Data Science là gì? Thông Tin Chi Tiết Về ngành Data Science
- 24/05/2023
- LANIT JSC
Trong thời đại số hóa ngày nay, dữ liệu đã trở thành tài nguyên vô cùng quý giá và quyết định đến sự phát triển và thành công của nhiều lĩnh vực. Trong bối cảnh đó, ngành Data Science – khoa học dữ liệu, đã nổi lên như một lĩnh vực đang dẫn đầu cuộc cách mạng thông tin. Nhưng thực sự, Data Science là gì? Cùng LANIT tìm hiểu ngay nhé!
Data Science là gì?
Khoa học dữ liệu, còn được biết đến như Data Science, là một lĩnh vực đa dạng và sáng tạo, tận dụng sự phát triển của công nghệ máy tính tiên tiến kết hợp với sự hiểu biết về toán học và thống kê. Mục tiêu chính của khoa học dữ liệu là chuyển đổi dữ liệu không có cấu trúc thành thông tin có ý nghĩa và giá trị đối với các tổ chức và doanh nghiệp.
Với sự phát triển của khoa học dữ liệu, các nhà nghiên cứu và chuyên gia có thể áp dụng nó vào nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ví dụ, trong bối cảnh hậu Covid-19, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán tình hình xã hội và hiểu rõ hơn về tác động của đại dịch lên con người và xã hội. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về những thay đổi trong hành vi và xu hướng của con người, từ đó giúp chúng ta đưa ra các biện pháp phòng ngừa và phục hồi hiệu quả.
Bên cạnh đó, các công ty công nghệ như Meta, TikTok cũng tận dụng khoa học dữ liệu để tìm hiểu sâu về người dùng của họ. Các dữ liệu người dùng thu thập được từ các nền tảng này có thể được phân tích để khám phá các xu hướng, hành vi và sở thích của người dùng. Điều này cung cấp thông tin quan trọng cho các công ty để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ, tăng cường tương tác với người dùng và tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho cộng đồng trực tuyến
Tầm quan trọng của Data Science
Ngày nay, sự quan trọng của dữ liệu đối với các công ty không thể phủ nhận. Các công ty sở hữu lượng dữ liệu lớn hơn có ưu thế so với các đối thủ khác.
Nhưng tại sao lại như vậy? Lý do là việc thu thập dữ liệu lớn cho phép các chuyên gia về khoa học dữ liệu (Data Scientist) phân tích và dự đoán một cách chính xác hơn về tình hình khách hàng, xã hội và xu hướng.
Việc có sẵn dữ liệu lớn giúp các chuyên gia về khoa học dữ liệu có cái nhìn toàn diện và chi tiết về các thực trạng hiện tại và tương lai. Bằng cách áp dụng các phương pháp phân tích và mô hình hóa dữ liệu, họ có thể tìm ra những thông tin quan trọng và xu hướng tiềm năng. Điều này giúp các công ty xây dựng và thực hiện các chiến lược hiệu quả, từ đó giảm chi phí và giảm thiểu rủi ro.
Một lợi ích quan trọng khác của việc sở hữu dữ liệu lớn là khả năng giải quyết các vấn đề mà khách hàng và xã hội đang gặp phải. Dữ liệu cung cấp thông tin về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, cho phép các công ty đáp ứng và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Đồng thời, dữ liệu cũng cho phép đánh giá và phân tích tác động của các vấn đề xã hội, như môi trường hay sức khỏe công cộng, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp để giải quyết vấn đề đó.
Khám phá về Data Scientist
Data Scientist là gì?
Data Scientist là chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, được đào tạo về các kỹ năng và công nghệ để phân tích và hiểu các dữ liệu phức tạp và không cấu trúc. Data Scientist phải có kiến thức về toán học, thống kê, khoa học máy tính và kinh doanh để có thể phân tích dữ liệu và đưa ra các dự đoán, kết luận và giải pháp thông minh.
Với sự phát triển của công nghệ thông tin và việc tích lũy dữ liệu ngày càng tăng, vai trò của Data Scientist trở nên ngày càng quan trọng. Các chuyên gia này có thể được tìm thấy trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, tài chính, y tế, khoa học, marketing và nhiều lĩnh vực khác. Data Scientist giúp các tổ chức và doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình và áp dụng các phương pháp và công cụ để tối ưu hóa hoạt động và đưa ra các quyết định đúng đắn hơn.
Các công việc của một Data Scientist
Data Scientist đóng vai trò quan trọng trong nhiều khía cạnh của công việc và tổ chức. Dưới đây là một số vai trò chính của Data Scientist:
- Thu thập và xử lý dữ liệu: Data Scientist phải có khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xử lý dữ liệu để chuẩn bị cho các công đoạn phân tích.
- Phân tích dữ liệu: Data Scientist phải sử dụng các kỹ thuật phân tích và khai thác dữ liệu để tìm ra các mẫu, xu hướng và quan hệ trong dữ liệu. Các kỹ thuật này bao gồm các thuật toán học máy, học sâu, mô hình hóa thống kê và khai thác dữ liệu.
