Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của toán học, thống kê, học máy và khoa học máy tính. Khoa học dữ liệu đang thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu để thu thập những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có thể giúp những người ra quyết định đưa ra quyết định sáng suốt.

Khoa học dữ liệu ngày nay được sử dụng trong hầu hết mọi ngành có thể dự đoán hành vi và xu hướng của khách hàng cũng như xác định các cơ hội mới. Các doanh nghiệp có thể sử dụng nó để đưa ra quyết định sáng suốt về phát triển và tiếp thị sản phẩm. Nó được sử dụng như một công cụ để phát hiện gian lận và tối ưu hóa các quy trình. Các chính phủ cũng sử dụng Khoa học dữ liệu để nâng cao hiệu quả trong việc cung cấp dịch vụ công.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực mới nổi và tầm quan trọng của nó ngày càng tăng lên mỗi ngày. Đây là từ thông dụng mới nhất trong thế giới CNTT và nhu cầu của nó trên thị trường đang tăng lên đều đặn. Nhu cầu về Nhà khoa học dữ liệu đang tăng lên, do nhu cầu của các tổ chức chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chuyên sâu. Các công ty như Google, Amazon, Microsoft và Apple là một trong những nhà tuyển dụng Nhà khoa học dữ liệu lớn nhất. Khoa học dữ liệu cũng đang trở thành lĩnh vực được các chuyên gia CNTT săn đón. 

Theo một báo cáo gần đây của Nghiên cứu ưu tiên, nhu cầu về Khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ tăng với tốc độ CAGR (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm) là 16.43% và đạt giá trị thị trường lên tới con số khổng lồ 378.7 tỷ trong giai đoạn dự báo từ 2022 đến 2030.

Nói một cách đơn giản, Khoa học dữ liệu giúp phân tích dữ liệu và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu đó bằng cách kết hợp thống kê & toán học, kỹ năng lập trình và kiến ​​thức chuyên môn về chủ đề.

Tầm quan trọng của khoa học dữ liệu

Ngày nay, các tổ chức đang tràn ngập dữ liệu. Khoa học dữ liệu sẽ giúp rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ đó bằng cách kết hợp nhiều phương pháp, công nghệ và công cụ khác nhau. Trong các lĩnh vực thương mại điện tử, tài chính, y tế, nhân sự…, doanh nghiệp phải đối mặt với lượng dữ liệu khổng lồ. Các công cụ và công nghệ Khoa học dữ liệu giúp họ xử lý tất cả chúng.

Lịch sử khoa học dữ liệu

Đầu những năm 1960, thuật ngữ “Khoa học dữ liệu” được đặt ra để giúp hiểu và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập vào thời điểm đó. Khoa học dữ liệu là một ngành không ngừng phát triển, sử dụng khoa học máy tính và các phương pháp thống kê để thu thập những hiểu biết sâu sắc và tạo ra những dự đoán có giá trị trong nhiều ngành khác nhau.

Khoa học dữ liệu - Điều kiện tiên quyết

• Thống kê học

Khoa học dữ liệu dựa vào số liệu thống kê để nắm bắt và chuyển đổi các mẫu dữ liệu thành bằng chứng có thể sử dụng được thông qua việc sử dụng các kỹ thuật học máy phức tạp.

Kiểm tra Thống kê cho Khoa học Dữ liệu để tìm hiểu các khái niệm chính về Thống kê trong Khoa học dữ liệu, Học máy và Kinh doanh thông minh.

• Lập trình

Python, R và SQL là những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Để thực hiện thành công một dự án khoa học dữ liệu, điều quan trọng là phải thấm nhuần một số kiến ​​thức lập trình ở một mức độ nào đó. 

Kiểm tra miễn phí Khóa học hướng dẫn R Studio để tìm hiểu cách sử dụng các kỹ thuật và công cụ khác nhau để xử lý dữ liệu thô và thu được những hiểu biết sâu sắc có giá trị.

