Nhà khoa học dữ liệu

Công việc hằng ngày

Việc chính

• Xác định bài toán
• Xử lý, khám phá dữ liệu
• Xây và đánh giá mô hình
• Trình bày kết quả

Nhịp làm việc

Giờ giấc

Giờ hành chính, linh hoạt; nhiều nơi cho làm từ xa

Ca đêm

Không

Lúc cao điểm

Trước mốc ra mắt mô hình, báo cáo

Làm chủ yếu ở

Văn phòng hoặc từ xa

Điều nên biết

Điều ít ai nói

• Phần lớn thời gian là làm sạch dữ liệu chứ không phải xây mô hình
• Người mới thường bắt đầu từ vị trí phân tích dữ liệu
• Toán và thống kê quan trọng hơn biết nhiều công cụ

Nghề gần giống

• Chuyên viên phân tích dữ liệu: Phân tích mô tả, báo cáo
• Kỹ sư trí tuệ nhân tạo: Đưa mô hình vào sản phẩm

Có hợp với em không

Đây là gợi ý để em tự quan sát mình, không phải điều kiện loại. Nhiều điều có thể rèn được.

Yêu cầu về sức khỏe, thể chất

Không có yêu cầu đặc biệt.

Môn học và xét tuyển

Gợi ý chọn môn lớp 10: Chọn Tin học, Vật lý.

Tổ hợp xét tuyển thường gặp

• A00: Toán, Vật lý, Hóa học
• A01: Toán, Vật lý, Tiếng Anh
• D07: Toán, Hóa học, Tiếng Anh

Tổ hợp và điểm chuẩn thay đổi theo trường, theo năm. Em xem đề án tuyển sinh của trường.

Xem nghề khác theo môn: Tiếng Anh, Tin học, Toán

Học ở đâu, theo đường nào

Các con đường vào nghề

Vừa học vừa làm: Không áp dụng cho kỹ sư.

Nếu muốn tự làm chủ

Mặt bằng

Không cần

Giấy phép

Đăng ký kinh doanh nếu làm dịch vụ

Rủi ro

Khó tìm khách lúc đầu

Nên có trước

Bộ dự án thật, uy tín

Điều kiện đặc biệt, giấy phép, chứng chỉ

Xử lý dữ liệu cá nhân phải tuân thủ Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (hiệu lực từ 01/01/2026).

Chứng chỉ nên có

• Chứng chỉ của nhà cung cấp đám mây về dữ liệu, học máy

Thông tin pháp lý cập nhật đến ngày 04/10/2026. Luật có thể thay đổi, em cần xem lại văn bản mới nhất hoặc hỏi cơ quan có thẩm quyền trước khi quyết định.

Kiến thức và kỹ năng

Ngoại ngữ: Tiếng Anh cần để đọc tài liệu, làm cho công ty nước ngoài.

Cấp độ 0–5 và lộ trình

1. Cấp 0 · Nhận biết

   Bằng chứng: Giải thích được dữ liệu giúp ra quyết định thế nào qua một ví dụ

   Thời gian thường gặp: 1 buổi

2. Cấp 1 · Làm quen

   Bằng chứng: Làm bảng tính, biểu đồ phân tích một bộ số liệu nhỏ

   Thời gian thường gặp: 1 tháng

3. Cấp 2 · Nền tảng

   Bằng chứng: Viết chương trình Python phân tích một bộ dữ liệu công khai

   Thời gian thường gặp: 6–12 tháng

   Vị trí: Sinh viên

4. Cấp 3 · Sẵn sàng đi làm

   Bằng chứng: Có 2–3 dự án hoàn chỉnh, mô hình dự báo có đánh giá

   Thời gian thường gặp: 3–4 năm

   Vị trí: Chuyên viên dữ liệu

5. Cấp 4 · Thành thạo

   Bằng chứng: Đưa mô hình vào sử dụng thật, đo được hiệu quả

   Thời gian thường gặp: 2–4 năm

   Vị trí: Nhà khoa học dữ liệu

6. Cấp 5 · Dẫn dắt

   Bằng chứng: Dẫn nhóm dữ liệu, kèm người mới

   Thời gian thường gặp: Trên 6 năm

   Vị trí: Trưởng nhóm dữ liệu

Ở công cụ này, em tự ghi nhận được tới cấp 5. Các cấp cao hơn do nơi đào tạo, nơi làm việc hoặc cơ quan cấp phép xác nhận.

Lộ trình theo giai đoạn

Có thể đi sâu hoặc chuyển hướng sang: Tài chính – ngân hàng, Thương mại điện tử, Y tế, Học máy chuyên sâu

Nhu cầu xã hội

Xu hướng

Tăng. Nhu cầu cao nhưng yêu cầu toán và lập trình vững. Nhận định của người biên soạn. (Độ tin cậy: thấp)

Tác động của trí tuệ nhân tạo

Đổi cách làm. AI viết mã, phân tích nhanh; người hiểu bài toán và kiểm chứng kết quả có giá trị cao hơn. Nhận định của người biên soạn.

Mức cạnh tranh

Cao. Nhiều người học, vị trí đòi hỏi kinh nghiệm thật.

Nơi nhiều việc

Hà Nội; TP.HCM; Làm từ xa

Cơ hội ở nước ngoài

Có thể làm từ xa cho công ty nước ngoài; học bổng sau đại học nhiều.

Phần này để em tham khảo bối cảnh. La Bàn không dùng nhu cầu xã hội hay thu nhập để xếp nghề nào lên trước.

Hồ sơ cập nhật ngày 04/10/2026.