Dữ liệu (data) là gì? Những công việc nào phổ biến trong ngành dữ liệu?

Ngày nay dữ liệu không chỉ được lưu trữ trên giấy hay những phần mềm đơn giản mà có hẳn những công việc chuyên biệt, phần mềm thông minh để lưu trữ, khai xác, xử lý dữ liệu. 

• Tìm hiểu về tác động của GPT trong chiến lược kinh doanh
• Lợi ích của cơ sở dữ liệu định hướng tài liệu AI trong kỷ nguyên Big Data
• Lợi ích của việc sử dụng AI GraphQL trong truy vấn dữ liệu
• Ý nghĩa đạo đức của việc ra quyết định bằng máy
• Giới thiệu và tìm thiểu đặc trưng về tăng cường dữ liệu AI

Có thể khẳng định rằng, trong một vài năm trở lại đây, “Cách mạng Công nghiệp 4.0” không còn là thuật ngữ xa lạ bởi sự hiện diện của khoa học – công nghệ trong mọi lĩnh vực của đời sống. Một trong những trụ cột của CMCN 4.0 chính là Big Data (Dữ liệu lớn). Nguồn dữ liệu khổng lồ này với những cỗ máy xử lý thông minh đang dần làm thay đổi cuộc sống con người trên mọi lĩnh vực từ văn hoá, kinh tế, xã hội,…

Vậy câu hỏi đặt ra: Dữ liệu cụ thể là gì? Những công việc nào đang đảm nhiệm khai thác và xử lý dữ liệu? 

Giải đáp cho câu hỏi này, kỹ sư trí tuệ nhân tạo Nguyễn Đình Tùng, hiện đang công tác tại công ty Pixta Việt Nam đã có phần chia sẻ chi tiết tại xTalk 126 do FUNiX tổ chức. 

>> Khoá học lập trình do doanh nghiệp tài trợ học phí, cam kết việc làm sau 6 tháng 

Dữ liệu là gì?

Theo anh Tùng, dễ hiểu nhất và ngắn gọn nhất, có thể định nghĩa rằng bất kỳ những gì có thể chuyển hoá thành thông tin, con số và được lưu trữ đều có thể gọi là dữ liệu. Ngày nay dữ liệu không chỉ được lưu trữ trên giấy hay những phần mềm đơn giản mà có hẳn những công việc chuyên biệt, phần mềm thông minh để lưu trữ, khai xác, xử lý dữ liệu. 

>> Khoá học lập trình do doanh nghiệp tài trợ học phí, cam kết việc làm sau 6 tháng 

Những công việc trong ngành dữ liệu 

Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu): Theo anh Tùng, một nhà phân tích dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu chính xác và chuyển dữ liệu này thành những báo cáo cụ thể theo yêu cầu của công ty, khách hàng. Công việc này đòi hỏi kỹ năng phân tích và đồ thị hoá,  trong đó, một số công cụ thường sử dụng là SQL, Excel, Tableau. Việc phân tích dữ liệu và đồ thị hoá để mang đến những cái nhìn bao quát, so sánh, con số cụ thể để đưa ra các quyết định có ích cho hoạt động của doanh nghiệp.

Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu): Nhà khoa học dữ liệu sẽ phân tích dữ liệu, xây dựng dữ liệu và đưa ra các dự đoán trong tương lai, tiến hành các thử nghiệm. Bên cạnh đó, công việc có thể bao gồm phân nhóm thông tin, phân loại các tệp dữ liệu,… Kỹ năng cần có là phân tích, xây dựng mô hình, liên quan nhiều đến Toán học và Code. Công cụ thường được nhà khoa học dữ liệu sử dụng là Python, Machine Learing, Tableau và SQL.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất hoặc ngoại suy kiến ​​thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu nhiễu, cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời áp dụng kiến ​​thức từ dữ liệu trên nhiều miền ứng dụng.

>> Khoá học lập trình do doanh nghiệp tài trợ học phí, cam kết việc làm sau 6 tháng 

Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu): Công việc của kỹ sư dữ liệu là xây dựng các tệp và kho lưu trữ dữ liệu, quản lý lượng dữ liệu lớn. Kỹ năng quan trọng nhất của kỹ sư là code và lưu trữ dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu cần  phải về Java, C++, Python, Hadoop và Spark. Quy trình làm việc của Kỹ sư dữ liệu như sau: Từ kho dữ liệu ⇒ chuyển hoá thành các tệp dữ liệu ⇒ Phân phối sang mỗi phòng ban, đội nhóm và giúp nhân viên mỗi phòng ban đó hiểu. Công việc này đòi hỏi thiết kế kho dữ liệu phải nhanh, hiệu quả, tối ưu hoá chi phí, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng trong tương lai.

Để tóm tắt lại các công việc liên quan đến dữ liệu, anh Tùng đưa ra công thức như sau:  Y=F(X)

Dữ liệu đầu vào: hình ảnh, con số, dữ liệu khách hàng trên website. Mô hình, phân tích, đưa ra dự đoán.

X là input (đầu vào) – đại diện cho Data Engineering, chuẩn bị toàn bộ dữ liệu doanh nghiệp. Dữ liệu đầu vào có thể là hình ảnh, con số, dữ liệu khách hàng trên website.

F: function (chức năng) – Data Scientist phải chuẩn bị mô hình, phân tích, đưa ra dự đoán.

Y: outcome (kết quả): kết quả chính là những dự đoán về quá khứ, tương lai hoặc kết quả thực tế. Đây là phần việc của Data Analyst.

Như vậy, có thể nhận thấy ngành dữ liệu đã, đang và sẽ luôn là một lĩnh vực giàu tiềm năng phát triển, phù hợp cho những ai yêu thích phân tích, xử lý, khai thác dữ liệu. Bạn sẽ trở thành một nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu hay kỹ sư? Hãy tham khảo kiến thức trên và lựa chọn cho mình con đường phù hợp. 

Minh Tiến 

>> Khoá học lập trình do doanh nghiệp tài trợ học phí, cam kết việc làm sau 6 tháng