• Machine Learning

Việc đưa ra dự báo và ước tính chính xác được thực hiện nhờ Machine Learning, một thành phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Bạn phải có hiểu biết vững chắc về học máy nếu muốn thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Hiểu biết rõ ràng về chức năng của Cơ sở dữ liệu cũng như các kỹ năng quản lý và trích xuất dữ liệu là điều bắt buộc trong lĩnh vực này. 

Bạn có thể nhanh chóng tính toán và dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình toán học dựa trên dữ liệu bạn đã biết. Mô hình hóa giúp xác định thuật toán nào phù hợp nhất để xử lý một vấn đề nhất định và cách đào tạo các mô hình này.

Cũng kiểm tra: Khoa học dữ liệu Toán học

Khoa học dữ liệu được sử dụng để làm gì?

• Phân tích mô tả

Nó giúp hiển thị chính xác các điểm dữ liệu cho các mẫu có thể xuất hiện đáp ứng tất cả các yêu cầu của dữ liệu. Nói cách khác, nó liên quan đến việc tổ chức, sắp xếp và thao tác dữ liệu để tạo ra thông tin sâu sắc về dữ liệu được cung cấp. Nó cũng liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu thô thành một dạng giúp dễ dàng nắm bắt và giải thích.

• Phân tích tiên đoán

Đó là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử cùng với các kỹ thuật khác nhau như khai thác dữ liệu, mô hình thống kê và học máy để dự báo kết quả trong tương lai. Bằng cách sử dụng các xu hướng trong dữ liệu này, các doanh nghiệp sử dụng phân tích dự đoán để phát hiện các mối nguy hiểm và cơ hội.

• Phân tích chẩn đoán

Đó là một cuộc kiểm tra chuyên sâu để hiểu tại sao điều gì đó lại xảy ra. Các kỹ thuật như truy sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và tương quan được sử dụng để mô tả nó. Nhiều thao tác và chuyển đổi dữ liệu có thể được thực hiện trên một tập dữ liệu nhất định để khám phá các mẫu duy nhất trong mỗi kỹ thuật này. 

• Phân tích theo quy định

Phân tích theo quy định thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu dự đoán. Nó thấy trước những gì có nhiều khả năng xảy ra nhất và đưa ra phương án hành động tốt nhất để giải quyết kết quả đó. Nó có thể đánh giá những tác động có thể xảy ra của các quyết định khác nhau và đề xuất phương án hành động tối ưu. Nó sử dụng các công cụ đề xuất học máy, xử lý sự kiện phức tạp, mạng lưới thần kinh, mô phỏng, phân tích biểu đồ và mô phỏng.

Quy trình Khoa học dữ liệu là gì?

• Lấy dữ liệu

Bước đầu tiên là xác định loại dữ liệu nào cần được phân tích và dữ liệu này cần được xuất sang tệp excel hoặc CSV.

• Quét dữ liệu

Điều này rất cần thiết vì trước khi bạn có thể đọc dữ liệu, bạn phải đảm bảo rằng nó ở trạng thái hoàn toàn có thể đọc được, không có bất kỳ lỗi nào, không có giá trị bị thiếu hoặc sai.

• Phân tích thăm dò

Phân tích dữ liệu được thực hiện bằng cách trực quan hóa dữ liệu theo nhiều cách khác nhau và xác định các mẫu để phát hiện bất kỳ điều gì khác thường. Để phân tích dữ liệu, bạn phải cực kỳ chú ý đến từng chi tiết để xác định xem có gì không ổn không.

• Lập mô hình hoặc học máy

Kỹ sư dữ liệu hoặc nhà khoa học viết ra các hướng dẫn để thuật toán Machine Learning tuân theo dựa trên Dữ liệu phải được phân tích. Thuật toán lặp đi lặp lại sử dụng các hướng dẫn này để đưa ra kết quả đầu ra chính xác.

