Khoa học dữ liệu là gì? Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về khoa học dữ liệu

Tất cả những ý tưởng mà bạn thấy trong các bộ phim khoa học viễn tưởng của Hollywood thực sự có thể biến thành hiện thực nhờ Khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là tương lai của Trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, thật quan trọng để hiểu Khoa học dữ liệu là gì và làm thế nào nó có thể gia tăng giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Khi thế giới bước vào kỷ nguyên Big Data, nhu cầu lưu trữ ngày càng tăng lên. Đó là thách thức và mối quan tâm chính đối với các ngành công nghiệp cho đến những năm 2010. Trọng tâm chính là xây dựng framework và các giải pháp để lưu trữ dữ liệu. Giờ đây, khi Hadoop và các framework khác đã giải quyết thành công vấn đề lưu trữ, mối quan tâm đã chuyển sang làm thế nào để xử lý dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một phần bí mật cho mối quan tâm này. Tất cả những ý tưởng mà bạn thấy trong các bộ phim khoa học viễn tưởng của Hollywood thực sự có thể biến thành hiện thực nhờ Khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là tương lai của Trí tuệ nhân tạo. Vì vậy, thật quan trọng để hiểu Khoa học dữ liệu là gì và làm thế nào nó có thể gia tăng giá trị cho doanh nghiệp của bạn.

Trong bài viết này, tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau.

• Khoa học dữ liệu là gì?
• Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?
• Nhà khoa học dữ liệu là ai?
• Nhà khoa học dữ liệu làm gì?
• Business Intelligence (BI) và Khoa học dữ liệu khác nhau như thế nào?
• Vòng đời của Khoa học dữ liệu

1. Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều công cụ, thuật toán và nguyên tắc học máy khác nhau với mục tiêu khám phá các mối quan hệ tiềm ẩn nằm trong dữ liệu. Điều này có gì khác so với những gì mà các nhà thống kê đã làm trong nhiều năm qua?

Câu trả lời nằm ở sự khác biệt giữa giải thích và dự đoán.

Như bạn có thể thấy từ hình ảnh trên, một Nhà phân tích dữ liệu thường giải thích những gì đang xảy ra bằng cách xử lý lịch sử dữ liệu. Mặt khác, Nhà khoa học dữ liệu không chỉ thực hiện phân tích dữ liệu khám phá để khám phá insight từ đó, mà còn sử dụng các thuật toán học máy nâng cao khác nhau để xác định sự xuất hiện của một sự kiện cụ thể trong tương lai. Một Nhà Khoa học Dữ liệu sẽ xem xét dữ liệu từ nhiều góc độ, đôi khi là những góc độ không được biết trước.

Vì vậy, Khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng để đưa ra quyết định và dự đoán bằng cách sử dụng phân tích dự đoán nhân quả, phân tích đề xuất (dự đoán kèm với khoa học quyết định) và học máy.

• Phân tích dự đoán nhân quả – Nếu bạn muốn một mô hình có thể dự đoán các khả năng của một sự kiện cụ thể trong tương lai, bạn cần áp dụng phân tích dự đoán nhân quả. Giả sử, nếu bạn đang cung dịch vụ cho vay, thì khả năng khách hàng thực hiện các khoản thanh toán tín dụng trong tương lai đúng hạn là một vấn đề bạn cần quan tâm. Tại đây, bạn có thể xây dựng một mô hình có thể thực hiện phân tích dự đoán về lịch sử thanh toán của khách hàng để dự đoán liệu các khoản thanh toán trong tương lai có đúng hạn hay không.
• Phân tích đề xuất: Nếu bạn muốn một mô hình có khả năng tự đưa ra quyết định và khả năng điều chỉnh mô hình đó với các thông số động, bạn chắc chắn cần phân tích đề xuất cho nó. Lĩnh vực tương đối mới này tất cả đều hướng tới mục đích đưa ra lời khuyên. Nói cách khác, nó không chỉ dự đoán mà còn gợi ý một loạt các hành động và các kết quả liên quan.

Ví dụ tốt nhất cho mô hình phân tích này là xe tự lái của Google mà chúng ta đề cập trước đó. Dữ liệu thu thập từ các phương tiện có thể được sử dụng để đào tạo xe ô tô tự lái. Bạn có thể chạy các thuật toán trên dữ liệu này để mang lại sự thông minh cho nó. Điều này sẽ cho phép xe của bạn đưa ra các quyết định như: khi nào nên rẽ, đi đường nào, khi nào nên giảm hoặc tăng tốc độ.

