Xu hướng và cơ hội việc làm ngành Khoa học dữ liệu
Cơ hội việc làm đối với ngành Khoa học Dữ liệu (KHDL)
Ngày nay, với vô số dữ liệu được tạo ra trong kỷ nguyên công nghệ, công việc KHDL đã trở thành một xu thế tất yếu. Hoa Kỳ vừa mới đặt tên cho Nhà KHDL đầu ngành đầu tiên và tất cả các công ty hàng đầu đang thuê riêng họ. Tuy nhiên do tính mới lạ của nghề này, nhiều người không hoàn toàn nhận thức được các khả năng nghề nghiệp đi kèm với việc trở thành một nhà KHDL. Những người trong lĩnh vực này hoàn toàn có thể mong đợi một sự nghiệp đầy hứa hẹn cùng với mức lương hậu hĩnh. Để tìm hiểu thêm về những gì bạn có thể làm với vai trò là một nhà KHDL, hãy tìm hiểu thông tin thông qua hình ảnh minh họa dưới đây được tạo ra bởi Thạc sĩ Thông tin Trực tuyến của Đại học Rutgers.
Xu Hướng Việc Làm Của Ngành Khoa Học Dữ Liệu
Những người quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp ngành này nên nhìn xa về quá trình đào tạo lâu dài hơn trong tương lai. Nếu chúng ta nhìn vào các chuyên gia dữ liệu hiện tại, chúng ta sẽ thấy rằng gần một nửa, khoảng 48% trong số họ có bằng tiến sĩ. Hơn 44% đã kiếm được bằng thạc sĩ, trong khi đó chỉ có 8% có bằng cử nhân. Rõ ràng là với một nền tảng học vấn vững chắc sẽ giúp ích được rất nhiều về những kiến thức cần thiết cho nghề nghiệp này cũng như trong việc gây ấn tượng quan trọng với những đơn vị tuyển dụng trong các công ty khác nhau.
Chứng chỉ chung
Nhận được chứng nhận là một chiến lược tốt khác trong việc tạo ra bản CV xuất sắc trong việc thu hút các đề nghị từ những tập đoàn tên tuổi tốt nhất trong ngành. Có bốn chứng nhận hiện đang lưu hành phổ biến. Đó là Chứng nhận phân tích chuyên nghiệp (CAP), Chứng chỉ nhà KHDL của Cloudera (CCP-DS), chứng chỉ chuyên sâu về phân tích dữ liệu của EMC (EMCDSA) và chứng chỉ chuyên sâu về mô hình dự đoán sử dụng SAS Enterprise Miner 7 của SAS. Mỗi chứng chỉ này đều hướng đến năng lực cụ thể. Tìm hiểu thêm về họ để tìm ra những người tốt nhất để đi cho con đường sự nghiệp mong muốn.
Kinh Nghiệm Việc Làm
Sự bùng nổ dữ liệu là một hiện tượng khá nổi bật gần đây bởi điện toán kỹ thuật số và Internet. Một lượng lớn thông tin hiện đang được thu thập mỗi ngày và các công ty đang cố gắng quản lý chúng. Những người tiên phong đã xuất hiện được một thời gian nhưng phần lớn các nhà khoa học làm việc với dữ liệu đã làm việc chỉ trong bốn năm hoặc ít hơn với 76%. Đó là một thời điểm tốt để tham gia vào lĩnh vực này cho những ai muốn trở thành người tiên phong trong một lĩnh vực công nghệ mới mẻ và thú vị.
Trách Nhiệm Chung
Có rất nhiều vấn đề chưa được làm rõ với dữ liệu có thể cung cấp một câu trả lời rõ ràng một lần và mãi mãi. Trong lĩnh vực này, các học viên thường dựa vào để tiến hành nghiên cứu về các câu hỏi của tổ chức và ngành công nghiệp mở. Họ cũng có thể trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đây là một nhiệm vụ không hề nhỏ. Sau đó, họ phải làm sạch và loại bỏ thông tin không liên quan để làm cho bộ sưu tập của họ có thể sử dụng được.
Một khi mọi thứ đã được mồi, các nhà khoa học sau đó bắt đầu phân tích để kiểm tra điểm yếu, xu hướng và cơ hội. Các manh mối đều nằm trong tay họ. Họ chỉ đơn giản là phải tìm kiếm các điểm đánh dấu và tạo kết nối thông minh. Những người đang phát triển có thể tạo ra các thuật toán sẽ giải quyết vấn đề và xây dựng các công cụ tự động hóa mới. Sau khi họ đã tổng hợp tất cả các phát hiện của mình, sau đó họ phải truyền đạt kết quả một cách hiệu quả đến các thành viên phi kỹ thuật của ban quản lý.