• Giải thích dữ liệu

Ở bước này, bạn khám phá những phát hiện của mình và trình bày chúng với tổ chức. Kỹ năng quan trọng nhất trong việc này là khả năng giải thích kết quả của bạn.

Dưới đây là một số ví dụ về các công cụ sẽ hỗ trợ các Nhà khoa học dữ liệu thực hiện công việc của họ dễ dàng hơn.

• Phân tích dữ liệu – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Data Visualization – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Kho dữ liệu – Thông tin chi tiết về Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD
• Mô hình hóa dữ liệu – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Lợi ích của khoa học dữ liệu trong kinh doanh

• Cải thiện dự đoán kinh doanh
• Giải thích dữ liệu phức tạp
• Ra quyết định tốt hơn
• Đổi mới sản phẩm 
• Cải thiện bảo mật dữ liệu
• Phát triển sản phẩm lấy người dùng làm trung tâm

Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu

• Đề xuất Sản phẩm

Kỹ thuật giới thiệu sản phẩm có thể tác động đến khách hàng mua những sản phẩm tương tự. Ví dụ: một nhân viên bán hàng của Big Bazaar đang cố gắng tăng doanh số bán hàng của cửa hàng bằng cách gộp các sản phẩm lại với nhau và giảm giá. Vì vậy, anh ấy đã gộp dầu gội và dầu xả lại với nhau và giảm giá cho chúng. Hơn nữa, khách hàng sẽ mua chúng cùng nhau với giá ưu đãi.

• Dự báo tương lai

Đây là một trong những kỹ thuật được áp dụng rộng rãi trong Khoa học dữ liệu. Trên cơ sở nhiều loại dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, dự báo thời tiết và dự báo tương lai được thực hiện. 

• Phát hiện gian lận và rủi ro

Đây là một trong những ứng dụng hợp lý nhất của Khoa học dữ liệu. Vì các giao dịch trực tuyến đang bùng nổ nên việc mất dữ liệu của bạn là điều có thể xảy ra. Ví dụ: Việc phát hiện gian lận thẻ tín dụng phụ thuộc vào số tiền, người bán, địa điểm, thời gian và các biến số khác. Nếu bất kỳ điều nào trong số đó trông không tự nhiên, giao dịch sẽ tự động bị hủy và thẻ của bạn sẽ bị chặn trong 24 giờ trở lên.

• Xe tự lái

Xe tự lái là một trong những phát minh thành công nhất trên thế giới ngày nay. Chúng tôi đào tạo chiếc xe của mình để đưa ra quyết định một cách độc lập dựa trên dữ liệu trước đó. Trong quá trình này, chúng tôi có thể xử phạt mô hình của mình nếu nó không hoạt động tốt. Chiếc xe trở nên thông minh hơn theo thời gian khi nó bắt đầu học hỏi thông qua tất cả các trải nghiệm thời gian thực.

• Nhận dạng hình ảnh

Khi bạn muốn nhận dạng một số hình ảnh, khoa học dữ liệu có thể phát hiện đối tượng và phân loại nó. Ví dụ nổi tiếng nhất về nhận dạng hình ảnh là nhận dạng khuôn mặt – Nếu bạn yêu cầu điện thoại thông minh của mình mở khóa, nó sẽ quét khuôn mặt của bạn. Vì vậy, trước tiên, hệ thống sẽ phát hiện khuôn mặt, sau đó phân loại khuôn mặt của bạn thành khuôn mặt người và sau đó, hệ thống sẽ quyết định xem điện thoại có thuộc chủ sở hữu thực sự hay không.

• Lời nói thành văn bản Chuyển đổi

Nhận dạng giọng nói là một quá trình máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Chúng ta đã khá quen thuộc với những trợ lý ảo như Siri, Alexa, Google Assistant. 

• Chăm sóc sức khỏe

Khoa học Dữ liệu giúp ích trong nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khác nhau như Phân tích Hình ảnh Y tế, Phát triển các loại thuốc mới, Di truyền và Bộ gen, đồng thời cung cấp hỗ trợ ảo cho bệnh nhân. 

