Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) là ngành học lí tưởng cho những bạn học sinh, sinh viên đam mê công nghệ, dữ liệu và khám phá những điều mới lạ. Trong bài viết này, cùng Hotcourses Vietnam tìm hiểu về ngành học và các cơ hội nghề nghiệp của ngành Khoa học dữ liệu nhé!
Ngành khoa học dữ liệu là gì ?
Khoa học dữ liệu ( Data science ) là ngành khoa học về việc tìm hiểu và khám phá, quản trị và nghiên cứu và phân tích dữ liệu để Dự kiến những xu thế trong tương lai và đưa ra những quyết định hành động, kế hoạch hành vi. Khoa học dữ liệu ( Data science ) gồm ba phần chính : tạo và quản trị dữ liệu, nghiên cứu và phân tích dữ liệu, và vận dụng hiệu quả nghiên cứu và phân tích thành những hành vi có giá trị.
Việc nghiên cứu và phân tích và sử dụng dữ liệu dựa vào ba nguồn tri thức : toán học ( thống kê toán học – Mathematical Statistics ), công nghệ thông tin ( máy học – Machine Learning ) và tri thức của ngành ứng dụng đơn cử .
Số liệu lớn ( Big Data ) đã cách mạng hóa những công ty và đem lại cho họ một lợi thế cạnh tranh đối đầu. Các công ty này cần những người trình độ, thành thạo trong việc giải quyết và xử lý, quản trị, nghiên cứu và phân tích và hiểu khuynh hướng trong dữ liệu. Chính do đó mà ngành Khoa học dữ liệu ( Data science ) ngày càng trở thành khuynh hướng và được săn lùng .
Ngành khoa học dữ liệu học gì ?
Các nhóm kiến thức và kỹ năng thiết yếu của một nhà khoa học dữ liệu gồm có Phân tích ( Analytics ), Lập trình ( Programming ), và Kiến thức chuyên ngành ( Domain Knowledge ). Chính vì vậy, nếu bạn theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn sẽ được học 1 số ít những môn chuyên ngành như :
- Thống kê vận dụng ( Applied Statistics )
- Nhập môn Khoa học máy tính ( Introduction to Computer Science )
- Lập trình cùng Python, R hay SQL ( Programming with Python / R / SQL )
- Trực quan hóa dữ liệu ( Data Visualization )
- Xác suất ( Probability )
- Khai phá dữ liệu ( Data Mining )
Thêm vào đó, người học sẽ được nhu yếu tìm hiểu và khám phá về những công cụ chính ship hàng cho việc nghiên cứu và phân tích dữ liệu như Công cụ lập trình ( programming languages ) – Python, R, Matlab, Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu – SQL, Công cụ thống kê – Microsoft Excel, Minitab, Hệ thống nghiên cứu và phân tích thống kê – SAS, Công cụ trực quan hóa dữ liệu – Tableau
Khoa học dữ liệu khác gì Phân tích dữ liệu ?
Trong khi Khoa học dữ liệu tập trung chuyên sâu vào việc tìm kiếm những mối đối sánh tương quan có ý nghĩa giữa những tập dữ liệu lớn, thì Phân tích dữ liệu được phong cách thiết kế để tò mò những xu thế cụ thể, đơn cử của thông tin được trích xuất. Nói cách khác, Phân tích dữ liệu là một nhánh của Khoa học dữ liệu tập trung chuyên sâu vào những câu vấn đáp đơn cử hơn cho những câu hỏi mà Khoa học dữ liệu đưa ra .
Khoa học dữ liệu nhằm mục đích mục tiêu tìm ra những yếu tố mới, mê hoặc giúp những doanh nghiệp thay đổi. Mặt khác, nghiên cứu và phân tích dữ liệu nỗ lực tìm ra câu vấn đáp cho những câu hỏi này và quyết định hành động cách chúng hoàn toàn có thể được thực thi trong một công ty để khuyến khích việc thay đổi dựa trên dữ liệu .
Bạn có tương thích với ngành Khoa học dữ liệu ?
