Khoa học dữ liệu (Data science) là 1 chi nhánh của ngành khoa học máy tính (Computer Science), là ngành khoa học về việc khai phá, quản trị và phân tích dữ liệu để dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra các quyết định, chiến lược hành động. Khoa học dữ liệu (Data science) gồm ba phần chính: tạo và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và áp dụng kết quả phân tích thành những hành động có giá trị.
Big Data là một lĩnh vực đang phát triển hiện nay, đã cách mạng hóa các công ty và đem lại 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. Chính vì thế mà ngành Khoa học dữ liệu (Data science) càng ngày càng trở thành xu hướng và được săn đón.
Thu nhập trung bình của ngành Khoa học dữ liệu
Theo Cục thống kê lao động và việc làm Mỹ tháng 5/2019, thu nhập trung bình một năm của tất cả các ngành nghề tại Mỹ đạt 39.810 USD/năm (~ 915.630.000 VNĐ). Trong đó, thu nhập trung bình của một Nhà Khoa học dữ liệu được ghi nhận ở mức rất cao: 113.309 USD/năm (~ 2.606.107.000 VNĐ), dao động từ 83.000 USD (~ 1.909.000.000 VNĐ) đến 154.000 USD (~ 3.542.000.000 VNĐ)
(Nguồn: U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Employment Statistics)
Thông tin mở rộng về ngành khoa học dữ liệu
“Phân tích dữ liệu là ứng dụng của những phương pháp mới được đúc kết từ khoa học, máy tính, toán học và thống kê cũng như lĩnh vực khoa học để thu thập, quản lý, phân tích, khám phá và truyền đạt kiến thức từ“ dữ liệu lớn ”.”
(Nguồn: Washington State University)
“Các môn học tại trường đại học thương mại đào tạo ra những nhà phân tích dữ liệu với các kỹ năng đào tạo và kỹ năng giải quyết vấn đề cần thiết để phát triển trong bất kỳ môi trường kinh doanh nào. Những vị trí chúng ta chúng ta có thể đảm nhận là kỹ thuật viên dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, pháp y, hậu cần, tiếp thị, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, công nghệ thông tin và các tổ chức chính phủ. “
(Nguồn: William Peace University)
“Chương trình được thiết kế để tổng hợp phạm vi học cần thiết để đạt được kiến thức chuyên môn về khoa học dữ liệu ứng dụng. Khoá học dành cho sinh viên từ khắp các trường đại học về các khái niệm Khoa học dữ liệu cơ bản như kịch bản và thống kê và những lĩnh vực trọng tâm như lĩnh vực liên quan đến kỹ thuật và khoa học vật lý, sức khoẻ và kinh doanh.”
(Nguồn: Case Western Reserve University)
Chương trình Phân tích dữ liệu của Shepherd được thiết kế để phát triển những sinh viên có năng lực thu thập và truyền đạt kiến thức từ dữ liệu bao gồm kỹ năng thu thập dữ liệu, chuẩn bị, biểu diễn bằng toán học, lưu trữ và tìm kiếm. Nó liên quan đến việc lựa chọn và xử lý bằng các phương pháp thích hợp, phát triển và phân tích các thuật toán, và thực hiện bằng các ngôn ngữ lập trình máy tính.
(Nguồn: Shepherd University)
“Nghiên cứu về khoa học dữ liệu tại Princeton tích hợp ba điểm mạnh: thuật toán cơ bản của công nghệ học máy; ứng dụng liên ngành của công nghệ học máy để giải quyết một loạt các vấn đề trong thế giới thực; kiểm tra toàn diện và đổi mới mang đến tính xã hội cho trí tuệ nhân tạo như hiên vị, công bằng và quyền riêng tư. “
(Nguồn: Princeton University)