• Công cụ Tìm kiếm

Google, Yahoo, Bing, Ask, v.v. cung cấp cho chúng tôi rất nhiều kết quả trong vòng chưa đầy một giây. Nó có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các thuật toán khoa học dữ liệu khác nhau.

Làm thế nào để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu?

Vai trò của một nhà khoa học dữ liệu

Khi các doanh nghiệp tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, rõ ràng dữ liệu là tài sản quý giá. Tuy nhiên, việc trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu đòi hỏi phải phân tích dữ liệu, đó là lúc các Nhà khoa học dữ liệu cần đến. Nhà khoa học dữ liệu là chuyên gia trong việc thu thập, tổ chức, phân tích và giải thích dữ liệu để tìm ra xu hướng, mô hình và mối tương quan.

Các nhà khoa học dữ liệu đóng một vai trò thiết yếu trong việc đảm bảo rằng các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt. Họ hợp tác chặt chẽ với các lãnh đạo doanh nghiệp để xác định các mục tiêu cụ thể, chẳng hạn như xác định phân khúc khách hàng và thúc đẩy cải tiến sản phẩm và dịch vụ. Bằng cách sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán học máy tiên tiến, Nhà khoa học dữ liệu có thể kiểm tra các tập dữ liệu lớn để khám phá các mẫu và thông tin chi tiết giúp tổ chức đưa ra quyết định đúng đắn.

Các nhà khoa học dữ liệu thường có sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật và kiến ​​thức về diễn giải và trực quan hóa dữ liệu. Họ phải có chuyên môn về phân tích thống kê, ngôn ngữ lập trình, thuật toán học máy và hệ thống cơ sở dữ liệu. 

Chúng ta hãy xem tổng quan về trách nhiệm của Nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp.

• Thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu để sử dụng trong các mô hình dự đoán và quy định
• Phân tích lượng thông tin khổng lồ để khám phá xu hướng và mô hình
• Sử dụng ngôn ngữ lập trình để cấu trúc dữ liệu và chuyển đổi nó thành thông tin có thể sử dụng được
• Làm việc với các bên liên quan để hiểu các vấn đề kinh doanh và phát triển các giải pháp dựa trên dữ liệu
• Phát triển mô hình dự đoán sử dụng mô hình thống kê để dự báo xu hướng trong tương lai
• Xây dựng, bảo trì và giám sát các mô hình học máy
• Phát triển và sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến cũng như các phương pháp phân tích khác để tạo ra các giải pháp dựa trên dữ liệu
• Truyền đạt các giải pháp dựa trên dữ liệu cho các bên liên quan
• Khám phá các mẫu và xu hướng ẩn trong bộ dữ liệu lớn bằng nhiều công cụ khai thác dữ liệu
• Phát triển và xác thực các giải pháp dữ liệu thông qua trực quan hóa dữ liệu, báo cáo, bảng điều khiển và bản trình bày

Tóm lại, vai trò của Nhà khoa học dữ liệu là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập, tổ chức, phân tích và giải thích dữ liệu để xác định xu hướng và mối tương quan. Họ cũng phát triển quy trình xử lý dữ liệu, báo cáo thiết kế và bảng chỉ số, đồng thời phát triển các mô hình để dự báo xu hướng trong tương lai. Để thành công trong lĩnh vực này, họ cần hiểu bối cảnh kinh doanh và nhu cầu của khách hàng.

Các bước để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong ngành công nghệ và là lĩnh vực có nhu cầu cao về các chuyên gia lành nghề. Bạn có thể tò mò về quá trình trở thành Nhà khoa học dữ liệu nếu bạn đang nghĩ đến sự nghiệp trong lĩnh vực này. Tại đây, chúng tôi sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về những gì cần thiết để bắt đầu và thành công trong lĩnh vực này.

