Khoa học dữ liệu là gì : Vòng đời, Ứng dụng, Điều kiện tiên quyết và Công cụ

Khoa học dữ liệu là một phần thiết yếu của nhiều ngành công nghiệp ngày nay, với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và là một trong những chủ đề được tranh luận nhiều nhất trong giới CNTT. Sự phổ biến của nó đã tăng lên trong những năm qua. Các công ty đã bắt đầu triển khai các kỹ thuật khoa học dữ liệu để phát triển kinh doanh và tăng sự hài lòng của khách hàng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu khoa học dữ liệu là gì và làm thế nào để bạn có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu.

1. Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là gì luôn là câu hỏi được nhiều người quan tâm. Đây là lĩnh vực nghiên cứu xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật hiện đại để tìm ra các mẫu ẩn- unseen patterns, thu được thông tin có ý nghĩa và đưa ra quyết định kinh doanh. Khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán ML phức tạp để xây dựng các mô hình dự đoán.

Dữ liệu được sử dụng để phân tích có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và được trình bày dưới nhiều hình thức khác nhau.

Bây giờ bạn đã biết khoa học dữ liệu là gì, hãy cùng xem tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng trong bối cảnh CNTT ngày nay.

2. Vòng đời của Khoa học Dữ liệu

Vòng đời của khoa học dữ liệu bao gồm năm giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn có nhiệm vụ riêng:

1. Capture: Thu thập dữ liệu, Nhập dữ liệu, Thu nhận tín hiệu, Trích xuất dữ liệu. Giai đoạn này liên quan đến việc thu thập dữ liệu thô có cấu trúc và phi cấu trúc.
2. Duy trì: Kho dữ liệu, Làm sạch dữ liệu, Khu vực lưu trữ dữ liệu tạm thời, Xử lý dữ liệu, Kiến trúc dữ liệu. Giai đoạn này bao gồm việc lấy dữ liệu thô và đưa nó vào một biểu mẫu có thể sử dụng được.
3. Quy trình: Khai phá dữ liệu, Phân cụm / Phân loại, Mô hình hóa dữ liệu, Tóm tắt dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu lấy dữ liệu đã chuẩn bị và kiểm tra các mẫu, phạm vi và độ lệch của nó để xác định mức độ hữu ích của nó trong phân tích dự đoán.
4. Phân tích: Khám phá / Xác nhận, Phân tích Dự đoán, Hồi quy, Khai thác Văn bản, Phân tích Định tính. Đây là phần chính của vòng đời. Giai đoạn này liên quan đến việc thực hiện các phân tích khác nhau trên dữ liệu.
5. Giao tiếp: Báo cáo dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Trí tuệ doanh nghiệp (BI), Ra quyết định. Trong bước cuối cùng này, các nhà phân tích chuẩn bị các bài phân tích ở dạng dễ đọc như biểu đồ, đồ thị và báo cáo.

3. Điều kiện tiên quyết cho Khoa học Dữ liệu

Dưới đây là một số khái niệm kỹ thuật bạn nên biết trước khi bắt đầu tìm hiểu khoa học dữ liệu là gì.

3.1 Machine Learning

Machine Learning là xương sống của khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cần phải nắm chắc ML bên cạnh những kiến ​​thức cơ bản về thống kê.

3.2 Mô hình hóa

Các mô hình toán học cho phép bạn thực hiện các tính toán và dự đoán nhanh chóng dựa trên những gì bạn đã biết về dữ liệu. Mô hình hóa cũng là một phần của ML và liên quan đến việc xác định thuật toán nào phù hợp nhất để giải quyết một vấn đề nhất định và cách đào tạo các mô hình này

3.3 Thống kê

Thống kê là cốt lõi của khoa học dữ liệu. Việc sử dụng kiến thức vững chắc về số liệu thống kê có thể giúp bạn khai thác nhiều thông tin hơn và thu được nhiều kết quả có ý nghĩa hơn.

3.4 Lập trình

Cần phải có một trình độ lập trình nhất định để có thể thực hiện được một dự án khoa học dữ liệu thành công. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là Python và R. Python đặc biệt phổ biến vì nó dễ học và hỗ trợ nhiều thư viện cho khoa học dữ liệu và ML.

3.5 Database

Một nhà khoa học dữ liệu có năng lực cần hiểu được cách hoạt động của database, cách quản lý và cách trích xuất dữ liệu từ chúng.

