Khoa học dữ liệu và Khoa học Máy tính là hai ngành liên quan mật thiết, đóng vai trò quan trọng trong thời đại công nghệ số. Tuy nhiên, hai ngành học này có những điểm khác biệt rõ ràng về mục tiêu, phương pháp và ứng dụng. Hãy cùng Fulbright khám phá sự khác biệt của Khoa học dữ liệu và Khoa học Máy tính trong bài viết dưới đây nhé.
>>Tìm hiểu thêm:
- Học công nghệ thông tin cần giỏi môn gì?
- Ngành Công nghệ thông tin ra làm gì?
- Ngành kinh tế học những môn gì?
- Hệ song bằng là gì?
NỘI DUNG BÀI VIẾT
Ngành Khoa học Máy tính là gì?
Khoa học Máy tính (tiếng anh: Computer Science) là ngành khoa học rộng lớn bao gồm nghiên cứu về lý thuyết, thuật toán, phần cứng, phần mềm và ứng dụng của máy tính. Nói một cách đơn giản, khoa học máy tính là ngôn ngữ của máy móc, giúp chúng ta hiểu và điều khiển các hệ thống máy tính để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
Các lĩnh vực thuộc ngành Khoa học Máy tính là trí tuệ nhân tạo, ngôn ngữ lập trình, công nghệ phần mềm,… Mục tiêu chính của ngành này là tạo ra các công nghệ mới giúp giải quyết các vấn đề thực tế để cải thiện chất lượng cuộc sống. Để học tốt ngành này thì người học cần có kiến thức vững chắc về lập trình máy tính.
>>Xem thêm các bài viết sau:
Ngành Khoa học Máy tính nghiên cứu việc tạo ra những phần mềm, ứng dụng công nghệ mới. (Nguồn: Clarkson University)
Ngành Khoa học dữ liệu là gì?
Ngành Khoa học dữ liệu (tiếng anh: Data Science) tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và khai thác thông tin từ dữ liệu. Mục tiêu của ngành là biến dữ liệu thô thành những tri thức có giá trị, giúp doanh nghiệp hoặc tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt. Ngành khoa học dữ liệu đòi hỏi người học nắm vững các kiến thức toán học như thống kê, đại số, giải tích,…
>>Tham khảo các bài viết về ngành học:
Ngành Khoa học dữ liệu là biến dữ liệu thô thành những tri thức có giá trị, giúp doanh nghiệp hoặc tổ chức đưa ra các quyết định. (Nguồn: Forage)
Phân biệt ngành Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu
Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu là hai lĩnh vực liên quan mật thiết đến nhau nhưng có những điểm khác biệt rõ ràng. Các bạn theo dõi các thông tin sau đây để phân biệt ngành Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu.
Chương trình đào tạo của ngành Khoa học Máy tính và Khoa học dữ liệu
Thông thường, chương trình đào tạo ngành Khoa học Máy tính sẽ bao gồm chuyên ngành Khoa học dữ liệu để trao cơ hội cho những bạn sinh viên có đam mê phân tích ý nghĩa của những con số. Cụ thể:
- Chương trình đào tạo của Khoa học Máy tính gồm các môn học như hệ thống máy tính, mạng máy tính, cấu trúc dữ liệu, lập trình, cơ sở dữ liệu, phát triển phần mềm, trí tuệ nhân tạo, học máy,..
- Chương trình đào tạo của Khoa học dữ liệu gồm các môn học như thống kê, xác suất, toán tối ưu, khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, khai phá dữ liệu, học sâu, học tăng cường, học đồng bộ,…
Các bạn có thể tham khảo chương trình đào tạo ngành Khoa học Máy tính của Trường Đại học Fulbright Việt Nam, trong đó bao gồm môn học về xử lý dữ liệu để có cái nhìn khái quát nhất.
