Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu nhằm khai thác những thông tin chuyên sâu có ý nghĩa đối với hoạt động kinh doanh. Đây là một phương thức tiếp cận đa ngành, kết hợp những nguyên tắc và phương pháp thực hành của các lĩnh vực toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính để phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Nội dung phân tích này sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu đặt ra và trả lời những câu hỏi như sự kiện gì đã xảy ra, tại sao nó xảy ra, sự kiện gì sẽ xảy ra và có thể sử dụng kết quả thu được cho mục đích gì.

Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng?

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.  

Đáng tiếc thay, dữ liệu thô chẳng có giá trị trừ khi chúng có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề. Các nhà khoa học dữ liệu có thể chuyển đổi dữ liệu thô thành những đề xuất có ý nghĩa. Họ có thể phát hiện và giải quyết các vấn đề mà doanh nghiệp còn không biết là chúng tồn tại. Các tổ chức có thể sử dụng những đề xuất này để khiến khách hàng hài lòng hơn, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc cho ra mắt các sản phẩm mới.

Lịch sử lĩnh vực khoa học dữ liệu

Tuy rằng thuật ngữ khoa học dữ liệu không có gì mới, ý nghĩa và hàm ý của thuật ngữ này đã thay đổi theo thời gian. Thuật ngữ này lần đầu xuất hiện vào khoảng thập niên 60, trong vai trò là tên gọi khác của thống kê. Đến cuối thập niên 90, các chuyên gia khoa học máy tính đã chính thức hóa thuật ngữ này. Một định nghĩa được đề xuất cho khoa học dữ liệu mô tả lĩnh vực này như một ngành riêng biệt gồm 3 khía cạnh: thiết kế, thu thập và phân tích dữ liệu. Vẫn phải mất thêm một thập niên nữa thì thuật ngữ này mới được sử dụng ngoài giới học thuật. 

Tương lai của lĩnh vực khoa học dữ liệu

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 có công dụng gì?

Khoa học dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu dữ liệu theo 4 phương pháp chính:

1. Phân tích mô tả

Phân tích mô tả xem xét dữ liệu để thu thập thông tin chuyên sâu về những sự kiện đã hoặc đang xảy ra trong môi trường dữ liệu. Đặc trưng của phương pháp này là sự trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như bằng biểu đồ tròn, biểu đồ cột, biểu đồ đường, bảng hoặc văn bản thuyết minh. Ví dụ: một dịch vụ đặt vé máy bay có thể ghi lại dữ liệu như số lượng vé được đặt mỗi ngày. Phân tích mô tả sẽ chỉ ra mức tăng giảm đột biến trong số lượng vé được đặt và các tháng hoạt động hiệu quả cao của dịch vụ này.

2. Phân tích chẩn đoán

Phân tích chẩn đoán là một phương pháp phân tích chuyên sâu hoặc chi tiết dữ liệu để nắm được nguyên nhân khiến một sự kiện xảy ra. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như truy sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và đối chiếu. Nhiều thao tác vận hành và chuyển đổi dữ liệu có thể được thực hiện trên một tập dữ liệu nhất định để phát hiện ra những mẫu độc đáo trong từng kỹ thuật này. Ví dụ: dịch vụ đặt vé máy bay có thể sẽ truy sâu vào một tháng hoạt động đặc biệt hiệu quả để hiểu rõ hơn về mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt. Điều này có thể dẫn tới việc phát hiện ra rằng nhiều khách hàng ghé thăm một thành phố nhất định để tham dự một sự kiện thể thao hàng tháng.

3. Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về mẫu dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như máy học, dự báo, so khớp mẫu và lập mô hình dự đoán. Trong mỗi kỹ thuật, máy tính được đào tạo để thiết kế ngược các mối quan hệ nguyên nhân-kết quả trong dữ liệu. Ví dụ: đội ngũ dịch vụ đặt vé máy bay có thể sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán mẫu đặt vé trong năm tới vào thời điểm đầu mỗi năm. Chương trình hoặc thuật toán máy tính có thể xem xét dữ liệu trong quá khứ và dự đoán mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt cho các điểm đến nhất định trong tháng 5. Khi đã dự đoán được nhu cầu du lịch trong tương lai của khách hàng, công ty sẽ có thể bắt đầu quảng cáo nhắm mục tiêu cho các thành phố đó từ tháng 2.

