Khoa học dữ liệu - Data Science là gì? Vai trò của Data Science

Vinh Phạm

2006

15-10-2018

Data Science (Khoa học dữ liệu) là một nghiên cứu đề cập đến việc xác định, trình bày và trích xuất các thông tin có ý nghĩa từ các nguồn dữ liệu, được sử dụng cho mục đích kinh doanh.

Với số lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi phút, yêu cầu trích xuất thông tin chi tiết hữu ích là điều bắt buộc đối với các doanh nghiệp, giúp họ tìm ra điểm nổi bật trong thị trường rộng lớn. Kỹ sư dữ liệu sẽ thiết lập và lưu trữ dữ liệu để tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình khai thác, chuyển đổi dữ liệu và các quy trình khác. Các công ty xây dựng được những chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu thực tế, sáng tạo được những điều mới mẻ sẽ luôn giành chiến thắng trong bối cảnh thương trường như chiến trường hiện nay.

Định nghĩa Data Science (Khoa học dữ liệu)

Vì Data Science là một lĩnh vực có phạm vi rộng nên không có cách nào để xác định chính xác rõ ràng vai trò của một nhà khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực khoa học dữ liệu là gì. Bộ kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu bao gồm các phép đo thống kê, phân tích, kỹ năng lập trình và sự nhạy bén trong kinh doanh. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu có một nền tảng vững chắc về toán học hoặc các lĩnh vực khoa học khác và sở hữu bằng tiến sĩ cũng là một khả năng khác biệt. Không có nhà khoa học dữ liệu, thì những giá trị to lớn của dữ liệu lớn sẽ không được khai thác. 

Vì vậy ngày nay, tất cả các doanh nghiệp trên thế giới đều đang có nhu cầu rất lớn trong việc chuyển đổi dữ liệu thành các thông tin có giá trị cho mình. Do đó, hiểu các khái niệm cơ bản về Khoa học dữ liệu, bạn sẽ trở nên thông thái hơn trong một thế giới định hướng dữ liệu như bây giờ.

Khoa học dữ liệu khiến công việc trở nên dễ dàng hơn?

Vì Data Science không phải là một single domain, nên nó bao gồm nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau để có được những dữ liệu phù hợp và chuyển chúng thành những thông tin chi tiết có giá trị cho doanh nghiệp. Đó là sự kết hợp giữa con người và máy móc. Khi nói đến nghiên cứu, trí tuệ của con người là quan trọng nhất. Nhưng khi nói đến việc tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, máy móc là tối ưu nhất.

Vai trò của Data Science

Có thể nói, ngày nay công ty nào nắm giữ được lượng dữ liệu càng lớn thì càng có nhiều lợi thế hơn các đối thủ trong ngành. Khi thu thập được lượng lớn dữ liệu sẽ giúp các Data Scientist phân tích, dự đoán chính xác hơn về khách hàng, thực trạng cũng như xu hướng xã hội ở thời điểm đó. Nhờ đó, doanh nghiệp mới có thể đề ra các chiến lược hiệu quả, giúp tối đa hóa chi phí, giảm thiểu rủi ro, và quan trọng nhất là xử lý được vấn đề mà khách hàng nói riêng và toàn xã hội nói chung đang gặp phải.

Cơ hội nghề nghiệp của Data Science là gì? 

Data Science được coi là một trong những ngành có mức lương cao trên thế giới, do đó nhu cầu tuyển dụng cho vị trí này cũng cao không kém. Những người giỏi chuyên môn sẽ được các doanh nghiệp săn đón, tuyển chọn với mức lương siêu hấp dẫn cùng nhiều chế độ phúc lợi đi kèm. Một số vị trí phổ biến mà bạn có thể làm trong ngành Data Science bao gồm:

- Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist): là những người chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu để phát triển các mô hình và thuật toán. Từ đó đề ra các giả thuyết, phát kiến hoặc dự đoán nhằm giúp công ty giải quyết vấn đề hoặc triển khai dự án mới.

- Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst): là người thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và viết chương trình nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu. Ngoài ra, họ cũng phụ trách việc biến dữ liệu này thành báo cáo trực quan.

- Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): là người có nền tảng kỹ thuật tốt, có kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ lập trình. Họ có nhiệm vụ thiết kế, chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu nhằm mục đích thu thập và phân tích dữ liệu một cách chuẩn xác nhất.

- Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst): là người có tư duy logic tốt, có nhiệm vụ sử dụng dữ liệu, kết quả phân tích định lượng nhằm đề ra các chiến lược kinh doanh quan trọng. Họ giúp công ty định ra đường hướng phát triển, cách thức cải tiến hiệu quả nhất nhằm tối ưu doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp.

- Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer): là một nhánh của AI (trí tuệ nhân tạo) giúp tự động dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu đầu vào và dữ liệu được lưu lại trong quá khứ. Người đảm nhiệm vị trí kỹ sư học máy sẽ tạo ra các mô hình thông minh, có khả năng mở rộng cho khoa học dữ liệu, lập trình máy tính và robot có khả năng tự học tập từ các mô hình dữ liệu để thực thi lệnh.

Các công ty khoa học dữ liệu hàng đầu

1. Google

Google là công ty lớn nhất hiện nay đang theo đuổi Data Science và chiêu mộ những nhà khoa học dữ liệu hàng đầu. Hiện nay Google hoạt động trong tất cả các lĩnh vực data scientists, artificial intelligence và machine learning, do đó Google cũng là một trong những tổ chức trả lương cho các nhà khoa học dữ liệu thuộc top cao nhất.

