Cái Nhìn Toàn Cảnh Về Ngành Khoa Học Dữ Liệu

Bạn có bao giờ tự hỏi điều gì đứng đằng sau các quyết định kinh doanh của các công ty, chẳng hạn như việc chạy một chương trình quảng cáo, hay tung ra một sản phẩm mới? Nếu bạn chưa biết, ngành khoa học dữ liệu chính là một đóng góp to lớn vào những quyết định này. 

Ngày nay, phần đông những quyết sách trong kinh doanh thương mại đều được dựa trên việc nghiên cứu và phân tích những số liệu một cách kỹ càng. Và đó chính là nguyên do nghành nghề dịch vụ Khoa học dữ liệu sinh ra và ngày càng tăng trưởng .

Tìm hiểu về ngành khoa học dữ liệu (data science) trong bài viết này nhé.

Ngành khoa học dữ liệu là gì?

Data science còn được biết đến với tên gọi là Khoa học dữ liệu. Đúng với tên gọi của nó, về mặt thực chất, đây chính là việc làm tích lũy và nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Data science là một nghành nghề dịch vụ liên ngành mà trong đó, những bộ dữ liệu được giải quyết và xử lý, sắp xếp và giải thuật bằng những quy mô thống kê hay giải pháp toán học .
Ngành khoa học dữ liệu là gìCác kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ sử dụng tổng thể những điểm dữ liệu khác nhau tích lũy được, từ đó tạo ra một quy mô dữ liệu hoặc thuật toán để vận dụng cho từng mục tiêu đơn cử mang tính kế hoạch. Có 2 mục tiêu chính :

• Sử dụng dữ liệu để phân tích chuyên sâu về một vấn đề kinh doanh nào đó và đưa ra các giải pháp, hoặc dự đoán cho tương lai
• Xây dựng các mô hình dữ liệu để tạo ra các sản phẩm, hoặc tính năng công nghệ nào đó

Có thể nói, ứng dụng của Data Science là vô cùng quan trọng khi số lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày là rất lớn, tăng lên theo cấp số nhân, và ngày càng trở nên phức tạp. Điều đó khiến việc giải quyết và xử lý dữ liệu trải qua những công cụ như Excel không còn khả thi. Thay vào đó, những kỹ sư khoa học dữ liệu phải sử dụng đến ngôn từ lập trình hạng sang hơn, thông dụng nhất là Python, để hiểu dữ liệu .

Đọc thêm: 6 Khóa học Data Science free cho người mới

Ngành khoa học dữ liệu yêu cầu những kỹ năng nào?

Kỹ năng về mặt kỹ thuật 

Nếu bạn theo đuổi ngành khoa học dữ liệu trong trường học, sau đây là những kiến thức và kỹ năng về kỹ thuật mà bạn sẽ được học. Nói cách khác, để hoàn toàn có thể tìm kiếm thời cơ việc làm và tăng trưởng trong ngành data science, bạn không hề bỏ lỡ những kiến thức và kỹ năng quan trọng này. ( 1 )

• Phân tích thống kê và tính toán 
• Xử lý tập dữ liệu lớn
• Sắp xếp dữ liệu 
• Machine learning 
• Deep learning 
• Trực quan hoá dữ liệu 
• Toán học 
• Lập trình (các ngôn ngữ lập trình Python, Java, C/C++, v.v.)
• Big data
• Thống kê

Ngoài ra, ngành khoa học dữ liệu nói chung và một data scientist nói riêng không hề thiếu những công cụ tương hỗ nghiên cứu và phân tích dữ liệu như SQL, R, Spark, SAS, Hive, v.v.

Kỹ năng không liên quan đến kỹ thuật

Bên cạnh những kiến thức và kỹ năng “ cứng ” thiết yếu kể trên, để trở thành một data scientist hay tăng trưởng được trong ngành khoa học dữ liệu, bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng và kiến thức sau đây :

Kỹ năng giao tiếp

Làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, việc cần phải “ tiếp xúc ” hiệu suất cao với dữ liệu là điều đương nhiên. Tuy vậy, để đưa những dữ liệu và hiệu quả mày mò của bạn đến được tới tay người cần nó, bạn cần giao tiếu hiệu suất cao với họ. Họ hoàn toàn có thể là những nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu có cùng hiểu biết với bạn hoặc là những người cổ đông ( stakeholders ) ngoài ngành tham gia vào dự án Bất Động Sản .

