Trong thời đại mà mọi hành động, cảm xúc và thói quen của con người đều để lại dấu vết dưới dạng dữ liệu, ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) đang nổi lên như một “siêu năng lực” mới trong thế giới nghề nghiệp. Từ việc YouTube gợi ý video đúng gu của bạn, đến việc các ứng dụng tài chính phát hiện gian lận chỉ trong tích tắc – tất cả đều nhờ vào sức mạnh của dữ liệu. Nếu bạn là một Gen Z tò mò, thích khám phá cách thế giới vận hành và muốn biến dữ liệu thành công cụ tạo ra những quyết định thông minh, thì khoa học dữ liệu chính là ngành học bạn không nên bỏ qua.
Khoa học dữ liệu là gì và học gì trong ngành này?
Hiểu một cách đơn giản, khoa học dữ liệu là ngành học giúp “biến dữ liệu thô thành vàng” – tức là xử lý, phân tích và tìm ra những ý nghĩa ẩn sau các con số để đưa ra các quyết định chính xác. Đây là lĩnh vực giao thoa giữa toán học, lập trình, tư duy phân tích và cả hiểu biết về kinh doanh. Sinh viên học ngành này sẽ được tiếp cận với nhiều môn học thú vị và thực tiễn như xác suất – thống kê, đại số tuyến tính (để xây nền tảng toán học), lập trình với Python hoặc R (hai ngôn ngữ rất phổ biến trong ngành), kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn (Big Data), học máy (Machine Learning), trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization), và kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling). Không chỉ học lý thuyết, bạn còn được thực hành qua các dự án thực tế, tiếp xúc với dữ liệu từ các lĩnh vực như tài chính, y tế, thương mại điện tử...
Ra trường làm gì?
Đừng nghĩ rằng học khoa học dữ liệu là bạn chỉ có thể trở thành “chuyên viên ngồi gõ code trong phòng tối”. Thực tế, sinh viên ra trường có thể đảm nhận rất nhiều vị trí hấp dẫn như Data Analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu), Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu), Machine Learning Engineer (Kỹ sư học máy), Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu), hoặc Business Intelligence Analyst (Nhà phân tích dữ liệu kinh doanh).
Các bạn sẽ làm việc tại các công ty công nghệ, ngân hàng, startup, tập đoàn đa quốc gia hoặc thậm chí trong các tổ chức phi lợi nhuận. Theo khảo sát của TopCV năm 2024, mức lương trung bình cho vị trí Data Analyst mới ra trường là 14–18 triệu/tháng, và có thể tăng lên 25–40 triệu khi có kinh nghiệm 2–3 năm. Với thị trường lao động hiện nay, ngành này không chỉ “hot” mà còn đang thiếu hụt nhân lực trầm trọng.
Những lầm tưởng khiến nhiều bạn “quay xe” sớm
Một trong những rào cản khiến học sinh e dè khi tìm hiểu về ngành này là những định kiến sai lệch. Nhiều bạn nghĩ rằng “phải học siêu giỏi toán mới theo được”, trong khi thực tế chỉ cần bạn có tư duy logic và chịu khó rèn luyện thì đã đủ để bắt đầu. Một số bạn khác lại lo lắng vì “không giỏi lập trình”, nhưng lập trình trong ngành này chủ yếu dùng để xử lý dữ liệu – không yêu cầu bạn viết phần mềm hay app phức tạp. Và cuối cùng, có bạn sợ công việc “cô đơn, khô khan”, nhưng thực tế, khoa học dữ liệu là ngành đòi hỏi bạn phải giao tiếp liên tục với các bộ phận khác, trình bày kết quả, thuyết phục ra quyết định… nên kỹ năng làm việc nhóm, kể chuyện và tư duy kinh doanh đều rất quan trọng.
