Du học ngành Data science và Data analyst: Trở thành nhân sự “toàn năng” với chương trình đào tạo mang tính ứng dụng cao

Trong bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0 bùng nổ mạnh mẽ , ngành Business Analytics and Data Science đang lên ngôi và trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu dành cho học sinh hiện nay. Báo cáo việc làm trong tương lai năm 2020 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới liệt kê 2 công việc này ở vị trí hàng đầu vì nhu cầu ngày càng tăng trong các ngành công nghiệp, tiếp theo là các chuyên gia AI, machine learning và các chuyên gia big data.

Với thời đại công nghệ AI có mặt đã góp phần biến chuyển tích cực tất cả lĩnh vực quan trọng trong đời sống. Ngay tại ở Việt Nam mức lương của các kỹ sư trí tuệ nhân tạo lên đến 22.000 USD, tương đương hơn 510 triệu đồng/năm. Đây là mức lương thuộc nhóm cao nhất trong các lĩnh vực của CNTT. Chuyên gia trong ngành dự báo 5 đến 10 năm nữa, AI sẽ còn phát triển lên tới đỉnh cao.

Theo đó, Các chương trình đạo tạo Business Analytics and Data Science trên thế giới ngày càng có sức ảnh hưởng đối với sự lựa chọn của du học sinh và phụ huynh. Tại đại học SIM - Singapore - 1 trong những trường dẫn đầu về đào tạo ngành Business Analytics and Data Science đang chứng minh sức hút của mình bằng việc số lượng du học sinh theo học tăng vượt trội những năm gần đây.

Mặc dù có 2 cái tên gần giống nhau nhưng giữa 2 ngành nghề này cũng có nhiều điểm khác biệt đáng kể. Trong thế giới của Khoa Học Dữ Liệu thì có kha khá điểm giống và khác nhau giữa Data analyst ( nhà phân tích dữ liệu) & Data scientist (Nhà khoa học dữ liệu). Thực tế thì khá nhiều người nhầm lẫn về công việc của 1 Data Scientist và luôn luôn nhầm lẫn họ với những người làm việc với Big Data khác. Đây là điều khó tránh khỏi vì với công ty quy mô lớn thì họ có thể thuê được nhiều người với nhiều vị trí chuyên môn hóa cao còn với những công ty vừa và nhỏ thì họ lại thuê ít người hơn và người đó phải đảm đương nhiều công việc, vị trí khác nhau.Có nhiều người từ vị trí Data Analysis chuyển qua Data Science để tập trung về chuyên môn hóa xử lý dữ liệu bậc cao. Những nhân sự làm Data scientist thường có bằng cấp cao và nhiều người xuất phát điểm là Data analyst phát triển lên, họ có thể làm công việc của một nhà phân tích dữ liệu nhưng cũng có thể làm việc trong môi trường cần machine learning, có kỹ năng lập trình nâng cao và có thể tạo ra các mô hình – thuật toán để xử lý dữ liệu.

Công việc của Data Analyst và Data Scientist có vẻ giống nhau - cả hai đều tìm ra các xu hướng hoặc mẫu dữ liệu để tìm ra những cách thức mới giúp các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn. Tuy nhiên Data Scientist thường có nhiều trách nhiệm hơn và thường là cấp cao hơn so với Data Analyst.

Các Data Scientist thường phải tự đặt ra các câu hỏi về dữ liệu, trong khi công việc của Data Analyst có thể là hỗ trợ các nhóm đã đặt sẵn mục tiêu trong đầu. Một Data Scientist cũng có thể dành nhiều thời gian hơn để phát triển các mô hình, sử dụng học máy hoặc kết hợp lập trình nâng cao để tìm và phân tích dữ liệu. Hiện nay, có nhiều Data Scientist có thể bắt đầu sự nghiệp của họ với vai trò là Data Analyst.

Data Analyst: thường làm việc với dữ liệu có cấu trúc để giải quyết các vấn đề kinh doanh hữu hình bằng cách sử dụng các công cụ như ngôn ngữ lập trình SQL, R hoặc Python, phần mềm trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê.

Data Scientist: thường sử dụng các kỹ thuật dữ liệu tiên tiến hơn để đưa ra dự đoán về tương lai. Họ có thể tự động hóa các thuật toán học máy hoặc thiết kế các quy trình mô hình dự đoán có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Vai trò này thường được coi là một phiên bản nâng cao hơn của một nhà phân tích dữ liệu.

Data Analyst và Data Scientist đều làm việc với dữ liệu, nhưng mỗi vai trò sử dụng một bộ kỹ năng và công cụ hơi khác nhau. Nhiều kỹ năng liên quan đến Data Scientist được hình thành từ những kỹ năng mà các Data Analyst sử dụng.

Với Data Analyst thì họ cần:

+ Biết và hiểu rõ mục tiêu phân tích

+Tập trung ở giai đoạn chuẩn bị dữ liệu để chuẩn hóa dữ liệu.

+Sau đó đánh mạnh vào bước phân tích dữ liệu bằng việc áp dụng các mô hình thống kê.

+Từ đó tìm ra nguyên nhân và đưa ra các đề xuất cho các vấn đề của doanh nghiệp

Đối với Data scientist:

+ Ngoài những năng lực như programing skills (kĩ thuật lập trình), domain knowledge (kiến thức chuyên ngành) giống Data analyst để làm tốt bước phân tích thì vị trí này còn yêu cầu thêm:

+ Nền tảng về data modeling techniques (statistics, machine learning, AI).

+ Data scientist sẽ phải tìm ra những yếu tố (features) quan trọng, phù hợp với thuật toán trong từng model. Đồng thời đánh giá và cải tiến được kết quả của mô hình.

Với hơn 5 thập kỷ hình thành và phát triển, Học viện SIM vẫn luôn giữ vững mục tiêu giáo dục trong vai trò phát triển đội ngũ quản lý và nhân lực của Singapore. Từ thời gian đầu thành lập vào năm 1964, Học viên SIM đã có sự hợp tác chặt chẽ với các trường đại học uy tín hàng đầu Singapore như Đại học quốc gia Singapore, Đại học Nanyang và Singapore Polytechnic để triển khai các khóa học đào tạo dành cho những nhà quản lý.

Nhờ kinh nghiệm đạt được trong quá trình hợp tác chặt chẽ và không ngừng cải tiến, đầu năm 2000, Viện giáo dục tư thục SIM được hình thành, liên kết với các đại học quốc tế để giảng dạy chương trình Đại học quốc tế tại Singapore. Ngày nay, SIM đã vươn mình ra toàn khu vực bằng chất lượng đào tạo đã được công nhận qua nhiều năm.

---------

Và để biết thêm các thông tin chi tiết về ngành học, chính sách học bổng, yêu cầu đầu vào cũng như các thông tin khác liên quan , các bạn học sinh và phụ huynh hãy liên hệ với Blue Ocean để được giải đáp các thông tin một cách chi tiết và có những hướng đi phù hợp nhất nhé!

------------

️ ️ 15 NĂM TƯ VẤN DU HỌC BLUE OCEAN

Website: https://duhocblueocean.vn

Email: info@duhocblueocean.vn

Hà Nội: 208, Xã Đàn 2, Đống Đa, Hà Nội.

Hotline HN: 0963 779 771 - 096 705 7711 - 096 702 7711