Các thông tin cần biết về du học Mỹ ngành Data Science (khoa học dữ liệu)

Data Science là một ngành học khó đối với tất cả sinh viên, nhưng lại có sức hút vô cùng lớn bởi thị trường nghề nghiệp phát triển không ngừng ngay cả khi bạn ở lại Mỹ hay trở về Việt Nam.

Để có kiến thức bài bản về ngành Data Science, du học Mỹ là lựa chọn lý tưởng. Bạn sẽ có nền tảng kiến thức tuyệt vời và môi trường phát triển sự nghiệp rộng mở trong ngành này khi du học Mỹ. Dưới đây là thông tin về du học Data Science tại Mỹ.

Ngành Khoa học dữ liệu (Data Science) là gì?

Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. Đây là lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.

Không đơn thuần là làm việc với số liệu, Data Science là sự tổng hợp đa dạng nhiều lĩnh vực, hay còn nói cách khác là lĩnh vực liên ngành về các quá trình hay hệ thống trích xuất tri thức, hiểu biết từ dữ liệu dạng khác nhau. Trong đó, các lĩnh vực của khoa học dữ liệu có thể kể đến là Khai thác dữ liệu (Data mining), Thống kê (Statistic), Phân tích (Analyze) và Lập trình (Programming), Học máy (Machine learning).

Khoa học dữ liệu gồm có ba phần chính: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu và phát triển kết quả phân tích thành giá trị hành động. Để thực hiện khoa học dữ liệu, người học phải hiểu biết toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và kiến thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể kể trên.

Data Science được vận dụng nhằm giải quyết vô vàn các vấn đề trong đời sống xã hội hằng ngày nhờ khả năng giải giải mã các hiện tượng phức tạp trong đời sống loài người. 

Sinh viên sau khi tốt nghiệp Data Science có thể đảm nhận các công việc như chuyên viên phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, các nhà quản lý dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, chuyên viên phân tích dữ liệu trong kinh doanh,…

Triển vọng và mức lương ngành Data Science tại Mỹ

Theo đánh giá của LinkedIn, Data Science được xem là ngành nghề có triển vọng nhất tại Hoa Kỳ. Số liệu của Glassdoor cũng cho thấy đây là ngành nghề tốt nhất tại Mỹ trong ba năm liên tiếp do nhu cầu nhân lực lớn và mức lương hấp dẫn.Mức lương trung bình của ngành này rơi vào khoảng $130,000 /năm, tương đương 3 tỷ VNĐ. Từ năm 2018 – 2019, nhu cầu nhân lực của ngành cũng có mức tăng trưởng đáng kinh ngạc là 56%.

Theo Giám đốc của Glassdoor, Andrew Chamberlain cũng cho biết “Trong nhiều năm, ngành khoa học dữ liệu đã luôn nằm trong top những ngành nghề HOT nhất tại Hoa Kỳ. Không chỉ các công ty công nghệ mà nhiều lĩnh vực khác như y tế, bán lẻ,… cũng có nhu cầu tuyển dụng ngành này”.  Thêm vào đó, ngành này thuộc khối ngành STEM, nghĩa là sinh viên tốt nghiệp ngành này có cơ hội ở lại Mỹ 3 năm sau tốt nghiệp để tìm việc.

Dưới đây làm phạm vi nghề nghiệp của ngành Data Science:

Lĩnh vực	Mức lương ($)
Dịch vụ nghiên cứu và phát triển khoa học	102,750
Thiết kế hệ thống máy tính và các dịch vụ liên quan	102,600
Quản lý công ty, xí nghiệp	101,000
Dịch vụ tư vấn quản lý, khoa học và kỹ thuật	101,000
Hãng bảo hiểm và các hoạt động liên quan	100,360

Các vị trí việc làm trong lĩnh vực Data Science phổ biến bao gồm:

• Nhà Khoa học Dữ liệu (Data Scientist). Phân tích dữ liệu và phát triển các mô hình dự đoán để đưa ra quyết định thông minh. Data Scientist có kiến thức về toán học, lập trình, machine learning. Và khả năng trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng.
• Nhà Phân tích Dữ liệu (Data Analyst). Thu thập, xử lý và phân tích các bộ dữ liệu để đưa ra thông tin hữu ích cho các quyết định kinh doanh. Data Analyst phải có kiến thức về cơ sở dữ liệu, thống kê và kỹ năng lập trình.
• Kỹ sư Máy học (Machine Learning Engineer). Phát triển các thuật toán máy học và triển khai chúng vào các sản phẩm thực tế. Machine Learning Engineer có kiến thức về lý thuyết và thực hành của machine learning, và kỹ năng lập trình.
• Kỹ sư Big Data (Big Data Engineer). Thiết kế, triển khai và quản lý các hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn. Big Data Engineer có kiến thức về công nghệ lưu trữ dữ liệu lớn như Hadoop, Spark và NoSQL và kỹ năng lập trình.
• Chuyên gia Phân tích Dữ liệu Kinh doanh (Business Intelligence Analyst). Phân tích dữ liệu kinh doanh và đưa ra các báo cáo và đề xuất. Business Intelligence Analyst phải có kiến thức về cơ sở dữ liệu, thống kê và kỹ năng trình bày.
• Kỹ sư Dữ liệu (Data Engineer). Xây dựng các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu. Data Engineer phải có kiến thức về các công nghệ lưu trữ dữ liệu như SQL, NoSQL, và các công nghệ xử lý dữ liệu lớn như Hadoop và Spark.

