Khoa học dữ liệu: Mọi thứ bạn cần biết

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực thu thập, lưu trữ và phân tích thông tin về mọi thứ để có được những hiểu biết có giá trị.

Các công ty đã tham gia vào hoạt động khoa học dữ liệu trong một thời gian dài, nhưng sự bùng nổ gần đây về dữ liệu người dùng Internet và cơ sở hạ tầng đám mây rẻ hơn đã tạo nên sự bùng nổ trong ngành.

So với các ngành học tương tự, khoa học dữ liệu còn khá mới và vẫn đang phát triển. Vì vậy, nó cũng mang lại nhiều hy vọng như một con đường sự nghiệp cho tương lai.

Bài đăng này liệt kê mọi thứ bạn cần biết về khoa học dữ liệu và lợi ích mà nó mang lại cho bạn hoặc công ty của bạn.

Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?

Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu liên tục tăng, vì vậy đó là một lý do chính đáng để tham gia vào lĩnh vực này. Một lý do chính đáng khác là khoa học dữ liệu trả lương tương đối cao, vì vậy bạn không cần phải bận tâm nhiều đến thu nhập của mình.

Ngoài ra, bạn có thể làm việc như một nhà khoa học dữ liệu trong nhiều lĩnh vực, do đó bạn không bị giới hạn trong một ngành. Chỉ cần áp dụng các kỹ năng phân tích của bạn để tìm ra các mô hình và kiểm tra hiệu suất từ ​​dịch vụ tài chính đến hậu cần, sản xuất, viễn thông, chăm sóc sức khỏe, v.v.

Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn được áp dụng cho nhiều ngành công nghiệp, do đó tiềm năng ứng dụng của nó rất lớn.

Sau đây là những ứng dụng khoa học dữ liệu phổ biến nhất:

• Phát hiện gian lận và rủi ro – Đây là một trong những ứng dụng sớm nhất của khoa học dữ liệu. Việc thu thập và phân tích các tập dữ liệu khác nhau giúp các công ty tài chính tránh và quản lý tốt hơn các khoản nợ xấu và tổn thất. Nó cũng có thể dễ dàng phát hiện các giao dịch có khả năng gian lận cao.
  
• phù hợp túi tiền – Khoa học dữ liệu cũng được sử dụng trong nghiên cứu y khoa để tìm ra mối liên hệ giữa di truyền, một số bệnh và phản ứng thuốc của chúng. Nó cũng được sử dụng trong việc phát triển thuốc bằng cách sử dụng mô phỏng mô hình để dự đoán kết quả thuốc trong tương lai.
  
• Nhận dạng hình ảnh – Đây là một ứng dụng rất phổ biến khác của khoa học dữ liệu. Nhận dạng hình ảnh đề cập đến việc xác định các mẫu trong các tập dữ liệu hình ảnh như hình ảnh và video, và nó cung cấp nhiều ứng dụng đầy hứa hẹn trong tương lai.
  
• Máy tìm kiếm – Khoa học dữ liệu cũng đóng vai trò lớn trong việc trình bày kết quả bạn thấy từ các công cụ tìm kiếm như Google và Bing. Các thuật toán được sử dụng ở đây so sánh hàng tỷ trang để tìm ra kết quả tốt nhất cho mỗi thuật ngữ tìm kiếm. Chúng cũng có thể theo dõi lượt nhấp của người dùng để cá nhân hóa kết quả tốt hơn theo thời gian.
  
• Logistics – Tối ưu hóa tuyến đường bằng khoa học dữ liệu có thể giúp các công ty tiết kiệm rất nhiều tiền và giảm chi phí hoạt động.
  
• Hệ thống khuyến nghị – Điều này dựa trên dữ liệu từ tất cả các hoạt động trước đây của bạn để cố gắng dự đoán những điều tốt nhất tiếp theo có thể liên quan đến bạn. Hệ thống đề xuất có ở khắp mọi nơi, từ Netflix đến Spotify, Amazon, Twitter, v.v.
  
• Speech Recognition – Tương tự như hệ thống nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói sử dụng khoa học dữ liệu để cho phép máy móc hiểu được giọng nói của con người.
  
• Quảng cáo – Quảng cáo nhắm mục tiêu chỉ có thể thực hiện được nhờ khoa học dữ liệu vì nó dựa trên lượng lớn dữ liệu nhân khẩu học và tâm lý của người dùng.

