Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu quan trọng bởi vì lĩnh vực này kết hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ để rút ra ý nghĩa từ dữ liệu. Các tổ chức hiện đại chìm ngập trong dữ liệu và hiện có vô vàn thiết bị có thể tự động thu thập và lưu trữ dữ liệu. Các hệ thống và cổng thanh toán trực tuyến đang dần thu thập nhiều dữ liệu hơn trong những lĩnh vực thương mại điện tử, y tế, tài chính cũng như mọi khía cạnh khác của đời sống con người. Chúng ta có sẵn khối lượng đồ sộ dữ liệu dưới dạng văn bản, âm thanh, video và hình ảnh.  

Những đột phá về trí tuệ nhân tạo và máy học đã giúp hoạt động xử lý dữ liệu nhanh và hiệu quả hơn. Nhu cầu trong ngành đã tạo ra một hệ sinh thái các khóa học, bằng cấp và vị trí việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Do đòi hỏi trình độ chuyên môn và bộ kỹ năng đa ngành nghề, lĩnh vực khoa học dữ liệu cho thấy sự phát triển mạnh mẽ được dự kiến trong những thập niên tới.

Khoa học dữ liệu đang cách mạng hóa phương thức hoạt động của các công ty. Nhiều doanh nghiệp, bất kể quy mô, đều cần một chiến lược khoa học dữ liệu hiệu quả để thúc đẩy tăng trưởng và duy trì lợi thế cạnh tranh. Một số lợi ích chính bao gồm:

Khám phá các mẫu biến đổi tiềm ẩn

Khoa học dữ liệu cho phép các doanh nghiệp phát hiện ra những mẫu và mối quan hệ mới có tiềm năng biến đổi toàn bộ tổ chức. Nó có thể hé lộ những thay đổi với chi phí thấp trong việc quản lý nguồn lực để tạo ra tác động tối đa đến tỷ suất lợi nhuận. Ví dụ: một công ty thương mại điện tử sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện ra rằng có rất nhiều truy vấn của khách hàng được tạo sau giờ làm việc. Các cuộc điều tra cho thấy rằng khách hàng có nhiều khả năng mua hàng hơn nếu họ được phản hồi nhanh chóng thay vì nhận được câu trả lời trong ngày làm việc tiếp theo. Bằng cách triển khai dịch vụ khách hàng 24/7, doanh thu của doanh nghiệp đã tăng thêm 30%.

Sáng tạo các sản phẩm và giải pháp mới

Khoa học dữ liệu có thể hé lộ những lỗ hổng và vấn đề thường bị bỏ sót. Thông tin chuyên sâu hơn về quyết định mua hàng, phản hồi của khách hàng và quy trình kinh doanh có thể thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo trong hoạt động nội bộ cũng như các giải pháp bên ngoài. Ví dụ: giải pháp thanh toán trực tuyến sử dụng khoa học dữ liệu để đối chiếu và phân tích đánh giá của khách hàng về công ty trên mạng xã hội. Phân tích cho thấy rằng khách hàng quên mật khẩu trong giai đoạn mua sắm cao điểm và không hài lòng với hệ thống khôi phục mật khẩu hiện tại. Công ty có thể sáng tạo ra một giải pháp tốt hơn và nhận thấy mức độ hài lòng của khách hàng tăng lên đáng kể.

Tối ưu hóa trong thời gian thực

Các doanh nghiệp, đặc biệt là những doanh nghiệp quy mô lớn, gặp rất nhiều thách thức trong việc phản ứng với những điều kiện thay đổi trong thời gian thực. Điều này có thể gây ra những tổn thất hoặc gián đoạn đáng kể trong hoạt động kinh doanh. Khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ các công ty dự đoán thay đổi và phản ứng một cách tối ưu với những tình huống khác nhau. Ví dụ: một công ty vận chuyển bằng xe tải sử dụng khoa học dữ liệu để giảm thời gian ngừng hoạt động khi xe bị hỏng hóc. Họ xác định được các mẫu tuyến đường và ca làm việc khiến xe hỏng nhanh hơn và thay đổi lịch trình vận chuyển. Họ cũng thiết lập một kho phụ tùng thay thế phổ biến cần thay thường xuyên để sửa chữa xe tải nhanh chóng hơn.  