Khoa học dữ liệu là một ngành học vô cùng tiềm năng, tuy nhiên cũng yên cầu nhiều phẩm chất và kỹ năng và kiến thức. Một số phẩm chất cần có khi theo học ngành khoa học dữ liệu gồm có :
Tư duy phản biện
Theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn cần biết cách đưa ra những nhìn nhận công minh và hiệu suất cao trải qua nghiên cứu và phân tích, đặt câu hỏi và nhìn nhận khách quan trước yếu tố. Nhà khoa học dữ liệu luôn phải tuân thủ thái độ ” không coi câu vấn đáp khởi đầu là sau cuối “, luôn đặt câu hỏi về mọi thứ họ nghe và đọc, tập trung chuyên sâu vào những góc nhìn quan trọng của yếu tố và tránh những chi tiết cụ thể không tương quan
Kiến thức về thống kê
Thống kê giúp những nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền giải quyết và xử lý dữ liệu và trình diễn hiệu quả điều tra và nghiên cứu của họ cho đồng nghiệp và người mua. Việc hiểu những công cụ và khái niệm này được cho phép những nhà khoa học dữ liệu lựa chọn chiêu thức tốt nhất cho yếu tố của họ. Số liệu thống kê hoàn toàn có thể được sử dụng để giúp những bên tương quan đưa ra quyết định hành động và phong cách thiết kế và nhìn nhận những thí nghiệm .
Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu là một trình diễn đồ họa của dữ liệu để truyền tải mối quan hệ giữa những đối tượng người dùng dữ liệu. Đây là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, vì những nhà khoa học dữ liệu hoàn toàn có thể lý giải hiệu quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và người mua. Các nhà khoa học dữ liệu nên quen thuộc với một trong những thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js và Tableau .
Kỹ năng thuyết trình
Nhà khoa học dữ liệu cần có kiến thức và kỹ năng sử dụng dữ liệu để tiếp xúc hiệu suất cao với những bên tương quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh thương mại, công nghệ tiên tiến và dữ liệu. Các phẩm chất như tài hùng biện và năng lực kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành câu truyện đơn thuần, dễ hiểu và đúng mực đến đồng nghiệp hay những nhà chỉ huy doanh nghiệp .
Học Khoa học dữ liệu ở đâu?
Du học ngành Khoa học dữ liệu tạo đem đến cho bạn thời cơ tiếp xúc với nền giáo dục số 1 và những chuyên viên trong ngành. Cùng tìm hiểu thêm 1 số ít trường ĐH và khóa học uy tín đào tạo và giảng dạy ngành trí tuệ tự tạo trên quốc tế :
Nếu bạn gặp khó khăn vất vả trong việc chọn trường tương thích, hãy liên hệ với TT tư vấn du học IDP để được tư vấn và tương hỗ trọn vẹn không lấy phí .
Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu làm gì khi ra trường ?
Sau khi tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu, người học sẽ có nhiều sự lựa chọn những việc làm khác nhau. Sau đây là một số ít ngành nghề mà người học hoàn toàn có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp ngành học này :
- Nhà Khoa học dữ liệu ( Data Scientist ) : cần có năng lực nghiên cứu và phân tích một lượng lớn thông tin và đưa ra khuynh hướng cũng như kế hoạch kinh doanh thương mại tương thích .
- Nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu ( Data Analyst ) : chịu nghĩa vụ và trách nhiệm quy đổi và thao tác những tập dữ liệu lớn để tương thích với nghiên cứu và phân tích mong ước cho những công ty. Họ cũng tương hỗ quy trình ra quyết định hành động bằng cách sẵn sàng chuẩn bị những báo cáo giải trình cho những nhà chỉ huy tổ chức triển khai để truyền đạt hiệu suất cao những khuynh hướng và hiểu biết thâm thúy tích lũy được từ nghiên cứu và phân tích của họ .
- Kỹ sư học máy ( Machine Learning Engineer ) : tạo kênh dữ liệu và phân phối giải pháp ứng dụng. Ngoài ra, họ cũng chịu nghĩa vụ và trách nhiệm chạy những bài kiểm tra và thử nghiệm để theo dõi hiệu suất và tính năng của những mạng lưới hệ thống đó .
- Kỹ sư dữ liệu ( Data Engineer ) : chịu nghĩa vụ và trách nhiệm thiết kế xây dựng và duy trì những đường ống dẫn dữ liệu, tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu can đảm và mạnh mẽ và được liên kết với nhau trong một tổ chức triển khai, giúp những nhà khoa học dữ liệu hoàn toàn có thể truy vấn được thông tin .
- Nhà tăng trưởng Business Intelligence ( BI ) : Các nhà tăng trưởng BI thiết kế và tăng trưởng những kế hoạch để tương hỗ những phòng ban trong doanh nghiệp nhanh gọn tìm thấy thông tin họ cần để đưa ra quyết định hành động kinh doanh thương mại tốt hơn .
Xem thêm: 3 stocks to buy with the stock market rally back on track
Xem thêm: Top các trường đào tạo ngành công nghệ thông tin tốt nhất
Nguồn: Tổng hợp từ Internet
Source: https://khoinganhcntt.com
Category: NGÀNH TUYỂN SINH