• Học máy cho việc đưa ra dự đoán – Nếu bạn có dữ liệu giao dịch của một công ty tài chính và cần xây dựng mô hình để xác định xu hướng trong tương lai, thì thuật toán học máy là lựa chọn tốt nhất. Điều này thuộc mô hình học tập có giám sát. Nó được gọi là có giám sát vì bạn đã có dữ liệu mà dựa vào đó bạn có thể đào tạo máy của mình. Ví dụ, một mô hình phát hiện gian lận có thể được đào tạo bằng cách sử dụng hồ sơ về các giao dịch mua bán gian lận trong quá khứ.
• Học máy cho việc khám phá mẫu – pattern: Nếu bạn không có các tham số mà dựa vào đó bạn có thể đưa ra dự đoán, thì bạn cần phải tìm ra các mẫu ẩn trong dataset để có thể đưa ra các dự đoán có ý nghĩa. Đây là mô hình học không giám sát, bạn sẽ không biết được outcome hay nhãn nào để xác định nhóm. Thuật toán phổ biến nhất được sử dụng để khám phá mẫu là Phân cụm.

Giả sử bạn đang làm việc trong một công ty viễn thông và bạn cần thiết lập mạng bằng cách đặt các tháp truyền tín hiệu vào các khu vực khác nhau. Lúc này, bạn có thể sử dụng kỹ thuật phân cụm để tìm các vị trí tháp sao cho các vị trí đó đảm bảo tất cả người dùng nhận được cường độ tín hiệu tối ưu.

Hãy xem tỷ lệ của các phương pháp được mô tả ở trên khác nhau như thế nào giữa Phân tích dữ liệu cũng như Khoa học dữ liệu. Như bạn có thể thấy trong hình ảnh bên dưới, Phân tích dữ liệu bao gồm phân tích đề xuất và dự đoán ở một mức độ nhất định. Mặt khác, Khoa học Dữ liệu thiên về Phân tích Dự đoán Nhân quả và Học máy.

Bây giờ bạn đã biết chính xác Khoa học dữ liệu là gì, hãy tìm hiểu lý do tại sao nó lại cần thiết.

2. Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?

• Theo truyền thống, dữ liệu mà chúng ta có hầu hết đều có cấu trúc và kích thước nhỏ, có thể được phân tích bằng cách sử dụng các công cụ BI đơn giản. Không giống như dữ liệu trong các hệ thống truyền thống chủ yếu là có cấu trúc, ngày nay hầu hết dữ liệu là không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Hãy xem xu hướng dữ liệu trong hình ảnh dưới đây, vào năm 2020, hơn 80% dữ liệu sẽ không có cấu trúc.

• Những dữ liệu này được tạo từ các nguồn khác nhau như nhật ký tài chính, tệp văn bản, biểu mẫu đa phương tiện, cảm biến và máy móc. Các công cụ BI đơn giản không có khả năng xử lý khối lượng lớn và loại dữ liệu đa dạng này. Đây là lý do tại sao chúng ta cần các công cụ và thuật toán phân tích phức tạp và nâng cao hơn để xử lý, phân tích và rút ra những insight có ý nghĩa về nó.

Đây không phải là lý do duy nhất khiến Khoa học dữ liệu trở nên phổ biến như vậy. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn và xem Khoa học dữ liệu đang được sử dụng như thế nào trong các lĩnh vực khác nhau.

