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

• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• 10 Lý do tại sao phân tích tài chính trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp
• Các đặc điểm của sơ đồ tri thức trong thời đại GDPR
• Ưu điểm - thách thức của Edge Analytics với ngành viễn thông

Công cụ khoa học dữ liệu được sử dụng nhiều nhất hiện nay phải kể tên như: Microsoft Excel, Tableau,… Theo dõi bài viết này để biết thêm nhiều công cụ phân tích hữu ích nhé!

1. Các công cụ khoa học dữ liệu

1.1 Microsoft Excel

Kể từ khi ra mắt vào năm 1985, công cụ khoa học dữ liệu Microsoft Excel tiếp tục mở rộng với mọi bản cập nhật Office lớn. Với một số công việc, bạn có thể làm được hầu hết mọi thứ trong Excel.

Một trong những yếu tố chính mà các công ty cân nhắc trước khi sử dụng một công cụ BI là số lượng các chuyên gia thành thạo nó. Và bởi vì Excel cũng lâu đời như BI, rất nhiều người đã quen thuộc và có thể giải quyết mọi các loại vấn đề với nó.

Bên cạnh đó, nhờ tính đơn giản và giao diện thân thiện, rất nhiều công ty vẫn sử dụng Excel ngày nay. Nó cũng là một công cụ tương đối rẻ.

Tất cả điều này có nghĩa là bạn có một cộng đồng người dùng Excel lớn để học hỏi.

Khả năng Excel thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, tạo ra những câu chuyện cuốn hút thông qua các hình ảnh trực quan tuyệt vời và các tính năng tổng hợp dữ liệu là một số công dụng mà Excel mang lại.

Và với Microsoft 365, Excel luôn nhận được các bản nâng cấp. Các bản cập nhật gần đây đã bao gồm các chức năng, kiểu dữ liệu, bố cục bảng tổng hợp, loại biểu đồ mới v.v.

Excel là một ứng cử viên sáng giá vì rất dễ để làm quen và thành thạo nó trong thời gian ngắn. Các kỹ năng Excel có ích ở hầu hết mọi nơi.

1.2 Microsoft Power BI

Công cụ khoa học dữ liệu Microsoft Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu có thể mở rộng, được Microsoft phát hành vào năm 2014. Bản phát hành đầu tiên của Power BI được đưa vào Office 365 dưới dạng công cụ bổ trợ (add-in) cho Microsoft Excel, cho đến khi nó được phát hành như một công cụ BI độc lập vào năm 2015.

Power BI sử dụng các dịch vụ dựa trên đám mây với sự kết hợp của Power BI Desktop (có thể tải xuống từ Microsoft PowerBI Desktop Store) để phục vụ khách hàng của mình. Mặc dù là một công cụ mới, nhưng nó đã trở nên rất phổ biến. Nhiều công ty đã chuyển sang sử dụng Power BI để đưa ra các giải pháp dựa trên dữ liệu.

Một trong những lý do chính cho xu hướng này là tốc độ và hiệu quả của Microsoft Power BI trong việc tạo thông tin chi tiết. Nó đi kèm với tính năng tự động hóa tốt hơn và các tính năng giúp việc sử dụng công cụ này trong phân tích kinh doanh dễ dàng hơn rất nhiều.

Power BI cung cấp một bảng điều khiển (dashboard) nơi bạn có thể theo dõi dữ liệu trong thời gian thực với hình ảnh trực quan. Ngoài ra, bạn có thể xem và chia sẻ các báo cáo của mình một cách dễ dàng. Power BI có thể truy cập được từ desktop hoặc thông qua các dịch vụ đám mây dựa trên SaaS của nó.

Khi học Power BI, bạn có thể tập trung vào một hoặc hai khía cạnh của công cụ. Các lĩnh vực như kho dữ liệu (data warehouse), sắp xếp dữ liệu và kỹ thuật tính năng (feature engineering) là một số chủ đề mà bạn có thể học để trở thành chuyên gia. 

Ngoài những điều đó, học máy tự động là một tính năng tuyệt vời khác của Power BI được sử dụng để đào tạo và xác thực dữ liệu với các luồng dữ liệu (data flow).

Ngoài các công thức DAX đơn giản của Microsoft Power BI mà bạn có thể học khá nhanh – nó có giao diện đơn giản và dễ tương tác. 

Tóm lại, thành thạo Power BI là một yếu tố giúp bạn tăng cơ hội có được một công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Điều này đặc biệt đúng nếu bạn đang có ý định chuyển nghề sang phân tích dữ liệu.

1.3 Tableau

Tableau nổi tiếng với các tính năng trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời. Công cụ khoa học dữ liệu này được ra mắt vào năm 2003, và kể từ khi phát hành chính thức lần đầu tiên vào năm 2013, nó trở nên ngày càng phổ biến trong nhiều ngành công nghiệp.

Tableau có ba tùy chọn phần mềm chính: Tableau Desktop, Tableau Public và Tableau Reader. 

Tableau Public là một công cụ BI mã nguồn mở cho phép bạn chia sẻ hình ảnh trực quan trong thời gian thực thông qua một bảng điều khiển. Nó có thể chạy với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau bao gồm CSV, tệp Excel, tệp văn bản và Google Sheet. Bạn có thể tải Tableau Public từ trang tải xuống Tableau Public.

Tuy nhiên, do bản chất mã nguồn mở của Tableau Public, bạn không thể lưu cục bộ workbook của bạn.

Tableau Desktop là một công cụ khoa học dữ liệu BI dựa trên đăng ký cho các tổ chức hoặc cá nhân muốn một công cụ phân tích tức thì và có thể truy cập dễ dàng. Bạn có thể chạy và lưu workbook của mình cục bộ, và kết quả sẽ có ngay. 

Mặt khác, công cụ khoa học dữ liệu Tableau Reader không phải là một tiện ích trực quan hóa. Đó là một công cụ cho phép bạn gửi hình ảnh trực quan của mình cho người khác, người đó có thể mở tác phẩm của bạn ở chế độ chỉ đọc (read-only).

Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia trong khía cạnh không gian địa lý của Business Intelligence, Tableau có thể là công cụ phù hợp. Một trong những tính năng có giá trị của nó là trình bày dữ liệu địa lý độc đáo.

2. 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.

Nếu bạn đang quan tâm đến khóa học lập trình trở thành nhà khoa học dữ liệu trong tương lai, hãy tìm hiểu ngay khóa học tại FUNiX nhé!

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