Lương Data Scientist Việt Nam cao không? Phụ thuộc yếu tố nào?

Trong thời đại dữ liệu lên ngôi, vị trí Data Scientist trở thành một trong những công việc được săn đón. Nhưng mức lương Data Scientist có thực sự cao như lời đồn? Hãy cùng ITviec khám phá công việc và mức lương của một Data Scientist để có sự lựa chọn tốt nhất cho sự nghiệp của mình nhé.

Đọc bài viết này để biết:

• Công việc của Data Scientist sẽ bao gồm những gì? Cần những kỹ năng gì?
• Mức lương Data Scientist tại Việt Nam
• Những yếu tố ảnh hưởng đến lương của Data Scientist

Công việc của Data Scientist bao gồm những gì? Cần những kỹ năng gì?

Data Scientist là người khai thác dữ liệu lớn để tìm kiếm insight, xây dựng mô hình dự báo và hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu. Công việc của Data Scientist trải dài toàn bộ vòng đời dữ liệu, bao gồm:

• Thu thập & làm sạch dữ liệu: Truy xuất, xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (database, API, file), loại bỏ giá trị thiếu, dữ liệu ngoại lệ, chuẩn hóa định dạng.
• Phân tích dữ liệu: Khám phá, phân tích cấu trúc, xác định các mẫu dữ liệu tiềm năng và truyền tải insight bằng biểu đồ trực quan.
• Xây dựng mô hình học máy: Lựa chọn, huấn luyện, tinh chỉnh các mô hình như Random Forest, XGBoost, LSTM,… phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
• Đánh giá & tối ưu mô hình: Đo lường hiệu suất (Accuracy, F1-score,…) và tối ưu hyperparameters để tăng độ chính xác.
• Triển khai mô hình vào thực tế: Kết hợp với backend để tích hợp mô hình vào hệ thống, thiết lập quy trình monitoring, logging.
• Trực quan hóa dữ liệu & storytelling: Biến kết quả phân tích thành báo cáo, dashboard dễ hiểu cho người không chuyên môn.
• Cải tiến liên tục: Cập nhật mô hình theo dữ liệu mới, tiếp thu phản hồi để nâng cao chất lượng dự báo

Kỹ năng kỹ thuật cần thiết của Data Scientist:

• Toán học & Thống kê (xác suất, đại số tuyến tính, thống kê suy diễn)
• Lập trình Python/R
• SQL (xử lý dữ liệu, truy vấn trên hệ cơ sở dữ liệu lớn)
• Thành thạo các thư viện ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Trực quan hóa dữ liệu (matplotlib, seaborn, Tableau, Power BI)
• Kinh nghiệm cloud (AWS, Azure, GCP), Git, CI/CD

Kỹ năng mềm nên có của Data Scientist:

• Tư duy phản biện, phân tích vấn đề
• Giao tiếp & truyền đạt insight cho business
• Làm việc nhóm, quản lý dự án

Đọc thêm: Data Scientist là làm gì: Công việc và kỹ năng cần có

Mức lương Data Scientist tại Việt Nam

Theo Báo cáo Lương & Thị trường Tuyển dụng IT 2024-2025 từ ITviec, mức lương trung vị của Data Scientist được chia theo từng cấp bậc kinh nghiệm như sau:

So với nhiều vị trí khác trong ngành IT, mức lương của Data Scientist được đánh giá là tương đối cao và có biên độ tăng trưởng mạnh theo thời gian làm việc. Đặc biệt ở giai đoạn từ 5 năm kinh nghiệm trở lên, mức lương có thể gấp đôi hoặc gấp ba so với giai đoạn junior, phản ánh sự khan hiếm nhân lực có chuyên môn sâu trong lĩnh vực này.

Những yếu tố ảnh hưởng đến lương của Data Scientist

Kinh nghiệm

Kinh nghiệm là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến thu nhập của Data Scientist, không chỉ về số năm làm việc, mà còn ở mức độ tự chủ trong dự án, khả năng áp dụng công nghệ và mức độ đóng góp vào kết quả kinh doanh.

Theo Báo cáo Lương ITviec 2024–2025, mức lương trung vị của Data Scientist tại Việt Nam tăng gần gấp bốn lần từ cấp độ fresher đến senior:

• Dưới 1 năm kinh nghiệm: Đây thường là các bạn mới tốt nghiệp hoặc chuyển ngành, chủ yếu tham gia xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình cơ bản và trực quan hóa biểu đồ. Mức lương trung vị ở nhóm này là 16,4 triệu đồng/tháng.
• Từ 1–2 năm kinh nghiệm: Khi đã có dự án thực tế, biết sử dụng các thư viện Machine Learning phổ biến và có kỹ năng làm việc nhóm, mức lương có thể đạt 22,35 triệu đồng/tháng, tăng khoảng 36% so với nhóm fresher.
• Từ 3–4 năm kinh nghiệm: Ở cấp độ này, ứng viên có khả năng thực hiện toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối (end-to-end), biết tối ưu mô hình, kết nối với các phòng ban và làm việc trên nền tảng cloud. Mức lương đạt 30,4 triệu đồng/tháng, thể hiện khả năng tạo ra giá trị rõ rệt cho doanh nghiệp.
• Từ 5–8 năm kinh nghiệm: Đây là nhóm chuyên gia hoặc quản lý kỹ thuật, có năng lực dẫn dắt nhóm, thiết kế hệ thống dữ liệu phức tạp và áp dụng chuyên sâu các kỹ thuật như Deep Learning, NLP. Mức lương trung vị đạt 68,45 triệu đồng/tháng, gần gấp đôi so với nhóm 3–4 năm kinh nghiệm.

Khu vực

Khu vực làm việc là một trong những yếu tố ảnh hưởng rõ rệt đến mức lương của Data Scientist tại Việt Nam. Mức chênh lệch này chủ yếu đến từ sự khác biệt về mức sống, nhu cầu tuyển dụng và mức độ đầu tư vào công nghệ dữ liệu của doanh nghiệp tại từng địa phương. Theo thống kê từ 1900.com.vn, mức lương Data Scientist trung bình tại một số khu vực cụ thể như sau: 

• TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội là hai trung tâm trả lương cao nhất cho vị trí Data Scientist, dao động ở ngưỡng 30 triệu đồng/tháng trở lên. Đây cũng là nơi tập trung nhiều tập đoàn công nghệ, fintech và startup AI.
• Đà Nẵng có mặt bằng lương tương đối cao so với các tỉnh thành khác, nhờ vào sự phát triển nhanh của ngành công nghệ thông tin và các trung tâm phần mềm.
• Bình Dương và các tỉnh lẻ tuy có cơ hội việc làm cho ngành dữ liệu, nhưng mức lương thường thấp hơn từ 10–20% do mật độ doanh nghiệp công nghệ chưa cao, và nhu cầu tuyển dụng chuyên sâu còn hạn chế.

Từ góc độ chiến lược nghề nghiệp, nếu bạn muốn tối ưu hóa thu nhập và mở rộng cơ hội làm việc với các dự án công nghệ lớn, việc lựa chọn làm việc tại các đô thị trung tâm là một lợi thế rõ rệt.

Kỹ năng nền tảng

Lương của một Data Scientist không chỉ dựa trên số năm kinh nghiệm, mà còn có thể được quyết định bởi bộ kỹ năng của người đó, bao gồm kỹ năng lập trình, sử dụng thư viện công nghệ và các kỹ năng mềm để xử lý bài toán phức tạp.

Ngôn ngữ lập trình

Theo báo cáo từ ITviec, Python hiện là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất trong giới Data Scientist, với hơn 43% người dùng, điều này khá dễ hiểu vì Python đã trở thành “ngôn ngữ mặc định” trong phần lớn dự án khoa học dữ liệu. 

SQL đứng ngay sau với 40%, cho thấy tầm quan trọng của việc truy vấn và thao tác dữ liệu trong môi trường thực tế. Việc thành thạo cả Python và SQL gần như là điều kiện bắt buộc nếu bạn muốn bước vào ngành và làm việc hiệu quả với dữ liệu đầu vào.

Tuy nhiên, nếu mục tiêu của bạn là “deal” lương cao, thì chỉ biết Python hay SQL thôi có thể chưa đủ. Dựa trên phân tích của chuyên gia Jon Krohn (từ khảo sát lương O’Reilly về lĩnh vực Data/AI), mức lương trung bình cho các lập trình viên sử dụng Python, SQL hoặc R rơi vào khoảng 146.000 USD/năm, Python nhỉnh hơn một chút ở mức 150.000 USD – đây được xem là mức sàn của ngành.

Ngược lại, những ngôn ngữ ít phổ biến hơn lại mang về mức thu nhập cao hơn đáng kể. Ví dụ:

• Julia: Ngôn ngữ này chỉ được một số nhỏ Data Scientist sử dụng, nhưng mang lại mức thu nhập trung bình khoảng 170.000 USD/năm. 
• Rust, Go hay Scala: Mức lương cho các ngôn ngữ này thậm chí còn cao hơn, trong khoảng 179.000–180.000 USD/năm. 

