các thuật toán đánh giá người dùng được xây dựng bởi những kỹ sư hàng đầu thế giới.
Tính tới tháng 8 năm 2016, tổng số lượng người dùng trên trang này cán đến mốc 1,750,000 người, gấp 5 lần dân số nước Mỹ, tương đương với 1/3 dân số thế giới và lớn hơn tổng số dân của châu Âu, châu Úc và Nam Mỹ cộng lại.
Và những nhà khoa học phân tích dữ liệu …
Theo thống kê của Glassdoor, một trong những trang web 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 ở Hoa Kỳ [8]
Trong một nghiên cứu của O'Reilly, một trong những nhà phát hành chuyên về mảng công nghệ và khoa học máy tính, có 4 dạng nhà khoa học dữ liệu tiêu biểu. [9]
1. Doanh nhân [Data Businesspeople]
Quan tâm vào sản phẩm và phát triển lợi nhuận, họ là các nhà lãnh đạo, nhà quản lý và doanh nhân có sự am hiểu về mặt kỹ thuật. Đa phần đều có nền tảng giáo dục xuất phát bằng kỹ sư kết hợp với một MBA.
2. Nhà sáng tạo [Data Creatives]
Có nhiều biệt tài và kinh nghiệm với nhiều dạng dữ liệu và công cụ, những nhà sáng tạo thường ví von mình như là một nghệ sĩ hoặc tin tặc. Điểm nhấn thường thấy là sự xuất sắc sử dụng các công nghệ minh họa [Visualization Techonology] và mã nguồn mở.
3. Nhà phát triển [Data Developers]
Nhà phát triển dữ liệu thường tập trung vào việc viết phần mềm để làm phân tích, thống kê, và nhiệm vụ học máy, thường xuyên trong môi trường sản xuất. Họ thường có trình độ khoa học máy tính, và thường xuyên làm việc với cái gọi là "dữ liệu lớn" [Big Data].
4. Nhà nghiên cứu [Data Researchers]
Đó là những người áp dụng những kỹ năng được đào tạo trong khoa học cùng với các công cụ và kỹ thuật, số liệu. Một số có bằng tiến sĩ, và các ứng dụng sáng tạo các công cụ toán học mang lại những hiểu biết và sản phẩm có giá trị.
Hình 4. Minh họa về các dạng nhà khoa học dữ liệu theo O'Reilly. Qua đây bạn sẽ thấy được sự khác biệt giữa những dạng nhà khoa học dữ liệu một cách trực quan. Nguồn
Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, đòi hỏi ở bạn nhiều kỹ năng trên nhiều lĩnh vực khác nhau như toán và thống kê, lập trình với R, Python, Julia với các thuật toán máy học, và đặc biệt là khả năng truyền đạt thông tin và giao tiếp với những người không chuyên như kinh doanh, marketing chẳng hạn.
HÌnh 5. Tìm một nhà khoa học dữ liệu đã khó. Tìm một người hiểu về khoa học dữ liệu lại càng khó hơn. Trên đây là miêu tả đôi nét về một vài kỹ năng quan trọng của một nhà khoa học phân tích dữ liệu đích thực. Nguồn: Marketing Distillery
Bên cạnh đó, để thực sự tỏa sáng trong nghề nghiệp này bạn sẽ cần trang bị thêm một lượng kiến thức chuyên môn ở một lĩnh vực ứng dụng của khoa học dữ liệu như là kinh doanh, marketing, trải nghiệm người dùng.
Dù vậy, điều quan trọng nhất đổi với nhà khoa học phân tích dữ liệu là khả năng suy luận và trí tò mò như một nhà khoa học thực thụ. Điều này thể hiện qua khả năng phát hiện ra những điều thú vị có khả năng đưa lại được giá trị sử dụng và kinh tế cùng với việc ứng dụng những mô hình máy học vào trong tập dữ liệu.
Ngoài ra, những nhà khoa học dữ liệu cũng có thể coi những nghệ sĩ với khả năng giao tiếp và thuyết trình xuất sắc. Ví dụ như truyền đạt được những vấn đề kỹ thuật phức tạp thành đơn giản, dễ hiểu tới những người làm ở những bộ phận khác như truyền thông và kinh doanh hay việc kết nối ý tưởng để tạo ra những minh họa tuyệt đẹp.