2. Amazon

Amazon là một gã khổng lồ về thương mại điện tử và điện toán đám mây đang chiêu mộ một số lượng lớn các nhà khoa học dữ liệu. Họ cần các nhà khoa học dữ liệu tìm hiểu về mindset của khách hàng, tăng cường phạm vi địa lý hoạt động trên cả ecommerce domain và ecommerce domain cho các mục tiêu kinh doanh khác nhau.

3. Visa

Visa là một cổng tài chính trực tuyến cho hầu hết các tổ chức, Visa thực hiện hàng trăm triệu các giao dịch mỗi ngày. Do đó, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu là rất lớn tại Visa, nhằm tạo thêm doanh thu, kiểm tra các giao dịch gian lận, tùy chỉnh các sản phẩm và dịch vụ theo yêu cầu của khách hàng…

Bạn có thể làm gì với Data Science?

• Đưa ra được những kết luận hoặc tạo ra được những câu hỏi mở.
• Trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn bên ngoài và nội bộ.
• Triển khai thống kê, học máy và phương pháp phân tích.
• Làm tinh gọn dữ liệu, giúp dữ liệu có thể sẵn sàng cho việc xử lý và phân tích.
• Có cái nhìn đa chiều từ các góc độ khác nhau để xác định các mẫu, quan hệ và xu hướng ẩn mình trong khối lượng dữ liệu khổng lồ đó.
• Sử dụng kết hợp các công cụ thuật toán và công cụ tự động hóa.
• Thiết kế lại quy trình, hệ thống, sử dụng phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu.

Ưu điểm của Data Science

• Nhà khoa học dữ liệu giúp các quản lý đưa ra những quyết định tốt hơn và nhanh hơn.
• Nó trao quyền cho các nhà ra quyết định với khối lượng dữ liệu vững chắc, giúp họ vạch ra một kế hoạch nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh.
• Bạn có thể dự đoán những thách thức và cơ hội mới thông qua sức mạnh của dữ liệu.
• Phát hiện xu hướng và tận dụng nó trước khi cạnh tranh diễn ra.
• Thiết lập các nguyên tắc cho các best practices và các phương pháp đã thử và thử nghiệm.
• Kiểm tra nghiêm ngặt các quyết định cho đến khi đạt được sự hoàn hảo.

Ai là đối tượng thích hợp cho việc học các công nghệ Khoa học Dữ liệu?

Khoa học dữ liệu không chỉ giới hạn ở các chuyên gia công nghệ mà các nhà thống kê và kiến trúc sư thông tin cũng có tìm hiểu và tham gia vào lĩnh vực này.

Tuy nhiên Data Science đặc biệt quan trọng với những người thuộc các lĩnh vực sau đây:

• Data Science
• Machine Learning
• Data Mining
• Data visualization
• Business Intelligence
• Big Data
• Business Analysis

Để làm Data Scientist cần những tố chất gì?   

Dưới đây là những tố chất cần thiết để trở thành một Data Scientist: 

• Kiên nhẫn: Có thể nói đây là một trong những tố chất cần thiết và quan trọng của Data Scientist. 
• Giao tiếp tốt: Công việc Data Scientist đòi hỏi cần có kỹ năng giao tiếp rất nhiều như: Giao tiếp team business, giao tiếp team engineer, giải thích insights. 
• Luôn tìm hiểu cái mới: Nghề Data Scientist cần nhiều điều mới mẻ, sử dụng những kiến thức liên ngành.

Những kỹ năng cần thiết của Data Scientist: 

• Machine learning: Học từ dữ liệu để có thể tạo ra những predictive model.
• Database: Có thể lưu trữ với truy xuất dữ liệu, dễ dàng thực hiện một số tính toán.
• Programming languages: Viết code nhằm áp dụng cho các model đã được học ở trên sản phẩm cụ thể. 
• Visualization: Có thể hiểu rõ hơn về các dữ liệu hoặc có thể trình bày được kết quả để phân tích. 

Chu trình của Data Scientist

Một chu trình cần có của một Data Scientist sẽ có 3 giai đoạn chính: 

Bước 1 chuẩn bị: Ở bước này các dữ liệu cần được thu thập và làm sạch, dữ liệu vẫn còn nhiễu. Bạn cần phải thực hiện các bước để cải thiện được chất lượng chuyển nó sang định dạng máy có thể đọc và hiểu được. 

Bước 2 thử nghiệm: Đây là bước thiết lập, các dữ liệu đều được trực quan hóa, những mô hình cũng được tạo ra từ đây. Điều này cũng không làm tốn quá nhiều thời gian. 

Bước 3 phân phối: Báo cáo kết quả dưới dạng tài liệu, sau đó bạn có thể trình bày cho quản lý. Khi quản lý đã thông qua thì những quyết định cần thiết sẽ được tải xuống. 

Hy vọng rằng những kiến thức Bizfly Cloud đã tổng hợp ở trên sẽ giúp được bạn đọc hiểu được Data Scientist là gì? Hiện nay cơ hội nghề nghiệp của một Data Science là khá cao. Chính vì vậy đừng quên trao dồi kinh nghiệm cũng như kĩ năng cần thiết để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp. 

Theo Bizfly Cloud chia sẻ