Lý do là vì những ngôn ngữ này thường phục vụ cho các bài toán phức tạp như xử lý song song, hệ thống phân tán hay tối ưu hiệu năng – nơi nhu cầu tuyển dụng ngày càng cao nhưng nhân sự chất lượng lại cực kỳ khan hiếm. Do đó, nếu bạn muốn tăng thu nhập thì có thể cân nhắc đầu tư vào các ngôn ngữ ít người dùng này nhé.

Công cụ kỹ thuật

Thành thạo các công cụ nền tảng là điều kiện cần để bạn có được mức lương tốt trong ngành Data Science. 

• Theo khảo sát, 65% Data Scientist sử dụng Pandas và 56% dùng NumPy – hai công cụ hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu dạng bảng hiệu quả, giúp Data Scientist làm việc nhanh chóng với dữ liệu lớn. 
• Scikit-learn – thư viện chuyên dùng cho các thuật toán Machine Learning cơ bản, cũng được gần 44% lựa chọn, cho thấy tầm quan trọng của việc hiểu và triển khai mô hình dự đoán thực tế. 

Theo thống kê của Medium, lương trung bình của Data Scientist truyền thống dao động từ 120.000 – 150.000 USD/năm. Nếu nhắm đến mức lương cao hơn, bạn có thể học thêm các công nghệ nâng cao hơn:

• PyTorch, TensorFlow: Theo báo cáo từ The Interview Guys, khi làm chủ các công cụ này, bạn có thể chuyển hướng sang Machine Learning Engineer – vị trí có mức lương dao động từ 130.000 – 200.000 USD/năm. Việc thành thạo những công cụ này có thể là điểm cộng lớn cho ứng viên ở các vị trí cấp cao hoặc làm việc trong môi trường yêu cầu khắt khe về hiệu năng.
• Nếu bạn có khả năng triển khai mô hình vào hệ thống thực tế thông qua các công nghệ như CI/CD pipeline, triển khai model qua API, hoặc tối ưu hóa hiệu năng trên nền tảng cloud, bạn có thể định hướng sự nghiệp sang vị trí AI Architect với mức lương thậm chí còn cao hơn (từ 150.000 đến 230.000 USD/năm). Các vị trí này đòi hỏi kỹ năng kỹ thuật chuyên sâu và tư duy hệ thống, và là nhóm có thu nhập cao nhất trong ngành AI/Data.

Kỹ năng mềm

Doanh nghiệp cũng sẵn sàng trả lương cao cho những người không chỉ giỏi kỹ thuật, mà còn có những kỹ năng mềm để xử lý các bài toán thực tế. Một số kỹ năng mềm mà phần lớn Data Scientist đều thành thạo là:

• Kỹ năng giải quyết vấn đề: cực kỳ quan trọng trong việc chuyển hóa dữ liệu thô thành chiến lược hành động. 
• Tư duy logic: là kỹ năng người làm Data nào cũng cần có.
• Khả năng đọc hiểu tiếng Anh: gần như bắt buộc để làm việc với tài liệu kỹ thuật và mô hình tiên tiến.

Tóm lại: nếu bạn muốn nâng cao mức thu nhập trong lĩnh vực Data Science, đừng chỉ học “để biết”, mà hãy tập trung làm chủ các công cụ cốt lõi, luyện tư duy phản biện và xây dựng nền tảng ngôn ngữ lập trình vững chắc. Chính sự am hiểu sâu về kỹ thuật và khả năng kết nối dữ liệu với chiến lược kinh doanh mới là yếu tố giúp bạn được đánh giá cao và trả lương xứng đáng.

Kỹ năng nâng cao & chuyên môn hóa

Sau một thời gian làm Data Scientist, nếu bạn đã thành thạo kỹ năng xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình cơ bản và từng tham gia dự án end-to-end, đây có thể là thời điểm phù hợp để chuyển hướng sang các vai trò chuyên sâu như Machine Learning Engineer, NLP Engineer hay AI Architect.

Đối với Data Scientist, việc chuyên sâu vào các lĩnh vực nâng cao như Computer Vision, Deep Learning, hay Natural Language Processing (NLP) không chỉ mở rộng phạm vi ứng dụng, mà còn trực tiếp góp phần nâng cao thu nhập. Những kỹ năng này thường gắn liền với các bài toán phức tạp, yêu cầu xử lý dữ liệu phi cấu trúc và triển khai mô hình AI ở quy mô lớn.

