Khoa học dữ liệu (Data science) nghe có vẻ khá quen thuộc đối với những ai đang làm trong ngành nhưng đối với những ai mới tìm hiểu tới thì đó quả là một khái niệm trừu tượng. Cần phải mất khá nhiều thời gian để hiểu được định nghĩa, cách thức hoạt động của ngành này. Hãy cùng ABIZ tìm hiểu thêm về khái niệm này nhé!
Khoảng 10 năm trở về trước, không ai sử dụng nhiều dữ liệu. Tuy nhiên, thời nay điều đó đã đổi khác, với số lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi phút, nhu yếu trích xuất thông tin chi tiết cụ thể có ích là điều bắt buộc so với những doanh nghiệp để giúp họ tìm ra điểm điển hình nổi bật trong thị trường to lớn .
Có 2 nhóm ngành thao tác với dữ liệu :
- Kỹ sư dữ liệu: người liên tục tìm ra các cách sáng tạo để thu thập, đối chiếu và cô đọng khối lượng dữ liệu khổng lồ.
- Nhà khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu:rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu để đề xuất hành động nào đó có thể tạo ra một sự khác biệt lớn cho một tổ chức.
1. KHOA HỌC DỮ LIỆU (DATA SCIENCE) LÀ GÌ?
Khoa học dữ liệu là khoa học về việc quản trị và nghiên cứu và phân tích dữ liệu, trích xuất những giá trị từ dữ liệu để tìm ra những hiểu biết, những tri thức hành vi, những quyết định hành động dẫn dắt hành vi .
Khoa học dữ liệu gồm ba phần chính: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.
Cũng như những hình thức thí nghiệm khác, khoa học dữ liệu sẽ nhu yếu bạn triển khai những quan sát, đặt câu hỏi, hình thành những giả thuyết, tạo những bài kiểm tra, nghiên cứu và phân tích hiệu quả và đưa ra một khuyến nghị thực tiễn. Chính thế cho nên mà mục tiêu chính của Khoa học Dữ liệu là biến hóa một lượng lớn dữ liệu chưa qua giải quyết và xử lý, làm thế nào để xác định được thành quy mô kinh doanh thương mại, từ đó trợ giúp những tổ chức triển khai tiết giảm ngân sách, ngày càng tăng hiệu suất cao thao tác, nhìn nhận thời cơ, rủi ro đáng tiếc trên thị trường và làm ngày càng tăng lợi thế cạnh tranh đối đầu của doanh nghiệp .
Các nghành của khoa học dữ liệu : Khai thác dữ liệu ( Data mining ), Thống kê ( Statistic ), Học máy ( Machine learning ), Phân tích ( Analyze ) và Lập trình ( Programming ) .
2. NGUỒN GỐC CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU
Máy tính tiên phong được ý tưởng vào năm 1936 và với việc tạo ra internet văn minh vào năm 1990 đã giúp thu thập dữ liệu trên quy mô lớn và sử dụng những quy mô thống kê, toán học để lý giải những thông tin dữ liệu mang lại .
Ngay sau đó, các công ty và tổ chức bắt đầu nhận ra rằng họ có thể sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề quan trọng. Nhiều người đã đóng vai trò trong việc phổ biến thuật ngữ Nhà khoa học dữ liệu, nhưng nó chủ yếu được ghi nhận cho Patil và Jeff Hammerbacher, người đồng sáng lập Cloudera, người lãnh đạo nhóm dữ liệu của Facebook. Họ cũng là một trong những người đầu tiên tự gọi mình là Nhà khoa học dữ liệu.
Với công nghệ tiên tiến máy tính và di động mới và nhanh hơn đã tạo ra những bộ dữ liệu khổng lồ ( Big data ) rất khó để quản trị, nhưng cung ứng nhiều nguồn thông tin có ích về người dùng, người mua hay thanh toán giao dịch. Để giải quyết và xử lý dữ liệu lớn, những công ty mở màn ý tưởng ra năng lực tàng trữ đám mây và những công cụ nghiên cứu và phân tích .