Khoa học dữ liệu so với thống kê

Khoa học dữ liệu và thống kê có nhiều điểm chung, tuy nhiên, cũng có khá nhiều điểm khác biệt giữa hai lĩnh vực này.

Trước hết, thống kê chủ yếu là một ngành toán học, nhằm mục đích thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Mặt khác, khoa học dữ liệu dựa trên nhiều ngành khác nhau, từ toán học đến khoa học máy tính, ngân hàng dữ liệu, v.v.

Khoa học dữ liệu cũng xử lý các tập dữ liệu lớn hơn nhiều so với thống kê. Hầu hết các mô hình thống kê xảy ra với lượng dữ liệu tương đối nhỏ, trong khi các nhà khoa học dữ liệu thường phải xử lý lượng dữ liệu lớn phù hợp với nhiều máy tính.

Cuối cùng, trong khi thống kê chủ yếu tập trung vào việc đưa ra kết luận về thế giới từ dữ liệu có sẵn, khoa học dữ liệu chủ yếu tập trung vào việc đưa ra ý nghĩa dự đoán và tối ưu hóa từ dữ liệu có sẵn.

Khoa học dữ liệu so với trí tuệ nhân tạo

Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là hai thuật ngữ thường chồng chéo nhau. Nhưng mặc dù chúng có liên quan, chúng không giống nhau.

Khoa học dữ liệu là phương pháp toàn diện để thu thập, chuẩn bị và phân tích dữ liệu nhằm đưa ra hiểu biết sâu sắc trong khi trí tuệ nhân tạo là việc triển khai các thuật toán dự đoán để đưa ra hiểu biết sâu sắc.

Trí tuệ nhân tạo là một phần của khoa học dữ liệu, thuật ngữ chung cho tất cả các phương pháp và mô hình liên quan đến làm việc với dữ liệu lớn.

Nhà khoa học dữ liệu làm việc như thế nào

Công việc của nhà khoa học dữ liệu có thể được chia thành bốn phần chính, đó là:

• Việc thu thập và lưu trữ dữ liệu
• Phân tích và diễn giải dữ liệu
• Xây dựng các công cụ và mô hình để đưa ra dự đoán từ dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu và báo cáo

Kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu

• Toán học – Kỷ luật tự giải thích.
  
• Machine Learning – Ứng dụng các thuật toán trong chế độ học vào các tập dữ liệu lớn để tìm kiếm các mẫu, thường được thực hiện bằng ngôn ngữ Python.
  
• Mô hình hóa dữ liệu – Phương pháp tổ chức và quản lý lượng lớn dữ liệu để thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu đó.
  
• Kỹ thuật phần mềm – Quá trình tạo ra các thuật toán xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra thông tin chi tiết. Các công cụ phổ biến bao gồm Python và R.
  
• Thống Kê – Khả năng đưa ra những hiểu biết có ý nghĩa từ một tập dữ liệu.
  
• Ngân hàng dữ liệu – Khả năng lưu trữ và truy xuất dữ liệu từ các hệ thống đơn giản như bảng tính Excel đến các cơ sở dữ liệu SQL phức tạp hơn.

Làm thế nào để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Cách dễ nhất để trở thành nhà khoa học dữ liệu là trước tiên phải lấy bằng cử nhân trong lĩnh vực có liên quan, chẳng hạn như khoa học dữ liệu, khoa học máy tính, toán học hoặc thống kê, sau đó làm theo hướng dẫn từng bước dành cho người không có bằng cấp ở đoạn tiếp theo.

Làm thế nào để có được việc làm khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp

Bạn cũng có thể có được một công việc khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp. Điều quan trọng là bạn biết mình đang làm gì và có thể hoàn thành tốt công việc khi được tuyển dụng.

Sau đây là các bước bạn cần thực hiện để có được việc làm khoa học dữ liệu mà không cần bằng cấp:

1. Làm chủ các kỹ năng cơ bản – Bao gồm các môn như toán học, thống kê, xác suất, phân tích dữ liệu, CNTT và các nguyên tắc cơ bản về lập trình như Git.
   
2. Kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu – Tiếp theo, bạn sẽ cần thành thạo các kỹ năng chuyên biệt về khoa học dữ liệu, chẳng hạn như ngôn ngữ R và Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop, v.v.
   