4. Phân tích đề xuất

Phân tích đề xuất đưa dữ liệu dự đoán lên một tầm cao mới. Phương pháp này không chỉ dự đoán sự kiện gì sẽ xảy ra mà còn đề xuất một phản ứng tối ưu cho kết quả đó. Nó có thể phân tích tác động tiềm ẩn của các lựa chọn khác nhau và đề xuất hướng hành động tốt nhất. Nó sử dụng phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron và công cụ đề xuất từ máy học.         
Quay lại ví dụ về dịch vụ đặt vé máy bay, phân tích đề xuất có thể xem xét các chiến dịch tiếp thị trước đây để tăng tối đa lợi thế của mức tăng đột biến sắp tới trong số lượng vé được đặt. Nhà khoa học dữ liệu có thể dự đoán kết quả đặt vé cho các mức chi tiêu tiếp thị khác nhau trên những kênh tiếp thị đa dạng. Những dự báo này sẽ giúp công ty đặt vé máy bay tự tin hơn khi đưa ra các quyết định tiếp thị.

Khoa học dữ liệu mang tới cho doanh nghiệp những lợi ích gì?

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.  

Quy trình khoa học dữ liệu là gì?

Quy trình khoa học dữ liệu thường được bắt đầu bởi một vấn đề kinh doanh. Nhà khoa học dữ liệu sẽ làm việc với các bên liên quan để tìm hiểu nhu cầu của doanh nghiệp. Một khi vấn đề đã được xác định, nhà khoa học dữ liệu sẽ giải quyết nó bằng cách sử dụng quy trình khoa học dữ liệu OSEMN:

O – Thu thập dữ liệu (Obtain data)

Dữ liệu có thể tồn tại từ trước, mới được thu thập hoặc là một kho dữ liệu có thể tải xuống từ Internet. Các nhà khoa học dữ liệu có thể trích xuất dữ liệu từ những cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc bên ngoài, phần mềm CRM của công ty, nhật ký máy chủ web, mạng xã hội hoặc mua dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba đáng tin cậy.

S – Làm sạch dữ liệu (Scrub data)

Làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn hóa dữ liệu dựa theo một định dạng được định trước. Quy trình này bao gồm xử lý dữ liệu còn thiếu, sửa lỗi dữ liệu và loại bỏ mọi dữ liệu ngoại lai. Một số ví dụ về làm sạch dữ liệu:· 

  • Thay đổi toàn bộ các giá trị ngày thành một định dạng tiêu chuẩn phổ biến.  
  • Sửa lỗi chính tả hoặc thừa khoảng trống.  
  • Sửa lỗi tính toán không chính xác hoặc xóa dấu phẩy khỏi các số lớn.

E – Khám phá dữ liệu (Explore data)

Khám phá dữ liệu là thao tác phân tích sơ bộ dữ liệu được sử dụng để lập kế hoạch kỹ hơn cho các chiến lược mô hình hóa dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu nắm được hiểu biết ban đầu về dữ liệu bằng cách sử dụng thống kê mô tả và các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Sau đó họ khám phá dữ liệu để xác định các mẫu thú vị có thể được nghiên cứu hoặc tận dụng.      

M – Mô hình hóa dữ liệu (Model data)

Phần mềm và các thuật toán máy học được sử dụng để thu thập thông tin chuyên sâu hơn, dự đoán kết quả và đề xuất hướng hành động tốt nhất. Các kỹ thuật máy học như liên kết, phân loại và phân nhóm được áp dụng cho tập dữ liệu đào tạo. Mô hình có thể được thử nghiệm so với dữ liệu thử nghiệm định trước để đánh giá độ chính xác của kết quả. Mô hình dữ liệu có thể được tinh chỉnh nhiều lần để cải thiện kết quả thu được. 

N – Diễn giải kết quả (Interpret results)

Các nhà khoa học dữ liệu hợp tác cùng các chuyên gia phân tích và doanh nghiệp để chuyển đổi thông tin chi tiết về dữ liệu thành hành động. Họ tạo ra các sơ đồ, đồ thị và biểu đồ để thể hiện những xu hướng và dự đoán. Tóm tắt dữ liệu giúp các bên liên quan hiểu rõ và triển khai kết quả một cách hữu hiệu.

Các kỹ thuật khoa học dữ liệu là gì?

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.  

Những công nghệ khoa học dữ liệu khác nhau là gì?

Các nhà khoa học dữ liệu làm việc với những công nghệ phức tạp như:

  1. Trí tuệ nhân tạo: Các mô hình máy học và phần mềm liên quan được sử dụng để phân tích dự đoán và phân tích đề xuất.
  2. Điện toán đám mây: Công nghệ đám mây đã trao cho các nhà khoa học dữ liệu sự linh hoạt và sức mạnh xử lý cần thiết để phân tích dữ liệu nâng cao.
  3. Internet vạn vật: IoT đề cập đến hàng loạt các thiết bị có thể tự động kết nối với Internet. Những thiết bị này thu thập dữ liệu cho các sáng kiến khoa học dữ liệu. Chúng tạo ra khối lượng dữ liệu đồ sộ có thể được sử dụng để khai thác dữ liệu và trích xuất dữ liệu.
  4. Máy tính lượng tử: Máy tính lượng tử có thể thực hiện các phép tính phức tạp ở tốc độ cao. Các nhà khoa học dữ liệu trình độ cao sử dụng chúng để xây dựng các thuật toán định lượng phức tạp.

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.  

Các công cụ khoa học dữ liệu khác nhau là gì?

AWS có một loạt những công cụ để hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu trên toàn cầu:

Lưu trữ dữ liệu

Trong lĩnh vực lưu kho dữ liệu, Amazon Redshift có thể chạy những truy vấn phức tạp đối với dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng AWS Glue để quản lý và tìm kiếm dữ liệu. AWS Glue tự động tạo một danh mục thống nhất của tất cả dữ liệu trong hồ dữ liệu, với siêu dữ liệu được đính kèm để có thể khám phá được.

Máy học

Amazon SageMaker là một dịch vụ máy học được quản lý toàn phần, chạy trên Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Dịch vụ này cho phép người dùng sắp xếp dữ liệu, xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học cũng như mở rộng quy mô hoạt động.

Phân tích

  •  Amazon Athena là một dịch vụ truy vấn tương tác giúp bạn dễ dàng phân tích dữ liệu trong Amazon S3 hoặc Glacier. Đây là một dịch vụ tốc độ cao, phi máy chủ và hoạt động bằng cách sử dụng các truy vấn SQL tiêu chuẩn.
  • Amazon Elastic MapReduce (EMR) xử lý dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các máy chủ như Spark và Hadoop.
  •  Amazon Kinesis cho phép tổng hợp và xử lý luồng dữ liệu trong thời gian thực. Dịch vụ này sử dụng luồng dữ liệu nhấp chuột của trang web, nhật ký ứng dụng và dữ liệu đo từ xa từ các thiết bị IoT. 
  • Amazon OpenSearch cho phép tìm kiếm, phân tích và trực quan hóa hàng petabyte dữ liệu.

Công việc của một nhà khoa học dữ liệu là gì?

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. 

Những thách thức các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt là gì?

Nhiều nguồn dữ liệu

Các loại ứng dụng và công cụ khác nhau tạo ra dữ liệu với nhiều định dạng khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu phải làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để tạo sự nhất quán cho dữ liệu đó. Hoạt động này có thể rất nhàm chán và tốn thời gian.

Nắm rõ vấn đề kinh doanh

Các nhà khoa học dữ liệu phải làm việc với nhiều bên liên quan và các nhà quản lý doanh nghiệp để xác định vấn đề cần giải quyết. Điều này có thể rất khó khăn—đặc biệt là trong các công ty lớn với nhiều nhóm có các yêu cầu khác nhau.

Loại bỏ thiên kiến

Các công cụ máy học không hoàn toàn chính xác và do đó có thể tồn tại sự không chắc chắn hoặc thiên kiến. Thiên kiến là sự mất cân bằng trong dữ liệu đào tạo hoặc hành vi dự đoán của mô hình giữa các nhóm khác nhau, chẳng hạn như độ tuổi hoặc khung thu nhập. Ví dụ: nếu công cụ được đào tạo chủ yếu dựa trên dữ liệu từ các cá nhân trung niên thì công cụ này có thể kém chính xác hơn khi đưa ra các dự đoán liên quan đến những người trẻ tuổi và lớn tuổi hơn. Lĩnh vực máy học cung cấp cơ hội để giải quyết các thiên kiến bằng cách phát hiện và đo lường chúng trong dữ liệu và mô hình.

Các bước tiếp theo để sử dụng khoa học dữ liệu

Standard Product Icons (Features) Squid Ink
Tham khảo các tài nguyên bổ sung liên quan đến sản phẩm
Tìm hiểu thêm về hồ dữ liệu và phân tích 
Sign up for a free account
Đăng ký tài khoản miễn phí

Nhận ngay quyền sử dụng Bậc miễn phí của AWS. 

Đăng ký 
Standard Product Icons (Start Building) Squid Ink
Bắt đầu xây dựng trong bảng điều khiển

Bắt đầu xây dựng với AWS trên Bảng điều khiển quản lý AWS.

Đăng nhập