Kỹ năng nào cần thiết cho ngành Khoa học dữ liệu?

Khoa học dữ liệu là một ngành học vô cùng tiềm năng, tuy nhiên cũng đòi hỏi nhiều phẩm chất và kỹ năng. Một số phẩm chất cần có khi theo học ngành khoa học dữ liệu bao gồm: 

Tư duy phản biện 

Theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn cần biết cách đưa ra những đánh giá công bằng và hiệu quả thông qua phân tích, đặt câu hỏi và đánh giá khách quan trước vấn đề. Nhà khoa học dữ liệu luôn phải tuân thủ thái độ “không coi câu trả lời ban đầu là cuối cùng”, luôn đặt câu hỏi về mọi thứ họ nghe và đọc, tập trung vào các khía cạnh quan trọng của vấn đề và tránh những chi tiết không liên quan.

Kiến thức về thống kê 

Thống kê giúp các nhà khoa học dữ liệu có cái nhìn tổng quan về dữ liệu của họ trong bước tiền xử lý dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu của họ cho đồng nghiệp và khách hàng. Việc hiểu các công cụ và khái niệm này cho phép các nhà khoa học dữ liệu  lựa chọn phương pháp tốt nhất  cho vấn đề của họ. Số liệu thống kê có thể được sử dụng để giúp các bên liên quan đưa ra quyết định và thiết kế và đánh giá các thí nghiệm.

Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu 

Trực quan hóa dữ liệu là một biểu diễn đồ họa của dữ liệu để truyền tải mối quan hệ giữa các đối tượng dữ liệu. Đây là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, vì các nhà khoa học dữ liệu có thể giải thích kết quả của họ và truyền đạt chúng cho đồng nghiệp và khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu nên quen thuộc với một trong các thư viện như Matplotlib, ggplot, d3.js và Tableau.

Kỹ năng thuyết trình 

Nhà khoa học dữ liệu cần có kỹ năng sử dụng dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan. Họ là những người đứng ở giao điểm của kinh doanh, công nghệ và dữ liệu. Các phẩm chất như tài hùng biện và khả năng kể chuyện giúp họ truyền tải những thông tin kỹ thuật phức tạp thành câu chuyện đơn giản, dễ hiểu và chính xác đến đồng nghiệp hay những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.

Du học Mỹ ngành Data Science là học những gì?

Khi đã xác định du học Data Science tại Mỹ, sinh viên cần xác định bổ sung cho mình những kiến thức hay kỹ năng cơ bản như sau: 

Học lập trình

Hiểu biết ngôn ngữ và tư duy lập trình là điều kiện cơ bản để sinh viên bước đầu học về hệ thống máy tính. Ngôn ngữ lập trình có thể sử dụng là Java, Python, Scala, R, Javascript… Nếu “Ngôn ngữ là lớp vỏ của trí tuệ”, thì ngôn ngữ máy tính là chiếc chìa khóa để sinh viên nắm bắt được những cấu trúc điều khiển, đặc điểm của máy tính, các kỹ thuật ứng dụng liên quan,… 

Hiểu về cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu thường được hiểu là cách hay sử dụng để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Để lấy ví dụ, từng phút, từng giây trên thế giới có hàng triệu người đang truy cập vào thiết bị công nghệ, tìm kiếm thông tin. Để đưa ra kết quả tìm kiếm, Google đã vận hành hàng loạt máy chủ khắp thế giới trong cường độ hoạt động 24/7, 365 ngày / năm mà không có lấy một giây phát nghỉ ngơi. Trung bình, Google đã phải xử lý xấp xỉ 20 petabyte dữ liệu mỗi ngày, một con số khổng lồ khó có ai tưởng tượng nổi. 

Học thêm toán học, thống kê và học cách sử dụng máy tính

Đây là yếu tố bắt buộc, tuy nhiên yêu cầu không cần cao mà có thể chỉ cần dừng ở bước hiểu các khái niệm, các mô hình và thuật toán liên quan.

