Ngành khoa học dữ liệu là gì? Học khoa học dữ liệu ra làm nghề gì

Ngành khoa học dữ liệu đang trở thành lựa chọn hấp dẫn nhờ nhu cầu nhân lực cao và cơ hội nghề nghiệp đa dạng trong nhiều lĩnh vực như công nghệ, ngân hàng, thương mại điện tử hay logistics. Trong bài viết này, VietJack sẽ giúp bạn hiểu các chuyên ngành phổ biến và những vị trí đang được các công ty công nghệ, doanh nghiệp đổi mới sáng tạo hay các tổ chức nghiên cứu săn đón trong năm 2026.

Ngành khoa học dữ liệu là gì? Học khoa học dữ liệu ra làm nghề gì

Xem thử Đề thi Tốt nghiệp (các môn) Xem thử Đề thi ĐGNL-ĐGTD Xem thử Đề thi lớp 12 (các môn)

Chỉ từ 150k mua trọn bộ Đề thi ĐGNL - ĐGTD (các trường), Đề thi lớp 12, Đề thi Tốt nghiệp THPT (các môn học) bản word có lời giải chi tiết:

• B1: gửi phí vào tk: 1133836868 - CT TNHH DAU TU VA DV GD VIETJACK - Ngân hàng MB (QR)
• B2: Nhắn tin tới Zalo VietJack Official - nhấn vào đây để thông báo và nhận đề thi

1. Ngành khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu (Data science) là ngành khoa học về việc khai phá, quản trị và phân tích dữ liệu để dự đoán các xu hướng trong gồm ba phần chính: tạo và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và áp dụng kết quả phân tích thành những hành động có giá trị. Việc phân tích và sử dụng dữ liệu dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học - Mathematical Statistics), công nghệ thông tin) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Ngành khoa học dữ liệu là gì? Học khoa học dữ liệu ra làm nghề gì?

Sinh viên theo học ngành khoa học dữ liệu sẽ được trang bị kiến thức nền tảng về khoa học máy tính, toán học, thống kê, cùng với đó là kỹ năng chuyên sâu về xây dựng, quản trị, phân tích và phát triển hệ thống dữ liệu. Những kiến thức này giúp sinh viên vận dụng linh hoạt vào nghiên cứu và hỗ trợ ra quyết định trong nhiều lĩnh vực.

Ngoài ra, sinh viên còn được trang bị kiến thức nền tảng về các lĩnh vực quan trọng của nền kinh tế hiện đại như tài chính – thương mại, du lịch, y tế, giáo dục, dịch vụ công, giúp họ có thể xây dựng và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả trong các lĩnh vực tương ứng.

2. Học khoa học dữ liệu ra làm nghề gì?

Học khoa học dữ liệu ra làm nghề gì là câu hỏi nhiều bạn trẻ đặt ra khi lựa chọn ngành học này. Thực tế, khoa học dữ liệu không chỉ là việc “chơi với số liệu” hay lập trình máy tính mà là một lĩnh vực rộng lớn, kết hợp toán học, thống kê, lập trình, và khả năng phân tích để biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị cho doanh nghiệp.

Dưới đây là một số vị trí công việc theo từng chuyên ngành, giúp bạn hiểu rõ hơn con đường nghề nghiệp sau khi hoàn thành chương trình học:

2.1. Nhà khoa học dữ liệu

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) là chuyên ngành tập trung vào việc khai thác, phân tích và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin giá trị để hỗ trợ quyết định kinh doanh và nghiên cứu. Sinh viên được học cách xử lý dữ liệu lớn, xây dựng mô hình dự đoán, áp dụng các thuật toán máy học, trực quan hóa dữ liệu và rèn luyện tư duy phân tích, logic.

Một số vị trí bạn có thể đảm nhiệm sau tốt nghiệp:

• Chuyên viên phân tích dữ liệu: Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tạo báo cáo, từ đó hỗ trợ ra quyết định dựa trên thông tin thực tế.

• Nhà khoa học dữ liệu cấp thấp/Nhà khoa học dữ liệu: Xây dựng và triển khai các mô hình phân tích dữ liệu, học máy (machine learning), dự đoán xu hướng và tối ưu hóa các quy trình.

