Data Science là gì? Vai trò của Data Science

Vinh Phạm

3111

23-07-2024

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.

Tại sao Data Science lại vô cùng quan trọng đối với doanh nghiệp?

Việc sử dụng Data Science để phân tích và tận dụng dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng đối với các tổ chức doanh nghiệp.

1. Khả năng nắm bắt thông tin chi tiết từ dữ liệu

Trong thế giới kỹ thuật số hiện nay, lượng dữ liệu mà các tổ chức thu thập được ngày càng lớn mạnh. Data Science giúp trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ này, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, xu hướng thị trường và hiệu quả hoạt động của mình. Thông qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.

2. Hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định thông minh dựa trên cơ sở dữ liệu và phân tích khoa học

Các quyết định dựa trên Data Science thường chính xác và hiệu quả hơn, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa chi phí và gia tăng lợi nhuận. Việc áp dụng Data Science vào hoạt động kinh doanh giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định thông minh hơn, từ việc xác định mục tiêu kinh doanh đến chiến lược tiếp thị hiệu quả.

3. Tự động hóa quy trình trong doanh nghiệp

Việc sử dụng công nghệ Data Science để tự động hóa các quy trình thủ công không chỉ giúp tiết kiệm thời gian, nhân lực mà còn giảm thiểu sai sót và chi phí tốn kém. Ví dụ, Data Science có thể được áp dụng để tự động hóa việc phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán nhu cầu thị trường, phát hiện gian lận, giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.

Các kỹ thuật khoa học dữ liệu phổ biến 

Phân loại dữ liệu

Phân loại dữ liệu là một quá trình phân loại các mẫu dữ liệu vào các nhóm khác nhau dựa trên các thuộc tính hay đặc điểm cụ thể. Đây là một kỹ thuật học máy quan trọng và được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế như phát hiện email rác, nhận dạng chữ viết tay và dự đoán khách hàng tiềm năng. Các thuật toán phổ biến cho phân loại dữ liệu bao gồm Naive Bayes, Logistic Regression và Support Vector Machines.

Hồi quy

Hồi quy là một phương pháp được sử dụng để dự đoán giá trị đầu ra dựa trên các biến đầu vào. Mục tiêu của hồi quy là tìm một mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến tính sao cho mối quan hệ giữa biến đầu vào và biến đầu ra được xác định một cách chính xác. Hồi quy được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, kinh doanh và y tế để dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định.

Phân nhóm dữ liệu

Phân nhóm dữ liệu là quá trình chia dữ liệu thành các nhóm hoặc cụm riêng biệt dựa trên sự tương đồng giữa các mẫu dữ liệu. Kỹ thuật này giúp giảm chiều dữ liệu và tạo ra cấu trúc tổ chức rõ ràng cho các điểm dữ liệu tương tự nhau. Phân nhóm dữ liệu thường được sử dụng trong khai thác dữ liệu, học không giám sát và xử lý hình ảnh để phân loại dữ liệu và hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu.

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. 

Data Science cần học những kiến thức gì?

Kỹ năng phân tích và thống kê

Kỹ năng phân tích và thống kê đứng đầu danh sách những kỹ năng cơ bản mà mọi Data Scientist cần có. Xác suất thống kê không chỉ giúp họ biết cách mô tả dữ liệu mà còn kết hợp với thuật toán và công nghệ để áp dụng vào thực tiễn.

Thống kê chia thành hai loại chính là thống kê mô tả và thống kê suy luận. Thống kê mô tả giúp tổng hợp và minh họa dữ liệu, trong khi thống kê suy luận đưa ra kết luận và dự đoán xu hướng của dữ liệu. Điều này giúp Data Scientist hiểu rõ về dữ liệu và từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn.

Ngoài ra, việc hiểu về xác suất và các khái niệm liên quan cũng rất quan trọng. Xác suất không chỉ là cốt lõi của Data Science mà còn hỗ trợ trong việc dự đoán và phân tích dữ liệu hiệu quả. Những kiến thức như xác suất có điều kiện, Naive Bayes cũng được xem là kiến thức cơ bản mà một Data Scientist cần phải am hiểu.

Toán học

Đại số tuyến tính là một trong những lĩnh vực toán học quan trọng mà mọi Data Scientist cần nắm vững. Đại số tuyến tính không chỉ áp dụng trong việc xử lý dữ liệu mà còn có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như xử lý ảnh, nhận diện mẫu, và rất nhiều ứng dụng khác. Việc hiểu và sử dụng thành thạo các khái niệm về ma trận, vector, và phép toán tuyến tính là yếu tố quan trọng giúp bạn tiến xa hơn trong lĩnh vực Data Science.

Ngoài ra, kiến thức về tích phân, đạo hàm và vi phân cũng rất quan trọng trong Data Science. Những khái niệm này không chỉ giúp bạn hiểu rõ các phương pháp xử lý dữ liệu mà còn cung cấp cơ sở cho việc phát triển các thuật toán và mô hình dự đoán. Nắm vững những kiến thức này sẽ giúp bạn trở thành một Data Scientist giỏi.

Lập trình

Kiến thức cuối cùng mà Data Science cần học là lập trình. Ngôn ngữ lập trình quan trọng mà mọi Data Scientist cần biết là Python. Python là một ngôn ngữ linh hoạt và phổ biến, có thể được sử dụng cho mọi chức năng trong lĩnh vực Data Science. R cũng là một công cụ lập trình thống kê quan trọng, giúp giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu cốt lõi.

Tableau là một phần mềm trực quan giúp phát triển và chia sẻ trực quan hóa dữ liệu. Nó cung cấp nhiều loại hình ảnh trực quan khác nhau như biểu đồ thanh, biểu đồ đường, sơ đồ bản đồ, và nhiều loại khác.

Kỹ năng truy vấn cơ sở dữ liệu cũng quan trọng, với hai loại ngôn ngữ là SQL và NoQuery. SQL bao gồm các ngôn ngữ như MySQL, PL/SQL, trong khi NoQuery bao gồm MongoDB, Cassandra. NoQuery đặc biệt quan trọng vì nó xử lý dữ liệu phi cấu trúc mà các công ty thường gặp phải.

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