Nghiên cứu về Khoa học dữ liệu

Data Science là sự hợp nhất của nhiều lĩnh vực như khoa học máy tính, thống kê, toán học, xác suất thống kê, máy tính, phần mềm, biểu diễn trực quan, tính toán phân tán. Tất cả những lĩnh vực này đã ra đời từ vài thập kỷ trước, nhưng đến kỷ nguyên số, các ngành nghề đã được kết nối lại để tạo nên cơ sở dữ liệu lớn. Việc nghiên cứu Data Science cơ bản sẽ giúp sinh viên nắm bắt vấn đề thực tế tốt hơn. 

Không ngừng trải nghiệm

Để tích lũy thêm tri thức, sinh viên có thể lựa chọn:

Tham gia các cuộc thi do Kaggle tổ chức: Kaggle tập hợp rất nhiều cuộc thi về Data Science, với nhiều mức độ từ dễ đến khó tùy vào năng lực sinh viên, thậm chí có những cuộc thi có giải thưởng lớn. Sau mỗi cuộc thi, thí sinh đều có cơ hội diễn giải ý tưởng và nhận lại những lời khuyên từ các chuyên gia, giúp các bạn thu về nhiều kiến thức hơn trong quá trình học.

Tham gia các cộng đồng trên mạng, theo dõi các chuyên gia trong lĩnh vực này: Quora, Data Science 101, BigSonata,Data Tau… hay các cộng đồng Việt Nam như: Big Data Startup, Vietnam Data Scientists, IT Leader Club… đều giúp ích các bạn trẻ tìm hiểu thông tin đa dạng về Data Science.

Thử nghiệm với các ý tưởng, dự án nhỏ: Số lượng các công ty startup trong lĩnh vực này đang ngày một nhiều hơn, đó cũng là cơ hội cho chính bạn theo dòng chảy của xã hội hiện đại. Sinh viên hoàn toàn có thể tìm hiểu và phát triển các dịch vụ, sản phẩm của riêng mình. 

Yêu cầu đầu vào của ngành Data Science tại Mỹ

• Tiếng Anh: Để được du học Mỹ, bạn cần có khả năng sử dụng tiếng Anh thành thạo. Thông thường, các trường đại học yêu cầu điểm số TOEFL hoặc IELTS 6.5 trở lên để chứng minh khả năng sử dụng tiếng Anh của bạn. 
• Điểm số GPA: Sinh viên nên sở hữu GPA 3.0/4.0 để du học ngành Data Science. Một số chương trình cũng có thể yêu cầu điểm GRE hoặc điểm TOEFL tối thiểu. Điểm số của bạn trong các môn học liên quan đến Data Science như Toán, Thống kê, Khoa học máy tính, và Công nghệ thông tin cũng là một yếu tố quan trọng được các trường đại học quan tâm.
• Hồ sơ cá nhân: Hồ sơ cá nhân của bạn cũng rất quan trọng trong việc xét duyệt đăng ký du học. Bạn cần chuẩn bị một hồ sơ cá nhân đầy đủ, chứa các giấy tờ như bằng cấp, thư giới thiệu, kinh nghiệm làm việc và các hoạt động xã hội.

Chi phí du học Mỹ ngành Data Science

Chi phí du học Mỹ ngành Data Science có thể khá cao và phụ thuộc vào nhiều yếu tố như trường đại học, khu vực địa lý, chương trình học, thời gian học và số tiền bạn sẽ tiêu cho chi phí sinh hoạt hàng tháng. Dưới đây là một số chi phí cần tính toán khi du học Mỹ ngành Data Science:

• Học phí: Học phí cho các chương trình đại học và cao đẳng có thể dao động từ khoảng 20.000 đến 50.000 USD mỗi năm, tùy thuộc vào trường và chương trình học. Các chương trình thạc sĩ và tiến sĩ có thể có học phí cao hơn.
• Chi phí sinh hoạt: Chi phí sinh hoạt hàng tháng bao gồm chi phí cho chỗ ở, ăn uống, đi lại, giải trí và các khoản chi tiêu khác. Các trường đại học ở Mỹ thường khuyến khích sinh viên sống trong ký túc xá của trường, vì chi phí này thường rẻ hơn so với việc thuê nhà ở ngoài trường. Tuy nhiên, chi phí cho ký túc xá cũng có thể dao động từ khoảng 8.000 đến 15.000 USD mỗi năm.
• Phí visa và giấy tờ: Để du học Mỹ, bạn cần trả các phí visa và phí xét duyệt hồ sơ. Chi phí này có thể lên đến 500 USD hoặc hơn tùy vào quốc gia bạn đến từ.
• Học bổng và hỗ trợ tài chính: Một số trường đại học và các tổ chức cung cấp học bổng cho sinh viên quốc tế. Học bổng này có thể giúp giảm bớt chi phí học tập và sinh hoạt. Bạn cũng có thể tìm kiếm các khoản hỗ trợ tài chính khác như vay vốn hay làm thêm để giảm thiểu chi phí.