4. Nhà khoa học dữ liệu làm gì?

Nhà khoa học dữ liệu sẽ phân tích dữ liệu thương mại để trích xuất ra các insight có ý nghĩa. Nói cách khác, một nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề doanh nghiệp thông qua các bước sau, bao gồm:

• Trước khi giải quyết việc thu thập và phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu xác định vấn đề bằng cách đặt những câu hỏi phù hợp và hiểu được đúng vấn đề cần xử lý.
• Sau đó, nhà khoa học dữ liệu xác định tập hợp các biến và dataset chính xác.
• Nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau — dữ liệu doanh nghiệp, dữ liệu công khai, v.v.
• Ngay khi dữ liệu được thu thập, nhà khoa học dữ liệu xử lý dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành một định dạng phù hợp để phân tích. Điều này liên quan đến việc làm sạch và xác thực dữ liệu để đảm bảo tính đồng nhất, đầy đủ và chính xác.
• Sau khi dữ liệu được hiển thị ở dạng có thể sử dụng được, dữ liệu đó sẽ được đưa vào hệ thống phân tích — thuật toán ML hoặc mô hình thống kê. Đây là nơi các nhà khoa học dữ liệu phân tích và xác định các mẫu và xu hướng.
• Khi dữ liệu đã được kết xuất hoàn toàn, nhà khoa học dữ liệu sẽ diễn giải dữ liệu để tìm ra cơ hội và giải pháp.
• Các nhà khoa học dữ liệu hoàn thành nhiệm vụ bằng cách chuẩn bị các kết quả và thông tin chi tiết để chia sẻ với các bên liên quan và trao đổi về kết quả đạt được.
  

Bây giờ chúng ta nên biết về một số thuật toán Machine Learning, điều này sẽ mang lại những lợi ích trong việc hiểu khoa học dữ liệu một cách rõ ràng hơn.

5. Tại sao trở thành nhà khoa học dữ liệu?

Theo Glassdoor và Forbes, nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 28% tính đến trước năm 2026, điều này nói lên độ bền và tuổi thọ của nghề, vì vậy nếu bạn muốn có một sự nghiệp vững chắc, khoa học dữ liệu sẽ mang lại cho bạn cơ hội đó.

Hơn nữa, chuyên ngành của nhà khoa học dữ liệu đứng ở vị trí thứ hai trong cuộc khảo sát việc làm tốt nhất ở Mỹ năm 2021, với mức lương cơ bản trung bình là 127.500 USD.

Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm một công việc thú vị mang lại sự ổn định và mức lương thưởng hậu hĩnh, thì không cần tìm đâu xa!

6. Bạn phù hợp với vị trí nào trong Khoa học dữ liệu?

Khoa học dữ liệu mang đến cho bạn cơ hội tập trung chuyên sâu vào một khía cạnh của lĩnh vực này. Dưới đây là một số hướng đi khác nhau mà bạn có thể cảm thấy phù hợp trong lĩnh vực thú vị, đang phát triển nhanh chóng này.

6.1 Nhà khoa học dữ liệu

• Vai trò công việc: Xác định vấn đề, cách đặt và trả lời câu hỏi, cách truy vấn dữ liệu. Ngoài ra, nó còn bao gồm các task như khai phá, làm sạch và trình bày dữ liệu có liên quan.
• Các kỹ năng cần có: Kỹ năng lập trình (SAS, R, Python), truyền tải và trực quan hóa dữ liệu, kỹ năng thống kê và toán học, kiến ​​thức về Hadoop, SQL và Machine Learning.

6.2 Nhà phân tích dữ liệu

• Vai trò công việc: Các nhà phân tích dữ liệu là cầu nối giữa các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phân tích kinh doanh, là người sắp xếp và phân tích dữ liệu để trả lời các câu hỏi mà tổ chức đặt ra. Họ tiến hành các phân tích kỹ thuật và biến chúng thành các danh sách hành động thiết thực và hữu ích.
• Kỹ năng cần thiết: Kỹ năng thống kê và toán học, kỹ năng lập trình (SAS, R, Python), kinh nghiệm về xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

6.3 Kỹ sư dữ liệu

• Vai trò công việc: Kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc phát triển, triển khai, quản lý và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu và data pipeline. Các kỹ sư hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu bằng cách truyền và biến đổi dữ liệu cho các truy vấn.
• Kỹ năng cần thiết: Cơ sở dữ liệu NoSQL (ví dụ: MongoDB, Cassandra DB), các ngôn ngữ lập trình như Java và Scala, và các framework (Apache Hadoop).

7. Công cụ Khoa học Dữ liệu

Mặc dù nghề khoa học dữ liệu chứa đầy thách thức, nhưng may mắn thay, có rất nhiều công cụ có sẵn để giúp các nhà khoa học dữ liệu thành công dễ dàng hơn trong công việc của họ.

