Khoa học dữ liệu là gì? Kỷ nguyên “dụng võ” cho khoa học dữ liệu

1. Khoa học dữ liệu – ngành nghề “hot” hiện nay được định nghĩa là gì? 

Khoa học dữ liệu là một nghiên cứu khoa học chi tiết về luồng thông tin từ lượng dữ liệu khổng lồ có trong kho lưu trữ của một tổ chức. Nó liên quan tới việc có được những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu thô và không có cấu trúc được xử lý thông qua các kỹ năng phân tích, lập trình và kinh doanh. Khoa học dữ liệu là sự pha trọng của nhiều công cụ, thuật toán và nhiều nguyên tắc khác nhau với mục tiêu khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô. 

Khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng để đưa ra quyết định và dự đoán bằng cách sử dụng phân tích nguyên nhân dự đoán, phân tích theo quy định và thuật ngữ học máy, trong đó: 

- Phân tích nguyên nhân dự đoán: Cho bạn một mô hình có thể dự đoán khả năng của một sự kiện cụ thể trong tương lai. Giả sử khi bạn muốn cung cấp tiền cho tín dụng thì xác suất khách hàng thực hiện thanh toán tín dụng trong tương lai đúng hạn chính điều cần dự đoán mà bạn quan tâm. 

- Phân tích theo quy định: Cho bạn một mô hình thông minh trong việc đưa ra quyết định của riêng mình và khả năng sửa đổi nó với các tham số động, bạn chắc chắn cần phân tích theo quy định cho nó. Phân tích theo quy định không chỉ dự đoán mà còn gợi ý một loại các hành động được quy định và các kết quả liên quan 

- Thuật ngữ học máy để đưa ra dự đoán: Chẳng hạn nếu bạn có dữ liệu giao dịch của một công ty tài chính và cần xây dựng một mô hình để xác định xu hướng trong tương lai thì thuật toán học máy là sự lựa chọn phù hợp nhất. 

- Thuật ngữ học máy để khám phá mẫu: Bạn cần tìm ra các mẫu ẩn trong tập dữ liệu để có thể đưa ra dự đoán có ý nghĩa. Thuật toán phổ biến nhất được sử dụng để khám phá mẫu là Clustering. 

2. Thành phần của khoa học dữ liệu 

Các thành phần chính của khoa học dữ liệu gồm: Dữ liệu, Lập trình (Python và R), Thống kê và Xác suất, Học máy và dữ liệu lớn. Trong đó: 

- Dữ liệu: Là các bộ dữ liệu thô – nền tảng của khoa học dữ liệu và nó có thể thuộc nhiều loại khác nhau như dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc 

- Lập trình: Quản lý và phân tích dữ liệu được thực hiện bằng lập trình máy tính. Trong khoa học dữ liệu, hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là Python và R

- Thống kê và Xác suất: dữ liệu được thao tác để trích xuất thông tin từ nó. Nền tảng toán học của Khoa học dữ liệu là thống kê và xác suất. Không có kiến thức rõ ràng về thống kê và xác suất có khả năng cao hiểu sai dữ liệu và đưa ra kết luận không chính xác. Vậy nên số liệu thống kế và xác suất đóng vai trò quan trọng trong Khoa học dữ liệu. 

- Học máy: Là một nhà khoa học dữ liệu, mỗi ngày bạn sẽ sử dụng các thuật toán Machine learning như phương pháp hồi quy và phân loại. Điều rất quan trọng đối với một Nhà khoa học dữ liệu là biết thuật toán Machine Learning như một phần công việc của họ để họ có thể dự đoán những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu có sẵn. 

- Dữ liệu lớn: Ngay nay, dữ liệu thô được so sánh với dầu thô và cách chúng ta khai thác dầu bằng cách áp dụng dữ liệu khoa học, chúng ta có thể trích xuất các loại thông tin khác nhau từ dữ liệu thô. Các công cụ được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để xử lý dữ liệu lớn là Java, C/C++, Hadoop, R, Pig,… 

Xem thêm: Tìm hiểu ngành Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu ra làm gì?