Các trường đào tạo tốt ngành Data Science tại Mỹ

University of Utah

The U (cái tên thân thiện của Đại học Utah) liên tục được gọi tên trong TOP 100 các trường đại học danh tiếng nhất thế giới cùng nhiều bảng xếp hạng học thuật danh giá tại Hoa Kỳ cho những thành tựu giảng dạy, nghiên cứu, sáng tạo, đổi mới và hỗ trợ sinh viên.

Tọa lạc tại thành phố Salt Lake City xinh đẹp với phong cảnh thiên nhiên hùng vĩ đầy chất thơ, Đại học Utah sở hữu một khuôn viên đại học vô cùng rộng lớn, hiện đại và đẹp bậc nhất Hoa Kỳ.

The U (cái tên thân thiện của đại học Utah) liên tục được gọi tên trong TOP 100 các trường đại học danh tiếng nhất thế giới cùng nhiều bảng xếp hạng học thuật danh giá tại Hoa Kỳ cho những thành tựu giảng dạy, nghiên cứu, sáng tạo, đổi mới và hỗ trợ sinh viên.

Các lớp học của đại học Utah có quy mô nhỏ với tỷ lệ sinh viên trên giảng viên chỉ tầm 16 : 1, giúp cho sinh viên nhận được nhiều sự quan tâm, hướng dẫn trực tiếp từ các giáo sư nhằm tối ưu hóa kết quả học tập của các bạn.

Oregon State University

Đại học Oregon State là một trường đại học xinh đẹp nằm tại Corvallis, bang Oregon, Hoa Kỳ. Điều kiện đầu vào của trường không dễ, nhưng thông qua chương trình dự bị của INTO, học sinh có hồ sơ chưa đạt chuẩn vẫn có thể học và lấy bằng chuẩn của trường Oregon State.

Tại Oregon State, INTO có khuôn viên riêng để đào tạo học sinh quốc tế, cung cấp khóa học tiếng Anh bổ trợ và khóa học dự bị đại học cho các em học sinh chưa đáp ứng đủ điều kiện để nhập học vào khóa chuyên ngành của trường. Toàn bộ chương trình đào tạo của INTO đều được trường  Oregon State công nhận trong nhiều năm.

University of Illinois at Chicago (UIC)

University of Illinois at Chicago (UIC) là một trường nghiên cứu công lập tốt nhất tại Mỹ. Trường có vị trí tại Chicago, một thành phố lý tưởng, thân thiện.  Đại học UIC nằm trong TOP 300 trường đại học hàng đầu thế giới và xếp thứ 18 Các trường đại học dưới 50 tuổi tốt nhất thế giới (Times Higher Education World University Rankings, 2019).

University of the Pacific

University of The Pacific là đại học tư thục lâu đời  tại bang California, Mỹ. Ngôi trường được The Brooking Institute công nhận là Trường Cao đẳng đáng học nhất và là top những trường đào tạo kỹ sư tốt nhất tại Mỹ.

Các ngành học nổi bật: Kỹ sư, Công nghệ Thông tin, Truyền thông, Công nghệ Y Sinh, Khoa học Môi trường, Kinh doanh, Tâm lý học, Âm nhạc. Sinh viên có cơ hội được tham gia chương trình thực tập tại các công ty đối tác của trường như Google, ExxonMobile, Microsoft, Deloitte.

University of Arizona

University of Arizona là một trường hàng đầu tại Mỹ, với môi trường học tập năng động, đời sống thân thiện. Sinh viên có thể chọn nhiều lộ trình học đại học tại trường Arizona, với học phí và học bổng hấp dẫn. Khuôn viên chính của trường nằm tại Tucson, bang Arizona.

Khoa học máy tính là ngành thế mạnh của trường. Mỗi năm, University of Arizona dành tặng học bổng quốc tế trị giá từ $2,000 – $24,000/năm cho các sinh viên năm nhất hoặc $5,000/năm cho các sinh viên chuyển tiếp. 

Nhanh tay liên hệ VinEdu để đăng kí nhận thêm thông tin chi tiết về lộ trình du học ngành data science tại mỹ bằng cách truy cập tại website duhocvinedu.edu.vn hoặc gọi đến hotline 0972 131 212 để được tư vấn tuyển sinh miễn phí. VinEdu hân hạnh giúp bạn chinh phục mọi ước mơ.