• Phân tích dữ liệu: SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner
• Kho dữ liệu: Informatica / Talend, AWS Redshift
• Trực quan hóa dữ liệu: Jupyter, Tableau, Cognos, RAW
• Machine Learning: Spark MLib, Mahout, Azure ML studio

8. Các kỹ năng cơ bản bạn cần để trở thành nhà khoa học dữ liệu

• Chuyên môn Toán học: Có một quan niệm chung được lan truyền rằng những người trưởng thành nhận ra rằng việc học đại số là vô ích vì không có cơ hội sử dụng trong cuộc sống hàng ngày. Tuy nhiên trên thực tế, các nhà khoa học dữ liệu cần hiểu đại số tuyến tính, cũng như các kỹ thuật định lượng.
• Sự nhạy bén trong kinh doanh: Các nhà khoa học dữ liệu phải thu thập những thông tin hữu ích cho doanh nghiệp và chia sẻ thông tin đó với các cá nhân và nhóm tổ chức liên quan. Vì vậy, các nhà khoa học dữ liệu cần có hiểu biết và kiến thức kinh doanh vững chắc, để họ có thể có những góc nhìn chính xác khi đưa ra quyết định.
• Kỹ năng Công nghệ: Các nhà khoa học dữ liệu làm việc với các công cụ và các thuật toán phức tạp. Họ cũng có thể được yêu cầu viết mã và phát triển các bản mẫu giải pháp – solutions prototypes một cách nhanh chóng. Những kỳ vọng này có nghĩa là nhà khoa học dữ liệu phải thông thạo các ngôn ngữ như SQL, R, Python và SAS, và có thể là Java, Scala và Julia.
• Quản lý dự án: Các nhà khoa học dữ liệu phải giám sát các dự án dựa được xây dựng trên dữ liệu mà họ thu thập và xử lý. Các nhà khoa học dữ liệu phải đảm bảo rằng mọi thứ đang tiến triển và mọi người đang làm việc chặt chẽ với nhau.

9. Sự khác biệt giữa Trí tuệ doanh nghiệp (BI) và Khoa học dữ liệu

Business intelligence (BI) là sự kết hợp giữa các chiến lược và công nghệ được sử dụng để phân tích dữ liệu / thông tin kinh doanh. Giống như khoa học dữ liệu, nó có thể cung cấp các quan điểm trong quá khứ, hiện tại và dự đoán về hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, có một số điểm khác biệt chính.

10. Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu

Khoa học dữ liệu được ứng dụng trong hầu hết các ngành công nghiệp.

10.1 Y tế

Các Cơ sở Y tế đang sử dụng khoa học dữ liệu để xây dựng các công cụ y tế tinh vi nhằm phát hiện và chữa bệnh.

10.2 Gaming

Video game và computer game hiện đang được tạo ra với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu và điều đó đã đưa trải nghiệm chơi game lên một tầm cao mới.

10.3 Nhận dạng hình ảnh

Nhận dạng các mẫu trong ảnh và phát hiện các đối tượng trong ảnh là một trong những ứng dụng khoa học dữ liệu phổ biến nhất

10.4 Hệ thống đề xuất

Netflix và Amazon đưa ra các đề xuất về phim và sản phẩm dựa trên những gì bạn thích xem, mua hoặc duyệt trên nền tảng của họ.

10.5 Logistics

Khoa học dữ liệu được các công ty Logistic sử dụng để tối ưu hóa các tuyến đường nhằm đảm bảo cung cấp sản phẩm nhanh hơn và tăng hiệu quả hoạt động.

10.6 Phát hiện gian lận

Các tổ chức tài chính và ngân hàng sử dụng khoa học dữ liệu và các thuật toán liên quan để phát hiện các giao dịch gian lận.

11. Các tính năng/ứng dụng của khoa học dữ liệu

Dưới đây là một số tổng quan ngắn gọn về một số ứng dụng, cho thấy tính linh hoạt của khoa học dữ liệu.