 3. Sự cần thiết của khoa học dữ liệu hiện tại và tương lai 

Trong cuộc chạy đua công nghệ số, trên chặng đường đua các doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực muốn thắng cuộc là người làm chủ được các nguồn dữ liệu lớn. Vậy nên nếu doanh nghiệp tập hợp được đầy đủ nguồn dữ liệu lớn họ có thể tạo ra chiến lược kinh doanh hiệu quản hơn và giới thiệu sản phẩm đến đúng với khách hàng mục tiêu. Điều này thật tuyệt vời vì nó sẽ mang lại nhiều lợi ích hơn cho doanh nghiệp. 

Hiện nay trong lĩnh vực công nghiệp nhu cầu lớn đối với các nhà khoa học lành nghề và được chứng nhân. Họ là một trong những chuyên gia được nhận lương cao nhất trong các công việc thuộc ngành công nghệ thông tin. Tại các quốc gia phát triển như Mỹ, công việc tốt nhất là một nhà khoa học dữ liệu với mức lương trung bình hàng năm lên tới 110.000 đô la. Còn trên toàn thế giới, một sự tăng trưởng rất lớn trong lĩnh vực Internet vạn vật có 90% dữ liệu đã được tạo ra trong thế giới hiện đại. Theo thống kê mỗi ngày có 2,5 triệu byte dữ liệu được tạo ra và nó được tăng tốc hơn với sự phát triển của Internet vạn vật. Dữ liệu này đến từ các nguồn như: 

- Các cảm biến được sử dụng trong trung tâm mua sắm để thu thập thông tin của người mua hàng 

- Thông tin đăng trên các kênh truyền thông và nhận phản hồi từ khách hàng 

- Giao dịch trao đổi mua bán trên các trang thương mại điện tử 

- Hình ảnh và video kỹ thuật số được ghi nhận lại 

Các công ty tràn ngập dữ liệu cần được lưu trữ và điều quan trọng là doanh nghiệp phải biết làm gì với dữ liệu bùng nổ này và cách sử dụng nó. Khoa học dữ liệu tập hợp rất nhiều kỹ năng như thống kê, toán học, toán tin và kiến thức về lĩnh vực kinh doanh và giúp một tổ chức:

- Giảm chi phí 

- Mở rộng kinh doanh sang thị trường mới 

- Nhấn vào các nhân khẩu học khác nhau 

- Đánh giá hiệu quả của một chiến dịch tiếp thị để đầu tư phát triển hoặc chuyển đổi kế hoạch tiếp thị đúng hướng 

- Ra mắt sản phẩm hoặc dịch vụ mới 

Do đó trong bất kỳ ngành nào, khoa học dữ liệu cũng đóng vai trò chính trong thành công của tổ chức 

4. Vòng đời của khoa học dữ liệu 

4.1. Khám phá dữ liệu

Trước khi bắt đầu dự án, điều quan trọng là phải hiểu các thông số kỹ thuật, yêu cầu, ưu tiên và ngân sách cần thiết khác nhau. Tại giai đoạn này bạn đánh giá xem bạn có các tài nguyên cần thiết có mặt về con người, công nghệ, thời gian và dữ liệu để hỗ trợ dự án hay không và đóng khung vấn đề kinh doanh và đưa ra các giả thuyết ban đầu để kiểm tra. 

Với các nhà khoa học dữ liệu giai đoạn chuẩn bị họ sẽ thúc đẩy doanh số của cửa hàng, các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số có thể là: 

- Vị trí đặt cửa hàng 

- Nguồn nhân lực làm việc trong cửa hàng 

- Thời gian làm việc 

- Chương trình khuyến mãi 

- Vị trí sản phẩm được định vị trên thị trường 

- Thông tin đối thủ cạnh tranh về vị trí cà các chương trình khuyến mãi của đối thủ cạnh tranh. 

