Khoa học dữ liệu là gì? Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng?

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Khám phá sức mạnh của việc kết hợp AI và khoa học dữ liệu
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề
• Ngành khoa học dữ liệu có nhiều tiềm năng phát triển hay không?
• Thực tập sinh ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?

Khoa học dữ liệu quan trọng bởi vì lĩnh vực này kết hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ để rút ra ý nghĩa từ dữ liệu. Các tổ chức hiện đại chìm ngập trong dữ liệu và hiện có vô vàn thiết bị có thể tự động thu thập và lưu trữ dữ liệu.

1. Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu nhằm khai thác những thông tin chuyên sâu có ý nghĩa đối với hoạt động kinh doanh. Đây là một phương thức tiếp cận đa ngành, kết hợp những nguyên tắc và phương pháp thực hành của các lĩnh vực toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính để phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Nội dung phân tích này sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu đặt ra và trả lời những câu hỏi như sự kiện gì đã xảy ra, tại sao nó xảy ra, sự kiện gì sẽ xảy ra và có thể sử dụng kết quả thu được cho mục đích gì.

2. Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng?

Khoa học dữ liệu quan trọng bởi vì lĩnh vực này kết hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ để rút ra ý nghĩa từ dữ liệu. Các tổ chức hiện đại chìm ngập trong dữ liệu và hiện có vô vàn thiết bị có thể tự động thu thập và lưu trữ dữ liệu. Các hệ thống và cổng thanh toán trực tuyến đang dần thu thập nhiều dữ liệu hơn trong những lĩnh vực thương mại điện tử, y tế, tài chính cũng như mọi khía cạnh khác của đời sống con người. Chúng ta có sẵn khối lượng đồ sộ dữ liệu dưới dạng văn bản, âm thanh, video và hình ảnh.  

2.1 Phân tích mô tả

Phân tích mô tả xem xét dữ liệu để thu thập thông tin chuyên sâu về những sự kiện đã hoặc đang xảy ra trong môi trường dữ liệu. Đặc trưng của phương pháp này là sự trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như bằng biểu đồ tròn, biểu đồ cột, biểu đồ đường, bảng hoặc văn bản thuyết minh. Ví dụ: một dịch vụ đặt vé máy bay có thể ghi lại dữ liệu như số lượng vé được đặt mỗi ngày. Phân tích mô tả sẽ chỉ ra mức tăng giảm đột biến trong số lượng vé được đặt và các tháng hoạt động hiệu quả cao của dịch vụ này.

2.2 Phân tích chẩn đoán

Phân tích chẩn đoán là một phương pháp phân tích chuyên sâu hoặc chi tiết dữ liệu để nắm được nguyên nhân khiến một sự kiện xảy ra. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như truy sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và đối chiếu. Nhiều thao tác vận hành và chuyển đổi dữ liệu có thể được thực hiện trên một tập dữ liệu nhất định để phát hiện ra những mẫu độc đáo trong từng kỹ thuật này. Ví dụ: dịch vụ đặt vé máy bay có thể sẽ truy sâu vào một tháng hoạt động đặc biệt hiệu quả để hiểu rõ hơn về mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt. Điều này có thể dẫn tới việc phát hiện ra rằng nhiều khách hàng ghé thăm một thành phố nhất định để tham dự một sự kiện thể thao hàng tháng.

2.3 Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về mẫu dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như máy học, dự báo, so khớp mẫu và lập mô hình dự đoán. Trong mỗi kỹ thuật, máy tính được đào tạo để thiết kế ngược các mối quan hệ nguyên nhân-kết quả trong dữ liệu. Ví dụ: đội ngũ dịch vụ đặt vé máy bay có thể sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán mẫu đặt vé trong năm tới vào thời điểm đầu mỗi năm. Chương trình hoặc thuật toán máy tính có thể xem xét dữ liệu trong quá khứ và dự đoán mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt cho các điểm đến nhất định trong tháng 5. Khi đã dự đoán được nhu cầu du lịch trong tương lai của khách hàng, công ty sẽ có thể bắt đầu quảng cáo nhắm mục tiêu cho các thành phố đó từ tháng 2.