- Xây dựng mô hình dữ liệu: Data Scientist phải tạo ra các mô hình dữ liệu để giải thích và dự đoán các sự kiện trong thế giới thực. Đối với mỗi mô hình, Data Scientist phải chọn các thuật toán và kỹ thuật phù hợp.
- Trực quan hóa dữ liệu: Data Scientist phải tạo ra các biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu và giúp người sử dụng dễ dàng hiểu các kết quả phân tích.
- Đưa ra giải pháp và quyết định: Data Scientist phải sử dụng các kết quả phân tích dữ liệu để đưa ra các giải pháp và quyết định thông minh cho tổ chức hoặc doanh nghiệp.
Làm sao để trở thành một Data Scientist?
Để trở thành một Data Scientist, cần có những tố chất và kỹ năng sau đây:
- Kiến thức và sử dụng được ngôn ngữ lập trình cơ bản: Data Scientist cần biết sử dụng các ngôn ngữ lập trình như SQL, Python, C++ để làm việc với dữ liệu, xử lý, chia sẻ và trực quan hóa dữ liệu.
- Nắm vững và sử dụng thành thạo thuật toán Machine Learning: Machine Learning là công cụ quan trọng đối với Data Scientist. Nắm vững thuật toán này giúp phân tích dữ liệu, dự báo và đưa ra quyết định thông minh.
- Kiến thức và kỹ năng về phương pháp thống kê: Data Scientist cần biết sử dụng các phương pháp thống kê để giải quyết công việc và phát triển. Các môn học như xác suất thống kê, thống kê mô tả cung cấp kiến thức quan trọng cho kỹ năng này.
- Kỹ năng thuyết trình tốt: Data Scientist không chỉ làm việc với dữ liệu mà còn phải trình bày thông tin, kết quả cho các bên liên quan. Kỹ năng thuyết trình giúp truyền đạt thông tin một cách dễ hiểu và chi tiết.
- Khả năng định lượng dữ liệu: Data Scientist đưa ra giả thuyết, dự đoán và khám phá xu hướng dựa trên dữ liệu. Khả năng định lượng giúp tăng cường kỹ năng trong việc phân tích và xử lý dữ liệu.
- Khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu lớn: Data Scientist phải có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để máy tính có thể hiểu được.
- Đầu óc tư duy: Data Scientist cần có khả năng tư duy sáng tạo và phân tích. Họ nhìn nhận dữ liệu từ nhiều góc độ để tìm ra giải pháp tối ưu và đưa ra những quyết định thông minh.
Tóm lại, để trở thành một Data Scientist thành công, cần có kiến thức vững và kỹ năng sử dụng các công cụ, thuật toán và phương pháp trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu. Sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và tư duy phân tích là yếu tố quan trọng để làm việc hiệu quả với dữ liệu.
Phân biệt Data Scientist với các thuật ngữ khác
Data Scientist với Data Analyst
Data analyst là những chuyên gia thực hiện tác vụ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tiến hành phân tích để đưa ra thông tin quan trọng. Công việc của họ bao gồm việc tạo các chương trình và công cụ để thực hiện các nhiệm vụ phân tích theo yêu cầu được giao.
Data analyst thường thực hiện công việc minh họa và tạo ra các báo cáo dựa trên nhiệm vụ cụ thể. Chúng tập trung vào việc trình bày kết quả theo yêu cầu công việc đã được giao, chứ không phải tìm hiểu và báo cáo về xu hướng và khám phá dữ liệu trong toàn bộ dự án.
Điều này là điểm khác biệt lớn nhất giữa data analyst và data scientist. Trong khi data scientist tập trung vào khám phá và hiểu sâu về xu hướng và mô hình hóa dữ liệu, data analyst thực hiện các nhiệm vụ phân tích cụ thể và tạo ra thông tin hữu ích để hỗ trợ quyết định và báo cáo kết quả theo yêu cầu công việc đã được giao.
Data analyst thường là thành viên quan trọng trong các tổ chức và doanh nghiệp có nhu cầu phân tích dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động và đưa ra các quyết định thông minh. Các kỹ năng quan trọng của data analyst bao gồm hiểu biết về phân tích dữ liệu, xử lý số liệu và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL, Python và R.
Data Scientist và Data Engineer
Data engineer là những chuyên gia kiến trúc dữ liệu, chịu trách nhiệm sử dụng kỹ thuật và kỹ năng máy tính để xây dựng và quản lý các “pipeline” dữ liệu cho nhóm data science. Nhiệm vụ chính của họ là chuyển đổi, xử lý và tổ chức dữ liệu để đảm bảo nó có thể được sử dụng một cách hiệu quả.
Data engineer sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python, C++, Java, Scala,… để thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa hệ thống xử lý dữ liệu. Họ tạo ra các đường dẫn và cơ sở hạ tầng để dữ liệu có thể di chuyển một cách mạnh mẽ và đáng tin cậy từ nguồn dữ liệu đến mục tiêu cuối cùng.