Để phát triển và theo kịp với thế giới, các nhà khoa học dữ liệu luôn phải tự tìm trau dồi và bổ sung kiến thức thường xuyên, đặc biệt trong xu thế phát triển hiện nay. Quả thật, có khá nhiều thách thức cho những ai muốn tham gia chinh phục con đường đầy gian nan này.
Thành phố Hồ Chí Minh, 11/2016
Tác giả: Phượng Nguyễn, hiện đang công tác và nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam.
Thạc sĩ ngành toán- tin học tại trường Đại học Bắc Paris, CH Pháp,
Biên tập viên Vietnam Journal of Science.
Email:
Nguồn tham khảo
1.Thomas H Davenport, D J Patil. Harvard data scientist the sexiest job of the 21st century 2012, [2012]. //www.tias.edu/docs/default-source/Kennisartikelen/harvard_data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century_2012.pdf?sfvrsn=0. Accessed November 3, 2016.
2.McKinsey. Game changers: Five opportunities for US growth and renewal. //www.mckinsey.com/global-themes/americas/us-game-changers. Accessed November 3, 2016.
3.Smart nation fellowship. //fellowships.data.gov.sg/. Accessed November 3, 2016.
4.Data science Indonesia. //datascience.or.id/. Accessed November 3, 2016.
5.What is data science - data science at NYU. //datascience.nyu.edu/what-is-data-science/. Accessed November 3, 2016.
6.Berkeley U. What is data science? //datascience.berkeley.edu/about/what-is-data-science/. Accessed November 3, 2016.
7.Solon O. How Facebook plans to take over the world. The Guardian. April 27, 2016. //www.theguardian.com/technology/2016/apr/23/facebook-global-takeover-f8-conference-messenger-chatbots. Accessed November 3, 2016.
8.Strata O. There’s more than One kind of data scientist. //radar.oreilly.com/2013/06/theres-more-than-one-kind-of-data-scientist.html. Accessed November 3, 2016.
9.Bengio Y. Deep learning of representations: Looking forward. In: Statistical Language and Speech Processing. Springer Nature; 2013:1–37. //arxiv.org/pdf/1305.0445v2.pdf. Accessed November 7, 2016.
Trong thời đại kỹ thuật số, dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của một doanh nghiệp. Vì vậy, không quá đáng ngạc nhiên khi lĩnh vực phân tích phát triển mạnh mẽ ở tốc độ sét.
Các công ty hoặc tổ chức cần tìm các nhà khoa học dữ liệu để hỗ trợ họ trong việc tìm kiếm các quyết định và hiểu biết kinh doanh chính.
Nhu cầu công việc cao và lợi ích hấp dẫn làm cho công việc này mong muốn. Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần có một nền tảng giáo dục vững chắc.
Nhà khoa học dữ liệu là một nghề của tương lai. Tuy nhiên, con đường trở thành một chuyên gia là không dễ dàng.
Để đảm bảo bạn có một khởi đầu tốt, việc chọn một tổ chức nên là ưu tiên hàng đầu. Bằng cử nhân từ một trường đại học có uy tín sẽ giúp bạn ghi điểm với các nhà tuyển dụng.
Dưới đây là danh sách 10 trường đại học khoa học dữ liệu tốt nhất ở Hoa Kỳ.
1. Đại học Harvard
đại học HarvardPhân tích thông tin là một lĩnh vực đa ngành tương đối mới. Nó vừa bùng nổ mạnh mẽ trong thời gian gần đây nhưng có các ứng dụng cực kỳ mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực.
Các chuyên gia tài năng nhất có khả năng cải thiện hiệu quả của các hệ thống chăm sóc sức khỏe, phân tích bảo mật hoặc ra quyết định kinh doanh.
Các công cụ và kỹ năng mà các chuyên gia cần trang bị bao gồm các hệ thống trích xuất dữ liệu, thuật toán và phương pháp phân tích.
Với mức lương hơn 100.000 đô la mỗi năm, không quá khó để xác định rằng công việc này đang nhận được các ưu đãi rất tốt.
Do đó, các trường đại học trên cả nước đang cố gắng hết sức để cải thiện các khóa học và cải thiện chất lượng giáo viên.
Đại học Harvard uy tín chắc chắn sẽ không ra khỏi vòng xoáy này. Ở đây, trường đại học đã thêm khoa học dữ liệu như một khoa riêng biệt.