Các chuyên gia khoa học dữ liệu sử dụng hệ thống máy tính để giám sát quy trình khoa học dữ liệu. Những kỹ thuật hàng đầu được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu là:

Phân loại

Phân loại là kỹ thuật sắp xếp dữ liệu thành các nhóm hoặc danh mục cụ thể. Máy tính được đào tạo để xác định và sắp xếp dữ liệu. Các tập dữ liệu đã xác định được sử dụng để xây dựng những thuật toán ra quyết định trong một máy tính có khả năng xử lý và phân loại dữ liệu một cách nhanh chóng. Ví dụ:·  

• Phân loại sản phẩm theo phổ biến hoặc không phổ biến  
• Phân loại đơn bảo hiểm theo rủi ro cao hoặc rủi ro thấp  
• Phân loại bình luận trên mạng xã hội thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.

Các chuyên gia khoa học dữ liệu sử dụng hệ thống máy tính để giám sát quy trình khoa học dữ liệu. 

Hồi quy

Hồi quy là phương pháp tìm ra mối quan hệ giữa 2 điểm dữ liệu dường như không liên quan. Mối liên kết này thường được lập mô hình xoay quanh một công thức toán học và được biểu thị dưới dạng đồ thị hoặc đường cong. Khi giá trị của một điểm dữ liệu đã được xác định, hồi quy sẽ được sử dụng để dự đoán điểm dữ liệu còn lại. Ví dụ:·  

• Tốc độ lây nhiễm của các căn bệnh lây qua đường không khí. 
•  Mối quan hệ giữa mức độ hài lòng của khách hàng và số lượng nhân viên.  
• Mối quan hệ giữa số trạm cứu hỏa và số người bị thương do hỏa hoạn tại một địa điểm cụ thể. 

Phân nhóm

Phân nhóm là phương pháp gộp các dữ liệu có liên quan chặt chẽ lại với nhau để tìm kiếm các mẫu và điểm dị thường. Phân nhóm khác với phân loại vì dữ liệu không thể được sắp xếp chính xác vào các hạng mục cố định. Do đó, dữ liệu được nhóm thành các mối quan hệ có khả năng xảy ra nhất. Thông qua phân nhóm, các mẫu và mối quan hệ mới có thể được phát hiện. Ví dụ: ·  

• Nhóm những khách hàng có hành vi mua hàng giống nhau để cải thiện dịch vụ khách hàng.  
• Nhóm lưu lượng mạng để xác định mẫu sử dụng hàng ngày và nhanh chóng phát hiện một cuộc tấn công mạng.  
• Nhóm các bài viết thành nhiều hạng mục tin tức khác nhau và sử dụng thông tin này để tìm kiếm tin giả.

Nguyên tắc cơ bản đằng sau các kỹ thuật khoa học dữ liệu

Mặc dù khác nhau về chi tiết, nhưng những kỹ thuật này có các nguyên tắc cơ bản như sau:

• Đào tạo một cỗ máy cách phân loại dữ liệu dựa trên một tập dữ liệu đã xác định. Ví dụ: những từ khóa mẫu được nhập vào máy tính kèm theo giá trị phân loại của chúng. “Hạnh phúc” là tích cực, còn “Ghét” là tiêu cực.
• Cung cấp dữ liệu chưa xác định cho máy và cho phép thiết bị phân loại tập dữ liệu một cách độc lập.
•  Cho phép sai lệch về kết quả và xử lý hệ số xác suất của kết quả.

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm tất cả các vai trò và lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu về một số lĩnh vực đó dưới đây:

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là gì?

Mặc dù hai thuật ngữ này có thể được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu là một nhánh phụ của khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu—từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê. Lĩnh vực này chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, trong khi đó, khoa học dữ liệu liên quan đến bức tranh toàn cảnh hơn về dữ liệu của tổ chức. Tại hầu hết môi trường làm việc, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phối hợp cùng nhau để đạt các mục tiêu kinh doanh chung. Một nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên. Một nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế phương thức lưu trữ, điều chỉnh và phân tích dữ liệu. Nói một cách đơn giản, nhà phân tích dữ liệu diễn giải dữ liệu hiện có, còn nhà khoa học dữ liệu tạo ra các phương pháp và công cụ mới để xử lý dữ liệu cho các nhà phân tích sử dụng.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh là gì?

