Ngành học thiếu nhân sự trầm trọng trong 5 - 10 năm tới: Lương cao ngất đủ sức mua nhà lầu tậu xe hơi

Hiện nay, khoa học dữ liệu (Data Science) đang là ngành được rất nhiều người quan tâm. Dù là một ngành mới lạ nhưng nó cũng mang đến rất nhiều cơ hội nghề nghiệp. Ở Việt Nam, đây là ngành học thiếu hụt trầm trọng nguồn nhân sự, luôn được săn đón ngay khi ra trường.

Khoa học dữ liệu – ngành nghề hiếm hoi mà thú vị

Thế kỳ XXI chứng kiến cuộc cách mạng 4.0 của internet, khoa học công nghệ và trí tuệ nhân tạo. Những thành tựu của cuộc cách mạng đã khiến cuộc sống của chúng ta thay đổi. Chỉ cần một cú chạm trên màn hình điện thoại, bạn có thể điều hành cả hệ thống. Trong đó, hệ thống dữ liệu là nguồn để vận hành trơn tru hệ thống máy móc. Dữ liệu này bao giồn thu thập, giám sát, tìm kiếm, dự báo, phân tích…

Theo cách hiểu đơn giản nhất, Khoa học dữ liệu (KHDL) là ngành khoa học về việc quản trị và phân tích dữ liệu, trích xuất các giá trị từ dữ liệu nhằm mục đích tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động.

Ngành KHDL bao gồm ba phần chính:

+ Tạo và quản trị dữ liệu

+ Phân tích dữ liệu

+ Chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động

Trong đó, việc phân tích và dùng dữ liệu được dựa vào ba nguồn tri thức bao gồm : toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức từ lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Các lĩnh vực của khoa học dữ liệu gồm: Khai thác dữ liệu (Data mining), Thống kê (Statistic), Học máy (Machine learning), Phân tích (Analyze) và Lập trình (Programming).

Khoa học dữ liệu ở Việt Nam thiên về kinh doanh hơn là khoa học

Công việc thực sự của những người làm việc trong ngành khoa học dữ liệu là áp dụng các kỹ thuật khoa học để tạo ra giá trị cốt lõi cho doanh nghiệp. Có thể hiểu, công việc của các nhà khoa học dữ liệu không chỉ đơn giản là tìm ra giải pháp tốt nhất mà là tìm ra giải pháp dễ hiểu và có thể bán được, giúp doanh nghiệp có thể thu về lợi nhuận.

Trong khoa học dữ liệu, khi gặp phải các giả thuyết cạnh tranh thì logic kinh doanh thường được ưu tiên hơn logic khoa học. Do đó mà người ta đã cho rằng khoa học dữ liệu ở Việt Nam thiên về kinh doanh hơn.

Chính đặc điểm này mà để vượt trội trong các dự án khoa học dữ liệu, bạn không chỉ có kiến thức về khoa học thôi mà còn cần hiểu về kinh tế và marketing để tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.

Khoa học dữ liệu – Nền tảng vững chắc cho bản thân

Khi học tập hoặc làm việc trong ngành khoa học dữ liệu thì các bạn có thể xây dựng một nền tảng vững chắc cho bản thân để có nhiều lợi thế hơn trong đời sống hiện đại. Khi mà dữ liệu được ví như nhiên liệu của thế kỷ và trí thông minh nhân tạo (AI) đang từng bước chiếm lĩnh thị trường.

Khoa học dữ liệu là một ngành mới ở nước ta, nhưng giàu triển vọng khi Chính phủ quyết tâm phát triển kinh tế số và đặt ra mục tiêu đến năm 2025, kinh tế số sẽ đóng góp 20% vào GDP của cả nước. Riêng khảo sát ở Việt Nam, mức lương trung bình đạt được dựa vào khảo sát 295 việc làm của các trang web tuyển dụng cho vị trí Data Scientist (Kỹ sư khoa học dữ liệu) là 1.330 USD/tháng tức khoảng 30 triệu VND cho người chưa có kinh nghiệm và tăng dần theo vị trí cấp bậc.

Những cơ hội việc làm vững chắc mà có thể nhận được khi học trong ngành này:

+ Nghiên cứu (thạc sĩ/tiến sĩ/ bác sĩ): Đây là một trong những công việc mà bạn hoàn toàn có thể làm được. Công việc nhà nhà nghiên cứu là dành lượng lớn thời gian để làm thí nghiệm, nghiên cứu các bài báo khoa học và tranh luận về ý tưởng với các đồng nghiệp.

+ Khởi nghiệp: Nếu có đủ kiến thức, kinh nghiệm và sự tự tin thì bạn có thể đảm nhiệm một vị trí liên quan đến công nghệ trong một công ty AI. Bạn cũng có thể tự startup một doanh nghiệp cho riêng mình. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể đảm nhận các vai trò như sale, lập kế hoạch kinh doanh hoặc tài chính. Kiến thức mà bạn học được từ ngành Khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn và bán được sản phẩm cho khách hàng, ước tính chi phí và yêu cầu của dự án kinh doanh…

+ Làm việc trong các tổ chức toàn cầu: Hiện nay bạn có thể ứng dụng trải nghiệm Data Scienceist để làm việc trong các vai trò liên quan đến chính sách AI trong các tổ chức toàn cầu.

Tác giả: Vũ Thêm