• Kỹ sư học máy: Thiết kế, triển khai và tối ưu các mô hình học máy, đảm bảo các giải pháp dữ liệu hoạt động hiệu quả trong sản phẩm hoặc hệ thống.

• Kỹ sư dữ liệu: Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu, quản lý pipeline dữ liệu, đảm bảo dữ liệu được lưu trữ, xử lý và truy xuất một cách tối ưu.

• Chuyên viên trí tuệ kinh doanh: Tập trung phân tích dữ liệu kinh doanh, trực quan hóa dữ liệu và cung cấp các insight giúp hỗ trợ chiến lược phát triển doanh nghiệp.

2.2. Kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) là chuyên ngành tập trung vào việc thiết kế, xây dựng và vận hành các hệ thống hạ tầng dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu được thu thập, lưu trữ, xử lý và cung cấp một cách hiệu quả cho các hoạt động phân tích và ra quyết định. Sinh viên theo học lĩnh vực này được trang bị kiến thức về cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn, xây dựng pipeline dữ liệu (ETL/ELT), điện toán đám mây và tối ưu hiệu năng hệ thống, đồng thời rèn luyện tư duy logic và kỹ năng giải quyết vấn đề kỹ thuật.

Cơ hội nghề nghiệp sau khi hoàn thành chương trình học gồm:

• Kỹ sư dữ liệu: Thiết kế và phát triển hệ thống thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu; xây dựng và quản lý các pipeline dữ liệu, đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng, chính xác và ổn định cho phân tích.

• Kỹ sư dữ liệu cấp thấp/Kỹ sư dữ liệu: Hỗ trợ xây dựng, vận hành và bảo trì hạ tầng dữ liệu; xử lý, làm sạch và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

• Kỹ sư dữ liệu lớn: Làm việc với các hệ thống dữ liệu quy mô lớn, tối ưu hóa xử lý dữ liệu phân tán, đảm bảo hiệu năng và khả năng mở rộng của nền tảng dữ liệu.

• Kỹ sư nền tảng dữ liệu: Phát triển và quản lý nền tảng dữ liệu tổng thể, kết nối giữa hệ thống lưu trữ, xử lý và các công cụ phân tích, học máy.

• Chuyên viên hỗ trợ phân tích dữ liệu: Kết nối giữa Kỹ sư dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu, chuẩn hóa và mô hình hóa dữ liệu để phục vụ phân tích, báo cáo và trực quan hóa.

2.3. Nhà phân tích dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) là chuyên ngành tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu nhằm chuyển dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, phục vụ cho việc ra quyết định trong kinh doanh và quản lý. Sinh viên theo học lĩnh vực này được trang bị kiến thức về thống kê, phân tích dữ liệu, truy vấn cơ sở dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và kỹ năng trình bày báo cáo, đồng thời rèn luyện tư duy phân tích, logic và khả năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu.

Sau khi tốt nghiệp, sinh viên chuyên ngành sẽ có thể làm các vị trí như:

• Nhà phân tích dữ liệu: Thu thập, làm sạch và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn; xây dựng báo cáo, dashboard và đưa ra các insight hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định.

• Nhà phân tích dữ liệu cấp thấp/Nhà phân tích dữ liệu: Hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu, xây dựng các báo cáo định kỳ, theo dõi chỉ số và xu hướng hoạt động của doanh nghiệp.

• Chuyên viên phân tích kinh doanh: Kết hợp phân tích dữ liệu với hiểu biết nghiệp vụ để đánh giá hiệu quả hoạt động, đề xuất giải pháp cải tiến quy trình và chiến lược kinh doanh.

• Chuyên viên trí tuệ kinh doanh: Tập trung xây dựng hệ thống báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và phân tích hiệu suất kinh doanh nhằm cung cấp thông tin kịp thời cho quản lý và hoạch định chiến lược.

• Chuyên viên phân tích vận hành/marketing/tài chính: Ứng dụng kỹ năng phân tích dữ liệu vào các lĩnh vực cụ thể như marketing, tài chính, nhân sự hoặc vận hành để tối ưu hiệu quả hoạt động.