• Sẽ như thế nào nếu bạn có thể hiểu chính xác nhu cầu của khách hàng từ dữ liệu hiện có như lịch sử trình duyệt, lịch sử mua hàng, tuổi và thu nhập của khách hàng. Không nghi ngờ gì khi bạn cũng đã có tất cả dữ liệu này trước đó, nhưng giờ đây với lượng dữ liệu phong phú và đa dạng như vậy, bạn có thể xây dựng các mô hình hiệu quả hơn và giới thiệu sản phẩm cho khách hàng của mình với độ chính xác cao hơn. Thật tuyệt vời vì nó sẽ mang lại nhiều mối làm ăn hơn cho tổ chức của bạn phải không?
• Hãy xem qua một tình huống khác để hiểu vai trò của Khoa học dữ liệu trong việc đưa ra quyết định. Sẽ như thế nào nếu chiếc xe của bạn có trí thông minh để tự lái và đưa bạn về nhà? Xe tự lái thu thập dữ liệu trực tiếp từ các cảm biến, bao gồm radar, camera và tia laser để tạo bản đồ về môi trường xung quanh. Dựa trên dữ liệu này, nó đưa ra các quyết định như khi nào tăng tốc, khi nào giảm tốc độ, khi nào cần vượt, nơi rẽ bằng cách sử dụng các thuật toán học máy nâng cao.
• Hãy xem Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng trong phân tích dự đoán như thế nào. Lấy việc dự báo thời tiết làm ví dụ. Dữ liệu từ tàu, máy bay, radar, vệ tinh có thể được thu thập và phân tích để xây dựng mô hình. Những mô hình này sẽ không chỉ dự báo thời tiết mà còn giúp dự đoán sự xuất hiện của bất kỳ thiên tai nào. Nó sẽ giúp bạn có những biện pháp thích hợp trước và có thể cứu được nhiều mạng sống quý giá.

Hãy cùng xem bảng đồ họa thông tin dưới đây để biết thêm về tất cả các lĩnh vực mà Khoa học dữ liệu đang tạo ra những sự thay đổi ấn tượng.

3. Nhà khoa học dữ liệu là ai?

Có một vài định nghĩa sẵn có về Nhà khoa học dữ liệu. Nói một cách đơn giản, một Nhà khoa học dữ liệu thực hành nghệ thuật của Khoa học dữ liệu. Thuật ngữ “Nhà khoa học dữ liệu” đã được đặt ra sau khi xem xét thực tế là Nhà khoa học dữ liệu là người thu thập rất nhiều thông tin từ các lĩnh vực khoa học và ứng dụng cho dù đó là thống kê hay toán học.

4. Nhà khoa học dữ liệu làm gì?

Các nhà khoa học dữ liệu là những người xử lý các vấn đề dữ liệu phức tạp bằng chuyên môn vững vàng của họ trong một số lĩnh vực khoa học nhất định. Họ làm việc với một số yếu tố liên quan đến toán học, thống kê, khoa học máy tính, v.v. (mặc dù họ có thể không phải là chuyên gia trong tất cả các lĩnh vực này). Họ sử dụng rất nhiều công nghệ mới nhất để tìm ra giải pháp và đưa ra kết luận quan trọng đối với sự tăng trưởng và phát triển của tổ chức. Các nhà khoa học dữ liệu trình bày dữ liệu ở dạng hữu ích hơn nhiều so với dữ liệu thô có sẵn từ các dạng có cấu trúc cũng như không có cấu trúc.

Để hiểu rõ hơn, chúng ta hãy thảo luận về BI. Tôi chắc rằng bạn cũng có thể đã nghe nói về Business Intelligence (BI). Thường thì Khoa học dữ liệu bị nhầm lẫn với BI. Tôi sẽ nêu một số điểm tương phản ngắn gọn và rõ ràng giữa hai điều này để giúp bạn hiểu rõ hơn.

5. Trí tuệ doanh nghiệp (BI) và Khoa học dữ liệu

• Business Intelligence (BI) về cơ bản là công việc phân tích dữ liệu trước đó để tìm ra highsight và insight nhằm mô tả xu hướng kinh doanh. Tại đây BI cho phép bạn lấy dữ liệu từ các nguồn bên ngoài và nội bộ, chuẩn bị dữ liệu, chạy các truy vấn trên đó và tạo trang tổng quan để trả lời các câu hỏi như phân tích doanh thu hàng quý hoặc các vấn đề kinh doanh. BI có thể đánh giá tác động của các sự kiện nhất định trong tương lai gần.
• Khoa học dữ liệu là một cách tiếp cận hướng tới tương lai hơn, một cách khám phá với trọng tâm là phân tích dữ liệu trong quá khứ hoặc hiện tại và dự đoán kết quả trong tương lai với mục đích đưa ra các quyết định sáng suốt. Nó trả lời các câu hỏi bao gồm “sự kiện là gì”và nó sẽ xảy ra “bằng cách nào?”

Chúng ta hãy xem xét một số tính năng tương phản.

Đó là tất cả về khái niệm Khoa học dữ liệu là gì, bây giờ chúng ta hãy tìm hiểu vòng đời của Khoa học dữ liệu.