- Khoa học Máy tính I: Giới thiệu về Lập trình – Computer Science I: Introduction to Programming
- Khoa học Máy tính II: Cấu trúc Dữ liệu và Thuật toán – Computer Science II: Data Structures and Algorithms
- Toán (học) rời rạc – Discrete Mathematics
- Tổ chức/Cấu trúc Máy tính – Computer Organization
- Thuật toán & Lý thuyết Tính toán – Algorithms & Theory of Computing
- Giới thiệu về Khoa học Máy tính – Introduction to Artificial Intelligence
- Nguyên lý Xây dựng Phần mềm – Principles of Software Construction
- Mẫu hình Ngôn ngữ Lập trình – Programming Language Paradigms
- Mạng lưới Máy tính – Computer Network
- Hệ Điều hành – Operating Systems
- Ngành Kỹ thuật Phần mềm – Software engineering (SE) track
- Thiết kế & Phát triển Phần mềm Web – Web Development & Human-Computer Interaction
- Cơ sở Kỹ thuật Phần mềm – Foundations of Software Engineering
- Hệ thống Cơ sở Dữ liệu – Database Systems
- An ninh Mạng – Cybersecurity
- Giới thiệu Thiết kế & Phát triển Game – Introduction to Game Design & Development
- Điện toán đám mây – Cloud Computing
- Đồ họa Máy tính – Computer Graphics
- Ngành Trí tuệ Nhân tạo – Artificial Intelligence (AI) track
- Học Máy – Machine Learning
- Học Sâu – Deep Learning
- Học Sâu Nâng cao – Advanced Deep Learning
- Thị giác Máy tính – Computer Vision
- Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên – Natural Language Processing
- Các môn học khác – Miscellaneous (Misc)
- Tối ưu hóa – Optimization
- Truyền thông Xã hội – Tính toán Computational Social Media
- Tin sinh học – Bioinformatics
Chương trình học ngành Khoa học Máy tính của Fulbright cung cấp cho các bạn sinh viên kiến thức vững chắc về hệ thống và ứng dụng Khoa học Máy tính. Điều này giúp các bạn vừa hiểu cách vận hành của hệ thống máy tính vừa có thể áp dụng vào thực tiễn để sáng tạo những phần mềm tân tiến hơn cho cuộc sống.
Bên cạnh đó, cách giảng dạy Fulbright sẽ hướng đến việc giúp sinh viên rèn luyện tư duy phản biện, chủ động làm chủ kiến thức, nhạy bén trong việc liên hệ kiến thức với thực tiễn để các bạn luôn có những ý tưởng mới và đột phá trong học tập.
Đặc biệt, bạn hoàn toàn có thể học ngành kép Toán ứng dụng và Khoa học Máy tính tại Fulbright để trở thành nhà Khoa học dữ liệu. Toán ứng dụng cung cấp cho bạn kiến thức về thống kê, giải tích, đại số tuyến tính, và các phương pháp toán học khác cần thiết cho khoa học dữ liệu. Khoa học Máy tính trang bị cho bạn kỹ năng lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán, và hệ thống máy tính. Sở hữu kiến thức song ngành sẽ giúp bạn dễ dàng thích nghi với những xu hướng công nghệ và dữ liệu hiện nay.
Đăng ký tư vấn tuyển sinh ngành Khoa học Máy tính tại đây:
- Học bổng Fulbright: https://fulbright.edu.vn/vi/hoc-bong/
- Cách ứng tuyển vào Fulbright: https://fulbright.edu.vn/vi/apply-to-us/
- Nhận tư vấn và trải nghiệm Fulbright cùng chúng tôi: https://fulbright.edu.vn/vi/contact-us/
Fulbright cung cấp chương trình đào tạo ngành Khoa học Máy tính chất lượng chuẩn quốc tế (Nguồn: Fulbright)
>>Tìm hiểu thêm các khái niệm ngành học:
Vai trò và kỹ năng cần thiết của nhà Khoa học Máy tính và nhà Khoa học dữ liệu
- Nhà Khoa học dữ liệu
Nhà Khoa học dữ liệu đóng vai trò như một chuyên gia tư vấn đắc lực. Từ những dữ liệu thô, họ sẽ đưa ra những phân tích xác đáng để thực hiện các mục tiêu của tổ chức. Bên cạnh nền tảng kiến thức về máy tính vững chắc, nhà Khoa học dữ liệu cần rèn luyện khả năng thích ứng và linh hoạt, luôn sẵn sàng chào đón những ý tưởng mới mẻ. Tư duy sáng tạo, đổi mới cũng là yếu tố không thể thiếu, đặc biệt trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng hầu hết trong mọi lĩnh vực.