Đọc thêm: Cách Giao Tiếp Hiện Tại Của Bạn Đã Hiệu Quả Chưa?

Sự nhạy bén trong kinh doanh

Điều này không yên cầu bạn phải có đầu óc của một ông chủ hay người bán hàng. Thay vào đó, bạn phải nhìn mọi thứ dưới góc nhìn kinh doanh thương mại để nhận ra được đâu là yếu tố cần được xử lý. Kỹ năng này giúp bạn phát hiện thử thách và tìm ra hướng đi đúng đắn cho tổ chức triển khai mà bạn thao tác .

Kỹ năng đặt câu hỏi

Bạn sẽ phải tìm ra mối liên hệ giữa những tập dữ liệu với nhau. Trong suốt quy trình này, bạn sẽ phải liên tục đặt ra những câu hỏi tương quan đến dữ liệu mà bạn có trong tay

Trực giác về dữ liệu

Kỹ năng này nghe có vẻ như không đúng lắm vì ngành khoa học dữ liệu vốn yên cầu tính đúng mực cao. Tuy nhiên, nhiều lúc bạn cũng cần dùng đến trực giác của mình để thao tác với dữ liệu. Một trong những nguyên do thông dụng là vì không phải khi nào dữ liệu cũng tuyệt vời và đem đến câu vấn đáp rõ ràng cho bạn. Trực giác tuyệt vời được rèn luyện qua kinh nghiệm tay nghề thao tác lâu năm sẽ giúp bạn nhìn thấu thông tin quan trọng bên trong dữ liệu .

Phân biệt khoa học dữ liệu (Data science) và phân tích dữ liệu (Data analytics)

Nhiều người vẫn đang sử dụng hai thuật ngữ này như những từ đồng nghĩa tương quan nhưng thực ra thì không phải vậy. Hãy hiểu rõ sự khác nhau giữa data science và data analytics .
Khoa học dữ liệu là một ngành gồm có những nghành khác nhau tập trung chuyên sâu vào khai thác những tập dữ liệu lớn. Phân tích dữ liệu tập trung chuyên sâu vào giải quyết và xử lý dữ liệu nhằm mục đích đạt được những thông tin có ích vấn đáp cho những câu hỏi bắt đầu và ứng dụng vào thực tiễn .
Trong khi những nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu tập trung chuyên sâu tìm ra câu vấn đáp từ những dữ liệu có sẵn, những nhà khoa học dữ liệu không chú trọng vào điều này. Họ tạo ra những thực sự giúp xác lập đâu là câu hỏi cần được đặt ra .
Nguồn: Sisense.com

Đọc thêm: Phân Biệt Data Scientist vad Data Analyst

Kỹ sư khoa học dữ liệu – họ làm gì?

Khám phá các vấn đề 

Quá trình Data science mở màn với việc đặt những câu hỏi đúng. Có lẽ kiến thức và kỹ năng lớn nhất của một kỹ sư khoa học dữ liệu giỏi là tư duy phản biện .
Công việc của bạn không chỉ đơn thuần là nhập dữ liệu vào một thuật toán có sẵn. Điều quan trọng là phải chia nhỏ một yếu tố kinh doanh thương mại lớn, và đặt ra những giả thuyết tương thích .

Xử lý dữ liệu thô 

Sau khi có được những câu hỏi hoặc giả thuyết đơn cử, những kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ thực thi thăm dò dữ liệu để xác lập những quy mô và xu thế bắt đầu. Từ đó khởi đầu thử nghiệm với những quy mô khác nhau .

Đọc thêm: Data Scientist là gì? Cần học những gì?