Một sai lầm phổ biến trong các dự án Khoa học dữ liệu là vội vàng thu thập và phân tích dữ liệu, mà không hiểu các yêu cầu hoặc thậm chí định khung vấn đề kinh doanh một cách cứng nhắc. Do đó, điều cực kỳ quan trọng là bạn phải tuân theo tất cả các giai đoạn trong suốt vòng đời của Khoa học dữ liệu để đảm bảo dự án hoạt động trơn tru.

6. Vòng đời của Khoa học Dữ liệu

Dưới đây là tổng quan ngắn gọn về các giai đoạn chính của Vòng đời Khoa học Dữ liệu:

Giai đoạn 1 — Khám phá: Trước khi bạn bắt đầu dự án, điều quan trọng là phải hiểu các thông số kỹ thuật, yêu cầu, mức độ ưu tiên khác nhau và ngân sách cần thiết. Bạn phải có khả năng đặt câu hỏi đúng. Tại đây, bạn đánh giá xem bạn có đủ các nguồn lực cần thiết về con người, công nghệ, thời gian và dữ liệu để hỗ trợ dự án hay không. Trong giai đoạn này, bạn cũng cần định hình vấn đề kinh doanh và hình thành các giả thuyết ban đầu (IH) để kiểm tra. 

đoạn 2 — Chuẩn bị dữ liệu: Trong giai đoạn này, bạn cần chuẩn bị Sandbox, nơi mà bạn có thể thực hiện phân tích dữ liệu trong suốt dự án. Bạn cần khám phá, tiền xử lý và tối ưu hóa dữ liệu trước khi tạo mô hình. Hơn nữa, bạn sẽ thực hiện ETLT (trích xuất, biến đổi, tải và chuyển đổi) để đưa dữ liệu vào Sandbox. Hãy xem quy trình Phân tích Thống kê bên dưới.

Bạn có thể sử dụng R để làm sạch, chuyển đổi và hiển thị dữ liệu. Điều này sẽ giúp bạn phát hiện ra những ngoại lệ và thiết lập mối quan hệ giữa các biến số. Sau khi bạn đã làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, đã đến lúc thực hiện phân tích khám phá trên đó. Hãy xem cách bạn có thể đạt được điều đó.

 Giai đoạn 3 — Lập kế hoạch mô hình: Tại đây, bạn sẽ xác định các phương pháp và kỹ thuật để vẽ mối quan hệ giữa các biến. Những mối quan hệ này sẽ đặt cơ sở cho các thuật toán mà bạn sẽ triển khai trong giai đoạn tiếp theo. Bạn sẽ áp dụng Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) bằng cách sử dụng các công thức thống kê và công cụ trực quan hóa khác nhau.             

Hãy xem các công cụ lập kế hoạch mô hình khác nhau.

1. R có một tập hợp đầy đủ các khả năng mô hình hóa và cung cấp một môi trường tốt để xây dựng các mô hình diễn giải.
2. Dịch vụ Phân tích SQL có thể thực hiện phân tích database bằng cách sử dụng các chức năng khai thác dữ liệu phổ biến và các mô hình dự đoán cơ bản.
3. SAS/ ACCESS có thể được sử dụng để truy cập dữ liệu từ Hadoop và được sử dụng để tạo sơ đồ luồng dữ liệu có thể lặp lại và tái sử dụng.

Mặc dù, nhiều công cụ có mặt trên thị trường nhưng R là công cụ được sử dụng phổ biến nhất.

Bây giờ bạn đã có những insight về bản chất dữ liệu của mình và đã quyết định các thuật toán sẽ được sử dụng. Trong giai đoạn tiếp theo, bạn sẽ áp dụng thuật toán và bắt đầu xây dựng mô hình.

 Giai đoạn 4 — Xây dựng mô hình: Trong giai đoạn này, bạn sẽ phát triển bộ dữ liệu cho các mục đích đào tạo và kiểm tra. Ở đây, bạn cần xem xét liệu các công cụ hiện có của bạn có đủ để chạy các mô hình hay không hay nó sẽ cần một môi trường mạnh mẽ hơn (như xử lý nhanh hơn và có thể chạy song song). Bạn sẽ phân tích các kỹ thuật học tập khác nhau như phân loại, liên kết và phân cụm để xây dựng mô hình.

Bạn có thể xây dựng mô hình thông qua các công cụ sau.

