Trọng tâm chính của một nhà khoa học dữ liệu thường là kỹ thuật, xử lý sâu dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu, chọn mô hình phù hợp cho dữ liệu và diễn giải kết quả để đưa ra các đề xuất. Công việc này có thể diễn ra trong phần mềm hoặc hệ thống cụ thể hoặc thậm chí xây dựng các chính hệ thống.

Về nhu cầu nhân lực chất lượng cao

Ở những nước phát triển như Trung Quốc, Mỹ Nhật Bản, Hàn Quốc…thì cuộc chiến “săn lùng” các ứng viên sáng giá, tài năng và chất lượng cho vị trí việc làm liên quan đến ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo được ví như công cuộc đãi vàng. Những tập đoàn lớn chuyên kinh doanh các mặt hàng liên quan đến công nghệ sẵn sàng đầu tư và thậm chí là chi trả mức lương cực kỳ cao nhằm thu hút những kỹ sư có tài. Có thể thấy, nhu cầu về nguồn nhân lực của nhóm ngành này là “bài toán” chung trên toàn thế giới.

Tổng quan về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

Để phân tích rõ sự khác biệt giữa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo bạn cần nắm vững khái niệm và đặc điểm của từng thuật ngữ này. Cụ thể:

Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành kết hợp các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống nhằm khám phá và trích xuất kiến thức từ dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc.

Lĩnh vực này tận dụng nhiều kỹ thuật từ các ngành như toán học, thống kê, khoa học máy tính, và kiến thức chuyên sâu trong từng lĩnh vực cụ thể để tìm ra các đặc điểm, xu hướng, và mối tương quan trong dữ liệu. Các nhà Khoa học Dữ liệu thường sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, cùng với các thuật toán học máy và mô hình thống kê để xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, giúp khám phá những thông tin quan trọng. Công việc của họ bao gồm:

Tóm lại, Khoa học Dữ liệu kết hợp giữa phương pháp khoa học, kỹ năng lập trình và kiến thức thống kê để phân tích và trích xuất thông tin từ dữ liệu, phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau trong doanh nghiệp và xã hội.

Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực thuộc khoa học máy tính, chuyên nghiên cứu và phát triển các hệ thống thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu trí tuệ của con người. Điều này bao gồm việc xây dựng các thuật toán giúp máy tính phân tích, hiểu và xử lý dữ liệu phức tạp, từ đó đưa ra dự đoán, quyết định và tự học hỏi từ kinh nghiệm.

AI được chia thành hai loại chính: AI hẹp (weak AI) và AI rộng (strong AI). AI hẹp tập trung vào các tác vụ cụ thể, ví dụ như nhận dạng khuôn mặt hoặc hệ thống gợi ý.

Mặt khác, AI rộng hướng đến phát triển các hệ thống máy tính sở hữu trí thông minh tương tự con người, có khả năng suy nghĩ và lập luận.

Phân biệt Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

Vì sao nên chọn học ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Cùng với sự phát triển không ngừng của công nghệ ở xã hội hiện tại thì ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cũng dần khẳng định được vị trí ưu thế trong thị trường việc làm. Do vậy, có thể thấy rõ, rất nhiều bạn trẻ hiện nay đều đang có xu hướng muốn đầu tư công sức và trí óc của mình vào nhóm ngành này. Nguyên nhân là vì những lý do chính như bên dưới đây:

Tính đến thời điểm hiện tại, khi mà công nghệ và khoa học ngày càng có nhiều bước tiến vượt bậc thì sự chú trọng trong việc đầu tư vào nhóm ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo ngày càng gia tăng, đặc biệt là ở các lĩnh vực như giải trí, công nghệ, thương mại điện tử. Bên cạnh đó, một số lĩnh vực phổ biến khác như tài chính, sức khỏe, giáo dục hay logistics cũng bắt đầu có các chiến lược mới mẻ, nắm bắt xu hướng và ứng dụng sự tiện ích của AI và DS vào quy trình hoạt động của toàn bộ hệ thống. Điều này cũng đồng nghĩa với việc cơ hội việc làm của nhóm ngành này đang dần trên đà phát triển rộng mở và đa dạng hơn để người trẻ có thể có thêm nhiều sự lựa chọn phù hợp với họ.