Trong môi trường công ty, nhà Khoa học dữ liệu cần biết cách giao tiếp tốt với các bộ phận khác nhau. Điều này sẽ giúp bạn có thêm hiểu biết về các quyết định kinh doanh và những dữ liệu cần thiết cho từng bộ phận, giúp dự án mang lại giá trị thực tiễn cao.
Nhà khoa học dữ liệu giữ vai trò chiến lược trong doanh nghiệp. (Nguồn: Rice University)
- Nhà Khoa học Máy tính
Nhà Khoa học Máy tính sẽ tạo ra hệ thống phần mềm, ứng dụng di động, website, máy tính, giải pháp trí tuệ nhân tạo… để đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Những nhà Khoa học Máy tính không chỉ am hiểu lý thuyết mà còn có khả năng áp dụng chúng vào thực tế để giải quyết các vấn đề cụ thể. Bên cạnh đó, kỹ năng lập trình đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai các thuật toán thành các ứng dụng thực tế.
Kỹ năng mềm cũng đóng vai trò quan trọng trong thành công của nhà Khoa học Máy tính. Họ cần có khả năng giao tiếp hiệu quả để trình bày ý tưởng, giải thích kết quả với doanh nghiệp hoặc các chuyên gia khác. Kỹ năng làm việc nhóm giúp họ phối hợp hiệu quả với các thành viên trong nhóm để đạt được mục tiêu chung.
Nhà khoa học máy tính tập trung phát triển ứng dụng công nghệ tiên tiến (Nguồn: Liberty University)
Ứng dụng tiêu biểu của ngành Khoa học Máy tính và Khoa học dữ liệu
Ứng dụng của ngành Khoa học dữ liệu
- Trong ngành bán lẻ: Bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp đã có rất nhiều nhận xét thực tiễn về các khía cạnh sở thích, xu hướng mua sắm, nhu cầu thị trường, tình hình kho bãi,… để đưa ra những quyết định đúng đắn trong tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm cho người dùng và quản trị tồn kho. Khả năng đề xuất sản phẩm phù hợp với khách hàng trên các sàn thương mại điện tử Shopee, Amazon,… ngày nay đều dựa trên cơ sở của Khoa học dữ liệu.
- Trong ngành tài chính: Khoa học dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp tài chính dự đoán rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường, hành vi khách hàng hoặc để phát hiện gian lận trong tài chính. Chẳng hạn như ứng dụng thanh toán trực tuyến PayPal đã sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện gian lận thanh toán. Các quỹ đầu tư cũng đang sử dụng Khoa học dữ liệu để xây dựng danh mục đầu tư hiệu quả.
- Trong ngành sản xuất: Từ những kết quả của phân tích dữ liệu sản phẩm, logistic, tình hình thị trường,… doanh nghiệp có thể đưa ra nhiều quyết định sáng suốt trong cải thiện chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa chuỗi cung ứng để giảm thiểu chi phí, kế hoạch sản xuất phù hợp với nhu cầu sản phẩm.
Ứng dụng của Khoa học Máy tính
- Trong ngành y tế: Phân tích hình ảnh y tế như X-quang, CT scan, MRI để chẩn đoán bệnh chính xác hơn. Ứng dụng chăm sóc sức khỏe cá nhân DeepMind Health hay phần mềm hỗ trợ điều trị ung thư IBM Watson Oncology đều là những công cụ đắc lực hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh và gợi ý phác đồ điều trị phù hợp với từng bệnh nhân.