2.4. Kỹ sư học máy

Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer) là chuyên ngành tập trung vào việc thiết kế, xây dựng, triển khai và tối ưu các mô hình học máy nhằm giải quyết các bài toán thực tế trong kinh doanh và công nghệ. Sinh viên theo học lĩnh vực này được trang bị kiến thức về toán học, thống kê, thuật toán học máy, học sâu (deep learning), lập trình và triển khai hệ thống, đồng thời rèn luyện tư duy thuật toán, logic và khả năng giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp.

Sinh viên tốt nghiệp có thể đảm nhận các vai trò như:

• Kỹ sư học máy: Phát triển, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy; tích hợp mô hình vào sản phẩm hoặc hệ thống nhằm tạo ra các chức năng thông minh như dự đoán, phân loại, gợi ý.

• Kỹ sư học máy cấp thấp/Kỹ sư học máy: Hỗ trợ xây dựng và tối ưu mô hình, xử lý dữ liệu huấn luyện, đánh giá hiệu năng và cải thiện độ chính xác của mô hình.

• Kỹ sư trí tuệ nhân tạo: Ứng dụng các kỹ thuật học máy và học sâu để phát triển các giải pháp AI trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói.

• Kỹ sư MLOps: Tập trung vào việc tự động hóa quy trình huấn luyện, triển khai, giám sát và bảo trì mô hình học máy, đảm bảo mô hình hoạt động ổn định và hiệu quả trong môi trường thực tế.

• Kỹ sư phần mềm định hướng AI/ML: Kết hợp kỹ năng lập trình phần mềm với học máy để xây dựng các ứng dụng và hệ thống thông minh dựa trên dữ liệu.

2.5. Kỹ sư trí tuệ nhân tạo

Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence Engineer) là chuyên ngành tập trung vào việc nghiên cứu, phát triển và triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo nhằm mô phỏng và tự động hóa các hành vi thông minh của con người. Trong ngành khoa học dữ liệu, Kỹ sư trí tuệ nhân tạo đóng vai trò chuyển hóa dữ liệu và thuật toán thành các giải pháp thông minh phục vụ sản xuất, kinh doanh và nghiên cứu. Sinh viên theo học lĩnh vực này được trang bị kiến thức về toán học, thống kê, học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính cùng kỹ năng lập trình và tư duy thuật toán.

Cơ hội nghề nghiệp sau khi ra trường:

• Kỹ sư trí tuệ nhân tạo: Thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống AI như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot, hệ thống gợi ý và dự đoán thông minh.

• Kỹ sư AI cấp thấp/Kỹ sư AI: Hỗ trợ huấn luyện, đánh giá và tối ưu các mô hình AI; xử lý dữ liệu đầu vào và tích hợp mô hình vào ứng dụng hoặc hệ thống.

• Kỹ sư học sâu: Chuyên phát triển các mô hình học sâu phức tạp sử dụng mạng nơ-ron, phục vụ các bài toán yêu cầu độ chính xác cao như thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói.

• Kỹ sư MLOps/AI Ops: Quản lý quy trình triển khai, giám sát và bảo trì các mô hình AI trong môi trường thực tế, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định, an toàn và hiệu quả.

• Kỹ sư phần mềm AI: Kết hợp kiến thức AI với phát triển phần mềm để xây dựng các sản phẩm, ứng dụng thông minh dựa trên dữ liệu.

2.6. Nhà quản lý dữ liệu

Nhà quản lý dữ liệu (Data Manager/Data Governance Specialist) là chuyên ngành tập trung vào việc quản lý, tổ chức, kiểm soát và đảm bảo chất lượng dữ liệu trong toàn bộ hệ thống của doanh nghiệp hoặc tổ chức. Trong ngành khoa học dữ liệu, Nhà quản lý dữ liệu đóng vai trò xây dựng các quy chuẩn, chính sách và quy trình nhằm đảm bảo dữ liệu được sử dụng một cách nhất quán, an toàn và hiệu quả. Sinh viên theo học lĩnh vực này được trang bị kiến thức về quản trị dữ liệu, cơ sở dữ liệu, bảo mật thông tin, tiêu chuẩn dữ liệu và kỹ năng quản lý, phối hợp liên phòng ban.