Điểm khác biệt quan trọng giữa data engineer và data scientist là data engineer không tham gia vào việc phân tích số liệu và dự đoán. Nhiệm vụ chính của họ tập trung vào việc xây dựng và duy trì hệ thống xử lý dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu luôn được cập nhật và sẵn sàng để được sử dụng bởi nhóm data science.
Data engineer là vai trò quan trọng trong việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu trong các tổ chức và doanh nghiệp. Các kỹ năng quan trọng của data engineer bao gồm hiểu biết về cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn, hệ thống phân tán và công nghệ xử lý dữ liệu.
Data science và Computer science
Computer science là một ngành nghiên cứu và áp dụng các nguyên tắc cơ bản của khoa học máy tính. Khác với data scientist, lĩnh vực này tập trung vào cấu trúc và thiết kế máy tính, môi trường website và internet, trí tuệ nhân tạo (AI), an toàn máy tính và nhiều khía cạnh khác liên quan đến công nghệ thông tin.
Trong lĩnh vực computer science, các chuyên gia làm việc để tạo ra các giải pháp kỹ thuật và phát triển các ứng dụng. Họ tìm hiểu về lý thuyết và thiết kế của các hệ thống máy tính, các ngôn ngữ lập trình, cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Computer science không tập trung vào việc làm việc trực tiếp với dữ liệu như data scientist để đưa ra kết quả hoặc dự đoán.
Lĩnh vực này đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và tối ưu hóa các công nghệ, từ phát triển phần mềm và ứng dụng web đến xử lý dữ liệu lớn và AI. Các chuyên gia computer science thường làm việc trong các công ty công nghệ, tổ chức nghiên cứu hoặc tổ chức có nhu cầu sử dụng công nghệ thông tin để cải thiện hiệu suất và sáng tạo.
Cơ hội nghề nghiệp đối với ngành Data Science
Data science là một lĩnh vực là xu hướng hiện nay với nhu cầu tuyển dụng lớn và mức lương đãi ngộ cao. Trong ngành này, có nhiều cơ hội việc làm đa dạng ở Việt Nam. Dưới đây là một số ví dụ về các vai trò trong ngành data science:
- Data engineer: Đây là người thu thập và chuyển đổi dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau thành dữ liệu có cấu trúc, có ý nghĩa và có lợi ích. Data engineer đảm bảo rằng dữ liệu có thể được truy cập và sử dụng một cách hiệu quả.
- Data analyst: Data analyst sử dụng dữ liệu để tạo ra thông tin và dữ kiện cần thiết cho kế hoạch kinh doanh và giải pháp cho doanh nghiệp. Họ phân tích dữ liệu, tìm ra các mẫu và xu hướng, và đưa ra các khuyến nghị dựa trên những phân tích đó.
- Data scientist: Data scientist là nhà khoa học dữ liệu, người tận dụng dữ liệu và thông tin từ data engineer và data analyst để dự đoán xu hướng trong tương lai. Với sự am hiểu sâu về phân tích dữ liệu, họ áp dụng các phương pháp và thuật toán phức tạp nhằm khám phá thông tin quan trọng từ dữ liệu. Qua quá trình này, data scientist có khả năng tạo ra những nhận định và dự báo vượt trội, mang lại giá trị và hiểu biết sâu sắc về các xu hướng và khía cạnh quan trọng của dữ liệu.
- Business analyst: Business analyst sử dụng thông tin chi tiết và dự đoán từ data scientist để tư vấn cho doanh nghiệp, giúp định hướng phát triển tốt hơn. Họ hiểu biết về lĩnh vực kinh doanh và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh.
- Data architect: Data architect có trách nhiệm triển khai các thiết kế dựa trên nền tảng dữ liệu. Họ xác định mô hình, quy tắc và chính sách cho việc tổ chức và quản lý cơ sở dữ liệu ở nhiều cấp độ.
- Machine learning engineer: Machine learning engineer tập trung vào việc điều chỉnh các mô hình dữ liệu và thực hiện phân loại và dự đoán dữ liệu. Công việc này yêu cầu kỹ năng phân tích để phát triển và xây dựng các thuật toán machine learning.
Kết luận
Trong bài viết này chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu các thông tin về Data Science là gì? Tầm quan trọng của Data Science và cơ hôi nghề nghiệp của ngành này. Có thể nói, Data Science không chỉ là một thuật ngữ, mà là một cuộc cách mạng về việc hiểu và tận dụng dữ liệu. Sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự gia tăng về lượng dữ liệu đã tạo ra nhu cầu ngày càng tăng về chuyên gia Data Science.
Từ việc thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu cho đến việc đưa ra dự đoán và tư vấn quyết định, Data Science đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp và tổ chức nắm bắt cơ hội, tối ưu hoá hoạt động và đưa ra quyết định thông minh. Với tiềm năng vô hạn và tầm ảnh hưởng rộng lớn, Data Science không chỉ là một công nghệ mà là một cơ hội thay đổi cuộc sống và thúc đẩy sự tiến bộ của xã hội.