1. Học những điều cơ bản: Bước đầu tiên để trở thành Nhà khoa học dữ liệu là hiểu các nguyên tắc cơ bản của Khoa học dữ liệu và Phân tích. Bạn sẽ cần hiểu các chủ đề về quản lý dữ liệu, thống kê, toán học và lập trình. Bạn có thể tìm thấy nhiều tài nguyên và khóa học trực tuyến dạy những chủ đề này.

2. Phát triển kỹ năng thực hành: Khi bạn đã có được hiểu biết cơ bản về khoa học dữ liệu, bạn sẽ cần phát triển các kỹ năng thực tế có ích trong sự nghiệp của mình. Ví dụ: hãy làm quen với các ngôn ngữ lập trình, như R và Python, cũng như các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu và mã hóa. Bạn cũng có thể muốn thực hành kỹ thuật học máy và phân tích dữ liệu.

3. Kiếm được Chứng chỉ Sau đại học hoặc Bằng cấp: Hầu hết các nhà tuyển dụng thích thuê các nhà khoa học dữ liệu có bằng sau đại học hoặc thạc sĩ trong lĩnh vực tương ứng, như khoa học máy tính hoặc toán ứng dụng. Kiếm được bằng Khoa học dữ liệu hoặc Phân tích có thể giúp bạn có được kiến ​​thức, chuyên môn và kỹ năng cần thiết để trở thành Nhà khoa học dữ liệu thành công.

4. Làm việc trên các dự án: Một trong những cách tốt nhất để phát triển kỹ năng Khoa học dữ liệu của bạn là làm việc trong các dự án. Bạn có thể tìm dự án trực tuyến hoặc liên hệ với các tổ chức đang tìm kiếm Nhà khoa học dữ liệu. Làm việc trong các dự án sẽ giúp bạn tích lũy kinh nghiệm về phân tích dữ liệu, học máy và các hoạt động Khoa học dữ liệu khác.

5. Ở lại đến ngày: Để đón đầu xu hướng, bạn cần cập nhật các xu hướng Khoa học dữ liệu mới nhất. Theo dõi tin tức trong ngành và đăng ký các ấn phẩm Khoa học dữ liệu nổi bật.

Bạn có thể trở thành Nhà khoa học dữ liệu nếu có sự cống hiến và làm việc chăm chỉ phù hợp. Bằng cách làm theo các mẹo được nêu ở trên, bạn sẽ tiến tới sự nghiệp Khoa học dữ liệu sinh lợi.

Đọc trên hơn 9 vai trò công việc hàng đầu trong thế giới khoa học dữ liệu năm 2023

Kết luận

Tóm lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực năng động và phát triển nhanh chóng, đóng vai trò then chốt trong thế giới dựa trên dữ liệu của chúng ta. Nó kết hợp nhiều kỹ năng khác nhau, bao gồm thống kê, lập trình, kiến ​​thức miền và trực quan hóa dữ liệu, để rút ra những hiểu biết có giá trị từ các bộ dữ liệu rộng lớn và phức tạp. Như chúng ta đã khám phá trong blog này, khoa học dữ liệu không chỉ là xử lý các con số; đó là việc chuyển đổi dữ liệu thành kiến ​​thức hữu ích có thể thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt trong các ngành. Cho dù bạn là nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm hay người mới bắt đầu khám phá lĩnh vực hấp dẫn này thì cơ hội và tác động của khoa học dữ liệu là vô hạn và nó hứa hẹn sẽ tiếp tục định hình tương lai của chúng ta theo những cách sâu sắc. Vì vậy, cho dù bạn đang sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích xu hướng thị trường, cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe hay nâng cao trải nghiệm người dùng thì rõ ràng sức mạnh của khoa học dữ liệu vẫn còn tồn tại và tiềm năng của nó chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng và sự đổi mới của chúng ta.

Câu Hỏi Thường Gặp

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/