Có Nên Du Học Đức Ngành Quản Trị Kinh Doanh
16 Tháng Mười Hai, 2021
7 Sách Nói Miễn Phí Cho Người Mới Bắt Đầu Học Tiếng Đức
20 Tháng Mười Hai, 2021

Có Nên Du Học Thạc Sĩ Đức Ngành Khoa Học Dữ Liệu

Có Nên Du Học Thạc Sĩ Đức Ngành Khoa Học Dữ Liệu

Xem các khóa học chinh phục tiếng Đức của Hallo trung tâm tiếng Đức uy tín và tốt nhất ở TPHCM

Tiếng Đức nâng cao
Tiếng đức online miễn phí
Giao tiếp tiếng đức cơ bản
Tiếng đức cơ bản cho người mới bắt đầu
Học tiếng Đức xin định cư, du học, làm việc
Học Tiếng Đức cấp tốc từ cơ bản A0 đến nâng cao B2, đào tạo đầy đủ 4 kỹ năng nghe – nói – đọc – viết, chuẩn khung tham chiếu đánh giá chung của Châu Âu (CEFR)
Học tiếng Đức thiếu nhi, độ tuổi từ 7 – 12 tuổi, với khóa đào tạo song ngữ Anh Đức, hoặc khóa kết hợp Việt Đức, giúp bé dạn dĩ giao tiếp trong môi trường quốc tế.

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của Khoa học kỹ thuật, ngành Công nghệ thông tin đặc biệt chuyên ngành Khoa học dữ liệu Big Data là đang xu hướng “hot” trong xã hội  ngày nay, đặc biệt đối với du học sinh tại Đức. Chuyên ngành này sẽ tạo ra sự chi phối rất lớn đến đời sống, việc làm của con người hứa hẹn tiềm năng việc làm rất lớn trong thời đại công nghệ 4.0. Chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu về ngành học này bạn nhé!
GIỚI THIỆU CHUNG
Khoa học dữ liệu (KHDL) là khoa học về việc quản trị và phân tích dữ liệu để tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động. KHDL gồm ba phần chính: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Nôm na bước thứ nhất là về số hóa và bước thứ hai là về dùng dữ liệu. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.
ỨNG DỤNG CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU
Nếu phân tích dữ liệu về nhu cầu thị trường ta có thể quyết định cần nuôi bao nhiêu lợn mỗi nơi mỗi lúc. Nếu có và phân tích được dữ liệu mô phỏng các phương án xả lũ vào mùa mưa ta có thể chọn được cách xả lũ ít thiệt hại nhất. Nếu có và phân tích được các bệnh án điện tử của người bệnh ta có thể tìm ra được phác đồ thích hợp hơn cả cho người bệnh.
Một số ví dụ:
Amazon đã phân tích các lần mua hàng trước của bạn để dự đoán những món đồ bạn có thể sẽ thích mua và gửi quảng cáo tới, v.v. Khi nghe nói về các thành tựu đột phá gần đây của Trí tuệ nhân tạo người nghe có thể cũng chưa biết rằng phần lớn chúng đều dựa vào các phương pháp và đột phá của KHDL.
Facebook, mạng xã hội lớn nhất hành tinh, một trong những cái tên được nhắc tới nhiều nhất trong giới trẻ hiện nay, là một trong những ứng dụng nổi tiếng của khoa học dữ liệu.
Tại hội nghị các nhà phát triển F8 đầu năm 2016, CEO Mark Zurkerberg cũng đã thông báo về một lộ trình mười năm tới. Trong đó, sẽ tạo ra một hệ sinh thái với những sản phẩm và công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence). Tất cả đều dựa trên toàn bộ nguồn dữ liệu từ người dùng và các thuật toán máy học (Machine Learning Algorithms).
TRIỂN VỌNG CỦA NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU (BIG DATA)
Theo thống kê của Glassdoor, một trong những trang web việc làm lớn nhất thế giới, ngành khoa học dữ liệu đứng đầu trong số 25 nghề nghiệp tốt nhất, đứng thứ 16 về mức lương với trung bình hơn $116,000 và có nhiều vị trí được tìm kiếm tuyển dụng nhất trong năm 2015 ở Hoa Kỳ
Trong một nghiên cứu của O’Reilly, một trong những nhà phát hành chuyên về mảng công nghệ và khoa học máy tính, có 4 dạng nhà khoa học dữ liệu tiêu biểu.
1. Doanh nhân (Data Businesspeople)
Quan tâm vào sản phẩm và phát triển lợi nhuận, họ là các nhà lãnh đạo, nhà quản lý và doanh nhân có sự am hiểu về mặt kỹ thuật. Đa phần đều có nền tảng giáo dục xuất phát bằng kỹ sư kết hợp với một MBA.
2. Nhà sáng tạo (Data Creatives)
Có nhiều biệt tài và kinh nghiệm với nhiều dạng dữ liệu và công cụ, những nhà sáng tạo thường ví von mình như là một nghệ sĩ hoặc tin tặc. Điểm nhấn thường thấy là sự xuất sắc sử dụng các công nghệ minh họa (Visualization Techonology) và mã nguồn mở.
3. Nhà phát triển (Data Developers)
Nhà phát triển dữ liệu thường tập trung vào việc viết phần mềm để làm phân tích, thống kê, và nhiệm vụ học máy, thường xuyên trong môi trường sản xuất. Họ thường có trình độ khoa học máy tính, và thường xuyên làm việc với cái gọi là “dữ liệu lớn” (Big Data).
4. Nhà nghiên cứu (Data Researchers)
Đó là những người áp dụng những kỹ năng được đào tạo trong khoa học cùng với các công cụ và kỹ thuật, số liệu. Một số có bằng tiến sĩ, và các ứng dụng sáng tạo các công cụ toán học mang lại những hiểu biết và sản phẩm có giá trị.
HỌC TẬP TẠI ĐỨC:
Hiện nay đối với ngành Khoa học dữ kiệu (Big Data), các trường học tại Đức chỉ có các khóa đào tạo sau đại học cụ thể là Bằng Thạc sĩ.  Vì vậy để có thể sang Đức học tập và mở rộng kiến thức về lĩnh vực Khoa học dữ liệu, một trong những điều kiện bắt buộc để các bạn có thể tham gia là đã tốt nghiệp Đại học tại Việt Nam.

Các trường đại học tại Đức có chiêu sinh cho các khóa học bằng Thạc sĩ ngành Khoa học dữ liệu các bạn có thể tham khảo:

STT Tên Trường Vùng Kiểu học Thời gian học Chi phí
1 Offenburg University Offenburg Học tại trường 3 học kỳ 1500€ /Học Kỳ
2 Jacobs University Bremen Học tại trường 2 năm 20,000€ /năm
3 IU International University of Applied Sciences – Online   Online 12-48 tháng 583€ / tháng
4  GISMA University of Applied Science Berlin Học tại trường

– Online

12-24 tháng 13,000€ /Học kỳ
5 Leuphana University Lüneburg Lüneburg Học tại trường 4 học kỳ ~360€ /Học kỳ
6 Universität des Saarlandes Saarland Học tại trường 4 học kỳ không có học phí
7  Frankfurt School of Finance & Management Frankfurt Học tại trường 4 học kỳ 32,500€ /Học kỳ
8 Deggendorf Institute of Technology Deggendorf Học tại trường 2 năm Không có học phí,    chỉ đóng phí dịch vụ 62€/học kỳ

 

 Tags:  du hoc thac si duc nganh khoa hoc du lieu big datahoc tieng duc cho nguoi moi bat dauhoc tieng ducgiao tiep tieng duc co banhoc tieng duc online mien phi , trung tam tieng duc , hoc tieng duc nang cao

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *