Trong thời đại công nghệ số ngày nay,
Mục tiêu của Nhà phân tích dữ liệu:
Tùy theo nhu cầu, quy mô bài toán doanh nghiệp cần giải quyết mà doanh nghiệp sẽ có những bài toán cụ thể cho nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Đặc biệt khi doanh nghiệp hình thành văn hóa dữ liệu, có sự kết hợp của cả hai vai trò để có thể mang lại cái nhìn toàn diện, tạo nên lợi thế cạnh tranh mang tính chiến lược, dài hạn cho công ty.
và Phân tích dữ liệu (Data Analysis) đều đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác, tận dụng giá trị từ dữ liệu. Hiểu rõ về các vai trò này sẽ giúp doanh nghiệp, tổ chức có những quyết định hướng dữ liệu mang lại lợi thế cạnh tranh giúp DN, tổ chức vững vàng và chủ động hơn trước những thử thách trên thị trường.
Trung tâm Tin học - Trường ĐH Khoa học Tự nhiên
Kỹ sư dữ liệu FPT: ‘Big Data không phải là công nghệ’
Nhấn mạnh trong buổi học đầu tiên của khoá đào tạo Big Data (Dữ liệu lớn), anh Trần Thanh Hải, Kỹ sư dữ liệu của Ban Công nghệ Tập đoàn FPT, cho rằng: “Big Data là một khái niệm, không phải một công nghệ. Thực tế, các nhà phát triển sẽ ứng dụng công nghệ như AI, Machine Learning… để quản lý và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ”.
Sáng ngày 28/6, khoá học Big Data diễn ra với sự có mặt của hơn 20 học viên từ các đơn vị thành viên của FPT. Hầu hết các thành viên đều có kinh nghiệm trong lập trình phần mềm, đang làm về Big Data hoặc IoT và những cán bộ có niềm yêu thích, mong muốn làm việc trong lĩnh vực này.
Phát biểu tại buổi khai giảng, anh Nguyễn Ngọc Minh, Phó GĐ Công nghệ FPT, nhận định tầm quan trọng của Big Data trong thời kỳ kỷ nguyên số. Anh cho biết: “Phân tích dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp thích nghi, tạo ra nội dung website thu hút nhiều khách hàng hơn, có được cái nhìn sâu sắc vào hành vi mua hàng. Dữ liệu càng nhiều thì càng tốt cho công ty”. Big Data sẽ trở thành một phần của bài toán đó.
Kỹ sư dữ liệu FPT: ‘Big Data không phải là công nghệ’
Khoá học giúp người đam mê về công nghệ hiểu và có nhiều sáng tạo trong nghành nghề Big Data.
Giảng viên của khóa học là anh Trần Thanh Hải, Thạc sĩ, Nghiên cứu sinh Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính tại Đại học Illinois ở Chicago. Hiện tại, anh là Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) của Ban Công nghệ FPT.
Giảng dạy trong buổi học đầu tiên, anh Hải cho hay: “Big Data là một khái niệm, không phải một công nghệ. Thực tế, các nhà phát triển sẽ ứng dụng công nghệ như AI, Machine Learning… để quản lý và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ”. Anh định nghĩa Big Data bằng khái niệm cơ bản nhất với 4 với đặc trưng: Volume (độ lớn); Velocity (tốc độ); Variety (đa dạng); Veracity (tính xác thực).
Kỹ sư dữ liệu FPT nhận định, Big Data là một nguồn tài nguyên khổng lồ, nhưng để sử dụng nó trong các dự án thực tế lại là vấn đề lớn đối với các nhà phát triển. “Dữ liệu có mặt ở khắp mọi nơi giống như nguồn nước, nếu biết khai thác đúng cách, đây sẽ trở thành nguồn tài nguyên quý giá cho đơn vị sở hữu. Ngược lại, nếu chỉ biết giữ khư khư, không chia sẻ, khai thác không hợp lý, điều đáng tiếc nhất có thể xảy ra là nguồn nước của bạn sẽ biến thành bùn”, anh nói.
