Vì sao chọn Data Science (Khoa học dữ liệu)?

Gần đây, ngành Data Sience đã được bình chọn trở thành một ngành có “độ hấp dẫn cao nhất thế kỷ 21”. Nhưng trên hết, vì sao ngành khoa học dữ liệu lại quan trọng? Vì sao các nhà khoa học dữ liệu lại có mức thu nhập cao? Trong bài viết này, chúng ta sẽ giải mã một vài ý chính vì sao ngành khoa học dữ liệu lại trở thành một từ khóa hot được tìm kiếm trên thị trường nhiều đến thế.

Trước khi bắt đầu phân tích, ta cần hiểu khoa học dữ liệu là gì.

 

Nắm rõ diễn biến ngành Data Science

Tổ chức Glassdoor đã tiến hành xếp hạng Data Sience là top 1 những ngành nghề quan trọng với mọi ngành công nghiệp khác. Điều gì khiến Khoa học dữ liệu trở nên quan trọng? Câu trả lời nằm ở sự bùng nổ của lượng dữ liệu khổng lồ ngày nay. Big Data đã cách mạng hóa các công ty và cho họ một lợi thế cạnh tranh. Các công ty này cần những người chuyên môn, thành thạo trong việc xử lý, quản lý, phân tích và hiểu xu hướng trong dữ liệu.

Ví dụ, một công ty muốn tối ưu hóa doanh thu bán hàng sẽ thuê một chuyên gia khoa học dữ liệu để phân tích xu hướng và cung cấp những thông tin cần thiết để tối ưu các quyết định. Điều này gây nên áp lực cho nhu cầu cần tuyển nhiều hơn những chuyên gia khoa học dữ liệu. 

Trái ngược ở chỗ có sự khác biệt rất lớn về nguồn cung và cầu của các chuyên gia khoa học dữ liệu. Vì có nhu cầu rất lớn về thông tin và dữ liệu, các công ty trả công rất hậu hĩnh cho các vị trí này. Do đó, bạn nên học Khoa học dữ liệu để khai thác cơ hội này và làm phong phú thêm sự nghiệp của mình.

Dưới đây là những lý do thuyết phục bạn vì sao nên chọn học ngành Khoa học dữ liệu:

1. Nhiên liệu cho ngành công nghiệp thế kỷ 21

Trong thế kỷ trước đây, dầu mỏ được ví ngang hàng với vàng. Tuy nhiên, với với cuộc cách mạng công nghiệp và sự xuất hiện của ngành công nghiệp ô tô, dầu mỏ trở thành nguồn nhiên liệu chính của nền văn minh nhân loại. Tuy nhiên, theo thời gian, giá trị của nó bị thu hẹp do cạn kiệt dần và phải dùng đến các nguồn năng lượng tái tạo thay thế.

Trong thế kỷ 21, nhiên liệu mới của các ngành công nghiệp là dữ liệu. Các ngành công nghiệp cần dữ liệu để cải thiện hiệu suất của họ, làm cho doanh nghiệp của họ phát triển và cung cấp sản phẩm tốt hơn cho khách hàng của họ.

1.1 Làm thế nào để một chuyên gia xử lý được dữ liệu?

Một chuyên gia Data Science sẽ sử dụng các công cụ của mình để tổng hợp tất cả các dữ liệu này và lọc ra những số liệu có ý nghĩa sẽ giúp các công ty đưa ra quyết định đúng đắn. Tương tự, một công ty chăm sóc sức khỏe chuyên xây dựng các nền tảng đàm thoại cho bệnh nhân sức khỏe tâm thần sẽ cần dữ liệu để phân tích các xu hướng và mô hình hành vi bệnh nhân. Ngành công nghiệp ô tô cần dữ liệu để phát triển dòng xe tự lái.

Dữ liệu đã được tạo ra từ buổi đầu của nền văn minh nhân loại. Tuy nhiên, chỉ gần đây chúng ta mới có thể hiểu và khai thác tiềm năng thực sự của nó.