Các vị trí phổ biến trong lĩnh vực này:

• Nhà quản lý dữ liệu: Lập kế hoạch, tổ chức và giám sát toàn bộ vòng đời dữ liệu; đảm bảo dữ liệu được thu thập, lưu trữ, sử dụng và chia sẻ đúng quy định và mục tiêu của tổ chức.

• Chuyên viên quản trị dữ liệu: Xây dựng và triển khai các chính sách, tiêu chuẩn và quy trình quản trị dữ liệu; đảm bảo tính nhất quán, chất lượng và tuân thủ pháp lý của dữ liệu.

• Chuyên viên chất lượng dữ liệu: Theo dõi, đánh giá và cải thiện độ chính xác, đầy đủ và kịp thời của dữ liệu; phối hợp với các bộ phận kỹ thuật và nghiệp vụ để xử lý vấn đề dữ liệu.

• Quản lý dữ liệu chủ: Quản lý các bộ dữ liệu cốt lõi của doanh nghiệp như khách hàng, sản phẩm, đối tác, đảm bảo dữ liệu thống nhất trên toàn hệ thống.

• Quản lý dự án dữ liệu: Điều phối các dự án liên quan đến dữ liệu, kết nối giữa đội ngũ kỹ thuật, phân tích và lãnh đạo nhằm đảm bảo dự án dữ liệu được triển khai đúng tiến độ và mục tiêu.

3. Mức lương của ngành khoa học dữ liệu là bao nhiêu?

Hiện nay, thu nhập của cử nhân khoa học dữ liệu dao động từ 12 đến 25 triệu đồng mỗi tháng theo báo cáo của Vietnamworks (2024) và NavigoSearch (2023). Ngành này nằm trong top các ngành công nghệ có nhu cầu tuyển dụng cao, với mức tăng trưởng nhu cầu nhân lực mỗi năm từ 15% đến 35%. Tuy nhiên, mức lương thực tế còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, kỹ năng chuyên môn, vị trí công việc và loại hình doanh nghiệp.

Dưới đây là bảng mức lương tham khảo cho ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam năm 2025, được phân chia theo kinh nghiệm và quy mô doanh nghiệp vừa và nhỏ:

Cấp độ kinh nghiệm	Mức lương (VNĐ/tháng)
Fresher (sinh viên mới ra trường)	8.000.000 – 12.000.000
Junior (khoảng 1 - 2 năm kinh nghiệm)	12.000.000 – 18.000.000
Senior (trưởng nhóm)	18.000.000 – 30.000.000
Manager (quản lý)	Từ 30.000.000 trở lên

4. Các trường đại học đào tạo ngành khoa học dữ liệu uy tín và chất lượng năm 2025

STT	Trường đại học	Tổ hợp môn	Điểm chuẩn 2025	Điểm chuẩn 2024
Khu vực miền Bắc
1	Đại Học Kinh Tế Quốc Dân	A00; A01; D01; D07	26.13	35.46
2	Đại Học Bách Khoa Hà Nội	A00; A01; B03; C01; C02; X02	29.39	28.22
3	Học Viện Tài chính	A00; A01; D01; D07	25.52
4	Trường Đại Học Công Nghệ – Đại Học Quốc Gia Hà Nội	A00; A01; X06; X26; D01	27.38
5	Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên Hà Nội	A00; A01; D07; D08; C01; X26	26	35
Khu vực miền Trung
6	Trường Đại Học Sư Phạm - Đại Học Đà Nẵng	C01; D01; X02	19.25
7	Trường Đại Học Kinh Tế – Đại Học Đà Nẵng	A00; A01; D01; D07; X25; X26	21
8	Khoa Kỹ thuật và Công nghệ - Đại học Huế	A00; A01; C01; D01; X07; X26	19.6	18.2
9	Trường Đại Học Đà Lạt	Môn Toán*2 + 1 trong các môn: Vật lý, Hóa học, Sinh học, Tiếng Anh, Tin học, Công nghệ	17
Khu vực miền Nam
10	Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên TPHCM	A00; A01; X06; B00; X26; B08; D01; D07	27.67
11	Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin - ĐHQG TPHCM	A00; A01; D01; X26; X06; D07; A02	27.7
12	Đại Học Kinh Tế TPHCM	A00; A01; D01; D07	26
13	Trường Đại Học Mở TPHCM	A00; A01; C01; C02; D01; D07; X02; X06; X10; X26	20.3	20
14	Trường Đại học Kỹ Thuật Công Nghệ Cần Thơ	A00; A01; C01; D01; X01; X05; X06; X25	21.24	21.95