Một trong những kiến thức đề cập nhiều trong buổi học đầu tiên liên quan đến Hadoop – một trong những công nghệ liên quan chặt chẽ nhất với Big Data. Dự án Apache Hadoop phát triển phần mềm mã nguồn mở cho máy tính có khả năng mở rộng và phân tán. Thư viện phần mềm Hadoop là một khuôn mẫu cho phép xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn trên các nhóm máy tính sử dụng các mô hình lập trình đơn giản. Nó được thiết kế để mở rộng từ một máy chủ duy nhất sang hàng ngàn máy khác, mỗi máy cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ.
Sau buổi khai giảng, học viên sẽ tiếp tục có buổi học vào thứ 6, thú 7 hàng tuần, tại Tầng 14, Toà nhà FPT (17 Duy Tân) do anh Nguyễn Việt Cường – Chuyên gia Công nghệ Tập đoàn giảng dạy. Khoá học dự kiến sẽ có 12 buổi với nhiều nội dung khác nhau, nhằm mang đến sự bổ ích nhất cho CBNV. Chương trình đào tạo do ban Công nghệ FPT phối hợp Trường Đào tạo Cán bộ (FCU) tổ chức.
Big Data là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Dữ liệu lớn bao gồm các thách thức như phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư.
Thuật ngữ này thường chỉ đơn giản đề cập đến việc việc sử dụng các phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng, hoặc một số phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến khác trích xuất giá trị từ dữ liệu mà ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu.
Dữ liệu là đơn vị tiền tệ mới. Tuy nhiên, chỉ có quyền truy cập vào nó là vô nghĩa nếu chúng ta không thể sử dụng nó để rút ra những thông tin chi tiết hữu ích. Chúng tôi cần các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng để hiểu và đánh giá dữ liệu, sản xuất và chia sẻ những hiểu biết quan trọng, cũng như sử dụng dữ liệu một cách có đạo đức và nhận ra những hạn chế của nó.
Quản lý luồng dữ liệu mới, ngày càng được sử dụng để đưa ra lựa chọn, là một thách thức lớn và ngày càng tăng đối với các công ty hiện đại.
Khoa học dữ liệu công nhận mức độ liên quan ngày càng tăng của việc khám phá theo hướng dữ liệu trong khoa học và công nghệ là khoa học tính toán và mô phỏng, sẽ chuẩn bị cho bạn làm việc ở vị trí tiên tiến của lĩnh vực này.
1. Chất lượng giáo dục hàng đầu
Các trường đại học của Úc nổi tiếng về chất lượng giảng dạy, bằng cấp của họ được công nhận trên toàn thế giới. Các khóa học ở Úc được thiết kế sao cho lượng kiến thức luôn dễ dàng ứng dụng vào thực tế và cập nhật theo sự phát triển liên tục của công nghệ với điều kiện cơ sở vật chất tốt nhất. Tất cả đều tập trung để hỗ trợ bạn trong quá trình phát triển chuyên môn và năng lực cá nhân để bạn được trang bị những kỹ năng và kinh nghiệm phù hợp khi tốt nghiệp.
Nếu bạn là học sinh trung học, bạn có thể bắt đầu với chương trình Cao đẳng liên thông lên bậc Cử nhân, hoặc bạn có thể dùng kết quả điểm trung bình môn của năm lớp 12 để vào thẳng chương trình Cử nhân đại học của ngành Khoa học dữ liệu.
Nếu bạn đã có bằng Cử nhân có học liên quan đến Toán, Thống kê hoặc Công nghệ thông tin, thì bạn sẽ đủ điều kiện học tiếp tục khóa Thạc sĩ Khoa học dữ liệu tại Úc. Hãy liên hệ với SOL Edu để biết thêm thông tin chi tiết hơn nhé.
