Khoa học dữ liệu và điện toán đám mây có gì khác nhau?

• “Người làm IT ai cũng nên học về Cloud computing” 
• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• AI trên đám mây: Chuyển đổi doanh nghiệp ứng dụng như thế nào?
• Ưu điểm và hạn chế của cơ sở dữ liệu đám mây
• Machine learning trong các nền tảng bảo vệ ứng dụng đám mây

Khoa học dữ liệu và điện toán đám mây có gì khác nhau, chúng đóng góp như thế nào trong doanh nghiệp, tổ chức xử lý dữ liệu? Đón đọc bài viết “Khoa học dữ liệu và điện toán đám mây” dưới đây:

1. Khoa học dữ liệu và điện toán đám mây

Điện toán đám mây  mở rộng quy mô khoa học dữ liệu bằng cách cung cấp quyền truy cập vào sức mạnh xử lý bổ sung, bộ lưu trữ và các công cụ khác cần thiết cho các dự án khoa học dữ liệu.

Vì khoa học dữ liệu thường tận dụng các tập dữ liệu lớn nên các công cụ có thể thay đổi quy mô theo kích thước của dữ liệu là cực kỳ quan trọng, đặc biệt đối với các dự án nhạy cảm về thời gian. Các giải pháp lưu trữ đám mây, chẳng hạn như hồ dữ liệu, cung cấp quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng lưu trữ, có khả năng nhập và xử lý khối lượng dữ liệu lớn một cách dễ dàng. Các hệ thống lưu trữ này cung cấp tính linh hoạt cho người dùng cuối, cho phép họ tạo ra các cụm lớn khi cần. Họ cũng có thể thêm các nút điện toán gia tăng để đẩy nhanh các công việc xử lý dữ liệu, cho phép doanh nghiệp thực hiện các đánh đổi ngắn hạn để đạt được kết quả dài hạn lớn hơn. Các nền tảng đám mây thường có các mô hình định giá khác nhau, chẳng hạn như mỗi lần sử dụng hoặc đăng ký, để đáp ứng nhu cầu của người dùng cuối, dù họ là doanh nghiệp lớn hay công ty mới thành lập nhỏ.

Các công nghệ nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong các bộ công cụ khoa học dữ liệu. Khi chúng được lưu trữ trên đám mây, các nhóm không cần cài đặt, định cấu hình, bảo trì hoặc cập nhật chúng cục bộ. Một số nhà cung cấp đám mây, bao gồm cả IBM Cloud, cũng cung cấp các bộ công cụ đóng gói sẵn cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình mà không cần mã hóa, tiếp tục dân chủ hóa quyền truy cập vào các đổi mới công nghệ và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu. 

2. Khoa học dữ liệu so với kinh doanh thông minh

Có thể dễ nhầm lẫn các thuật ngữ “khoa học dữ liệu” và “kinh doanh thông minh” (BI) vì cả hai đều liên quan đến dữ liệu của một tổ chức và phân tích dữ liệu đó, nhưng chúng khác nhau về trọng tâm.

Kinh doanh thông minh (BI) thường là một thuật ngữ chung cho công nghệ cho phép chuẩn bị dữ liệu, khai thác dữ liệu, quản lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Các công cụ và quy trình kinh doanh thông minh cho phép người dùng cuối xác định thông tin có thể hành động từ dữ liệu thô, tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các tổ chức thuộc các ngành khác nhau. Mặc dù các công cụ khoa học dữ liệu trùng lặp về phần lớn vấn đề này, nhưng nghiệp vụ thông minh tập trung nhiều hơn vào dữ liệu từ quá khứ và thông tin chi tiết từ các công cụ BI mang tính mô tả nhiều hơn. Nó sử dụng dữ liệu để hiểu những gì đã xảy ra trước đó để thông báo một quá trình hành động. BI hướng đến dữ liệu tĩnh (không thay đổi) thường có cấu trúc. Mặc dù khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mô tả, nhưng nó thường sử dụng nó để xác định các biến dự đoán, sau đó được sử dụng để phân loại dữ liệu hoặc để đưa ra dự báo.

3. Những thách thức các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt là gì?

3.1 Nhiều nguồn dữ liệu

Các loại ứng dụng và công cụ khác nhau tạo ra dữ liệu với nhiều định dạng khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu phải làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để tạo sự nhất quán cho dữ liệu đó. Hoạt động này có thể rất nhàm chán và tốn thời gian.

3.2 Nắm rõ vấn đề kinh doanh

Các nhà khoa học dữ liệu phải làm việc với nhiều bên liên quan và các nhà quản lý doanh nghiệp để xác định vấn đề cần giải quyết. Điều này có thể rất khó khăn—đặc biệt là trong các công ty lớn với nhiều nhóm có các yêu cầu khác nhau.

3.3 Loại bỏ sai sót dữ liệu

Các công cụ máy học không hoàn toàn chính xác và do đó có thể tồn tại sự không chắc chắn hoặc sai sót. Thiên kiến là sự mất cân bằng trong dữ liệu đào tạo hoặc hành vi dự đoán của mô hình giữa các nhóm khác nhau, chẳng hạn như độ tuổi hoặc khung thu nhập. Ví dụ: nếu công cụ được đào tạo chủ yếu dựa trên dữ liệu từ các cá nhân trung niên thì công cụ này có thể kém chính xác hơn khi đưa ra các dự đoán liên quan đến những người trẻ tuổi và lớn tuổi hơn. Lĩnh vực máy học cung cấp cơ hội để giải quyết các thiên kiến bằng cách phát hiện và đo lường chúng trong dữ liệu và mô hình.

Nếu bạn đang có mong muốn học lập trình điện toán đám mây hay khoa học dữ liệu, tham khảo ngay khóa học tại FUNiX!!!

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