Ngành khoa học dữ liệu ra đời như thế nào? So sánh ngành khoa học dữ liệu với các ngành dữ liệu khác

• 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?

Mặc dù có sự trùng lặp giữa ngành khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là việc sử dụng công nghệ trong từng lĩnh vực. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn các nhà phân tích kinh doanh. Vậy ngành khoa học dữ liệu ra đời như thế nào?

1. Lịch sử ngành khoa học dữ liệu

Tuy rằng thuật ngữ khoa học dữ liệu không có gì mới, ý nghĩa và hàm ý của thuật ngữ này đã thay đổi theo thời gian. Thuật ngữ này lần đầu xuất hiện vào khoảng thập niên 60, trong vai trò là tên gọi khác của thống kê. Đến cuối thập niên 90, các chuyên gia khoa học máy tính đã chính thức hóa thuật ngữ này. Một định nghĩa được đề xuất cho khoa học dữ liệu mô tả lĩnh vực này như một ngành riêng biệt gồm 3 khía cạnh: thiết kế, thu thập và phân tích dữ liệu. Vẫn phải mất thêm một thập niên nữa thì thuật ngữ này mới được sử dụng ngoài giới học thuật. 

>>> ĐỌC NGAY: Khoa học dữ liệu là gì? Tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng?

2. Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là gì?

Mặc dù hai thuật ngữ này có thể được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu là một nhánh phụ của khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu—từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê. Lĩnh vực này chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, trong khi đó, khoa học dữ liệu liên quan đến bức tranh toàn cảnh hơn về dữ liệu của tổ chức. Tại hầu hết môi trường làm việc, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phối hợp cùng nhau để đạt các mục tiêu kinh doanh chung. Một nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên. Một nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế phương thức lưu trữ, điều chỉnh và phân tích dữ liệu. Nói một cách đơn giản, nhà phân tích dữ liệu diễn giải dữ liệu hiện có, còn nhà khoa học dữ liệu tạo ra các phương pháp và công cụ mới để xử lý dữ liệu cho các nhà phân tích sử dụng.

3. Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh là gì?

Mặc dù có sự trùng lặp giữa ngành khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là việc sử dụng công nghệ trong từng lĩnh vực. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn các nhà phân tích kinh doanh. Các nhà phân tích kinh doanh thu hẹp khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT. Họ xác định các trường hợp kinh doanh, thu thập thông tin từ những bên liên quan hoặc xác thực các giải pháp. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để làm việc với dữ liệu kinh doanh. Họ có thể viết ra các chương trình, áp dụng những kỹ thuật máy học để tạo ra mô hình và phát triển thuật toán mới. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ nắm rõ vấn đề mà còn có thể xây dựng một công cụ cung cấp giải pháp cho vấn đề đó. Việc các nhà phân tích kinh doanh phối hợp với những nhà khoa học dữ liệu trong cùng nhóm là chuyện không hiếm gặp. Nhà phân tích kinh doanh lấy và sử dụng kết quả từ nhà khoa học dữ liệu để diễn giải theo cách mà toàn thể doanh nghiệp có thể hiểu.

>>> Đọc thêm: Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst

4. Điểm khác biệt giữa ngành khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu là gì?

Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép nhà khoa học dữ liệu truy cập và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc chặt chẽ với công nghệ cơ bản hơn là các nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này thường liên quan tới việc tạo các mô hình dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu và giám sát quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL). Tùy thuộc vào quy mô và cơ cấu của tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể quản lý cơ sở hạ tầng liên quan như nền tảng lưu trữ, truyền phát và xử lý dữ liệu lớn như Amazon S3. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu đã xử lý để xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể giao kết quả cho các nhà phân tích để đưa ra quyết định tiếp theo.

5. Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và máy học là gì?

Máy học là lĩnh vực khoa học về đào tạo máy móc phân tích và học hỏi từ dữ liệu giống như con người. Đây là một trong những phương pháp được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu nhằm thu thập thông tin chuyên sâu tự động từ dữ liệu. Các kỹ sư máy học chuyên về kỹ năng tính toán, thuật toán và viết mã cụ thể cho các phương pháp máy học. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp máy học như một công cụ hoặc hợp tác chặt chẽ với các kỹ sư máy học khác để xử lý dữ liệu.

>>> XEM THÊM BÀI VIẾT: Xu hướng phân tích dữ liệu dành cho dân trong ngành phải biết

6. Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và thống kê là gì? 

Thống kê là một lĩnh vực dựa trên toán học nhằm thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Ngược lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất tri thức từ dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thống kê. Tuy nhiên, các lĩnh vực này khác nhau về quy trình và những vấn đề mà chúng nghiên cứu.  

7. Tương lai của ngành khoa học dữ liệu

Những đột phá về trí tuệ nhân tạo và máy học đã giúp hoạt động xử lý dữ liệu nhanh và hiệu quả hơn. Nhu cầu trong ngành đã tạo ra một hệ sinh thái các khóa học, bằng cấp và vị trí việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Do đòi hỏi trình độ chuyên môn và bộ kỹ năng đa ngành nghề, lĩnh vực khoa học dữ liệu cho thấy sự phát triển mạnh mẽ được dự kiến trong những thập niên tới.

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