4.2. Chuẩn bị dữ liệu 

Sau khi hoàn thành giai đoạn khám phá dữ liệu, giai đoạn tiếp theo đây là chuẩn bị dữ liệu. Bao gồm việc chuyển đổi dữ liệu khác nhau thành một định dạng phổ biến để làm việc với nó một cách liền mạch. Bạn cần khám phá tiền xử lý và điều kiện dữ kiện trước khi lập mô hình. Bạn có thể sử dụng R để làm sạch dữ liệu, chuyển đổi và trực quan hóa. Điều này sẽ giúp bạn phát hiện ra các ngoại lệ và thiết lập mối quan hệ giữa các biến. Sau khi làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo là tích hợp và tạo kết luận từ bộ dữ liệu để phân tích. Điều này liên quan đến việc tích hợp dữ liệu bao gồm hợp nhất hai hoặc nhiều bảng của cùng một đối tượng nhưng lưu trữ thông tin khác nhau hoặc tóm tắt các trường trong một bảng bằng cách sử dụng tổng hợp. 

4.3. Lập kế hoạch mô hình 

Giai đoạn này bạn sẽ xác định các phương pháp và kỹ thuật để vẽ mối quan hệ giữa các biến. Các mối quan hệ này sẽ đặt cơ sở cho các thuật toán mà bạn sẽ thực hiện trong giai đoạn tiếp theo. Tất cả các dự án Khoa học dữ liệu đều có các mô hình toán học nhất định để thúc đẩy chúng. Những mô hình này đều được các nhà khoa học dữ liệu lên kế hoạch và xây dựng để phù hợp với nhu cầu cụ thể của tổ chức kinh doanh. 

Các công cụ và bộ máy khác nhau được sử dụng trong vấn đề này có thể là các công cụ tính toán thống kê R, ngôn ngữ lập trình Python, công cụ phân tích nâng cao của SAS, SQL, Oracle và các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác nhau như Tableau và QlikView. Trong đó:

- R có một bộ đầy đủ các khả năng mô hình hóa và cung cấp một môi trường tốt để xây dựng các mô hình diễn giải 

- Các công cụ phân tích SQL có thể thực hiện phân tích trong cơ sở dữ liệu - database bằng cách sử dụng các hàm khai thác dữ liệu phổ biến và các mô hình dự đoán cơ bản 

4.4. Xây dựng mô hình

Sau khi đưa dữ liệu được chuẩn bị và các mô hình được xây dựng, đã đến lúc các mô hình này hoạt động để đạt được kết quả mong muốn. Có thể có sự khác biệt khác nhau và rất nhiều sự cố có thể cần thiết, và do đó mô hình có thể phải được điều chỉnh. 

Trong giai đọan này bạn sẽ phát triển các bộ dữ liệu cho mục đích đào tạo và thử nghiệm. Bạn sẽ xem xét liệu các công cụ hiện tại của bạn có đủ để chạy các mô hình hay nô sẽ cần một môi trường mạnh mẽ hơn. 

4.5. Vận hành 

Trong giai đoạn này bạn cung cấp các báo cáo, tóm tắt, mã và tài liệu kỹ thuật cuối cùng. Ngoài ra, đôi khi một dự án thí điểm cũng được thực hiện trong môi trường sản xuất thực tế. Điều này sẽ cung cấp cho bạn một bức tranh rõ ràng về hiệu suất và các ràng buộc liên quan khác ở quy mô nhỏ trước khi triển khai đầy đủ. 

4.6. Đánh giá kết quả

Cuối cùng điều quan trọng là phải đánh giá xem bạn đã có thể đạt được mục tiêu mà bạn đã lên kế hoạch trong giai đoạn đầu chưa? Vì vậy trong giai đoạn cuối cùng, bạn xác định tất cả các kết quả chính, liên lạc với các bên liên quan và xác định xem kết quả của dự án là thành công hay thất bại dựa trên các tiêu chí được phát triển trong giai đoạn khám phá dữ  liệu. 

Trong giai đoạn này, nhà khoa học dữ liệu cần phải là người liên lạc giữa các nhóm khác nhau và có thể truyền đạt thông tin liên tục của mình tới các bên liên quan và người ra quyết định quan trọng trong tổ chức để có thể thực hiện các hành động dựa trên các khuyến nghị của Nhà khoa học dữ liệu. 

Xem thêm: Ngành an toàn thông tin là gì? Bật mí triển vọng việc làm cho bạn

5. Khoa học dữ liệu – Công việc hấp dẫn, cơ hội nghề nghiệp của thế kỷ 21 

5.1. Triển vọng phát triển khoa học dữ liệu 

Thế giới đang sống trong thời đại kỷ nguyên mới, chứng kiến sự thay đổi chóng mặt của xu hướng phát triển công nghệ trong công cuộc cách mạng công nghệ 4.0 từ đó khoa học dữ liệu trở thành ngành học “hot” trong nền kinh tế và kinh doanh hiện nay. Và nền kinh tế nước ta cũng đang chuyển hướng sang nền kinh tế, áp dụng công nghệ sản xuất thông minh. 

Ngoài các lĩnh vực Robot và Trí tuệ nhân tạo – AI, Data Analyst, Data Engineer, Big Data, Internet vạn vật – IoTs, Điện máy đám mây – Cloud computing thì Khoa học dữ liệu – Data Scientist cũng là một sự phát triển đột phá của nền kinh tế trong thời đại mới này. Thế giới ngày này không phải thế giới của 10 năm trước, 50 năm trước hay 100 năm trước đó,… Theo thời gian vạn vật thay đổi và con người chính là nhân tố chính tác động đến sự thay đổi này. Nguồn dữ liệu trong xã hội hiện đại xuất hiện ở tất cả mọi lĩnh vực vô cùng lớn, việc thu thập và xử lý không thể sử dụng phương pháp truyền thống. Và khoa học dữ liệu ra đời như một điều tất yếu áp dụng trong kinh tế và kinh doanh giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định nhanh chóng, khoa học mang lại lợi ích lớn nhất. 

Trong nền kinh tế khoa học dữ liệu là một ngành học được đánh giá là ngành học “hot” trong thời đại hiện nay. Và khi thế giới vẫn đang không ngừng phát triển, khoa học dữ liệu sẽ vẫn phát triển theo xu thế trong những năm tới. Lựa chọn khoa học dữ liệu là ngành đào tạo theo đuổi ngay từ bây giờ là bạn đang đi đúng hướng phát triển của xã hội hiện đại. Bởi trong tương lai khoa học dữ liệu là lĩnh vực không thể thiếu cho sự phát triển của mỗi quốc gia, mỗi nền kinh tế và tất nhiên trước xu hướng này, một quốc gia có tiềm năng phát triển như Việt Nam đâu thể đứng ngoài nhìn các quốc gia áp dụng khoa học dữ liệu ngày một đi lên. 

5.2. Các trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu

Nhận thức được nhu cầu nhân lực ngành khoa học dữ liệu trong bối cảnh nền kinh tế phát triển như hiện nay, rất nhiều cơ sở đào tạo đã mở chuyên ngành khoa học dữ liệu đào tạo nhân lực phục vụ nhu cầu cấp thiết của xã hội. Một số các trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu bạn có thể tham khảo lựa chọn như: 

- Viên Nghiên cứu và Đào tạo Việt – Anh thuộc Đại học Đà Nẵng – Ngôi trường nằm trong top 3 trường tiên phong đào tạo ngành Khoa học Dữ liệu tại Việt Nam. 

- Trường Đại học Công nghệ thông tin – Đại học quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh cũng là một trong những trường Đại học đầu tiên tại Việt Nam đào tạo chuyên sâu ngành Khoa học dữ liệu. Trường tập hợp những giáo sư đầu ngành nhiều năm kinh nghiệm giảng dạy, giáo trình mới luôn được cập nhật, nắm bắt xu thế khoa học kỹ thuật trên thế giới từ đó tạo ra sự khác biệt trong đào tạo và giảng dạy 

- Trường Đại học Quốc tế - Đại học quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh có kinh nghiệm đào tạo với đội ngũ giảng viên đúng chuyên ngành có học vị từ Thạc sĩ trở lên, có thể đảm bảo 100% các môn thuộc chuyên ngành Khoa học dữ liệu đáp ứng nhu cầu cấp thiết nhân lực phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp hiện nay. 

