Xử lý dữ liệu

1. Ngành xử lý dữ liệu là gì? 

Cùng với cách mạng 4.0, các ngành học xử lý dữ liệu đã trở thành một chủ đề nổi bật, quen thuộc và là một nghề nghiệp mới hấp dẫn với mức thu nhập cao. Đối với doanh nghiệp, dữ liệu lớn được ví là tài sản giúp nắm bắt chính xác, đầy đủ mọi thông tin về khách hàng cũng như các trải nghiệm của người dùng, lưu lượng truy cập web, nguồn cung, doanh thu, lợi nhuận…

Phân tích, xử lý dữ liệu là một chuyên ngành trong Khoa học dữ liệu liên quan đến việc quản trị dữ liệu để tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động. Việc phân tích và sử dụng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học và tối ưu hóa), các thuật toán học máy và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

2. Nghề nghiệp tương lai

Sinh viên tốt nghiệp Chương trình đào tạo Kỹ sư Xử lý dữ liệu có thể làm việc ở những phạm vi và lĩnh vực khác nhau như:

- Chuyên gia phân tích dữ liệu trong kinh tế, tài chính, môi trường và kiến trúc

- Kỹ sư về dữ liệu: Data Architect, Data science Manager

- Kỹ sư học máy (Machine learning Engineer)

- Chuyên gia về Phân tích, xử lý dữ liệu

- Giảng dạy về Khoa học dữ liệu.

Môi trường làm việc năng động và sáng tạo nên người tốt nghiệp ngành Phân tích, xử lý dữ liệu có cơ hội học tập và làm việc ở các công ty, doanh nghiệp, các tập đoàn lớn và các nước tiên tiến, đây là mơ ước của những bạn trẻ yêu thích sự tự do và năng động.

3. Những yếu tố cần thiết để trở thành kỹ sư xử lý dữ liệu 

- Tính cẩn thận, chính xác: Trong các công việc thực hiện cần phải đầy đủ, tỉ mỉ và có độ chính xác cao: Xác định chính xác các nguồn dữ liệu, phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập được và đưa ra các giải pháp thích hợp nhất.

- Kỹ năng chuyên môn: Vận dụng kỹ năng lập luận, phân tích, dự báo, thống kê cao cấp và giải quyết vấn đề liên quan đến chuyên ngành Phân tích, xử lý dữ liệu. Sử dụng thành thạo các công cụ công nghệ trong ngành khoa học dữ liệu như ngôn ngữ lập trình R,  Python và công cụ phụ trợ như GitHub để thực hiện các công việc liên quan đến xử lý, phân tích và quản lý dữ liệu.

- Thành thạo Excel và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu: Sử dụng thành thạo Microsoft Excel là một trong những kỹ năng cần thiết để có thể phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Excel là chương trình bảng tính được hàng triệu người trên thế giới sử dụng để lưu trữ, chia sẻ thông tin, thực hiện các phép toán, thống kê cũng như tạo báo cáo, biểu đồ trực quan. Đối với các chuyên viên phân tích dữ liệu thì đây là công cụ không thể thiếu trong quá trình làm việc.

- Kỹ năng giao tiếp: Ngoài khả năng biến số liệu thành hình ảnh trực quan, các chuyên viên phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng giao tiếp, truyền đạt thông tin một cách hiệu quả vì công việc này đòi hỏi phải phối hợp với các bên liên quan, đồng nghiệp và cả các nhà cung cấp dữ liệu.

- Hiểu biết về Machine learning: Machine learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), có chức năng giúp các hệ thống tự học hỏi và nâng cấp mà không cần phải thông qua lập trình. Machine learning chủ yếu tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính thông qua nguồn dữ liệu thu thập được.

4. Chương trình đào tạo