Mức Lương Mong Muốn
Các nhà khoa học dữ liệu được bù đắp tốt cho các kỹ năng kỹ thuật của họ. Thu nhập trung bình của họ sẽ phụ thuộc vào số năm kinh nghiệm của họ trong lĩnh vực này. Công nhân cấp mới có dưới 5 năm trong vành đai của họ có thể kiếm được khoảng 92.000 đô la hàng năm. Với gần một thập kỷ phân tích dữ liệu, một người có thể mang về nhà 109.000 đô la mỗi năm. Các nhà khoa học có kinh nghiệm với gần hai thập kỷ trong sự nghiệp này nhận được khoảng 121.000 đô la. Những người tiên phong được kính trọng nhất kiếm được 145.000 đô la một năm trở lên. Mức lương trung bình được tìm thấy là $ 116,840 trong năm 2016.
Khả Năng Nghề Nghiệp
Có một số ngành công nghiệp có nhu cầu cao cho các nhà khoa học dữ liệu. Không có gì ngạc nhiên khi nhà tuyển dụng lớn nhất là lĩnh vực công nghệ với khoảng 41%. Tiếp theo là 13% làm việc trong lĩnh vực tiếp thị, 11% trong môi trường doanh nghiệp, 9% trong tư vấn, 7% trong chăm sóc sức khỏe và 6% trong các dịch vụ tài chính. Phần còn lại nằm rải rác ở chính phủ, học viện, bán lẻ và chơi game.
Vai Trò Công Việc
Tại nơi làm việc đã chọn, họ thường đảm nhận nhiều hơn một vai trò công việc. Khoảng 55,9% đóng vai trò là nhà nghiên cứu cho công ty của họ, khai thác dữ liệu cho thông tin có giá trị. Một nhiệm vụ phổ biến khác là quản lý kinh doanh với 40,2% cho biết họ làm việc trong khả năng này. Nhiều người được chủ nhân của họ yêu cầu sử dụng các kỹ năng của họ như các nhà phát triển và sáng tạo ở mức 36,5% và 36,3%.
Hồ Sơ Nghề Nghiệp Điển Hình Của Nhà KHDL đầu ngành Hoa Kỳ
Tiến sĩ DJ Patil là một sinh viên đại học về Toán học tại Đại học California ở San Diego, trước khi lấy bằng Tiến sĩ Toán học Ứng dụng tại Đại học Maryland. Tại đây, ông đã sử dụng các kỹ năng của mình để cải thiện dự báo thời tiết bằng số của NOAA bằng cách sử dụng bộ dữ liệu mở của họ. Ông đã viết rất nhiều ấn phẩm làm nổi bật các ứng dụng quan trọng của khoa học dữ liệu. Trong thực tế, ông đã đặt ra thuật ngữ nhà khoa học dữ liệu. Những nỗ lực của ông cuối cùng đã nhận được sự công nhận toàn cầu bao gồm một giải thưởng tại Diễn đàn kinh tế thế giới 2014. Năm 2015, ông được bổ nhiệm làm Nhà khoa học dữ liệu đầu ngành tại Hoa Kỳ.
Kinh nghiệm làm việc của ông đã cho phép ông sử dụng các kỹ năng của mình trong các ngành công nghiệp khác nhau. Chẳng hạn, ông là Phó chủ tịch sản phẩm của RelateIQ, Trưởng phòng Sản phẩm dữ liệu và Giám đốc an ninh tại LinkedIn, Nhà khoa học dữ liệu cư trú tại Greylock Partners, Giám đốc chiến lược tại eBay, Trợ lý nghiên cứu khoa học tại Đại học Maryland và Chính sách của AAAS Thành viên tại Bộ Quốc phòng.
Hướng Phát Triển Nghề Nghiệp Và Nhu Cầu
Dự đoán cho sự nghiệp này là màu hồng với các ấn phẩm nổi tiếng ca ngợi nó là điều lớn tiếp theo. Glassdoor đã gọi nó là Công việc hàng đầu ở Mỹ năm 2016. Tạp chí Harvard Business Review gọi đó là Công việc phân biệt giới tính của thế kỷ 21. Tin vui cho những ai đang nghĩ về việc bắt đầu trên con đường này là có rất nhiều chỗ cho những người mới. Gần 80% các nhà khoa học dữ liệu báo cáo sự thiếu hụt trong lĩnh vực của họ. Họ cần gia cố với khối lượng công việc mà họ phải làm. Trên thực tế, mức tăng trưởng dự kiến trong thập kỷ tới là 11%, cao hơn mức tăng trưởng ước tính 7% cho tất cả các ngành nghề.
Lời Khuyên Của Chuyên Gia
Theo các chuyên gia, các cá nhân quan tâm phải thực hiện ba điều này nếu muốn thành công trong lĩnh vực này: dành thời gian học giao tiếp phân tích hiệu quả, xem xét di dời và tương tác với các nhà khoa học dữ liệu khác. Đầu tiên là rất quan trọng vì điều này liên quan đến công việc kỹ thuật cao với kết quả cần được hiểu bởi các nhà quản lý phi kỹ thuật. Thứ hai là một bước đi thực tế với 75% công việc có sẵn nằm ở Bờ Đông và Bờ Tây. Thứ ba là một lời khuyên phổ biến cho tất cả các lĩnh vực: mở rộng mạng lưới của bạn, học hỏi từ các đồng nghiệp của bạn và tạo ra các cơ hội trong tương lai.
GIÁO DỤC
92% các nhà KHDL có bằng cấp cao
48% có bằng Tiến sĩ
44% có bằng Thạc sĩ
8% có bằng cử nhân
CÁC CHỨNG CHỈ CHUNG GỒM
Chứng chỉ phân tích chuyên nghiệp (CAP)
Chứng chỉ nhà KHDL của Cloudera (CCP:DS)
Chứng chỉ chuyên sâu về phân tích dữ liệu của EMC (EMCDSA)
Chứng chỉ chuyên sâu về mô hình dự đoán sử dụng SAS Enterprise Miner 7 của SAS
KINH NGHIỆM VIỆC LÀM
76% CÁC NHÀ KHDL CÓ ÍT HƠN BỐN NĂM KINH NGHIỆM LÀM VIỆC
TRÁCH NHIỆM CHUNG CỦA CÁC NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU
– Tiến hành nghiên cứu về các câu hỏi mở của tổ chức hoặc ngành công nghiệp.
– Trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ cả nguồn dữ liệu bên trong và bên ngoài.
– Làm sạch và xóa thông tin dữ liệu không liên quan khỏi dữ liệu có thể sử dụng.
– Phân tích các điểm yếu, khuynh hướng và/hoặc các cơ hội của dữ liệu
– Tạo thuật toán để giải quyết vấn đề và xây dựng các công cụ tự động hóa mới
– Truyền đạt hiệu quả các phát hiện, phát minh để quản lý
LƯƠNG BỔNG
LƯƠNG BỔNG | NĂM KINH NGHIỆM | THU NHẬP TRUNG BÌNH |
$116,840
Mức lương trung bình đối với nhà KHDL vào năm 2016 (theo Glassdoor) |
Chưa có kinh nghiệm (0-5 năm) | $92,000 |
Kinh nghiệm trung bình
(5-10 năm) |
$109,000 | |
Giàu kinh nghiệm (10-20 năm) | $121,000 | |
Thuần thục (20+ năm) | $145,000 |
KHẢ NĂNG NGHỀ NGHIỆP ĐỐI VỚI CÁC CHUYÊN NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU
NHU CẦU CAO NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU ĐỐI VỚI CÁC NGÀNH CÔNG NGHIỆP
41% nhà KHDL làm về mảng công nghệ
13% ————–làm về mảng marketing
11% ————– làm về thiết lập công ty
9% ————— làm về mảng tư vấn
7% —————- làm tại trung tâm chăm sóc sức khỏe/công ty dược
6% —————- làm các dịch vụ tài chính
4% —————- làm việc trong chính phủ
4% —————- làm về mảng nghiên cứu, học thuật
4% —————- làm về mảng bán lẻ và hàng tiêu dùng đóng gói
2% —————- làm về game
VAI TRÒ CÔNG VIỆC
Ngành KHDL đóng nhiều vai trò trong các ngành khác nhau
55,9% | 40,2% | 36,5% | 36,3% |
Nhà nghiên cứu | Doanh nhân | Nhà phát triển | Nhà sáng tạo |
HỒ SƠ NGHỀ NGHIỆP ĐIỂN HÌNH CỦA NHÀ KHDL ĐẦU NGÀNH TẠI HOA KỲ
ĐIỂM NỔI BẬT
- Là người đã sử dụng các bộ dữ liệu mở do NOOA công bố để cải thiện dự báo thời tiết bằng số trong quá trình công tác tại trường Đại học Maryland.
- Là tác giả một số ấn phẩm giải thích các ứng dụng quan trọng hiện nay và tiềm năng của khoa học dữ liệu.
- Đồng tác giả tạo ra thuật ngữ “khoa học dữ liệu”
- Được đặt tên là Nhà Lãnh Đạo Trẻ Toàn Cầu năm 2014 bởi Diễn Đàn Kinh Tế Thế Giới
- Được bổ nhiệm là nhà khoa học dữ liệu đầu ngành vào năm 2015
QUÁ TRÌNH HỌC TẬP
Cử nhân ngành Toán, Đại học California, San Diego
Thạc sĩ ngành Toán Ứng dụng, Đại học Maryland, College Park
KINH NGHIỆM LÀM VIỆC
– Phó chủ tịch sản phẩm tại công ty RelateIQ
– Trưởng phòng Sản phẩm dữ liệu, nhà khoa học đầu ngành và Giám đốc an ninh tại LinkedIn
– Nhà khoa học dữ liệu cư trú tại Greylock Partners
– Giám đốc Chiến lược, Phân tích và sản phẩm, nhà nghiên cứu khoa học xuất sắc tại eBay Inc.
– Trợ lý nghiên cứu khoa học và Trợ lý Giáo sư tại ĐH Maryland, Viện Khoa học Vật lý và Công nghệ
– Thành viên của Hiệp hội Mỹ vì sự tiến bộ của khoa học (AAAS), đồng chính sách khoa học công nghệ, Bộ quốc phòng, Cơ quan giảm thiểu mối đe dọa quốc phòng.
CON ĐƯỜNG SỰ NGHIỆP CỦA NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU
HƯỚNG PHÁT TRIỂN NGHỀ NGHIỆP VÀ NHU CẦU
– Nằm trong top các nghề nghiệp tốt nhất tại Mỹ 2016 (Theo thống kê của Glassdoor)
– Nghề hấp dẫn nhất của thế kỷ 21 (Theo Harvard Business review nhận định)
– 79,7% các nhà khoa học dữ liệu báo cáo về sự thiếu hụt nhân lực ngành này
– 11% dự kiến tăng trưởng từ 2014 đến 2024, 7% dự kiến tăng trưởng nhanh hơn đối với tất cả các ngành
LỜI KHUYÊN CỦA CHUYÊN GIA VỀ NHIỆM VỤ CỦA NHÀ KHDL
– DÀNH THỜI GIAN CHO VIỆC HỌC CÁC CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
Nếu bạn không thể truyền đạt hiệu quả các phát hiện, chúng sẽ không hữu ích
– XEM XÉT VIỆC TÁI ĐỊNH CƯ
Nhu cầu về dữ liệu của các nhà khoa học tập trung vào bờ biển
Nhà KHDL sống tập trung ở bờ Tây (36%) và ở bờ Đông (29%)
– TƯƠNG TÁC, TRAO ĐỔI VỚI NHỮNG NGƯỜI CÙNG NGÀNH
Có tới 56,9% các nhà KHDL hiện nay
Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh (VNUK), Đại học Đà Nẵng
Là một trong những thành viên mới nhất của Đại học Đà Nẵng, Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh được xây dựng dựa trên thỏa thuận hợp tác giữa hai chính phủ Việt Nam và Anh nhằm hướng đến việc giảng dạy theo tiêu chuẩn quốc tế. Các ngành đào tạo tại đây được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh; 30% giảng viên người nước ngoài và cơ hội thực tập tại các doanh nghiệp lớn sẽ đảm bảo sinh viên có một nền tảng kiến thức vững chắc và sẵn sàng cho thị trường lao động trong nước và quốc tế.
Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh (mã trường: DDV) đang xét tuyển các ngành đào tạo như sau:
- Quản trị và Kinh doanh quốc tế (mã ngành: 7340124)
- Khoa học và Kỹ thuật máy tính (mã ngành: 7480204)
- Khoa học Y sinh (mã ngành: 7420204)
- Khoa học dữ liệu theo cơ chế đặc thù (mã ngành: 7480205DT)
Ngoài phương pháp xét tuyển bằng điểm thi THPT quốc gia; tại VNUK, các ngành đào tạo còn được xét theo phương pháp xét tuyển đại học, cao đẳng theo hình thức học bạ.
———————————————————————–
Mọi thắc mắc xin vui lòng liên hệ theo địa chỉ:
Viện Nghiên Cứu và Đào Tạo Việt – Anh
158A Lê Lợi, Q.Hải Châu, TP. Đà Nẵng
Hotline: 0905 55 66 54
Số điện thoại: 0236 37 38 399
Email: contact@vnuk.edu.vn