- Trong ngành luật pháp: Tự động hóa quy trình xem xét hồ sơ, tài liệu pháp lý, tiết kiệm thời gian và công sức cho luật sư. Một số phần mềm tiêu biểu là: Kira Systems (Máy học phân tích hợp đồng và trích xuất thông tin quan trọng), LawGeex (Học máy đánh giá rủi ro pháp lý trong hợp đồng), Rocket Lawyer (Phần mềm tạo tự động tài liệu pháp lý cho những doanh nghiệp nhỏ,…
- Trong ngành năng lượng: Dự đoán nhu cầu tiêu thụ năng lượng để các nhà cung cấp năng lượng tối ưu hóa việc sản xuất và phân phối năng lượng hiệu quả. Một ví dụ điển hình là phần mềm SolarEdge, một ứng dụng của học máy giúp tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống năng lượng mặt trời.
- Trong giao thông: Dự đoán tình hình giao thông trên tuyến, giúp giảm tắc nghẽn giao thông và cải thiện an toàn giao thông. Hiện nay đã có hệ thống đèn giao thông thông minh dựa vào các cảm biến và dữ liệu trực quan để điều chỉnh thời gian đèn xanh, đỏ dựa trên lưu lượng xe cộ. Một ứng dụng khác của Khoa học Máy tính trong giao thông là hệ thống camera AI giám sát giúp phát hiện các hành vi vi phạm giao thông.
Học ngành Khoa học Máy tính tại Trường Đại học Fulbright Việt Nam
Fulbright là trường đại học đẳng cấp quốc tế tại Việt Nam tiên phong trong việc áp dụng mô hình giáo dục khai phóng của Hoa Kỳ. Trường Đại học Fulbright Việt Nam mang đến chương trình đào tạo Khoa học Máy tính tiên tiến nuôi dưỡng những thế hệ lãnh đạo tương lai trong lĩnh vực công nghệ.
Khi học ngành Khoa học Máy tính tại Fulbright, sinh viên không chỉ nắm vững lý thuyết mà còn có cơ hội thực hành thông qua các dự án thực tế để tích lũy thêm nhiều kinh nghiệm thực chiến. Không dừng lại ở đó, chương trình đào tạo Khoa học Máy tính của Fulbright còn có đa dạng chuyên ngành như khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và công nghệ học máy, phân tích kinh doanh, truyền thông kỹ thuật số và công nghệ phần mềm. Điều này giúp sinh viên dễ dàng chọn được lĩnh vực mình mong muốn tích lũy thêm nhiều kiến thức sâu rộng.
Fulbright còn có đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm, luôn đồng hành cùng sinh viên trong suốt quá trình học tập. Giảng viên Fulbright sẽ giúp các bạn tiếp thu kiến thức, rèn luyện kỹ năng và phát triển bản thân trên trường quốc tế.
Sinh viên còn có cơ hội gặp gỡ và giao lưu với các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực thông qua các hoạt động như buổi trò chuyện, coffee chat để mở rộng tầm nhìn và học hỏi kinh nghiệm làm việc.
Ngành Khoa học Máy tính tại Trường Đại học Fulbright Việt Nam là lựa chọn lý tưởng cho những ai mong muốn theo đuổi đam mê công nghệ. Bạn có thể tham khảo chương trình đào tạo, thông tin chi tiết về trường ngay tại đây:
- Học bổng Fulbright: https://fulbright.edu.vn/vi/hoc-bong/
- Cách ứng tuyển vào Fulbright: https://fulbright.edu.vn/vi/apply-to-us/
- Nhận tư vấn và trải nghiệm Fulbright cùng chúng tôi: https://fulbright.edu.vn/vi/contact-us/
Trường Đại học Fulbright Việt Nam mang đến chương trình đào tạo Khoa học Máy tính tiên tiến nuôi dưỡng những thế hệ lãnh đạo tương lai trong lĩnh vực công nghệ. (Nguồn: Fulbright)
Tổng quan lại, ngành khoa học Dữ liệu phù hợp với những ai yêu thích toán học, thống kê, và muốn giải quyết các vấn đề thực tế bằng cách phân tích dữ liệu. Ngành Khoa học Máy tính sẽ phù hợp với những ai muốn phát triển các hệ thống thông minh, phần mềm ứng dụng,… Mong rằng thông qua bài viết này, bạn sẽ chọn được ngành học phù hợp với bản thân.