Theo báo cáo từ The Interview Guys, các vị trí AI chuyên sâu dưới đây hiện đang nằm trong nhóm có mức lương cao ở trên thế giới (USD/năm):

Tuy nhiên, trước khi chuyển từ Data Scientist sang vai trò khác, bạn cần lưu ý:

• Chọn đúng sở trường
  • Bạn thích xử lý ngôn ngữ → Chọn NLP. 
  • Hứng thú với ảnh/video → Chọn Computer Vision. 
  • Có tư duy hệ thống → Chọn AI Architect.
• Bổ sung thêm các kỹ năng chuyên sâu: Như TensorFlow, PyTorch, Spark, CI/CD, hoặc triển khai mô hình qua API.
• Và lưu ý không phải vị trí nào cũng phù hợp ngay: Một số vai trò như AI Research Scientist thường cần bằng Thạc sĩ/Tiến sĩ và kinh nghiệm nghiên cứu.

Đừng chuyển hướng chỉ vì thấy “hot”. Hãy bắt đầu khi bạn có đủ kỹ năng nền cho vị trí đó, biết rõ mình mạnh gì và sẵn sàng đầu tư nghiêm túc. Khi đó, việc nâng lương và phát triển lâu dài sẽ trở nên thực tế và bền vững hơn.

Trình độ học vấn

Trình độ học vấn là một yếu tố ảnh hưởng rõ rệt đến mức lương của Data Scientist, đặc biệt tại thị trường Việt Nam, nơi mà bằng cấp vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc xét tuyển và định giá ứng viên, nhất là ở những tổ chức lớn hoặc môi trường nghiên cứu chuyên sâu.

Theo dữ liệu từ WorldSalaries.com, mức lương trung bình hàng năm của Data Scientist tại Việt Nam có sự khác biệt đáng kể theo từng cấp độ học vấn:

• Với bằng cử nhân, một Data Scientist có thể đạt mức lương trung bình khoảng 256 triệu VNĐ/năm (~21,4 triệu VNĐ/tháng).
• Khi sở hữu bằng thạc sĩ, mức thu nhập trung bình tăng lên khoảng 343 triệu VNĐ/năm (~28,6 triệu VNĐ/tháng), tức cao hơn gần 33% so với người chỉ có bằng cử nhân.
• Đặc biệt, với bằng tiến sĩ, thu nhập trung bình có thể đạt tới 488 triệu VNĐ/năm (~40,7 triệu VNĐ/tháng), tức cao hơn gần 90% so với mặt bằng cử nhân.

Dù trên thực tế, nhà tuyển dụng không luôn đặt nặng bằng cấp, nhưng rõ ràng ở cấp độ middle đến senior, đặc biệt trong các tổ chức thiên về R&D hoặc AI chuyên sâu, bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ sẽ giúp bạn nổi bật hơn trong hồ sơ, được giao phó các dự án chiến lược hơn, và từ đó nhận mức đãi ngộ tương xứng hơn.

Các câu hỏi thường gặp về lương Data Scientist

Cơ hội việc làm trong ngành khoa học dữ liệu có còn cao?

Có, và thậm chí nhu cầu còn đang không ngừng tăng.

Mặc dù ngành công nghệ toàn cầu từng trải qua làn sóng sa thải lớn trong năm 2022–2023, nhưng theo báo cáo của 365datascience, Data Scientist chỉ chiếm khoảng 3% trong tổng số những vị trí bị ảnh hưởng – một tỷ lệ cực kỳ thấp so với các nhóm ngành như Software Engineer hay Product Manager. Điều này cho thấy vai trò của Data Scientist vẫn giữ được sự ổn định cao, nhờ giá trị trực tiếp trong việc phân tích và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh bằng dữ liệu.

Tại Việt Nam, theo Báo cáo Lương & Thị Trường Tuyển Dụng IT 2024–2025 của ITviec, xu hướng công nghệ năm 2025 cho thấy AI (83,3%) và Machine Learning/Data Science (35,1%) nằm trong top đầu các công nghệ được doanh nghiệp ưu tiên đầu tư. Sự dịch chuyển này phản ánh một thực tế rõ ràng: tư duy ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making) đang dần thay thế trực giác và kinh nghiệm chủ quan trong điều hành doanh nghiệp.

Thêm vào đó, sự phát triển của nền tảng Cloud, hệ thống AI tích hợp và các ứng dụng phân tích dữ liệu theo thời gian thực đã khiến nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia Data Scientist không ngừng tăng – đặc biệt tại các ngành như fintech, thương mại điện tử, logistics, và chăm sóc sức khỏe.

Mức lương khởi điểm của Data Scientist tại Việt Nam là bao nhiêu?