 Giai đoạn 5 — Vận hành: Trong giai đoạn này, bạn sẽ chuyển giao các báo cáo cuối cùng, các bản tóm tắt, code và tài liệu kỹ thuật. Ngoài ra, đôi khi một dự án thử nghiệm cũng được thực hiện trong môi trường với thời gian thực. Điều này sẽ cung cấp cho bạn bức tranh rõ nét về hiệu suất và các hạn chế liên quan khác trên quy mô nhỏ trước khi triển khai đầy đủ.

         Giai đoạn 6 — Truyền đạt kết quả: Bây giờ, điều quan trọng là phải đánh giá xem bạn có thể đạt được mục tiêu mà bạn đã lên kế hoạch trong giai đoạn đầu hay không. Vì vậy, trong giai đoạn cuối, bạn xác định tất cả các nội dung cần chú ý, trao đổi với các bên liên quan và xác định xem kết quả của dự án là thành công hay thất bại dựa trên các tiêu chí đã phát triển trong Giai đoạn 1.

Bây giờ, tôi sẽ thực hiện một nghiên cứu điển hình để giải thích cho bạn các giai đoạn khác nhau được mô tả ở trên 

7. Nghiên cứu điển hình: Phòng ngừa bệnh tiểu đường

Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể dự đoán sự xuất hiện của bệnh tiểu đường và thực hiện các biện pháp thích hợp trước để ngăn ngừa nó?

Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ dự đoán sự xuất hiện của bệnh tiểu đường bằng cách sử dụng toàn bộ vòng đời mà chúng tôi đã thảo luận trước đó. Hãy tiến hành từng bước

Bước 1:

• Đầu tiên, chúng tôi sẽ thu thập dữ liệu dựa trên bệnh sử của bệnh nhân như đã thảo luận ở Giai đoạn 1. Bạn có thể tham khảo dữ liệu mẫu bên dưới.
• Như bạn có thể thấy, chúng ta có các thuộc tính khác nhau sẽ được đề cập bên dưới.

  

 Thuộc tính

1. npreg     –   Number of times pregnant- Số lần mang thai
2. glucose   –   Plasma glucose concentration- Nồng độ glucose trong huyết tương
3. bp          –   Blood pressure- Huyết áp
4. skin        –   Triceps skinfold thickness- Độ dày nếp gấp da cơ tam đầu
5. bmi        –   Body mass index- Chỉ số khối cơ thể
6. ped        –   Diabetes pedigree function- Chức năng phả hệ bệnh tiểu đường
7. age        –   Age- Tuổi
8. income   –   Income- Thu nhập

Bước 2:

• Bây giờ, khi đã có dữ liệu, chúng tôi cần làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để tiến hành phân tích dữ liệu.
• Dữ liệu này có nhiều điểm không nhất quán như thiếu giá trị, cột trống, giá trị đột biến và định dạng dữ liệu không chính xác cần được làm sạch.
• Ở đây, chúng ta đã tổ chức dữ liệu thành một bảng theo các thuộc tính khác nhau – làm cho nó trông có cấu trúc hơn.
• Hãy xem dữ liệu mẫu bên dưới.

Dữ liệu này có rất nhiều điểm không nhất quán.

1. Trong cột npreg, “one” được viết bằng chữ, trong khi nó phải ở dạng số như 1.
2. Trong cột bp, một trong các giá trị là 6600 là không thể (ít nhất là đối với con người) vì bp không thể tăng lên đến giá trị lớn như vậy.
3. Như bạn có thể thấy cột “ Income”  để trống và cũng không có ý nghĩa gì trong việc dự đoán bệnh tiểu đường. Vì vậy, có nó ở đây là thừa và có thể xóa ra khỏi bảng dữ liệu.

• Chúng tôi sẽ làm sạch và xử lý trước dữ liệu này bằng cách loại bỏ các giá trị ngoại lai, điền vào các giá trị null và chuẩn hóa kiểu dữ liệu. Nếu bạn nhớ, đây là giai đoạn thứ hai của chúng tôi, đó là tiền xử lý dữ liệu.
• Cuối cùng, chúng tôi nhận được dữ liệu sạch như hình dưới đây có thể được sử dụng để phân tích.

Bước 3:

Bây giờ chúng ta hãy thực hiện một số phân tích như đã thảo luận trước đó trong Giai đoạn 3.