Xu hướng nghề nghiệp hiện tại và tương lai
Theo báo cáo Future of Jobs 2023 của World Economic Forum, Data Scientist và Data Analyst nằm trong top 10 nghề nghiệp phát triển nhanh nhất thế giới từ nay đến 2030. Điều này không có gì bất ngờ khi mọi lĩnh vực – từ y tế, giáo dục, tài chính, đến nông nghiệp, sản xuất – đều đang chạy đua để tận dụng dữ liệu nhằm tối ưu vận hành, tăng năng suất và ra quyết định chính xác hơn. Ở Việt Nam, các doanh nghiệp lớn như Viettel, FPT, Vingroup hay các startup công nghệ đều đang “khát” nhân sự phân tích dữ liệu. Cùng với làn sóng chuyển đổi số, nhu cầu này dự kiến sẽ tăng mạnh trong 5–10 năm tới, và cơ hội nghề nghiệp cho sinh viên ngành khoa học dữ liệu là vô cùng rộng mở.
Ngành học đa dạng với nhiều hướng đi
Khoa học dữ liệu không phải là một khối kiến thức đồng nhất – nó có nhiều hướng chuyên sâu để bạn lựa chọn. Nếu bạn thích phân tích và tạo báo cáo, có thể đi theo hướng Data Analytics. Nếu thích “dạy” cho máy tính biết cách học từ dữ liệu, hãy thử Machine Learning & AI. Muốn xây dựng hệ thống lưu trữ, xử lý dữ liệu cho hàng triệu người dùng? Hướng Data Engineering là lựa chọn phù hợp. Ngoài ra, còn có các nhánh như Data Visualization (trực quan hóa dữ liệu) và Applied Data Science (ứng dụng trong kinh doanh, tài chính, marketing...) cũng đang rất được ưa chuộng.
Tố chất và kỹ năng nào giúp bạn “lên trình”?
Không cần phải “trùm toán” hay thiên tài tin học, bạn chỉ cần có tư duy phân tích, khả năng học hỏi liên tục, sự kiên trì và óc sáng tạo. Biết lắng nghe, đặt câu hỏi đúng và nhìn ra bức tranh lớn cũng là những phẩm chất quan trọng trong ngành này. Bên cạnh đó, bạn nên trau dồi các kỹ năng công nghệ như Excel, SQL, Python, cũng như kỹ năng mềm như trình bày, làm việc nhóm, tư duy phản biện. Một kỹ năng “vàng” khác không thể thiếu là tự học – bởi công nghệ và công cụ trong ngành này thay đổi liên tục, và bạn cần chủ động bắt kịp nếu không muốn bị tụt lại.
Học ở đâu và nên chuẩn bị gì từ bây giờ?
Tại Việt Nam, nhiều trường đại học đã cập nhật nhanh xu hướng và mở ngành hoặc chuyên ngành liên quan đến khoa học dữ liệu như: Đại học Bách Khoa Hà Nội, Đại học Công nghệ (ĐHQGHN), Đại học Kinh tế Quốc dân, Đại học FPT, RMIT, VinUni... Ngoài ra, nếu muốn học thêm hoặc tự học, bạn có thể bắt đầu với các nền tảng uy tín như Coursera, edX, DataCamp, Udemy – nơi có rất nhiều khóa học nhập môn khoa học dữ liệu hoàn toàn miễn phí hoặc chi phí thấp. Hãy bắt đầu bằng cách học Python cơ bản, làm quen với SQL, hoặc thử các dự án nhỏ trên Kaggle – cộng đồng quốc tế cho dân phân tích dữ liệu.
Nếu bạn đang là học sinh lớp 10–12, hãy tập trung rèn kỹ năng Toán, Tin học và tiếng Anh. Tìm hiểu về ngành qua sách, video YouTube, podcast, và đặc biệt là tham gia các cuộc thi học sinh – sinh viên như Hackathon, AI Challenge, Data Science Bootcamp... Đó là cách tuyệt vời để vừa học vừa chơi, vừa tìm ra niềm đam mê thật sự của mình.
Sau tất cả, trong kỷ nguyên số, ai hiểu dữ liệu, người đó có quyền lực. Khoa học dữ liệu không chỉ là ngành học, mà còn là công cụ giúp bạn mở cánh cửa đến những cơ hội nghề nghiệp toàn cầu. Nếu bạn muốn đi xa, hãy chuẩn bị sớm. Và biết đâu, vài năm tới, cái tên “Data Scientist Gen Z made in Vietnam” tiếp theo sẽ là bạn?
Tổng hợp