Account Executive là gì? Yêu cầu công việc đối với Account Executive

Nhân viên QC và 3 kỹ năng quan trọng không phải ai cũng biết

Với một lượng dữ liệu khổng lồ và quý báu ở thời điểm hiện tại thì việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích, xử lý số liệu là rất cần thiết. Điều này giúp cho việc xây dựng và thiết kế nên các hệ thống máy móc thông minh, có khả năng thay con người để giải quyết một số vấn đề, mang lại hiệu quả giải quyết công việc cao dự đoán sẽ trở thành xu hướng vượt bậc trong tương lai. Trên thế giới cũng đã xuất hiện nhiều sản phẩm áp dụng trí tuệ nhân tạo như robot có thể giải quyết những vấn đề của con người, oto có khả năng tự lái,....Hầu hết các sản phẩm này đều nhận được đánh giá tích cực từ giới chuyên gia.

Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trở thành xu hướng được ưa chuộng trong tương lai (Nguồn: Internet)

Xem thêm: Tester là gì? Mô tả công việc, kỹ năng cần thiết trở thành tester

Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là gì?

Khoa học dữ liệu (DS - Data Science) được biết đến là một ngành học mới mẻ và hiện đại, nhận được sự quan tâm bởi giới trẻ trên thị trường. Bằng việc sử dụng và kết hợp những kỹ năng như thống kê, toán học cũng như kỹ năng máy tính để tiến hành đi vào nghiên cứu, phân tích những dữ liệu được thu thập, từ đó, mô phỏng được các tình huống đã hoặc đang xảy ra. Song song đó, khoa học dữ liệu cũng đòi hỏi người thực hiện dự đoán những sự kiện có thể xảy ra trong tương lai để đề xuất các chiến lược hành động hợp lý. Khoa học dữ liệu ứng dụng thực tế phổ biến trong các lĩnh vực như quảng cáo, nghiên cứu, marketing hay ứng dụng công cụ tìm kiếm,...

Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) được định nghĩa là ngành học thông qua việc sử dụng những thuật toán trên máy tính, kết hợp với kỹ thuật và công nghệ hiện đại liên quan với mục đích tạo ra những sản phẩm có khả năng mô phỏng tư duy, hành động và trí thông minh của con người một cách chân thực nhất. Trí tuệ nhân tạo chủ yếu ứng dụng nhiều ở các lĩnh vực quen thuộc trong cuộc sống như tự động hóa, sản xuất sản phẩm, giao thông, y tế, logistics, robotics…

2 lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo khi được kết hợp cùng với nhau sẽ giúp hỗ trợ cho hệ thống sản xuất hoạt động hiệu quả hơn, nâng cao năng suất làm việc. Kèm theo đó, nguồn nhân lực cũng cần đáp ứng trình độ kỹ thuật cao, kỹ năng chuyên môn chuyên sâu trong việc thiết kế những công trình cho các hệ thống khai thác, phân tích và xử lý dữ liệu và hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo khi được kết hợp cùng với nhau sẽ giúp cho hệ thống sản xuất hoạt động hiệu quả hơn (Nguồn: Internet)

Xem thêm: Công Nghệ AI Là Gì? Tìm Hiểu Về AI Từ A - Z 2022

Mục tiêu chương trình đào tạo Khoa học Dữ liệu tại VinUni là gì?

Chương trình đào tạo Khoa học Dữ liệu tại VinUni đặt ra mục tiêu giáo dục nhằm chuẩn bị cho sinh viên trở thành những chuyên gia xuất sắc trong các lĩnh vực liên quan đến dữ liệu. Sau khi tốt nghiệp, đa số sinh viên sẽ:

Lý do bạn nên chọn học ngành Khoa học dữ liệu tại VinUni

Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo, mặc dù có nhiều điểm giao thoa, nhưng mỗi lĩnh vực đều có những mục tiêu và phương pháp tiếp cận riêng biệt. Khoa học Dữ liệu tập trung vào việc khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu, hỗ trợ ra quyết định và tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Trong khi đó, Trí tuệ Nhân tạo hướng đến việc phát triển các hệ thống thông minh, có khả năng học hỏi và tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp như con người. Hiểu rõ sự khác biệt này giúp chúng ta ứng dụng đúng và hiệu quả từng công nghệ, đồng thời khai thác tối đa tiềm năng của cả hai lĩnh vực trong thế giới ngày càng số hóa.