1.2 Khả năng tính toán hiệu suất cao – Xử lý dữ liệu phức tạp

Với sự ra đời của các nền tảng tính toán hiệu năng cao như

GPUs

FPGAs

TPAs

Chúng ta đã có khả năng xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách phân tích và rút kinh nghiệm từ dữ liệu nhờ vào các hệ thống tính toán tiên tiến hiện nay. Mặc dù sự phong phú của dữ liệu có thể được cho là hữu ích cho các ngành công nghiệp, khả năng sử dụng dữ liệu này mới là vấn đề đáng quan tâm.

Như đã đề cập ở trên, dữ liệu là nhiên liệu, nhưng là nhiên liệu thô cần được chuyển đổi thành nhiên liệu hữu ích cho các ngành công nghiệp. Để làm cho nhiên liệu thô này trở nên hữu ích, việc đó đòi hỏi sự góp mặt các nhà khoa học dữ liệu. Do đó, kiến ​​thức về khoa học dữ liệu là điều bắt buộc phải có nếu bạn muốn sử dụng dữ liệu này để giúp các công ty đưa ra quyết định đúng đắn.

2. Vấn đề cung và cầu:

Có rất nhiều tài nguyên và công cụ để chuyển đổi lượng dữ liệu này thành các sản phẩm hữu ích. Tuy nhiên, không có nhiều người có đủ các kỹ năng cần thiết để đọc hiểu và phân tích dữ liệu, giúp các công ty sử dụng tiềm năng của dữ liệu họ đang có. 

Data Sience không phải là một lĩnh vực độc lập. Nó bao gồm một số lĩnh vực khoa học khác như Thống kê, Toán học, Khoa học Máy tính và Kiến thức cốt lõi. Tuy là một lĩnh vực khó nhằn, với đúng định hướng và nguồn lực được đầu tư vào, bạn hoàn toàn có khả năng đảm nhận vị trí này.

2.1 Làm thế nào để trau dồi kỹ năng còn thiếu?

Để giảm nhẹ nhu cầu về nguồn lực, mọi người nên tập trung vào việc học các kỹ năng cần thiết sẽ giúp họ tiếp nhận Khoa học dữ liệu như một ngành nghề tiềm năng tương lai. Mặc dù có nhiều tài nguyên và sách trên Internet, ta không thể tiếp thu tất cả mọi thứ cùng lúc. Do đó, mọi người phải vạch ra lộ trình rõ ràng để phát triển những hiểu biết thực tế về Khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ liệu là về việc ứng dụng kiến thức này thông qua một số công cụ và ngôn ngữ lập trình. Khoa học dữ liệu nói đơn giản có thể được gọi là thống kê ứng dụng mà không cần khoa học máy tính. Thành thạo các công cụ này là bắt buộc vì bạn cần vận dụng kiến thức của mình đúng cách. Do đó, điều cần thiết nhất là phải tìm hiểu tất cả các trường con của Khoa học dữ liệu để nắm bắt các xu hướng ẩn trong dữ liệu.

3. Một nghề nghiệp chuyên môn:

Theo Glassdoor, mức lương trung bình cho một chuyên gia Data Science là $117,345 / năm. Đây là trên mức trung bình quốc gia là $ 44,564. Do đó, một chuyên gia Data Science kiếm được nhiều hơn 163% so với mức lương trung bình quốc gia. Điều này làm cho Khoa học dữ liệu trở thành một lựa chọn nghề nghiệp sinh lợi cao.

Một chuyên gia khoa học dữ liệu thường được tín nhiệm cao trong công ty. Công ty dựa vào khả năng chuyên môn của người đó để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cho phép họ điều hướng đúng.