• Thực thi pháp luật: Trong trường hợp này, khoa học dữ liệu được sử dụng để giúp cảnh sát ở Bỉ hiểu rõ hơn về địa điểm và thời điểm triển khai nhân sự để ngăn chặn tội phạm. Nhờ có khoa học dữ liệu trực quan hóa bằng các biểu đồ, báo cáo, họ có thể dễ dàng quản lý khu vực rộng lớn chỉ với nguồn nhân lực hạn chế, giúp họ có thể nâng cao được việc cảnh giác và nhận thức khi có tình huống xấu xảy ra, cho phép dàn mỏng lực lượng cảnh sát  ra để duy trì trật tự và dự đoán hoạt động tội phạm.
• Chiến đấu với Đại dịch: Bang Rhode Island muốn mở cửa trở lại trường học, nhưng phải rất thận trọng, họ cần xem xét tình trạng đại dịch COVID-19 đang diễn ra. Bang đã sử dụng khoa học dữ liệu để xúc tiến các cuộc điều tra và truy vết, cho phép một đội ngũ nhân viên nhỏ có thể xử lý một số lượng lớn các cuộc gọi từ người dân. Thông tin này đã giúp tiểu bang thiết lập một trung tâm cuộc gọi để điều phối và đưa ra các biện pháp ngăn chặn sự lây lan của dịch.
• Xe không người lái: Lunewave, một công ty sản xuất cảm biến, đang tìm cách làm cho công nghệ cảm biến chính xác và hiệu quả hơn. Họ chuyển sang khoa học dữ liệu và máy học để huấn luyện các cảm biến của họ an toàn hơn và đáng tin cậy hơn, cũng như sử dụng dữ liệu để cải thiện quy trình sản xuất cảm biến in 3D của họ.

12. Triển vọng nghề nghiệp Khoa học dữ liệu và Cơ hội lương thưởng.

Chúng tôi đã đề cập rằng nhu cầu về nguồn nhân lực cho ngành Khoa học dữ liệu đang không ngừng gia tăng. Xét về tổng thể, đây là một thị trường đầy hứa hẹn. Khoa học dữ liệu đang định hình trở thành một lựa chọn nghề nghiệp ổn định và an toàn trong ít nhất 5 năm tới.

Dưới đây là một cái nhìn tổng quát về tiềm năng thu nhập của một vài lựa chọn nghề nghiệp khoa học dữ liệu, tham khảo từ Glassdoor.com.

• Nhà phân tích dữ liệu: $ 69,517
• Nhà khoa học dữ liệu: $ 117,212
• Nhà khoa học dữ liệu cao cấp: $ 137,800
• Kỹ sư dữ liệu: $ 112,943

13. Câu hỏi thường gặp

1. Sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và Machine Learning là gì?

Trí tuệ nhân tạo làm cho một máy tính hoạt động / suy nghĩ như một con người. Khoa học dữ liệu là một tập hợp con của AI đề cập đến các phương pháp dữ liệu, phân tích khoa học và thống kê, tất cả đều được sử dụng để có được cái nhìn sâu sắc và ý nghĩa từ dữ liệu. Máy học là một tập hợp con của AI dạy máy tính học mọi thứ từ dữ liệu được cung cấp.

2. Nói một cách đơn giản, Data Science là gì?

Khoa học dữ liệu là một tập hợp con của AI đề cập đến các phương pháp dữ liệu, phân tích khoa học và thống kê, tất cả đều được sử dụng để có được cái nhìn sâu sắc và ý nghĩa từ dữ liệu.

3. Nhà khoa học dữ liệu làm gì?

Một nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu kinh doanh để trích xuất insight có ý nghĩa

4. Khoa học dữ liệu là gì, cho ví dụ?

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật hiện đại để tìm ra các mẫu ẩn, thu được thông tin có ý nghĩa và đưa ra quyết định kinh doanh. Ví dụ: các công ty tài chính có thể sử dụng lịch sử thanh toán hóa đơn và ngân hàng của khách hàng để đánh giá mức độ tín nhiệm và rủi ro cho vay.

5. Các nhà khoa học dữ liệu giải quyết những loại vấn đề nào?

Các nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề như:

1. Giảm thiểu rủi ro cho vay
2. Quỹ đạo và mô hình lây lan của đại dịch
3. Hiệu quả của các loại hình quảng cáo trực tuyến
4. Phân bổ nguồn lực
5. Các nhà khoa học dữ liệu có viết mã không?

A: Đôi khi họ có thể được giao cho công việc như vậy.

6. Tôi có thể tự học Khoa học dữ liệu không?

A: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phức tạp với nhiều yêu cầu kỹ thuật khó. Bạn không nên thử học khoa học dữ liệu mà không có sự trợ giúp của chương trình học tập có cấu trúc rõ ràng.

Bản tóm tắt

Dữ liệu sẽ là mạch máu của thế giới kinh doanh trong tương lai gần. Kiến thức là sức mạnh và dữ liệu là kiến ​​thức có thể hiện thức hóa được, có thể mang lại sự khác biệt giữa thành công và thất bại của công ty. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật khoa học dữ liệu vào hoạt động kinh doanh của mình, các công ty hiện có thể dự báo sự tăng trưởng trong tương lai, dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các chiến lược sáng suốt để đạt được thành công. Đây là thời điểm hoàn hảo để bạn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. 

>>> 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: Lifecycle, Applications, Prerequisites and Tools

Xem thêm: Khoá học về Khoa học dữ liệu đầu tiên tại Việt Nam