Để đăng ký nhập học, sinh viên tương lai có thể nộp đơn thông qua GSA. Hiện tại, Harvard không yêu cầu bất kỳ yêu cầu nào đối với những sinh viên muốn học cho bằng thạc sĩ.
Mặc dù vậy, bạn cần có một nền tảng tốt về thống kê, toán học và khoa học máy tính. Kiến thức sâu rộng về tính toán, suy luận, đại số tuyến tính và ngôn ngữ lập trình cũng giúp bạn vượt qua mức cao hơn.
Trang web: //gsas.harvard.edu/programs-of-study/all/data-science
2. Đại học Stanford
Đại học Stanford là một trong những trường đại học uy tín nhất trên thế giới. Do đó, chuyên ngành khoa học dữ liệu ở đây cũng là một lựa chọn uy tín cho sinh viên.
Trường cung cấp một loạt các chương trình Cử nhân và Thạc sĩ phù hợp với mỗi nhu cầu phát triển của từng cá nhân.
Ngoài ra, các nghiên cứu sinh sau tiến sĩ thường chọn Stanford làm điểm đến của họ. Viện Khoa học Dữ liệu của trường học tổ chức một loạt các khóa học nghiên cứu mùa hè trên và ngoài trường.
Các sinh viên giỏi nhất sẽ nhận được học bổng và tài trợ từ trường. Stanford tạo ra một cộng đồng nghiên cứu để mang lại lợi ích cho xã hội.
Trường đại học cũng tập hợp các bộ phận và lĩnh vực đa dạng để giải quyết các vấn đề của xã hội.
Các cơ sở tại Stanford cũng là chất lượng hàng đầu. Học sinh có quyền truy cập vào dữ liệu lớn thông qua các thư viện, chương trình đào tạo và trung tâm nghiên cứu.
Trang web: //datascience.stanford.edu/
3. Viện Công nghệ Massachusetts
Viện Công nghệ Massachusetts
Viện Công nghệ Massachusetts [MIT] là một trong những trường đại học công nghệ hàng đầu trên thế giới. Chương trình giảng dạy của họ là chất lượng tuyệt đối và uy tín.
Tuy nhiên, cách tiếp cận của MIT, hoàn toàn khác với phương pháp truyền thống nơi bằng Cử nhân được trao giải. Trung tâm phân tích thông tin ở đây chịu trách nhiệm tổ chức các sự kiện nghiên cứu quy mô lớn.
Ngoài ra, viện học thuật tại MIT khởi động các dự án và tổ chức các chuyến thăm giảng viên thường trực. Mục tiêu chính là tăng khả năng ứng dụng của các định nghĩa học thuật để thực hành.
Học sinh có thể chọn từ các khóa học hoặc chương trình trong khi học tại MIT:
- Chương trình micromasters trong Thống kê và Khoa học dữ liệu: Bốn khóa học chuyên đề riêng biệt có khả năng cung cấp thêm thông tin thông tin. Khóa học này phù hợp cho những người mới bắt đầu tìm hiểu về lĩnh vực này.
Sau khi hoàn thành một cấp cao, sinh viên có tùy chọn tham gia vào bảy chương trình sau đại học khác nhau. Nó giúp bạn đạt được bằng thạc sĩ.
- Bậc thầy trong phân tích kinh doanh tại Trường Kinh doanh Sloan: Chương trình giảng dạy tập trung vào phân tích thông tin được áp dụng cho một bối cảnh kinh tế.
- Khóa học trực tuyến trong mười tuần để sinh viên có thể chủ động học từ xa nếu họ muốn.
Trang web: //stat.mit.edu/
4. Đại học California - Berkeley
Năm 2022, Đại học California - Berkeley đã có những bước nhảy vọt đáng kể đến đỉnh cao của ngành phân tích dữ liệu. Điểm danh tiếng của trường là gần như hoàn hảo.
Vào tháng 7 năm 2019, bộ phận thông tin và khoa học máy tính đã ra đời. Mục tiêu của nó là tận dụng tối đa các khả năng nghiên cứu và chất lượng giảng dạy tuyệt vời ở đây để đóng góp cho xã hội.
