25/06/2026
🎓 ĐỊNH VỊ BẢN THÂN TRONG KỶ NGUYÊN AI: VÌ SAO KHOA HỌC DỮ LIỆU TẠI HUS LÀ "TẤM VÉ VÀNG" CHO TƯƠNG LAI?
Trong hơn một thập kỷ trở lại đây, cụm từ "Khoa học Dữ liệu" (Data Science) đã vươn lên trở thành một trong những từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất trên thị trường lao động toàn cầu. Sự bùng nổ của Internet vạn vật, mạng xã hội và quá trình chuyển đổi số đã tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ, khiến dữ liệu trở thành một trong những nguồn tài nguyên quan trọng nhất của thời đại số . Vậy ngành Khoa học dữ liệu là gì? Về chủ đề này, chúng tôi đã có buổi trò chuyện và lắng nghe những chia sẻ từ Tiến sĩ Nguyễn Thị Minh Huyền, Khoa Toán - Cơ - Tin học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN (HUS).
1. Bức tranh toàn cảnh: Ngành Khoa học dữ liệu là gì, và nó khác gì so với Toán học thuần túy hay Thống kê?
Trao đổi về vấn đề này, Cô Nguyễn Thị Minh Huyền chia sẻ “Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành, nghiên cứu cách thu thập, xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu (thường có kích thước lớn, tồn tại dưới nhiều định dạng khác nhau) để trích rút thông tin, phát hiện tri thức, hỗ trợ ra quyết định và xây dựng các hệ thống thông minh. Người ta thường nói Khoa học dữ liệu dựa trên 3 chân kiềng là Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính, kết hợp với kiến thức miền ứng dụng của dữ liệu.”
Để làm được điều này, người làm Khoa học Dữ liệu phải đứng vững trên "chiếc kiềng ba chân": Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính, đồng thời phải kết hợp mật thiết với kiến thức chuyên môn (domain knowledge) của lĩnh vực mà dữ liệu đó thuộc về. Thiếu đi bất kỳ một chân kiềng nào, hệ thống phân tích sẽ trở nên khập khiễng, dễ dẫn đến những kết luận sai lệch, gây thiệt hại lớn cho tổ chức.
2. Giải mã "Chiếc kiềng ba chân": Không có đường tắt cho sự nền tảng
Đi sâu vào phân tích sự khác biệt giữa Khoa học Dữ liệu so với các ngành học truyền thống, Cô Huyền đã phác họa một cách rõ nét vai trò không thể thay thế của từng khối kiến thức.
“Toán học là nền tảng mô hình hoá và tối ưu hoá, cung cấp ngôn ngữ và công cụ để mô tả các hiện tượng thực tế dưới dạng mô hình, cũng như các phương pháp tối ưu hoá nhằm tăng chất lượng các mô hình cũng như hiệu năng tính toán.
Thống kê là nền tảng suy luận từ dữ liệu, cung cấp công cụ liên quan tới thu thập mẫu dữ liệu, ước lượng tham số, kiểm định giả thuyết và suy luận về tổng thể từ mẫu dữ liệu.
Khoa học máy tính cung cấp khả năng tính toán và triển khai, biến mô hình toán học và thống kê thành hệ thống phần mềm hoạt động trên dữ liệu thực tế, với các công cụ như quản trị dữ liệu, thuật toán và lập trình, hệ thống phân tán, v.v.”
Qua lăng kính này, có thể thấy rõ Khoa học Dữ liệu không phải là sự chắp vá, mà là sự hội tụ đỉnh cao, phân biệt rạch ròi nó với Toán học thuần túy hay Thống kê đơn lẻ.
3. Triết lý đào tạo tại HUS: Rèn "rễ sâu" để vươn cành cao
Khi được hỏi về lộ trình đào tạo ngành Khoa học Dữ liệu tại Khoa Toán - Cơ - Tin học (HUS), Cô Nguyễn Thị Minh Huyền đầy tự hào chia sẻ: Chương trình Khoa học dữ liệu ở HUS nổi bật nhờ nền tảng Toán học và Thống kê rất mạnh, đào tạo theo hướng khoa học cơ bản và nghiên cứu, giúp sinh viên hiểu sâu bản chất của AI và Học máy thay vì chỉ sử dụng các công cụ có sẵn. Điều này nhờ vào đội ngũ giảng viên của Khoa Toán - Cơ - Tin học mà ít có cơ sở đào tạo nào có được: trong Khoa có đồng thời các đơn vị nghiên cứu chuyên sâu ở cả 3 lĩnh vực chân kiềng: toán học, thống kê và khoa học máy tính.
Bên cạnh đó, nếu các chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu khác đa phần chỉ làm việc với dữ liệu trong các miền ứng dụng phổ biến trong đời sống, thì chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu của HUS có thêm lựa chọn phong phú về ứng dụng của khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực khoa học tự nhiên như hoá học, sinh học, địa chất hay địa lý.
