Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu học gì? Mức lương và Cơ hội việc làm

Ngành Quản trị và Phân tích Dữ liệu là một lĩnh vực nổi bật trong thế giới kỹ thuật số, tập trung vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh. Ngành này giúp học viên học cách hiểu và sử dụng dữ liệu để thúc đẩy sự đổi mới, tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu thi khối gì?

Các sĩ tử lựa chọn Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu có thể cân nhắc lựa chọn các khối thi sau:

• D01 – Toán, Ngữ văn, Tiếng Anh
• A01 – Toán, Vật lý, Tiếng Anh
• A00 – Toán, Vật lý, Hóa học

Danh sách các trường Đại học, Cao đẳng đang đào tạo Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu

Miền Bắc:

• Đại học Khoa học Tự nhiên Hà Nội
• Đại học Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội

Miền Trung:

• Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia Đà Nẵng

Miền Nam:

• Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh
• Đại học Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Đại học Khoa học Tự nhiên Thành phố Hồ Chí Minh

Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu học những môn gì?

Ngành Quản trị và Phân tích Dữ liệu cung cấp một loạt các kiến thức và kỹ năng liên quan đến thu thập, xử lý, phân tích và ứng dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh với những môn học cơ bản như sau:

• Thống kê ứng dụng trong Kinh doanh: Giới thiệu về các khái niệm cơ bản về thống kê và cách áp dụng chúng trong phân tích dữ liệu kinh doanh.
• Cơ sở dữ liệu và SQL: Học cách thiết kế cơ sở dữ liệu, quản lý dữ liệu, và sử dụng ngôn ngữ SQL để truy vấn dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu với Python hoặc R: Học cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R để phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình thống kê và dự đoán.
• Khai phá dữ liệu và Khai thác tri thức: Nắm vững kỹ thuật khai phá dữ liệu để tìm ra các mẫu, thông tin ẩn, và tri thức từ dữ liệu.
• Machine Learning và Học máy: Học cách áp dụng các thuật toán học máy để xây dựng các mô hình dự đoán và phân loại từ dữ liệu.
• Data Visualization (Trực quan hóa dữ liệu): Học cách biểu diễn dữ liệu bằng các biểu đồ và hình ảnh để hiểu rõ hơn về thông tin được trích xuất từ dữ liệu.
• Quản lý dữ liệu lớn (Big Data): Nắm vững cách xử lý và phân tích dữ liệu lớn bằng các công nghệ và công cụ phù hợp.
• Quản lý rủi ro và An toàn dữ liệu: Tìm hiểu về các biện pháp bảo mật dữ liệu và quản lý rủi ro trong việc sử dụng dữ liệu kinh doanh.

Cơ hội việc làm sau khi tốt nghiệp Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu

Ngành Quản trị và Phân tích Dữ liệu mang đến nhiều cơ hội việc làm hứa hẹn trong môi trường kỹ thuật số ngày càng phát triển. Dưới đây là một số cơ hội việc làm sau khi tốt nghiệp ngành này:

• Chuyên gia Phân tích Dữ liệu (Data Analyst): Thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định cho doanh nghiệp.
• Chuyên gia Khoa học Dữ liệu (Data Scientist): Áp dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu và học máy để tạo ra các mô hình dự đoán và tìm kiếm tri thức từ dữ liệu.
• Chuyên gia Trí tuệ nhân tạo (AI Specialist): Phát triển và triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo, từ chatbot đến hệ thống tự động quyết định.
• Chuyên gia Quản lý Dữ liệu (Data Manager): Quản lý và tổ chức dữ liệu, đảm bảo tính chính xác và bảo mật.
• Chuyên gia Trực quan hóa Dữ liệu (Data Visualization Specialist): Tạo ra biểu đồ và trình bày dữ liệu một cách trực quan để giúp người dùng hiểu và tương tác với thông tin.
• Chuyên gia Quản lý Dự án Phân tích Dữ liệu (Data Analytics Project Manager): Quản lý và điều hành các dự án phân tích dữ liệu, từ việc thu thập dữ liệu đến báo cáo kết quả.
• Chuyên gia Quản trị Kinh doanh và Dữ liệu (Business and Data Analyst): Kết hợp kiến thức về kinh doanh và dữ liệu để hiểu và đánh giá hiệu suất doanh nghiệp.
• Chuyên gia Thương mại Điện tử (E-commerce Specialist): Sử dụng dữ liệu để phân tích hành vi mua sắm trực tuyến, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và quản lý cửa hàng trực tuyến.

Mức lương tại các vị trí trong Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu

Mức lương tại các vị trí trong ngành Quản trị và Phân tích Dữ liệu có thể thay đổi tùy theo vị trí công việc, kinh nghiệm, địa điểm làm việc, kích thước công ty, và ngành công nghiệp, ước tính rơi vào khoảng từ $60,000 đến $150,000 và còn có thể cao hơn nữa tùy thuộc vào kinh nghiệm, kỹ năng và chuyên môn sâu.

Vai trò của Ngành Quản Trị Và Phân Tích Dữ Liệu trong đời sống xã hội hiện nay

Ngành Quản trị và Phân tích Dữ liệu đóng một vai trò quan trọng và ngày càng tăng cường trong đời sống xã hội hiện nay. Dưới đây là một số vai trò chính của ngành này trong xã hội:

• Hỗ trợ quyết định thông minh: Quản trị và Phân tích Dữ liệu cung cấp thông tin cần thiết để hỗ trợ quyết định thông minh trong doanh nghiệp, chính phủ và các lĩnh vực khác. Các quyết định dựa trên dữ liệu giúp cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa tài nguyên.
• Dự đoán và dự báo: Nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu và học máy, ngành này giúp dự đoán xu hướng và sự kiện trong tương lai. Điều này có ứng dụng rất rộng rãi từ dự báo thời tiết, tiếp thị đến dự đoán dịch bệnh.
• Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh: Quản trị và Phân tích Dữ liệu giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, từ quản lý tồn kho, tối ưu hóa chuỗi cung ứng đến tối ưu hóa giá cả và khách hàng mục tiêu.
• Y tế và chăm sóc sức khỏe: Ngành Quản trị và Phân tích Dữ liệu có thể phân tích dữ liệu y tế để cải thiện dự đoán bệnh, quản lý bệnh nhân và tối ưu hóa chăm sóc sức khỏe.
• Giáo dục: Trong lĩnh vực giáo dục, ngành này có thể sử dụng dữ liệu để phân tích hiệu suất học sinh, cải thiện chất lượng giảng dạy và tùy chỉnh học tập.
• Định hướng sản phẩm và tiếp thị: Quản trị và Phân tích Dữ liệu giúp các công ty hiểu rõ hơn về khách hàng, nhu cầu và mong muốn của họ, từ đó định hướng sản phẩm và chiến lược tiếp thị.
• Quản lý tài chính cá nhân: Công cụ và ứng dụng phân tích dữ liệu giúp cá nhân quản lý tài chính cá nhân, theo dõi và phân tích hành vi tiêu dùng, đầu tư và quản lý tiền bạc.

Như vậy, cơ hội việc làm, mức lương sau khi tốt nghiệp và vai trò ngành Quản trị và Phân tích Dữ liệu rất đa dạng, rộng mở và liên quan mật thiết đến việc xử lý và phân tích dữ liệu để hỗ trợ quyết định và đem lại giá trị cho các tổ chức và doanh nghiệp.