Xây dựng mô hình dữ liệu tối ưu

Bạn sẽ phải thực sự hiểu những giải pháp đang sử dụng để không mắc phải sai lầm đáng tiếc đắt giá hoặc đưa ra những tác dụng rơi lệch .
Biết những loại quy mô nào thường hoạt động giải trí cho những loại yếu tố nào hoàn toàn có thể là kiến thức và kỹ năng thường thì, nhưng tạo ra được một quy mô tối ưu nhất cho bộ dữ liệu hiện có vẫn là cả một khu công trình kỳ công .

Trình bày về giá trị của mô hình

Khi đã có được quy mô dữ liệu lý tưởng, những kỹ sư khoa học dữ liệu cần thao tác với những bên tương quan để bảo vệ quy mô đó mang lại giá trị mà họ đang tìm kiếm .
Điều này gợi lên một góc nhìn quan trọng khác trong vai trò của những kỹ sư khoa học dữ liệu : trình diễn sáng tạo độc đáo qua những số liệu .
Kỹ sư khoa học dữ liệu làm công việc gìHãy luôn nghĩ về cách bạn hoàn toàn có thể kể những câu truyện với dữ liệu. Bạn cũng phải có năng lực lồng ghép câu truyện của mình theo cách mà người nghe của bạn ( chỉ huy cấp cao, những phòng ban, và bất kể ai khác ) hoàn toàn có thể hiểu .
Bên cạnh đó, mặc dầu đã chiếm hữu một quy mô tối ưu nhất với những số lượng, chắc như đinh sẽ luôn sống sót những hạn chế. Nhiệm vụ của bạn là phải hiểu về giải pháp của mình và thuyết phục được những bên tương quan rằng đây là cách tốt nhất để giảm thiểu những hạn chế đó .

Môi trường nào cần tới khoa học dữ liệu?

Data science hoàn toàn có thể được sử dụng trong hầu hết những nghành nghề dịch vụ của đời sống, ví dụ điển hình như ngân hàng nhà nước, công nghệ tiên tiến, chăm nom sức khỏe thể chất, kinh doanh bán lẻ, thương mại điện tử, v.v ; và tại bất kể mô hình tổ chức triển khai nào, từ những công ty khởi nghiệp nhỏ đến những tập đoàn lớn khổng lồ, tổ chức triển khai phi doanh thu quốc tế, v.v.
Ứng dụng của ngành khoa học dữ liệuVới một số ít công ty bán những mẫu sản phẩm hữu hình, khoa học dữ liệu đóng vai trò tư vấn, giúp những nhóm kinh doanh thương mại hiểu được dữ liệu của họ và tạo ra những quy mô để tương hỗ những kế hoạch kinh doanh thương mại .

Đọc thêm: Ứng Dụng Của Khoa Học Dữ Liệu Trong Đời Sống

Trong thiên nhiên và môi trường đó, bạn hoàn toàn có thể phải đề xuất kiến nghị và nhìn nhận những trường hợp hoàn toàn có thể xảy ra, lý giải cách tiếp cận tốt nhất với từng giải pháp, cũng như kiến thiết xây dựng quy mô dữ liệu để Dự kiến tình hình tăng trưởng cho tương lai hoặc cho một mẫu sản phẩm mới
Trong khi đó, tại một công ty công nghệ tiên tiến lớn, nhiều năng lực bạn sẽ tham gia một nhóm rất chuyên biệt, tập trung chuyên sâu vào việc tối ưu hóa một hoặc một vài phần đơn cử của quy mô dữ liệu cho một mẫu sản phẩm hoặc tính năng công nghệ tiên tiến nào đó .

Nguồn tham khảo

Bài viết có hữu dụng so với bạn ?

Đánh giá trung bình 5 / 5. Lượt nhìn nhận : 3 Chưa có nhìn nhận nào ! Hãy là người tiên phong nhìn nhận bài viết. Chúng tôi rất buồn khi bài viết không có ích với bạn Hãy giúp chúng tôi cải tổ bài viết này ! Làm sao để chúng tôi cải tổ bài viết này ?

Tác Giả

Source: https://vh2.com.vn
Category : Bảo Mật