3. Các trường đại học Úc thông thường sẽ có 2 hoặc 3 đợt tuyển sinh mỗi năm
Có nhiều kỳ nhập học trong năm sẽ giúp các bạn sinh viên quốc tế bắt đầu hành trình du học của họ với thời gian linh hoạt hơn tùy theo hoàn cảnh cá nhân. Đây cũng là một lựa chọn rất hợp lý và linh hoạt với việc đóng học phí chia ra nhiều lần tùy vào số môn học mỗi kỳ.
4. Được ở lại Úc làm việc từ 2-4 năm sau tốt nghiệp:
Với các khóa Khoa học dữ liệu thời gian từ 2 năm trở lên ở trường đại học (bậc Cử nhân, Thạc sĩ, Tiến sĩ) các du học sinh sẽ đủ điều kiện để được cấp visa 485 (Dòng làm việc sau tốt nghiệp). Sinh viên có thể tận dụng thời gian này để làm việc tích lũy tài chính và kinh nghiệm của lĩnh vực này ở Úc. Đặc biệt là Khoa học dữ liệu nằm trong danh sách ngành nghề thiếu hụt lao động dẫn đến các cơ hội định cư Úc trong tương lai.
Hầu hết các trường đại học ở Úc đều có chương trình đào tạo ngành Khoa học dữ liệu với bằng cấp được công nhận bởi tổ chức ACS (Hiệp hội Máy tính Úc) để đạt tiêu chuẩn phù hợp cho việc thẩm định tay nghề định cư.
Mức lương trung bình hàng năm cho một chuyên viên Khoa học dữ liệu dao độg từ $53,000 đến $105,000 đô la Úc.
(Dữ liệu từ PayScale Australia)
Hãy liên hệ SOL Edu ngay hôm nay để được tư vấn về chuyên ngành này, cập nhật các thông tin học bổng mới nhất và làm hồ sơ nhập học miễn phí với các trường trên toàn nước Úc!
Và Phân tích dữ liệu - Data Analysis là gì?
Phân tích dữ liệu, theo một cách đơn giản hơn, là tập trung vào việc kiểm tra, phân tích và diễn giải dữ liệu để đưa các thông tin hữu ích, giá trị đến người dùng. Trong quy trình này, người phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các phương pháp thống kê, các công cụ phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về dữ liệu và có dự báo, dự đoán trên một số tiêu chí.
Khoa học dữ liệu - Data Science là gì?
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, chuyên sâu đi từ việc việc xử lý và phân tích dữ liệu để có được các hiểu biết ý nghĩa về dữ liệu rồi sau đó ứng dụng máy học vào mô hình hóa để dự đoán tương lai. Nhà khoa học dữ liệu sẽ làm việc với dữ liệu phức tạp, từ nhiều nguồn khác nhau. Các chuyên gia Khoa học dữ liệu thường sử dụng các công cụ và kỹ thuật hiện đại trong
để khai thác tối đa những gì có thể từ kho dữ liệu đang có.
Hãy thử cho một ví dụ để phân biệt các mục tiêu phân tích:
Đối với một công ty kinh doanh rượu, vai trò của nhà
và nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) sẽ có những mục tiêu phân tích khác nhau, phản ánh mức độ chuyên môn và góc nhìn đa chiều trong việc hiểu và tận dụng thông tin từ dữ liệu.
Đầu tiên là cách đặt vấn đề và quy trình giải quyết vấn đề sẽ phải khác nhau cho nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu vì các mục tiêu đã có sự khác nhau. Tiếp đến, dữ liệu rượu thu thập (có thể giống nhau hoặc khác nhau) cho việc xử lý và phân tích.
Điểm giống nhau giữa Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu
Cả Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu đều hướng đến việc hiểu và khai thác, tận dụng thông tin có được từ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định (data-driven decision). Cả hai cũng đều sử dụng các kỹ thuật, công cụ để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
