Tương lai ngành Data Science bứt phá dành cho thế hệ trẻ

Nếu chỉ nghe nói suông về tương lai ngành Data Science trên thế giới sẽ rất phát triển hay Data Scientist sẽ là một trong những nghề nghiệp được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay, chắc hẳn không thuyết phục lắm.

Thế nhưng đó là những điều mà nhà sáng chế ra World Wide Web, Tim Berners Lee đã dự đoán và nhìn nhận từ rất sớm. Bài viết này sẽ đưa ra những định hướng, phân tích và thông tin hữu ích về tương lai của data science lẫn data scientists. Cùng ISB tham khảo ngay nhé!

“Data (dữ liệu) là thứ vô cùng quý giá và sẽ có giá trị lâu dài hơn bất cứ hệ thống nào đang điều phối chúng.”

Tương lai ngành Data Science qua góc nhìn của nhà sáng lập World Wide Web

Tỷ phú người Mỹ Vinod Khosla, người đồng sáng lập Sun Microsystems cũng cho rằng:

“Trong 10 năm tới, data science và phần mềm sẽ có vai trò trong lĩnh vực y dược lớn hơn so với bất kỳ công nghệ sinh học nào.”

Góc nhìn của tỷ phú người Mỹ Vinod Khosla về tương lai Data Science

Hai tuyên bố trên cũng phần nào khẳng định hệ sinh thái trong tương lai của ngành Data Science sẽ không bao giờ ngừng phát triển. Vì vậy, ứng dụng của data trong công nghệ như Data Science và Big Data sẽ ngày một tăng trưởng.

Những lĩnh vực khác nhau đang sử dụng Data Science để củng cố lợi nhuận và sự phát triển của mình. Tất cả những quan điểm này đều đủ để giải thích cách nhìn nhận về một tương lai tươi sáng của Data Science.

Tình hình hiện nay ảnh hưởng đến tương lai của Data Science ra sao?

Data Science là lĩnh vực nghiên cứu điều hành dữ liệu rộng lớn. Những cách thức điều hành dữ liệu cũng liên quan đến Machine Learning và thống kê. Thuật toán Machine Learning cũng phụ thuộc nhiều vào dữ liệu.

Dữ liệu sẽ quyết định hình thức điều phối và vận hành. Cuối cùng, chúng sẽ tận dụng hình mẫu có sẵn với đa dạng biến parameter. Bằng mọi phương tiện, sự tiến bộ của Machine Learning là chìa khóa góp phần thúc đẩy cho Data Science ngày càng phát triển.

Data Science nói riêng sẽ bao gồm:

• Data Integration (Tích hợp dữ liệu)
• Distributed Architecture (Kiến trúc phân tán)
• Automating Machine learning (Máy tự động học)
• Data Visualisation (Trực quan hóa dữ liệu)
• Dashboards and BI (Bảng điều khiển và BI)
• Data Engineering (Kỹ thuật dữ liệu)
• Deployment in production mode (Triển khai trong chế độ sản xuất)
• Automated, data-driven decisions (Tự động, quyết định dựa trên dữ liệu)

Data Science hiện nay chưa có định nghĩa chính xác vì nó có vô số cách vận hành. Tuy nhiên, định nghĩa của Data Science sẽ trở nên chuyên sâu và chặt chẽ hơn vì nó sớm muộn sẽ liên kết với những lĩnh vực thiết yếu khác. Khi đó, bức tranh toàn cảnh về tương lai ngành Data Science sẽ ngày càng rõ ràng hơn.

Trong tương lai gần, Data Scientists sẽ có khả năng được trọng dụng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh lẫn những ngành nghề thử thách hơn. Chiều hướng sử dụng Data Science ngày càng xê dịch sang lĩnh vực kinh doanh sẽ giúp nhiều ngành nghề liên quan có bước tiến vượt bậc.

Các doanh nghiệp hiện tại đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực Data Scientist. Đây là cơ hội lớn cho các bạn trẻ.

Dự đoán về xu hướng nghề nghiệp trong tương lai ngành Data Science

Tương lai ngành Data Science có thể phát triển theo nhiều hướng. Theo đó, các nhà khoa học tổng hợp thành 3 xu hướng phát triển chính và nhắc về khái niệm Quantum Computing:

• Cá nhân hóa nâng cao (Advanced Personalizations)

Hàng tỷ người dùng khắp thế giới đang sở hữu điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh và nhiều thiết bị điện tử khác. Người dùng tạo ra lượng lớn data, trở thành tiềm năng cho các nền công nghiệp để đào sâu nhu cầu thị trường. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể tối đa hóa nguồn thu lợi nhuận, cũng như trau dồi hiểu biết về nền tảng người dùng.

• Kết quả khảo sát và tìm kiếm nâng cao cho người dùng

Thuật toán Machine Learning cho phép chúng ta có được kết quả tìm kiếm chính xác và tương thích nhất. Sử dụng thuật toán Machine Learning nâng cao của Google giúp chúng ta có được nội dung dựa trên lượng tìm kiếm cũ. Những kết quả này được dự đoán tăng lên chính xác hơn trước rất nhiều.

• Môi trường mã hóa miễn phí

Với sự hỗ trợ của các công cụ Machine Learning, những phần mềm hiện nay đã phát triển đến một mức mà các tiến sĩ không còn phải hiểu sâu về các bước chúng vận hành nữa. Pytorch và TensorFlow được tận dụng là kết quả của quá trình tăng trưởng thần tốc của Data Science.

• Hệ Điều hành Quantum

Tiềm năng của hệ điều hành Quantum và Data Science rất lớn trong tương lai. Machine Learning có thể thúc đẩy thông tin nhạy bén hơn với tốc độ rà soát và lưu trữ. Dựa trên đó, thời gian cần để giải quyết những vấn đề phức tạp sẽ được rút ngắn. Nhờ vậy, nền y tế – chăm sóc sức khỏe sẽ phát triển tốt đẹp hơn.

Minh họa tương lai ngành data science – Nguồn: Data Flair

Nhìn một cách khái quát về tương lai ngành Data Science, có thể thấy rằng đây là lĩnh vực sẽ ngày càng phát triển, và còn lớn mạnh hơn trong nhiều thập kỷ tới.

Nguồn: Data Flair