• Đầu tiên, chúng ta sẽ tải dữ liệu vào Sandbox và áp dụng các chức năng thống kê khác nhau trên đó. Ví dụ, R có các chức năng như mô tả, cung cấp cho chúng ta số lượng giá trị bị thiếu và giá trị duy nhất. Chúng ta cũng có thể sử dụng chức năng tóm tắt, thứ sẽ cung cấp cho chúng tôi thông tin thống kê như giá trị trung bình, phạm vi, giá trị tối thiểu và tối đa.
• Sau đó, chúng ta sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa như biểu đồ tần suất, biểu đồ tuyến tính, biểu đồ hộp để có được ý tưởng hợp lý về việc phân phối dữ liệu.

Bước 4:

Bây giờ, dựa trên những cơ sở có được từ bước trước, lựa chọn phù hợp nhất cho loại vấn đề này là Decision Tree- Cây quyết định. 

• Vì chúng ta đã có các thuộc tính chính để phân tích như npreg, bmi, v.v., nên chúng ta sẽ sử dụng kỹ thuật học có giám sát để xây dựng một mô hình ở đây.
• Hơn nữa, chúng ta đặc biệt sử dụng Decision Tree vì nó xem xét tất cả các thuộc tính liên quan trong một lần, ví dụ như những thuộc tính có mối quan hệ tuyến tính và những thuộc tính có mối quan hệ phi tuyến tính. Trong trường hợp này, chúng ta có mối quan hệ tuyến tính giữa npreg và age, trong khi mối quan hệ phi tuyến giữa npreg và ped.
• Các mô hình cây quyết định cũng rất chuẩn mạnh vì chúng ta có thể sử dụng kết hợp các thuộc tính khác nhau để tạo ra các cây khác nhau và cuối cùng triển khai một cây với hiệu quả tối đa.

Hãy xem Decision Tree của chúng ta.

Ở đây, thông số quan trọng nhất là mức glucose, vì vậy nó là node gốc của chúng ta. Bây giờ, node hiện tại và giá trị của nó xác định tham số quan trọng tiếp theo sẽ được thực hiện. Nó tiếp tục cho đến khi chúng ta nhận được kết quả về pos hoặc neg. Pos có nghĩa là dương tính và neg có nghĩa là âm tính.

Bước 5:

Trong giai đoạn này, chúng ta sẽ chạy một dự án thử nghiệm nhỏ để kiểm tra xem kết quả có phù hợp hay không. Chúng ta cũng sẽ tìm kiếm các hạn chế về hiệu suất nếu có. Nếu kết quả không chính xác, thì chúng ta cần lập kế hoạch lại và xây dựng lại mô hình.

Bước 6:

Khi chúng ta đã thực hiện dự án thành công, chúng ta sẽ chia sẻ kết quả đầu ra để triển khai đầy đủ dự án.

Trở thành Nhà khoa học dữ liệu nói thì dễ hơn làm. Vì vậy, hãy xem tất cả những gì bạn cần để trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu yêu cầu các kỹ năng cơ bản từ ba lĩnh vực chính như được hiển thị bên dưới.

Như bạn thấy trong hình trên, bạn cần phải có nhiều kỹ năng cứng và kỹ năng mềm khác nhau. Bạn cần phải giỏi thống kê và toán học để phân tích và trực quan hóa. Không cần phải nói, Học máy là trung tâm của Khoa học dữ liệu và đòi hỏi bạn phải giỏi nó. Ngoài ra, bạn cần có hiểu biết vững chắc về lĩnh vực bạn đang làm việc để hiểu rõ các vấn đề vận hành. Nhiệm vụ của bạn không chỉ kết thúc ở đây. Bạn phải có khả năng triển khai các thuật toán khác nhau đòi hỏi kỹ năng viết code tốt. Cuối cùng, khi bạn đã đưa ra một số quyết định quan trọng, điều quan trọng là bạn phải chuyển giao chúng cho các bên liên quan. Vì vậy, giao tiếp tốt chắc chắn sẽ cộng điểm cho kỹ năng của bạn.

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:

>>> Xem thêm các chủ đề hữu ích:

• Tất cả những điều bạn cần biết về khóa học lập trình tại FUNiX FPT
• 5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX
• Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam
• Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX
• Lưu ý để học blockchain trực tuyến hiệu quả cao tại FUNiX
• Lý do nữ giới nên chọn FUNiX để học chuyển nghề IT
• FUNiX trở thành đối tác của Liên minh Blockchain Việt Nam
• 3 lý do bạn trẻ nên học blockchain trực tuyến ở FUNiX

Nguyễn Hải Nam

Dịch từ bài What is data science