Quy trình khoa học dữ liệu? Các kỹ thuật khoa học dữ liệu

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Cấu trúc dữ liệu là gì? Những điều cần biết về cấu trúc dữ liệu
• 6 Công việc IT lương cao bạn có thể làm tại nhà
• 4 con đường sự nghiệp cho các nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)
• Các kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến nhất từ chuyên gia

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:

1. Quy trình khoa học dữ liệu

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.

>>> ĐỌC THÊM: Khoa học dữ liệu là gì? Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng?

2. Các kỹ thuật khoa học dữ liệu

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:

2.1 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. 

2.2 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. 

2.3 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.

2.4 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. 

Hiện nay FUNiX là đơn vị đào tạo lập trình trực tuyến nhận được sự tin tưởng của hơn 20.000 học viên ở nhiều độ tuổi khác nhau. Với cách học mới lạ, phù hợp với những người bận rộn và đam mê lập trình và sự dẫn dắt của 5000 mentor giỏi chuyên môn, FUNiX đã trở thành trường đại học lập trình trực tuyến uy tín nhất tại Việt Nam. Cụ thể cách học của FUNiX Way:

• Học 100% trực tuyến
• Học liệu MOOC trực quan, thực tế
• Được dẫn dắt bởi 5000 mentor và hannah ( cán bộ hướng dẫn) tận tâm
• Đề cao tinh thần chủ động học tập nâng cao hiệu quả
• Kiểm tra minh bạch, vấn đáp 1-1, làm dự án thực tế
• Học đến đâu cấp chứng chỉ đến đó, chứng chỉ FUNiX FPT được hàng doanh nghiệp công nhận

FUNiX liên kết với hàng trăm doanh nghiệp công nghệ thông tin trên cả nước nhằm kết nối đầu ra cho sinh viên. Với tình trạng khan hiếm nhân sự IT giỏi như hiện nay, các doanh nghiệp đã chủ động liên hệ với FUNiX với mong muốn có được nhân sự ngay sau khi học viên tốt nghiệp khóa học.

Đăng ký học tại FUNiX ngay:

>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Nhà phân tích dữ liệu so với Nhà khoa học dữ liệu: Sự khác biệt là gì?
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc