Ngành Khoa học dữ liệu là gì? Thi khối gì? Điểm chuẩn và các trường đào tạo

ngành Khoa học dữ liệu

Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) là lựa chọn lý tưởng cho các học sinh, sinh viên yêu thích công nghệ, dữ liệu và muốn khám phá những điều mới mẻ. Trong bài viết này, Hãy cùng ReviewEdu tìm hiểu về ngành Khoa học dữ liệu nhé! 

Ngành Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu (Data Science), với mã ngành xét tuyển là 7460108. Là lĩnh vực nghiên cứu về việc khai thác, quản lý và phân tích dữ liệu nhằm dự đoán xu hướng tương lai và đưa ra các quyết định, chiến lược hành động. 

Ngành Khoa học dữ liệu bao gồm ba phần chính là quản lý và tạo dữ liệu, phân tích dữ liệu và áp dụng kết quả phân tích thành các hành động có giá trị. Các hoạt động phân tích và sử dụng dữ liệu được xây dựng dựa trên ba nguồn tri thức chính: toán học (thống kê toán học – Mathematical Statistics), công nghệ thông tin (máy học – Machine Learning) và tri thức trong lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Các khối thi vào ngành Khoa học dữ liệu là gì?

Để xét tuyển ngành quảng cáo, các bạn có thể tham khảo các khối thi sau: 

Khối Thi

Môn Thi 

A00 Toán, Vật Lý, Hoá Học
A01 Toán, Vật Lý, Anh Văn
C01 Toán, Vật lý, Ngữ văn
D01 Toán, Văn, tiếng Anh
D07  Toán, Hóa học, Tiếng Anh

Điểm trúng tuyển ngành Khoa học dữ liệu dao động từ 15 đến 28 điểm. Điểm trúng tuyển này còn tùy thuộc vào các trường, các khối thi và tuỳ vào từng đợt xét tuyển. 

Để biết được điểm chuẩn chính xác nhất của từng trường và từng năm học. Bạn có thể liên hệ trực tiếp với trường đại học bạn muốn hoặc tham khảo các thông tin trên website của Bộ GD&ĐT hoặc của từng trường Đại học.

Trường nào đào tạo ngành Khoa học dữ liệu?

Nếu bạn quan tâm đến việc học Khoa học dữ liệu, bạn có thể tham khảo một số trường đại học sau để tìm hiểu thêm về chương trình đào tạo:

Khu vực miền Bắc

Khu vực miền Trung

Khu vực miền Nam

Liệu bạn có phù hợp với ngành Khoa học dữ liệu hay không?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đầy tiềm năng, tuy nhiên để thành công trong ngành này, cần phải có nhiều phẩm chất và kỹ năng cần thiết. Để học tốt khoa học dữ liệu, người học cần phải có tư duy phản biện, biết cách đánh giá công bằng và hiệu quả thông qua phân tích dữ liệu, đặt câu hỏi và đánh giá khách quan. Người học cần phải luôn tuân thủ thái độ “không coi câu trả lời ban đầu là cuối cùng”, tập trung vào các khía cạnh quan trọng của vấn đề và tránh những chi tiết không liên quan.

Kiên thức

Kiến thức về thống kê cũng là một yếu tố quan trọng để thành công trong khoa học dữ liệu. Thống kê giúp người học có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền xử lý và trình bày kết quả nghiên cứu cho đồng nghiệp và khách hàng. Hiểu các công cụ và khái niệm về thống kê giúp các nhà khoa học dữ liệu lựa chọn phương pháp tốt nhất cho vấn đề của họ, cũng như giúp các bên liên quan đưa ra quyết định và thiết kế và đánh giá các thí nghiệm.

Kỹ năng

Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu giúp các nhà khoa học dữ liệu biểu diễn đồ họa dữ liệu để truyền tải mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Điều này cho phép các nhà khoa học dữ liệu giải thích kết quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và khách hàng.

Cuối cùng, các nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng thuyết trình để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu, vì vậy tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành câu chuyện đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.

Cơ hội việc làm của sinh viên sau khi tốt nghiệp như thế nào?

Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu, sinh viên sẽ có nhiều cơ hội nghề nghiệp khác nhau để lựa chọn. Dưới đây là một số lĩnh vực mà sinh viên có thể theo đuổi sau khi tốt nghiệp ngành này:

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

  • Với khả năng phân tích và xử lý một lượng lớn dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu có thể tìm ra các xu hướng và chiến lược kinh doanh phù hợp cho tổ chức.

Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)

  • Trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu là chuyển đổi và xử lý các tập dữ liệu lớn để phù hợp với các yêu cầu phân tích của các công ty. Họ cũng giúp hỗ trợ quá trình ra quyết định bằng cách chuẩn bị các báo cáo để giúp các nhà lãnh đạo hiểu rõ hơn về xu hướng và dữ liệu.

Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer)

  • Tạo ra các kênh dữ liệu và cung cấp các giải pháp phần mềm cho các công ty. Kỹ sư học máy cũng có trách nhiệm chạy các bài kiểm tra và thử nghiệm để đảm bảo hiệu suất và chức năng của các hệ thống.

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

  • Tạo và duy trì các đường ống dẫn dữ liệu, xây dựng một hệ thống dữ liệu mạnh mẽ và được kết nối trong tổ chức, giúp cho các nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập thông tin dễ dàng hơn.

Nhà phát triển Business Intelligence (BI)

  • Nhà phát triển BI thiết kế và phát triển các chiến lược để hỗ trợ các phòng ban trong doanh nghiệp nhanh chóng tìm thấy thông tin họ cần để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.

Mức lương ngành Khoa học dữ liệu là bao nhiêu? 

Sau vì ngành khoa học dữ liệu đòi hỏi kết hợp kiến thức và kỹ năng phức tạp hơn so với các lĩnh vực khác, nhưng đồng thời cũng mang đến nhiều cơ hội tiềm năng. Lĩnh vực này có tiềm năng việc làm ngày càng tăng với các phúc lợi và mức lương trung bình cao nhất trong các ngành tuyển dụng trong vài năm qua. Theo báo cáo thị trường nhân lực của Vietnamwork. Số lượng đăng tin tuyển dụng trong ngành khoa học dữ liệu tăng 41% và ứng tuyển tăng đột biến 147%. Mức lương trong ngành khoa học dữ liệu dao động từ 12.000.000đ đến 50.000.000đ, đứng đầu trong các ngành có thu nhập cao nhất. Những số liệu này cho thấy Việt Nam cũng đang bước vào xu hướng hiện đại với nhu cầu nguồn nhân lực khoa học dữ liệu tăng cao.

Kết luận 

Trên đây là một số các thông tin về ngành Khoa học dữ liệu, ReviewEdu hy vọng các thông tin này sẽ giúp cho các bạn hiểu thêm về ngành Khoa học dữ liệu, giúp cho các bạn lựa chọn được ngành học phù hợp với bản thân.

5/5 - (1 bình chọn)

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *