Phân tích dữ liệu - ngành học cực hot thời công nghiệp 4.0

Phân tích dữ liệu - ngành học cực hot thời công nghiệp 4.0
01/04/2020 - 09:20

Những vị trí liên quan tới lĩnh vực khoa học dữ liệu (data science) và phân tích dữ liệu (data analysis) trong vòng 5-10 năm trở lại đây đang trở thành các vị trí khó tuyển nhất với một công ty. Theo Chủ tịch kiêm Nhà sáng lập Alibaba – Jack Ma cho rằng trong 30 năm tới, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ vượt qua kiến thức của con người dẫn đến hệ quả là chúng ta sẽ dần mất hết việc làm vào tay robot: “Một làn sóng mới đang đến. Con người sẽ bị đánh cắp hết việc làm. Tuy nhiên, những người bắt kịp với làn sóng này sẽ trở nên giàu có và thành công hơn. Ngược lại, đối với những người tụt hậu phía sau, chắc chắn tương lai sẽ rất thảm khốc”. Jack Ma nhấn mạnh trung tâm của kỷ nguyên công nghệ đang phát triển như vũ bão chính là dữ liệu (data). 


Vậy ngành phân tích dữ liệu là gì? Tại sao lại có tầm quan trọng lớn đến vậy? Và lựa chọn du học ở đâu để có cơ hội phát triển ngành nghề này? Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu bên dưới.


Phân tích dữ liệu là gì?


Phân tích dữ liệu trong tiếng Anh là Data Analytics.


Phân tích dữ liệu là môn khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra được kết luận về thông tin đó. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình cơ học và thuật toán để xử lý dữ liệu thô về hoạt động tiêu dùng của con người.


Phân tích dữ liệu có thể tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật này. Thông tin thu được có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc một hệ thống.


Bất kì loại thông tin nào cũng có thể được áp dụng các kĩ thuật phân tích dữ liệu để rút ra những hiểu biết giúp cải thiện vấn đề. Ví dụ, các công ty sản xuất thường ghi lại thời gian chạy, thời gian chết và thời gian chờ đợi công việc của các máy để phân tích dữ liệu để lên kế hoạch tốt hơn cho khối lượng công việc để máy có thể hoạt động gần với công suất tối ưu.


Phân tích dữ liệu có nhiều tác dụng ngoài việc chỉ ra các nút thắt và vấn đề trong sản xuất. Ví dụ, các công ty game sử dụng phân tích dữ liệu để đặt lịch thưởng cho người chơi để giữ người chơi luôn gắn vào game.


Phân tích dữ liệu (Analytics) mang tính đa ngành. Các phương pháp toán học, thống kê, kỹ thuật mô tả và mô hình dự báo được sử dụng rộng rãi nhằm thu thập những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu. Những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu được sử dụng để đề xuất hành động hoặc hướng dẫn ra quyết định trong bối cảnh kinh doanh. Vì vậy, phân tích dữ liệu (analytics) không quá tập trung vào các bước phân tích đơn lẻ nói chung (analysis) mà tập trung vào toàn bộ phương pháp.

Hiện đang có một thiên hướng sử dụng thuật ngữ 'analytics' trong môi trường kinh doanh, ví dụ như 'text analytics' (phân tích văn bản) khác với 'text mining' (khai thác văn bản) để nhấn mạnh góc độ rộng hơn này. Thuật ngữ 'phân tích nâng cao' cũng được sử dụng ngày càng rộng rãi, điển hình là trong các khía cạnh kỹ thuật của phân tích dữ liệu, đặc biệt trong các lĩnh vực mới nổi, chẳng hạn ứng dụng kỹ thuật 'máy học' như mạng lưới thần kinh (neural networks) cho việc làm mô hình dự báo.


CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: HỌ LÀM GÌ?


Công việc chính của một DA chủ yếu đó là:


- Thu thập, phân loại và nghiên cứu các bộ dữ liệu khác nhau; Dữ liệu có thể đến từ nội bộ của tổ chức và các dữ liệu thu thập bên ngoài xã hội;


- Phân tích dữ liệu để tìm ra insight phục vụ cho các quyết định mang tính chiến lược, cũng như các hoạt động vận hành doanh nghiệp nói chung của Business user;


- Đảm bảo hệ thống báo cáo/ phân tích dữ liệu hoạt động chính xác và hiệu quả


Về cơ bản, để trở thành DA, bạn cần:


- Có kiến thức về toán thống kê, máy học


- Có kiến thức về cơ sở dữ liệu


- Trao đổi và học hỏi về nghiệp vụ của doanh nghiệp và hoạt động kinh doanh.


- Nghề của thế kỷ 21


Có thể nói nghề phân tích dữ liệu lớn là nghề của thế kỷ 21 vì hiện nay thị trường rất khan hiếm nhân lực. Big Data là từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất trên mạng xã hội LinkedIn, và tất nhiên những ai đang đi đầu trong lĩnh vực này hẳn sẽ được các headhunter (chuyên gia săn đầu người) săn đón thường xuyên. Do nhu cầu tăng vọt là vậy, nên nếu bạn là người có đầu óc phân tích và khả năng xử lý dữ liệu, việc bước chân vào ngành này sớm bao nhiêu thì cơ hội thăng tiến của bạn . Tin tốt là trong vài năm qua xuất hiện nhiều chương trình đào tạo (dưới nhiều hình thức khác nhau) đáp ứng nhu cầu chuyên gia về dữ liệu lớn. Tuy nhiên, các đơn vị đào tạo hầu hết là các trường đại học ở nước ngoài, ví dụ như các chương trình khoa học dữ liệu chuyên sâu hay phân tích nâng cao tại Viện Nghiên cứu Khoa học và Kỹ thuật Dữ liệu Columbia, Đại học Berkeley, Đại học Carnegie Mellon, Viện Công nghệ Illinois, Đại học Imperial, Đại học North Carolina, Đại học Syracuse và Đại học Tennessee…


Tổng hợp các trường đại học có đào tạo ngành Phân tích dữ liệu


Anh Quốc


- University of East Anglia UEA

- The University of Law

- Heriot-Watt University

- University of Southampton

- University of Leeds

- York St John University

- City, University of London

- Ulster University

- London Metropolitan University

- Manchester Metropolitan University

- University of Strathclyde

- University of Sheffield

- University of Essex

- University of Leicester

- Lancaster University


Canada

- Trent University

- Centennial College

- University of the Fraser Valley

- Georgian College

- Okanagan College

- Langara College

- St.Clair college

- Cambrian College

- University of Toronto

- Western University Ontario

- Athabasca University

- Saint Mary’s University


Mỹ

- Northeastern University

- Chicago University

- Carnegie University

- Texas University

- Massachusetts Institute of Technology


Úc

- The Australian National University

- University of Southern Queensland

- Curtin University

- Deakin University

Federation University Australia


ĐĂNG KÝ THÔNG TIN TƯ VẤN DU HỌC 2020 -2021

đăng ký 1.jpg
HOTLINE: 024 3776 4024


Về Ký Giả
Vietint - Nhà tư vấn du học hàng đầu
Vietint - Nhà tư vấn du học hàng đầu với hơn 10 năm kinh nghiệm, đã tư vấn thành công và hỗ trợ hàng nghìn bạn học sinh đạt học bổng du học giá trị tại Anh - Úc - Mỹ - Canada

Đăng ký nhận mẫu thư xin học bổng

Hỗ trợ trực tuyến