5. VietJack – Nền tảng hỗ trợ ôn thi các môn tổ hợp vào ngành khoa học dữ liệu

VietJack là nền tảng học tập trực tuyến được hàng triệu học sinh tin tưởng, cung cấp hệ thống bài giảng bám sát chương trình, ngân hàng đề thi phong phú và tài liệu ôn luyện cho cả kỳ thi tốt nghiệp THPT lẫn các kỳ thi đánh giá năng lực, đánh giá tư duy. Nhờ vậy, thí sinh có thể ôn tập toàn diện và tăng cơ hội trúng tuyển vào ngành khoa học dữ liệu của các trường đại học theo mọi phương thức xét tuyển.

Các bài giảng trên VietJack được trình bày chi tiết, dễ hiểu, giúp học sinh củng cố nền tảng kiến thức, đồng thời nhận diện điểm mạnh – điểm yếu để điều chỉnh kế hoạch học tập phù hợp. Bên cạnh đó, kho đề thi thử đa dạng và được cập nhật thường xuyên giúp thí sinh rèn tốc độ, làm quen cấu trúc đề và nâng cao độ chính xác khi làm bài. Đối với những bạn xét tuyển theo phương thức học bạ hoặc tham gia kỳ thi đánh giá năng lực của các đại học lớn, VietJack cũng hỗ trợ tài liệu, đề luyện và hướng dẫn phương pháp làm bài theo từng dạng câu hỏi, giúp quá trình ôn tập trở nên bài bản và hiệu quả hơn.

Kho đề thi phong phú của VietJack

Nhờ lộ trình học tập khoa học, tài liệu chất lượng và nguồn đề thi phong phú, VietJack luôn đồng hành giúp học sinh chuẩn bị tốt nhất cho kỳ thi quan trọng. Nếu bạn đặt mục tiêu trúng tuyển ngành khoa học dữ liệu, VietJack sẽ là người bạn đồng hành đáng tin cậy, hỗ trợ bạn củng cố kiến thức, rèn luyện kỹ năng và tiến gần hơn đến cánh cửa đại học mơ ước. Hãy bắt đầu hành trình luyện thi hiệu quả cùng VietJack TẠI ĐÂY (https://khoahoc.vietjack.com/) để củng cố kiến thức, làm quen đề thi và tăng cơ hội thành công.

Hy vọng những thông tin trong bài viết sẽ hỗ trợ bạn tự tin hơn khi quyết định theo đuổi lĩnh vực đầy tiềm năng này. Đừng quên theo dõi VietJack để cập nhật thêm nhiều thông tin hữu ích về giáo dục, tuyển sinh và định hướng học tập trong thời gian tới.

Xem thử Đề thi Tốt nghiệp (các môn) Xem thử Đề thi ĐGNL-ĐGTD Xem thử Đề thi lớp 12 (các môn)

Xem thêm các thông tin các ngành học Đại học khác trên cả nước:

• Ngành kỹ thuật máy tính là gì? Học kỹ thuật máy tính ra làm nghề gì?
• Ngành kỹ thuật phần mềm là gì? Học kỹ thuật phần mềm ra làm nghề gì?
• Ngành mạng máy tính và truyền thông dữ liệu là gì? Cơ hội nghề nghiệp của ngành
• Ngành khoa học máy tính là gì? Học khoa học máy tính ra làm nghề gì?
• Ngành an toàn thông tin là gì? Học an toàn thông tin ra làm nghề gì?
• Ngành công nghệ thông tin là gì? Học công nghệ thông tin ra làm nghề gì?

Xem thêm đề thi lớp 12 các môn học có đáp án hay khác:

Đề ôn thi Tốt nghiệp (các môn học), ĐGNL, ĐGTD các trường có đáp án hay khác:

Tài liệu giáo án lớp 12 các môn học chuẩn khác:

---