Mức lương của một nhà khoa học dữ liệu phụ thuộc vào vai trò và loại công việc anh ta phải thực hiện cũng như quy mô của công ty dựa trên lượng dữ liệu họ sử dụng. Tuy nhiên, thang lương của một nhà khoa học dữ liệu vượt xa các ngành quản lý và Công nghệ thông tin khác. Khoa học dữ liệu cần sự chăm chỉ và đòi hỏi một người phải biết ứng dụng khả năng mình một cách cẩn thận.

mức lương ngành data sience

4. Data Science có thể làm cho thế giới trở thành một nơi tốt đẹp hơn:

Dữ liệu lớn & Khoa học dữ liệu không chỉ là một công cụ của Business Intelligence. Các tổ chức từ thiện và xã hội khác nhau đang sử dụng dữ liệu để tạo ra các sản phẩm vì lợi ích xã hội. Ngoài ra, các tổ chức chăm sóc sức khỏe khác nhau đang sử dụng dữ liệu để giúp các bác sĩ hiểu rõ hơn về sức khỏe bệnh nhân của họ.

4.1 Data Science để phân tích khủng hoảng tị nạn

Cuộc khủng hoảng tị nạn đã trở thành một vấn đề nan giải toàn cầu. Để quản lý và điều chỉnh thông tin của người tị nạn, Liên Hợp Quốc và Ngân hàng Thế giới đã thành lập một trung tâm cho mục đích này. Sử dụng dữ liệu dựa trên giới tính, tuổi tác, thu nhập, kỹ năng và sức khỏe, hệ thống sẽ phân tích và đưa ra quyết định để giúp đỡ và cải thiện cuộc sống của những người tị nạn. Do đó, Khoa học dữ liệu đang đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các chính phủ và các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định tốt hơn.

4.2 Data Science trong chăm sóc sức khỏe

Một cách sử dụng dữ liệu chính khác là trong lĩnh vực y học và chăm sóc sức khỏe. Các ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe khác nhau sử dụng các dữ liệu ghi lại để dự đoán bệnh và giúp chẩn đoán sớm. Với sự ra đời của các thuật toán học sâu trong khoa học dữ liệu, ta có thể phát hiện các khối u và các khiếm khuyết khác ở giai đoạn chẩn đoán ban đầu.

Khoa học dữ liệu cũng đang giúp các ngành công nghiệp genomic phân tích tác dụng của thuốc đối với các vấn đề di truyền, phân tích trình tự di truyền và phát triển các loại thuốc mới để chống lại bệnh tật. Theo những cách này, Khoa học dữ liệu đang giúp mọi người trong các lĩnh vực kinh tế xã hội và y tế khác nhau. Chúng ta cần học Khoa học dữ liệu để tạo ra các giải pháp tốt hơn cho các vấn đề trong thế giới thực mà mọi người gặp phải ngày nay.

5. Data Science là nghề nghiệp tiềm năng tương lai:

Các ngành công nghiệp đang dần trở nên dựa trên dữ liệu và ngày càng phát triển đổi mới nhanh hơn. Lĩnh vực công nghệ đã trở nên năng động và ngày càng có nhiều người tương tác với Internet để tạo ra dữ liệu. Dữ liệu được coi là nguồn điện của các thiết bị và ứng dụng hiện đại. Nó làm cho sản phẩm thông minh và trao quyền tự chủ.

Cùng nhau, chúng ta sẽ tạo thành bức tranh lớn hơn về Trí tuệ nhân tạo với những sản phẩm của tương lai như Xe tự lái, Robot tự động, v.v. Những điều này sẽ không còn là hư cấu nữa. Mặc dù lĩnh vực khoa học dữ liệu là rất lớn, tuy nhiên, lợi ích của nó mang lại thậm chí còn lớn hơn. 

Khoa học dữ liệu đang dần thay đổi xã hội của chúng ta. Khoa học dữ liệu mang lại ý nghĩa cho dữ liệu. Nó chuyển đổi dữ liệu thô thành các sản phẩm có ý nghĩa có thể được sử dụng bởi các ngành công nghiệp để tạo ra giá trị dịch vụ và nhận ra xu hướng thị trường. Vì thế, Khoa học dữ liệu là một ngành nghề béo bở tiềm năng trong tương lai.

Viện ISB

>> Xem thêm Data Science là gì và tầm quan trọng của một Data Scientist <<