Bộ phận này được thành lập với sự đóng góp của tất cả các sinh viên và giảng viên. Nó có khả năng nghiên cứu tính chất cắt ngang của thông tin trong thời đại kỹ thuật số.
Sự kết hợp của các yếu tố khoa học và xã hội giữ cho bầu không khí ở đây năng động và cân bằng. Do đó, sinh viên có thể tự do hợp tác để tạo ra nghiên cứu đột phá đáp ứng công nghệ tiên tiến.
Trang web: //data.berkeley.edu/academics/data-science-underitaled-studies/data-science-major
5. Đại học Carnegie Mellon
Chương trình khoa học dữ liệu tại Đại học Carnegie Mellon là một trong những lý do tại sao trường đại học này rất uy tín và rất phổ biến.
Số lượng học sinh hiện tại học tại trường là khoảng 12.963. Trong số đó có hơn 2.300 sinh viên theo đuổi các chương trình thạc sĩ và tiến sĩ.
Ở đây, bạn có thể học tất cả các bằng đại học và sau đại học theo ý thích của bạn. Đại học Carnegie Mellon cũng cung cấp các chương trình học tập bán thời gian hoặc toàn thời gian cho sinh viên lựa chọn.
Các cơ quan chính phủ và các tổ chức từ thiện thường xuyên tài trợ cho các chương trình trường học.
Lý do chính là Carnegie Mellon đã có những đóng góp tích cực cho lĩnh vực công nghệ và xã hội. Các chương trình nghiên cứu của họ luôn thu hút sự chú ý của nhiều chuyên gia.
Trang web: //mcds.cs.cmu.edu
6. Đại học Washington
Đại học WashingtonĐại học Washington là trường đại học thứ sáu trong danh sách. Điểm danh tiếng của trường học là 4,4.
Học sinh trong tiểu bang học ở đây sẽ phải trả học phí là $ 12,076. Học phí ngoài tiểu bang là $ 39,906.
Đối với sinh viên muốn bắt đầu sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, Đại học Washington là lựa chọn hàng đầu. Trung tâm cung cấp các chương trình cấp bằng cử nhân và bậc thầy.
Mục tiêu giảng dạy chính ở đây là cho phép sinh viên trích xuất và phân tích các mẫu đáng chú ý trong cơ sở dữ liệu.
Bạn có thể hoàn thành chương trình này bán thời gian hoặc toàn thời gian để sắp xếp lại lịch trình của bạn.
Các lớp học thường bắt đầu trong quý mùa thu. Các lớp học hầu hết được tổ chức vào buổi tối.
Trang web: //www.washington.edu/datasciencemasters/
7. Đại học Columbia
Đại học Columbia là một trong những tổ chức giáo dục hàng đầu về khoa học dữ liệu. Trung tâm đã thành lập Viện Khoa học Dữ liệu rất sớm, chính xác vào năm 2012.
So với các chương trình giáo dục chung trải rộng trên nhiều khoa tại các trường đại học khác, sự tích hợp này là một điểm cộng đáng kể.
Ở đây, các nguồn lực được hợp nhất chặt chẽ để tăng cường nhiệm vụ và đóng góp liên tục cho cộng đồng. Các lý thuyết về kỹ thuật công nghiệp, thống kê và khoa học máy tính là niềm tự hào của Columbia.
Trường đại học cũng cung cấp các chương trình bậc thầy và tiến sĩ. Học sinh sẽ phải hoàn thành các dự án capstone thay vì luận văn để tối đa hóa ứng dụng thực tế của lý thuyết.
Columbia cũng cung cấp các cơ sở và dịch vụ phân tích thông tin trong khuôn viên trường. Những dịch vụ này có thể làm cho nghiên cứu diễn ra suôn sẻ hơn.
Sau khi tốt nghiệp, sinh viên có thể tham khảo các chương trình liên kết với các doanh nghiệp để xây dựng mối quan hệ.
Trang web: //datascience.columbia.edu/
8. Đại học New York
Đại học New YorkĐại học New York [NYU] cung cấp cho sinh viên nhiều lựa chọn khoa học dữ liệu. Một số ví dụ cụ thể bao gồm vật lý, ngôn ngữ lập trình xử lý, dữ liệu lớn và toán học.
Thông thường, một sinh viên toàn thời gian sẽ cần hai năm để hoàn thành toàn bộ khóa học. Chương trình này bao gồm tổng số 36 tín chỉ.
