Ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (KHDL&TTNT) là hai lĩnh vực, công nghệ quan trọng nhất trên thế giới và đang là một trong những ngành nghề “hot” nhất không những ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành gồm: Khoa học máy tính; Học máy; Phát triển
phần mềm; Thống kê; Kinh doanh; và Phân tích kinh doanh. Khoa học dữ liệu tận dụng sức mạnh của máy tính, kiến thức các liên ngành (đã đề cập ở trên) để phát hiện tri thức ẩn chứa trong dữliệu (và dữ liệu lớn). Những tri thức được phát hiện này sẽ giúp quá trình ra quyết định trong các lĩnh vực từ kinh tế đến kỹ thuật đạt hiệu quả cao hơn. Do vậy, đây là lĩnh vực phát triển mạnh mẽ trong thế kỷ 21 và thị trường việc làm đang khan hiếm nhân lực về Khoa học dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực tạo khả năng cho máy tính bắt chước được suy nghĩ của con người
từ nhận thức vấn đề, học tập và giải quyết vấn đề. Do vậy, TTNT chú trọng vào những lĩnh vực sau để phát triển khả năng của máy tính:
● Khả năng học từ dữ liệu;
● Khả năng suy diễn;
● Khả năng giải quyết vấn đề;
● Khả năng xử lý dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu lớn.

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

Dữ liệu được coi là “đầu vào” của làn sóng cách mạng công nghiệp lần thứ 4.0. Mọi lĩnh vực trong xã hội, từ tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, y tế đến hoạch định chính sách của Nhà nước, muốn nâng cao hiệu quả hoạt động cần phải có các dự báo tốt và kèm theo đó là một chiến lược tốt. Những thông tin này nằm chính trong những kho dữ liệu, nếu không có các chuyên gia với chuyên môn phù hợp để khai thác thì vẫn mãi ngủ yên.

Trí tuệ nhân tạo – AI (Artificial Intelligence) là một trong những ngành trụ cột quan trọng trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 hiện nay. Việt Nam được nhận định cũng không đứng ngoài hướng phát triển này.  Trí tuệ nhân tạo có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. Trí tuệ nhân tạo có thể xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, quy mô hơn, hệ thống, khoa học và nhanh hơn so với con người.

2 lĩnh vực này (KHDL&TTNT) cùng kết hợp với nhau sẽ giúp quá trình thông minh hóa các hệ thống sản xuất, cũng đòi hỏi một nguồn nhân lực trình độ cao, với kỹ năng chuyên gia trong thiết kế xây dựng các hệ thống khai thác, xử lý dữ liệu… cũng như phát triển những hệ thống trí tuệ nhân tạo.

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

Chương trình học sẽ cũng cấp cho sinh viên
+ Nền tảng kiến thức cơ bản vững chắc về quản lý dữ liệu
+ Xử lý và phân tích dữ liệu lớn (Big Data), kiến thức chuyên ngành sâu và rộng về KHDL và hệ thống thông tin
+ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các thuật toán liên quan đến trí tuệ nhân tạo, blockchain
+ Thành thạo các ngôn ngữ lập trình Python, Java, NodeJS, MySQL…
+ Sinh viên thực hành, làm đồ án liên quan thiết kế, phát triển và tích hợp hệ thống thông tin cho các ứng dụng kỹ thuật liên quan đến phân tích dữ liệu lớn, giải quyết các vấn đề cụ thể về kỹ thuật, xã hội và kinh tế.
+ Kiến thức về hội nhập, khởi nghiệp
+ Sinh viên được thực tập tại doanh nghiệp CNTT từ năm thứ 3

Học ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo ra trường làm gì?

Sinh viên tốt nghiệp ngành KHDL&TTNT có cơ hội việc làm đa dạng như:
+ Kỹ sư phát triển ứng dụng AI
+ Chuyên gia nghiên cứu chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo,
+ Kỹ sư dữ liệu, Phân tích kinh doanh… tại công ty công nghệ, Công ty viễn thông, Doanh nghiệp sản xuất. 
+ Tiếp tục học và nghiên cứu về công nghệ tại các Viện nghiên cứu, phòng nghiên cứu chuyên sâu
Hiện cả Việt Nam và thế giới đang rất “khát” nguồn nhân lực này nên từ 5-7 năm tới sinh viên tốt nghiệp ngành này hoàn toàn không phải lo lắng về việc làm. Mức lương của kỹ sư ngành này có thể nhận được mức lương lên tới 6.000 USD/ tháng tại các doanh nghiệp nước ngoài.

Những tố chất phù hợp để theo học ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

Để có thể học tốt ngành này sinh viên cần có nền tảng vững chắc về toán, xác suất – thống kê, có tư duy phân tích và tổng hợp tốt. Không thể không kể đến kỹ năng về tiếng Anh để sẵn sàng cho thị trường lao động quốc tế, khi cả thế giới đều đang rất “khát” nhân lực trong ngành này.