Mặc dù có sự trùng lặp giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là việc sử dụng công nghệ trong từng lĩnh vực. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn các nhà phân tích kinh doanh. Các nhà phân tích kinh doanh thu hẹp khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT. Họ xác định các trường hợp kinh doanh, thu thập thông tin từ những bên liên quan hoặc xác thực các giải pháp. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để làm việc với dữ liệu kinh doanh. Họ có thể viết ra các chương trình, áp dụng những kỹ thuật máy học để tạo ra mô hình và phát triển thuật toán mới. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ nắm rõ vấn đề mà còn có thể xây dựng một công cụ cung cấp giải pháp cho vấn đề đó. Việc các nhà phân tích kinh doanh phối hợp với những nhà khoa học dữ liệu trong cùng nhóm là chuyện không hiếm gặp. Nhà phân tích kinh doanh lấy và sử dụng kết quả từ nhà khoa học dữ liệu để diễn giải theo cách mà toàn thể doanh nghiệp có thể hiểu.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu là gì?

Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép nhà khoa học dữ liệu truy cập và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc chặt chẽ với công nghệ cơ bản hơn là các nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này thường liên quan tới việc tạo các mô hình dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu và giám sát quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL). Tùy thuộc vào quy mô và cơ cấu của tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể quản lý cơ sở hạ tầng liên quan như nền tảng lưu trữ, truyền phát và xử lý dữ liệu lớn như Amazon S3. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu đã xử lý để xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể giao kết quả cho các nhà phân tích để đưa ra quyết định tiếp theo.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và máy học là gì?

Máy học là lĩnh vực khoa học về đào tạo máy móc phân tích và học hỏi từ dữ liệu giống như con người. Đây là một trong những phương pháp được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu nhằm thu thập thông tin chuyên sâu tự động từ dữ liệu. Các kỹ sư máy học chuyên về kỹ năng tính toán, thuật toán và viết mã cụ thể cho các phương pháp máy học. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp máy học như một công cụ hoặc hợp tác chặt chẽ với các kỹ sư máy học khác để xử lý dữ liệu.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và thống kê là gì? 

Thống kê là một lĩnh vực dựa trên toán học nhằm thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Ngược lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất tri thức từ dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thống kê. Tuy nhiên, các lĩnh vực này khác nhau về quy trình và những vấn đề mà chúng nghiên cứu.  

Một nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng hàng loạt các kỹ thuật, công cụ và công nghệ khác nhau trong quy trình khoa học dữ liệu. Tùy theo vấn đề, họ chọn những cách kết hợp tốt nhất để có kết quả nhanh và chính xác hơn.

Vai trò và công việc hàng ngày của nhà khoa học dữ liệu thay đổi tùy thuộc vào quy mô và yêu cầu của tổ chức. Mặc dù họ thường tuân theo quy trình khoa học dữ liệu, nhưng có thể khác nhau về chi tiết. Trong các nhóm khoa học dữ liệu lớn hơn, nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc với các nhà phân tích, kỹ sư, chuyên gia máy học và nhà thống kê khác để đảm bảo quy trình khoa học dữ liệu được tuân thủ từ đầu đến cuối và đạt được các mục tiêu kinh doanh. 

Tuy nhiên, trong các nhóm nhỏ hơn, một nhà khoa học dữ liệu có thể đảm nhiệm nhiều vị trí. Dựa trên kinh nghiệm, kỹ năng và trình độ học vấn, họ có thể thực hiện nhiều vai trò hoặc các vai trò chồng chéo. Trong trường hợp này, trách nhiệm hàng ngày của họ có thể bao gồm kỹ thuật, phân tích và máy học cùng với các phương pháp khoa học dữ liệu cốt lõi. 

Thông thường, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần thực hiện ba bước:

1. Lấy bằng cử nhân về CNTT, khoa học máy tính, toán học, vật lý hoặc một lĩnh vực liên quan khác.
2. Lấy bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực liên quan.
3. Có được kinh nghiệm trong một lĩnh vực quan tâm