4. Cuộc va chạm với AI: Cơ hội vươn mình hay dấu chấm hết?
Bàn về triển vọng nghề nghiệp trong 5 đến 10 năm tới, thực tế cho thấy nhu cầu nhân lực KHDL vẫn sẽ ở mức rất cao. Tuy nhiên, sự xuất hiện của Trí tuệ Nhân tạo đang làm thay đổi bản chất của công việc. Cô Nguyễn Thị Minh Huyền đưa ra một góc nhìn vừa thực tế, vừa đầy hi vọng.
Dữ liệu có mặt ở khắp mọi nơi và việc phân tích, xử lý dữ liệu đóng vai trò sống còn đối với nhiều doanh nghiệp cũng như các lĩnh vực khoa học, kỹ thuật, kinh tế và đời sống. Nhu cầu nhân lực Khoa học dữ liệu hiện nay cũng như trong 5-10 năm tới vẫn rất cao, tuy nhiên bản chất công việc đang thay đổi nhanh dưới tác động của AI. Những công việc xử lý dữ liệu cấp thấp như truy vấn CSDL, phân tích thống kê mô tả cơ bản hay các vấn đề trực quan hoá đơn giản đều có thể được tự động hoá nhờ AI. Doanh nghiệp cần người biết phát biểu đúng bài toán, kiểm tra chất lượng dữ liệu, đánh giá độ tin cậy của kết quả AI, xây dựng mô hình dự báo và triển khai, đánh giá hệ thống AI trong thực tế. Bên cạnh đó, người làm khoa học dữ liệu cũng có lợi thế khi vừa có kiến thức về phân tích dữ liệu, vừa có tri thức trong lĩnh vực cụ thể.
5. Lời giải cho tương lai: "Công cụ thay đổi, Nguyên lý thì không"
Khép lại buổi trò chuyện mang nhiều hàm lượng tri thức, khi được hỏi về một lời khuyên dành cho các sĩ tử đang đứng trước ngưỡng cửa chọn ngành trong mùa tuyển sinh năm nay, Cô Nguyễn Thị Minh Huyền mỉm cười và để lại một thông điệp vô cùng mạnh mẽ:
"Nếu các bạn băn khoăn việc có nên học ngành Khoa học dữ liệu nữa không thì câu trả lời là “Có”."
Lựa chọn một chương trình có nền tảng khoa học cơ bản sâu sắc như Khoa học Dữ liệu tại HUS không phải là con đường dễ dàng nhất, nhưng chắc chắn là con đường mang lại lợi thế cạnh tranh dài hạn nhất. Nó trang bị cho sinh viên một bệ phóng tư duy vững chãi, biến họ thành những người định hướng công nghệ, chứ không phải những người chạy theo công nghệ trong sự đào thải khốc liệt của kỷ nguyên số.
📌 BẠN ĐÃ SẴN SÀNG LÀM CHỦ TƯƠNG LAI?
Thế giới đang viết lại các quy luật bằng Dữ liệu. Đừng chỉ là người sử dụng công nghệ, hãy trở thành chuyên gia kiến tạo tương lai vững chắc cùng chương trình Khoa học Dữ liệu tại HUS.
👉 Khám phá ngay thông tin tuyển sinh, lộ trình học tập và các học bổng hấp dẫn của ngành Khoa học Dữ liệu thuộc Khoa Toán - Cơ - Tin học (ĐHKHTN - ĐHQGHN) tại:
https://www.facebook.com/share/g/18xEDtFuTL/?mibextid=wwXIfr
🧑🏫TS. Nguyễn Thị Minh Huyền nhận học vị tiến sĩ ngành Tin học năm 2006 tại Trường Đại học Nancy I, CH Pháp. Sau khi tốt nghiệp, cô về làm việc tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội. Lĩnh vực nghiên cứu chính của cô là Xử lí ngôn ngữ tự nhiên. Từ năm 2012 đến nay, cô là một trong các thành viên chính của Ban tổ chức các hoạt động cộng đồng Xử lí ngôn ngữ và tiếng nói tiếng Việt (VLSP), và là Chủ tịch CLB VLSP, chi hội của Hội Tin học Việt Nam từ khi thành lập CLB năm 2020. Cô đã tham gia đóng góp trong nhiều đề tài xây dựng tài nguyên và công cụ phân tích từ vựng, cú pháp và ngữ nghĩa tiếng Việt, phục vụ cho sự phát triển của cộng đồng nghiên cứu VLSP. Từng ở các cương vị Trưởng Bộ môn và Phó Trưởng Khoa, TS. Huyền có nhiều kinh nghiệm xây dựng và triển khai nhiều chương trình đào tạo ở bậc đại học và sau đại học như Toán Tin, Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu.
![[RECAP TUẦN ĐẦU TIÊN HỌC TẬP CÙNG MIM BOOST VÀ KHẢO SÁT CẢM NGHĨ CỦA HỌC VIÊN]📌 Nhằm mục đích cải thiện, đồng thời mang ...](https://img3.glunis.com/924/681/122111496549246817.jpg)
![🏫 [ ] KHOA TOÁN - CƠ - TIN HỌC, TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN, ĐHQGHN“Khoa Toán - Cơ - Tin học – nơi nuôi dưỡng tư du...](https://img4.glunis.com/724/681/122109809967246817.jpg)