2.4 Phân tích đề xuất

Phân tích đề xuất đưa dữ liệu dự đoán lên một tầm cao mới. Phương pháp này không chỉ dự đoán sự kiện gì sẽ xảy ra mà còn đề xuất một phản ứng tối ưu cho kết quả đó. Nó có thể phân tích tác động tiềm ẩn của các lựa chọn khác nhau và đề xuất hướng hành động tốt nhất. Nó sử dụng phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron và công cụ đề xuất từ máy học.         

Quay lại ví dụ về dịch vụ đặt vé máy bay, phân tích đề xuất có thể xem xét các chiến dịch tiếp thị trước đây để tăng tối đa lợi thế của mức tăng đột biến sắp tới trong số lượng vé được đặt. Nhà khoa học dữ liệu có thể dự đoán kết quả đặt vé cho các mức chi tiêu tiếp thị khác nhau trên những kênh tiếp thị đa dạng. Những dự báo này sẽ giúp công ty đặt vé máy bay tự tin hơn khi đưa ra các quyết định tiếp thị.

3. Khoa học dữ liệu mang tới cho doanh nghiệp những lợi ích gì?

Khoa học dữ liệu đang cách mạng hóa phương thức hoạt động của các công ty. Nhiều doanh nghiệp, bất kể quy mô, đều cần một chiến lược khoa học dữ liệu hiệu quả để thúc đẩy tăng trưởng và duy trì lợi thế cạnh tranh. Một số lợi ích chính bao gồm:

3.1 Khám phá các mẫu biến đổi tiềm ẩn

Khoa học dữ liệu cho phép các doanh nghiệp phát hiện ra những mẫu và mối quan hệ mới có tiềm năng biến đổi toàn bộ tổ chức. Nó có thể hé lộ những thay đổi với chi phí thấp trong việc quản lý nguồn lực để tạo ra tác động tối đa đến tỷ suất lợi nhuận. Ví dụ: một công ty thương mại điện tử sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện ra rằng có rất nhiều truy vấn của khách hàng được tạo sau giờ làm việc. Các cuộc điều tra cho thấy rằng khách hàng có nhiều khả năng mua hàng hơn nếu họ được phản hồi nhanh chóng thay vì nhận được câu trả lời trong ngày làm việc tiếp theo. Bằng cách triển khai dịch vụ khách hàng 24/7, doanh thu của doanh nghiệp đã tăng thêm 30%.

3.2 Sáng tạo các sản phẩm và giải pháp mới

Khoa học dữ liệu có thể hé lộ những lỗ hổng và vấn đề thường bị bỏ sót. Thông tin chuyên sâu hơn về quyết định mua hàng, phản hồi của khách hàng và quy trình kinh doanh có thể thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo trong hoạt động nội bộ cũng như các giải pháp bên ngoài. Ví dụ: giải pháp thanh toán trực tuyến sử dụng khoa học dữ liệu để đối chiếu và phân tích đánh giá của khách hàng về công ty trên mạng xã hội. Phân tích cho thấy rằng khách hàng quên mật khẩu trong giai đoạn mua sắm cao điểm và không hài lòng với hệ thống khôi phục mật khẩu hiện tại. Công ty có thể sáng tạo ra một giải pháp tốt hơn và nhận thấy mức độ hài lòng của khách hàng tăng lên đáng kể.

3.3 Tối ưu hóa trong thời gian thực

Các doanh nghiệp, đặc biệt là những doanh nghiệp quy mô lớn, gặp rất nhiều thách thức trong việc phản ứng với những điều kiện thay đổi trong thời gian thực. Điều này có thể gây ra những tổn thất hoặc gián đoạn đáng kể trong hoạt động kinh doanh. Khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ các công ty dự đoán thay đổi và phản ứng một cách tối ưu với những tình huống khác nhau. Ví dụ: một công ty vận chuyển bằng xe tải sử dụng khoa học dữ liệu để giảm thời gian ngừng hoạt động khi xe bị hỏng hóc. Họ xác định được các mẫu tuyến đường và ca làm việc khiến xe hỏng nhanh hơn và thay đổi lịch trình vận chuyển. Họ cũng thiết lập một kho phụ tùng thay thế phổ biến cần thay thường xuyên để sửa chữa xe tải nhanh chóng hơn. 

Hiện nay FUNiX là đơn vị đào tạo lập trình trực tuyến nhận được sự tin tưởng của hơn 16.000 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 Python trong phân tích dữ liệu 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