Mức lương khởi điểm – hay còn gọi là mức lương entry-level dành cho Data Scientist tại Việt Nam hiện đang dao động khoảng 16 – 18 triệu đồng/tháng, theo Báo cáo Lương & Thị Trường Tuyển Dụng IT 2024–2025 của ITviec. Đây là mức trung vị dành cho các bạn dưới 1 năm kinh nghiệm, thường là sinh viên mới tốt nghiệp, chuyển ngành hoặc vừa hoàn thành chương trình đào tạo chuyên sâu về Data Science.

Ở mức này, nhà tuyển dụng thường kỳ vọng ứng viên có thể:

• Sử dụng thành thạo Python hoặc R cho xử lý dữ liệu cơ bản.
• Viết truy vấn dữ liệu bằng SQL.
• Hiểu và triển khai các mô hình học máy đơn giản như Linear Regression, Decision Tree,…
• Làm việc nhóm tốt và biết sử dụng công cụ quản lý mã nguồn như Git.
• Có kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ, dashboard cơ bản (matplotlib, seaborn, Power BI,…).

Tuy không phải là con số quá cao so với mặt bằng các vị trí lập trình phổ biến, nhưng đây là mức lương khá ổn định cho một ngành có tiềm năng tăng trưởng mạnh. Chỉ sau 1–2 năm, nếu có dự án thực tế và phát triển thêm kỹ năng chuyên sâu, Data Scientist có thể đạt mốc 22–30 triệu đồng/tháng – một trong những mức tăng trưởng nhanh nhất trong ngành IT hiện nay.

Data Scientist có cần bằng cấp như bằng đại học, thạc sĩ để có lương cao không?

Có, nhưng không bắt buộc.

Trong ngành khoa học dữ liệu, bằng cấp học thuật – đặc biệt là đại học hoặc thạc sĩ chuyên ngành như Toán thống kê, Khoa học máy tính hoặc Kỹ thuật dữ liệu – vẫn được xem là một lợi thế rõ rệt, nhất là khi ứng tuyển vào các vị trí cấp trung đến cao cấp tại tập đoàn lớn, tổ chức nghiên cứu hoặc môi trường có tính học thuật cao.

Theo dữ liệu từ WorldSalaries.com, sự khác biệt về mức lương giữa các cấp học vấn là rất rõ ràng:

• Cử nhân (Bachelor’s Degree): mức lương trung bình khoảng 256 triệu VNĐ/năm (~21,4 triệu VNĐ/tháng).
• Thạc sĩ (Master’s Degree): khoảng 343 triệu VNĐ/năm (~28,6 triệu/tháng), tăng gần 33% so với cử nhân.
• Tiến sĩ (PhD): có thể đạt tới 488 triệu VNĐ/năm (~40,7 triệu/tháng), tăng gần 90% so với người có bằng cử nhân.

Tuy vậy, trong thực tế tuyển dụng hiện đại, bằng cấp không còn là rào cản duy nhất để đạt mức thu nhập cao. Nhiều Data Scientist không có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ nhưng vẫn đạt mức lương đáng mơ ước nhờ:

• Kinh nghiệm dự án thực tế (end-to-end).
• Chứng chỉ uy tín như: Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, IBM Data Science Professional Certificate, TensorFlow Developer Certificate, AWS Certified Machine Learning – Specialty.
• Kỹ năng chuyên sâu trong các lĩnh vực như NLP, Deep Learning, Computer Vision.
• Portfolio cá nhân mạnh, bao gồm sản phẩm AI, dashboard, hoặc các giải pháp dữ liệu tự triển khai.

Tổng kết

Trong thời đại dữ liệu trở thành trung tâm của mọi quyết định kinh doanh, Data Scientist không chỉ là một trong những nghề được săn đón nhất mà còn là vị trí có mức thu nhập thuộc top đầu trong ngành công nghệ. Tuy nhiên, mức lương của một Data Scientist không đơn thuần chỉ phụ thuộc vào chức danh hay số năm làm việc. Nó bị chi phối bởi nhiều yếu tố như kỹ năng nền tảng, chuyên môn nâng cao, trình độ học vấn, khu vực làm việc. 

Quan trọng hơn hết, đây là một ngành nghề có cơ hội việc làm bền vững, kể cả trong thời điểm công nghệ có biến động. Việc đầu tư nghiêm túc vào học tập, xây dựng kỹ năng thực tế và hoàn thiện portfolio sẽ là nền tảng giúp bạn bứt phá về chuyên môn lẫn thu nhập trong lĩnh vực này. Nếu bạn đang phân vân có nên theo đuổi nghề Data Scientist hay không – hãy nhớ rằng: trong một thế giới đầy dữ liệu, người có khả năng phân tích và biến dữ liệu thành hành động sẽ là người nắm quyền ra quyết định.