3. Đăng ký trại huấn luyện hoặc khóa học – Có chứng chỉ chuyên nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu sẽ chứng minh sự tận tâm của bạn với bất kỳ nhà tuyển dụng tiềm năng nào. Vì vậy, hãy cân nhắc việc lấy chứng chỉ IBM, DASCA, Open CDS hoặc Microsoft Azure.
   
4. Xây dựng danh mục đầu tư của bạn – Mặc dù chứng chỉ không phải là bằng chứng 100% về khả năng thực hiện của bạn, nhưng danh mục các công việc trước đây thì có. Vì vậy, bạn sẽ cần phải thể hiện khả năng của mình bằng cách xây dựng danh mục, tốt nhất là trực tuyến và trên một nền tảng như GitHub. Điều này có thể bao gồm mọi thứ từ các dự án cá nhân đến công việc miễn phí, thực tập và các công việc liên quan.
   
5. Cải thiện kỹ năng phỏng vấn của bạn – Đây là kỹ năng cuối cùng bạn cần có khi CV của bạn trở nên ấn tượng và giúp bạn được phỏng vấn.
   
6. Săn việc làm – Phần cuối cùng của câu đố. Bạn cần phải chủ động ra ngoài và thực hiện mọi việc.

Danh sách việc làm khoa học dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong nhiều ngành công nghiệp và với các mục đích khác nhau, nghĩa là họ thường có vai trò công việc hơi khác nhau. Tuy nhiên, mô tả công việc thường sẽ liệt kê chi tiết các nhiệm vụ được mong đợi từ nhà khoa học dữ liệu.

Dưới đây là một số phổ biến nhất:

• Chuyên viên phân tích dữ liệu
• Kiến trúc sư dữ liệu
• Kỹ sư dữ liệu
• Nhà khoa học dữ liệu
• Chuyên viên quản trị cơ sở dữ liệu
• Chuyên viên phân tích kinh doanh
• Nhà phân tích định lượng
• Trình quản lý dữ liệu và phân tích
• Kỹ sư học máy
• Thống kê

Danh sách các công cụ khoa học dữ liệu

Có rất nhiều công cụ khoa học dữ liệu, nhưng sau đây là những công cụ phổ biến nhất.

• Dòng chảy – Nền tảng học máy phổ biến.
• jupyter – Môi trường phát triển tích hợp dựa trên web cho hơn 40 ngôn ngữ.
• R – Ngôn ngữ lập trình đồ họa và tính toán thống kê.
• Studio Posit R – Môi trường phát triển tích hợp cho R.
• Python – Ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu và tự động hóa phổ biến.
• Công cụ khai thác nhanh – Nền tảng khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp.
• BigML – Nền tảng học máy đơn giản.
• Học hỏi – Công cụ phân tích dữ liệu dự đoán và học máy.
• Tin học – Công cụ tích hợp dữ liệu.
• Dịch chuyển đỏ AWS – Kho dữ liệu có thể mở rộng cho đám mây
• Nhận thức – Công cụ báo cáo phân tích từ IBM.
• Matplotlib – Thư viện trực quan cho ngôn ngữ lập trình Python.
• Apache Spark – Công cụ ngân hàng dữ liệu quy mô lớn dành cho phân tích và học máy.
• Apache Hadoop – Khung xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn.
• Quản tượng – Nền tảng học máy từ Apache
• Studio Azure ML – IDE dựa trên web dành cho các nhà khoa học dữ liệu
• Cảnh vật trên sân khấu – Công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
• Excel – Phần mềm bảng tính của Microsoft.
• Âm mưu – Thư viện đồ họa mã nguồn mở và miễn phí cho Python
• Biểu đồ Google – Công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí và mạnh mẽ.
• Hình ảnh – Công cụ báo cáo và trực quan hóa trực quan.

Những câu hỏi thường gặp (FAQs)

Kết luận

Khi đọc đến cuối bài viết này về khoa học dữ liệu và ý nghĩa của nó đối với bạn và doanh nghiệp của bạn, bạn sẽ có được một hoặc hai hiểu biết hữu ích.

Khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục phát triển và bao gồm các ứng dụng, cơ hội việc làm và tác động kinh tế của nó. Vì vậy, tốt nhất là bạn nên thích nghi ngay bây giờ, nếu bạn chưa làm vậy.