Data Science: Ngành hấp dẫn nhất thế kỷ 21

"The sexiest job of the 21st century" - Ngành nghề hấp dẫn nhất của thế kỷ 21 chính là các nhà khoa học dữ liệu. Cùng tìm hiểu đôi nét về công việc, và Quốc gia nào được nhiều học sinh sinh viên quan tâm nhất hiện nay khi học Khoa học Dữ liệu (Data Science) và các ngành liên quan.

Một thập kỷ sau khi Harvard Business Review tuyên bố rằng khoa học dữ liệu là “công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21”, số lượng công việc đăng tuyển trên trang Indeed đã tăng 256%, trong bối cảnh mà công nghệ tiếp tục phát triển và Trí tuệ Nhân tạo (A.I.) ngày càng trở nên phổ biến trong kinh doanh, lĩnh vực khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ phát triển hơn hầu hết bất kỳ lĩnh vực nào khác vào năm 2029.      

Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Sự gia tăng của các nhà khoa học dữ liệu là kết quả của thực tế là các công ty hiện đang phải xử lý khối lượng dữ liệu quá lớn và cần đưa ra những quyết định quan trọng dựa trên những dữ liệu đó. Những gì các nhà khoa học dữ liệu làm là phân tích từ số lượng lớn dữ liệu ban đầu và giúp đưa ra ý nghĩa đằng sau dữ liệu đó. Sau đó, họ phải truyền đạt cho các giám đốc điều hành và giám đốc sản phẩm, những người sử dụng phát hiện của các nhà khoa học dữ liệu để phục vụ hướng kinh doanh mới,…

Nhà phân tích dữ liệu cần những kỹ năng gì?

Mười năm trước, kỹ năng mã hóa thường được coi là yêu cầu công việc phổ biến nhất đối với một nhà khoa học dữ liệu, nhưng những phát triển gần đây trong lĩnh vực khoa học dữ liệu (tức là việc tổ chức hóa khoa học dữ liệu giữa các công ty, tăng cường tự động hóa) đã khiến điều này trở nên ít cần thiết hơn. Giờ đây, theo Harvard Business Review nhận thấy rằng trọng tâm chính của công việc này đang chuyển sang mô hình dự báo và khả năng chuyển đổi các vấn đề và yêu cầu kinh doanh thành các mô hình chiến lược.

Tuy nhiên, tất nhiên, đây vẫn không phải là hai kỹ năng duy nhất mà một nhà khoa học dữ liệu giỏi cần phải có. Một trong những lý do lớn nhất khiến các nhà khoa học dữ liệu được săn đón nhiều như vậy bởi có sự kết hợp tuyệt vời giữa một chuyên viên dữ liệu, nhà phân tích, người giao tiếp và cố vấn đáng tin cậy”. Nhưng đặc điểm nổi bật của các nhà khoa học dữ liệulà sự ham học hỏi và tò mò, mong muốn đi sâu phân tích một vấn đề, tìm ra những điểm cốt lõi và tập hợp chúng để hình thành các kết luận, dự báo đáng tin cậy và có thể kiểm chứng được. Điều này thường đòi hỏi kiểu tư duy liên kết đặc trưng giữa bất kỳ lĩnh vực nào.

Chính vì vậy, nhà khoa học dữ liệu vừa khó tuyển dụng, vừa có nhu cầu tuyển rất cao, và mức lương rất tốt. Lương trung bình cho một nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm hiện đạt gần $200,000 đô la. Một số nhà khoa học dữ liệu làm việc tại các công ty mới thành lập cũng cho biết mức lương tốt và nhiều cơ hội phát triển công việc.

Triển vọng nghề nghiệp ngành Khoa học Dữ liệu tại Mỹ:

Cường quốc công nghệ của thế giới với những trung tâm công nghệ nổi tiếng và cơ hội làm việc sau khi tốt nghiệp, đặc biệt là tại các công ty lớn ở Thung lũng Silicon, hoặc các thành phố lớn, bang lớn.

Nhu cầu tuyển dụng các nhà phân tích dữ liệu (Data Scientist) tại Mỹ rất cao! Theo thống kê lao động, số lượng công việc ngành Khoa học Dữ liệu (Data Science) sẽ tăng 28% đến năm 2026, tương đương 11.5 triệu công việc.

Các đại học hàng đầu tại các bang có triển vọng nghề nghiệp cao ngành Data Science

Yêu cầu đầu vào:

Học sinh cần học tốt Toán, Vật lý, tiếng Anh

• Khóa Dự bị hoặc Năm nhất Quốc tế (Pathways) chuyển tiếp vào năm đại học tại Mỹ: Tốt nghiệp THPT với GPA tối thiểu tương đương 2.5/4.0; IELTS 5.0 – 6.0

• Học thẳng Đại học: Tốt nghiệp THPT với GPA tương đương 3.0-3.5/4.0, IELTS 6.5 trở lên

• Dự bị Thạc sĩ (Pathways): Tốt nghiệp Đại học với GPA 2.5-3.0/4.0, IELTS 6.0-6.5 (Sau khi hoàn thành sẽ chuyển tiếp lên năm Thạc sĩ)

• Học thẳng Thạc sĩ: Tốt nghiệp Đại học ngành liên quan, GPA từ 3.0/4.0 trở lên, IELTS 7.0. Một số trường có thể yêu cầu SAT cho bậc Đại học, hoặc GRE cho bậc Thạc sĩ.