Năm 2010, Mike Loukides đã viết, Khoa học dữ liệu là gì ? Tương lai thuộc về những công ty và con người biến dữ liệu thành mẫu sản phẩm. Kể từ đó, nhiều công ty và trường ĐH đã mở màn xây dựng những bộ phận công ty, những chương trình học thuật xung quanh việc nghiên cứu và điều tra dữ liệu .
Việc làm khoa học dữ liệu đã tăng 15.000 % từ năm 2011 đến 2012, khi những công ty thấy cách khoa học dữ liệu hoàn toàn có thể tăng lệch giá, cắt giảm ngân sách, tăng hiệu suất cao tiếp thị, tạo ra những số liệu ảnh hưởng tác động và thôi thúc những kế hoạch tiếp cận thị trường .
3. MỘT SỐ VỊ TRÍ NỔI BẬT TRONG KHOA HỌC DỮ LIỆU
Nhà phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích kinh doanh, Kỹ sư dữ liệu và Kỹ sư máy học là một vài trong số các vị trí nổi bật trong khoa học dữ liệu. Những người làm việc trong khoa học dữ liệu có thể dễ dàng di chuyển từ một loại khoa học dữ liệu sang loại khác nếu họ có thể xây dựng các kỹ năng mới.
- Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) là người trích xuất và phân tích các tập dữ liệu, tìm hiểu sâu câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và biến dữ liệu thành báo cáo, mục tiêu và bảng điều khiển.
- Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) thường có nhiều yêu cầu về lập trình hơn nhà phân tích dữ liệu, họ không chỉ lấy dữ liệu mà còn phát triển các mô hình và thuật toán để giải quyết vấn đề, thử nghiệm sản phẩm và đưa công ty đi theo hướng mới thông qua xử lý dữ liệu tiên tiến.
- Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst) thường là một sinh viên kinh doanh có kinh nghiệm với phần mềm như SAP, SQL và Tableau và có thể sử dụng dữ liệu và phân tích định lượng để đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu thông tin hơn. Các nhà phân tích kinh doanh có thể xác định các cải tiến quy trình và xu hướng hành vi làm thay đổi kết quả kinh doanh và lợi nhuận.
- Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) đến từ một nền tảng kỹ thuật có kinh nghiệm lập trình bằng các ngôn ngữ như Java, Python và Scala. Công việc của họ là thiết kế và chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu để thu thập và phân tích dữ liệu trong một tổ chức.
- Học máy (Machine Learning) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nơi các thuật toán sử dụng dữ liệu đầu vào để dự đoán một cách tự động các kết quả trong tương lai. Một kỹ sư máy học sử dụng học máy để tạo ra các mô hình mạnh mẽ và có thể mở rộng cho khoa học dữ liệu. Những kỹ sư này cũng có thể lập trình cho máy tính và robot có thể thực thi các lệnh bằng cách học tập từ các mô hình dữ liệu.
Bằng cách đạt được những kỹ năng và kiến thức khoa học dữ liệu, bạn sẽ hiểu cách đặt câu hỏi đúng cho dữ liệu của mình để bạn hoàn toàn có thể đưa ra quyết định hành động kinh doanh thương mại mưu trí và đạt được những tiềm năng kinh doanh thương mại. Ngày nay, bạn không cần phải tham gia khóa học dài hạn nhiều năm để có được bằng cấp về thống kê, khoa học máy tính hoặc khoa học dữ liệu, nhưng bạn cần phải update bộ kiến thức và kỹ năng về dữ liệu cho mình. Sách và những khóa học thời gian ngắn sẽ giúp việc học trở nên thuận tiện hơn rất nhiều .
NGUỒN: Tổng hợp
>>> Xem thêm
Source: https://sangtaotrongtamtay.vn
Category: Công nghệ