Thay vì viết luận án, NYU yêu cầu sinh viên hoàn thành các dự án capstone. Nó cho phép bạn áp dụng các lý thuyết mà bạn đã học được với bối cảnh thực tế.
Kinh nghiệm trong việc thu thập, xử lý và phân tích thông tin trong thế giới thực sẽ mang đến cho sinh viên một lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ hơn khi áp dụng cho các tổ chức.
Trang web: //cds.nyu.edu/
9. Đại học Illinois Urbana - Champaign
Kể từ những năm 1960, Đại học Illinois Urbana-Champaign [UIUC] đã là người dẫn đầu trong nghiên cứu và trực quan hóa cơ sở dữ liệu.
Ngày nay, trường đại học tự hào cung cấp một số nghiên cứu, giảng dạy và đào tạo thông tin tốt nhất ở Hoa Kỳ.
Các chủ đề mà sinh viên UIUC đang theo đuổi rất đa dạng. Họ có thể dự đoán khí hậu và phân tích hình ảnh chức năng y tế hoặc tài chính.
Bên trong khuôn viên là Trung tâm nghiên cứu và phát triển trang trại nhà nước. Khu vực này cho phép sinh viên nghiên cứu và áp dụng kiến thức trong các dự án thực sự.
Trung tâm này cũng là nơi có cơ hội học bổng mạnh mẽ và hỗ trợ tài chính cho sinh viên tốt nghiệp xuất sắc.
Trang web: //datascience.illinois.edu/
10. Đại học Michigan - Ann Arbor
Đại học Michigan - Ann Arbor [UMICH] là một trường đại học nghiên cứu công cộng. Học viện này có một lịch sử lâu dài như được thành lập vào năm 1817.
Gần đây, UMICH đã thể hiện sự quan tâm của mình trong lĩnh vực khoa học máy tính bằng cách mở một trung tâm liên ngành mới, McUbed.
Mục tiêu của trung tâm này là tập trung vào nghiên cứu và phân tích khoa học dữ liệu trên các ngành. Bạn có thể tìm thấy hầu hết mọi thứ từ tài chính, chăm sóc sức khỏe và an ninh đến vận chuyển tại đây.
Tại UMICH, sinh viên cũng có thể tìm thấy các chương trình đại học và sau đại học. Trường cũng mở thêm các chương trình học tập trực tuyến với sự tham gia của các chuyên gia giảng dạy.
Trang web: //lsa.umich.edu/stats/undergradechited-students/undergradealer-programs/majordatascience.html
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là một công nghệ chuyên nghiên cứu và xử lý cơ sở dữ liệu khổng lồ thông qua việc hỗ trợ các kỹ thuật và công cụ hiện đại.
Do đó, các chuyên gia có thể tìm thấy các biến mới để phân tích thông tin có ý nghĩa đối với kế hoạch kinh doanh. Họ xây dựng các mô hình phức tạp bằng cách sử dụng các thuật toán học máy.
Người ta có thể trích xuất thông tin từ nhiều nguồn và trình bày chúng trong một loạt các biểu đồ. Thông tin này là chìa khóa để thay đổi hoặc quyết định kế hoạch kinh doanh.
Công việc chính của các nhà khoa học dữ liệu là thu thập, phân tích, xử lý, lưu trữ và trực quan hóa cơ sở dữ liệu bằng các công cụ và phương pháp phức tạp.
Tất cả những dữ liệu này có ý nghĩa và công việc của họ là tìm thấy chúng. Những chuyên gia này sau đó chuyển thông tin này cho người khác.
Các nhà khoa học dữ liệu tốt nhất có kiến thức chuyên sâu về học máy, thống kê và ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python. Nhờ các khả năng khai thác thông tin mạnh mẽ của họ, các tổ chức và doanh nghiệp có thể phát triển mạnh.
Các nhà khoa học dữ liệu làm gì?
Lĩnh vực khoa học dữ liệu vẫn chưa phổ biến trong xã hội hiện đại. Tuy nhiên, bạn có thể nhận ra sự tăng trưởng mạnh mẽ của nó trong nửa thập kỷ qua.
Hàng năm, các doanh nghiệp và tổ chức ghi lại một số lượng cơ sở dữ liệu theo cấp số nhân. Vì vậy, các chuyên gia DS có nhiều cơ hội để phát triển trong ngành.