Và trong mùa tuyển sinh năm 2019 này sẽ có thêm một số trường đại học như Đại học Bách Khoa, Đại học Kinh tế Quốc dân, Học viện Chính sách và Phát triển,… lần đầu tiên tuyển sinh ngành liên quan đến khoa học dữ liệu. Đây là cơ hội cho nhân lực miền Bắc có cơ hội đến với ngành Khoa học dữ liệu – cơ hội việc làm hấp dẫn trong tương lai.  

5.3. Học khoa học dữ liệu ra làm gì?

Trên thế giới, các doanh nghiệp lớn hàng đầu đang sử dụng dữ liệu khoa học như Google, Amazon và Visa còn tại Việt Nam nhiều tập đoàn lớn như Facebook, Lazada, Tiki, Uber, Grab rất chú trọng ứng dụng khoa học dữ liệu và tuyển dụng số lượng lớn nhân sự nhằm phục vụ nhu cầu tăng trưởng kinh doanh. Một số vị trí việc làm mà cử nhân khoa học dữ liệu là: 

- Trở thành một nhà kinh doanh trong lĩnh vực liên quan tới khoa học dữ liệu  

- Làm công việc sáng tạo dữ liệu 

- Thực hiện các hoạt động phát triển dữ liệu 

- Tiến hành nghiên cứu dữ liệu cũng là một công việc hay.  

5.4. Kỹ năng “sinh tồn” trong ngành khoa học dữ liệu 

Thuật ngữ nhà khoa học dữ liệu được đặt ra từ hơn 10 năm trước, đó là vào năm 2008 khi các công ty nhận ra sự cần thiết của các chuyên gia dữ liệu có kỹ năng tổ chức và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Nhà khoa học dữ liệu không giống với các nhà thống kê đó là sự khác biệt giữa giải thích và dự đoán. Nhà phân tích dữ liệu thường giải thích những gì diễn ra bằng cách xử lý lịch sử dữ liệu. Họ không chỉ phân tích khám phá để có những hiểu biết sâu sắc về nó mà còn sử dụng các thuật toán học máy tiến tiến khác nhau để xác định sự xuất hiện của một sự kiện cụ thể trong tương lai. 

Để nắm vững cơ hội làm việc trong các doanh nghiệp lớn và nhỏ trong hầu hết các ngành công nghiệp các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cần có những kỹ năng “sinh tồn” sau đây: 

- Thu thập truy vấn và tiêu thụ dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và chúng không ở dạng có sẵn để bạn hiểu ngay lập tức mà bạn phải suy nghĩ cẩn thận về việc lưu trữ dữ liệu khi bạn phân tích dữ liệu khám phá băng công nghệ mới 

- Kỹ năng định lượng: Khoa học dữ liệu dựa chủ yếu vào kỹ năng toán học và thống kê bởi vì đây là những kỹ năng cần thiết để hiểu dữ liệu của bạn và ý nghĩa của nó.

- Khả năng lập trình: Là một kỹ năng không thể thiếu với nhân lực trong ngành khoa học dữ liệu đặc biệt là một vài ngôn ngữ lập trình thông dụng. 

- Học vấn chuyên môn: Là một chuyên gia khoa học dữ liệu chắc chắn bạn phải đáp ứng được yêu cầu chuyên môn cao từ đó sẽ có những hiểu biết chuyên sâu để có thể hiểu chính xác mọi vấn đề. 

-  Kỹ năng giao tiếp tốt giúp những chuyên gia khoa học dữ liệu truyền đạt thông tin chi tiết về dữ liệu. 

Vậy là từ những đề mục trên đây, timviec365.vn đã giúp độc giả hiểu chi tiết hơn những vấn đề của khoa học dữ liệu. Không chỉ biết “khoa học dữ liệu là gì?” mà độc giả còn được khám phá nhiều thông tin liên quan nhiều hơn thế. Hãy thường xuyên truy cập Timviec365.vn để nhận được những nguồn thông tin chia sẻ mới mỗi ngày đồng thời cập nhật thông tin tuyển dụng việc làm để không bỏ lỡ cơ hội nghề nghiệp trong tương lai nhé!