Về bản chất, ngành công nghiệp này yêu cầu người dùng khám phá các mẫu và thông tin ẩn từ thông tin thô. Họ sẽ phải sử dụng nhiều nguyên tắc, công cụ và phương pháp phân tích máy học riêng biệt.
Do tính chất phân tích đòi hỏi sự tham gia của nhiều quy trình, phương pháp và thuật toán, phân tích dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành. Một số từ khóa đáng chú ý bao gồm dữ liệu lớn, học máy và thuật toán.
Các chuyên gia cần có các kỹ năng phân tích hàng đầu để hiểu ý nghĩa đằng sau thông tin và rút ra kết luận.
Thông tin ngắn gọn, chi tiết và hữu ích giúp các tổ chức đánh giá tương lai và đưa ra các quyết định quan trọng.
Một nhà khoa học dữ liệu tự do làm việc từ xa tại nhàTóm lại, công việc của các nhà khoa học dữ liệu sẽ bao gồm những điều sau đây:
- Phân tích cơ sở dữ liệu để xác định các vấn đề lớn nhất mà tổ chức đang phải đối mặt và cần phải giải quyết.
- Tìm ra các biến và bộ dữ liệu chính xác.
- Thu thập từ các nguồn khác nhau để lấy dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.
- Xác thực và thông tin sạch để đảm bảo độ chính xác, tính đồng nhất và tính đầy đủ cao nhất.
- Áp dụng và phát triển các thuật toán và mô hình để khai thác các bộ dữ liệu lớn hơn.
- Trình bày và giải thích thông tin để khám phá các cơ hội và giải pháp cho các vấn đề hiện tại.
- Xác định và phân tích các mẫu để tìm các xu hướng đúng.
- Áp dụng các phương tiện trực quan và truyền đạt kết quả trở lại cho các đơn vị liên quan.
Tại sao bạn nên học khoa học dữ liệu?
Khoa học dữ liệu là một nghề của tương lai khi ngày càng có nhiều ứng dụng thực tế được áp dụng cho các khía cạnh xã hội đa dạng.
Có nhiều cơ hội việc làm mở ra cho nhà khoa học dữ liệu. Theo thông tin từ Cục Thống kê Lao động, hiện có 105.980 vị trí liên quan đến nghề này trên thị trường.
Con số này thực sự ấn tượng và nó chắc chắn đã thắng điểm dừng. Trong tương lai, khi các doanh nghiệp muốn tìm nhân viên phân tích, nhu cầu về việc làm sẽ tăng lên.
Theo một nghiên cứu của IBM, nghề này sẽ là một trong những điểm tham quan tài năng hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ. Dự kiến từ năm 2019 đến 2025, tốc độ tăng trưởng của nó sẽ đạt khoảng 30%.
Mặc dù lĩnh vực khoa học này đang phát triển nhanh chóng, thị trường tuyển dụng vẫn không có đủ nguồn nhân lực chất lượng cao.
Một chuyên gia trong lĩnh vực này cần các kỹ năng đa dạng và kiến thức sâu sắc về lập trình, thống kê, toán học và năng khiếu kinh doanh.
Các công ty cạnh tranh rất nhiều để tìm đúng nhân viên vì họ muốn thay đổi nhanh chóng để thích nghi với môi trường.
Đó là lý do tại sao thù lao và ưu đãi của các chuyên gia này rất hấp dẫn. Mức lương trung bình 2021 của họ lên tới $ 108,066 hàng năm.
Ngoài ra, các tổ chức cũng cung cấp thêm lợi ích xã hội và các cơ sở hiện đại cho nhân viên để tối đa hóa tiềm năng của họ.
Sự kết luận
Không có nghi ngờ gì về tiềm năng của khoa học dữ liệu và khả năng phát triển mạnh trong tương lai.
Mặc dù nhiều trường đại học đã thực hiện chương trình giảng dạy trong lĩnh vực này, chất lượng của chúng không giống nhau.
Các trường đại học trong danh sách đều có nhiều kinh nghiệm, cơ sở vật chất hàng đầu và một nhóm các chuyên gia tài năng. Tất cả những yếu tố này sẽ là một bước đệm quan trọng cho con đường sự nghiệp tương lai của bạn.