Tầm quan trọng của Khoa học dữ liệu trong năm 2021

Khoa học dữ liệu từ lâu đã được nhắc đến rất nhiều trong các doanh nghiệp và thế giới công nghệ , vậy tầm quan trọng của khoa học dữ liệu là gì? 

• Vai trò của AI trong việc tăng cường phân tích Big Data
• Tiềm năng của thị trường dữ liệu lớn tới ngành công nghiệp và kinh doanh
• 9x tâm đắc với khóa học Khoa học Dữ liệu trực tuyến tại FUNiX
• Công việc của Nhà khoa học dữ liệu và kiến thức cần có để theo nghề
• Thực tập sinh ngành Khoa học dữ liệu cần những kỹ năng gì?

Khoa học dữ liệu từ lâu đã được nhắc đến rất nhiều trong các doanh nghiệp và thế giới công nghệ , vậy tầm quan trọng của khoa học dữ liệu là gì? 

Dữ liệu cực kỳ quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào vì nó giúp họ đưa ra quyết định dựa trên xu hướng, số liệu thống kê và dữ kiện. Do tầm quan trọng này của dữ liệu, Khoa học dữ liệu với tư cách là một lĩnh vực đa ngành được phát triển.  Nó sử dụng các phương pháp tiếp cận khoa học, các khuôn khổ, thuật toán và các quy trình để trích xuất insight từ một lượng lớn dữ liệu. Ngày nay, Khoa học dữ liệu là xương sống của bất kỳ ngành nào và các xu hướng hiện tại cho thấy rằng nó sẽ còn quan trọng hơn nữa trong tương lai Nếu bạn muốn doanh nghiệp của mình đạt được thành công thì điều quan trọng là bạn phải dựa trên Khoa học dữ liệu. Bài viết này cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về Khoa học dữ liệu.

Lịch sử của Khoa học dữ liệu

Năm 1962, John Tukey  đã viết về sự hội tụ của máy tính và số liệu thống kê để đưa ra kết quả đầu ra Output có thể đo lường được trong vòng vài giờ. Năm 1974, Peter Naur đã nhiều lần đề cập đến Khoa học dữ liệu trong bài viết Concise Survey of Computer Methods của mình.

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu có thể được hiểu là sự kết hợp của các thuật toán, công cụ và các nguyên tắc của Machine Learning được thiết kế để khám phá các mô hình bí mật ẩn trong dữ liệu thô. Hiệp hội tính toán thống kê quốc tế (IASC) được thành lập nhằm kết nối các lĩnh vực chuyên môn, phương pháp luận thống kê truyền thống và công nghệ máy tính hiện đại nhằm chuyển đổi dữ liệu thành tri thức.

Cho đến năm 1964, các tổ chức khác nhau bắt đầu thu thập dữ liệu cá nhân khổng lồ cho những nỗ lực trưng bày mới. Năm 2001, William S. Cleveland đã đưa ra một kế hoạch hoạt động về cách tạo ra sự hiểu biết tập trung và phạm vi của các nhà Khoa học dữ liệu và nhấn mạnh sáu lĩnh vực nghiên cứu cho các trường cao đẳng và văn phòng. Năm 2003, Đại học Columbia đã xuất bản tạp chí Khoa học dữ liệu nhằm thiết lập một nền tảng cho các nhóm dữ liệu. Năm 2005, Ủy ban Khoa học Quốc gia đã xuất bản một bộ sưu tập dữ liệu kỹ thuật số và vào năm 2013, IBM đã tiết lộ rằng 90% dữ liệu toàn cầu được tạo ra trong hai năm trước đó. Đến thời điểm này, tầm quan trọng của Khoa học dữ liệu đã được nhận ra. Hiện tại, nhu cầu về Khoa học dữ liệu tăng lên không ngừngvà là yếu tố quan trọng quyết định sự thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào.

Như được minh họa trong hình trên, nhà phân tích dữ liệu thường giải thích những gì đang xảy ra bằng cách xử lý lịch sử của dữ liệu. Đối với một nhà Khoa học dữ liệu, anh ta thực hiện phân tích khám phá và sử dụng nhiều thuật toán tiên tiến với ý định dự đoán những lần xuất hiện trong tương lai. Một nhà Khoa học dữ liệu xem xét kỹ lưỡng một dữ liệu nhất định từ nhiều góc độ khác nhau, bao gồm cả những góc độ có thể chưa được biết trước đó. Nói tóm lại, Khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ Machine Learning, phân tích mô tả và phân tích dự đoán thông thường để đưa ra quyết định và dự đoán tương lai.

Khám phá pattern thông qua Machine Learning: Nếu bạn không có các tham số để đưa ra các dự đoán, bạn cần phải khám phá các hidden parttern bằng dataset để đưa ra các dự đoán có ý nghĩa. Đây là một pattern không được giám sát vì bạn không sở hữu bất kỳ nhãn xác định trước nào để nhóm. Cluster là thuật toán phổ biến nhất dành cho các  discovering pattern.

Đưa ra dự đoán với Machine Learning: Nếu bạn sở hữu một dữ liệu giao dịch của một công ty tài chính và bạn cần xây dựng mô hình để xác định xu hướng trong tương lai, bạn cần phải đặt cược vào các thuật toán Machine Learning.  Đây là một ví dụ về học có giám sát vì bạn đã sở hữu dữ liệu mà qua đó bạn có thể huấn luyện máy của mình.

Phân tích mô tả: Phân tích mô tả là cần thiết nếu bạn muốn một mô hình có khả năng tự đưa ra quyết định và thay đổi mô hình thông qua các Dynamic Parameter. . Nó dự đoán và đưa ra một loạt các hành động theo quy định và các kết quả liên quan.

Phân tích dự đoán thông thường: Ứng dụng phân tích  dự đoán thông thường là cần thiết nếu bạn muốn có một mô hình có thể dự đoán xác suất của một sự kiện cụ thể trong tương lai. Mặt khác, Khoa học dữ liệu chủ yếu liên quan đến Machine Learning và phân tích dự đoán thông thường.

Bây giờ bạn đã biết  Khoa học dữ liệu là gì nên chúng ta hãy cùng xem xét công việc của một nhà Khoa học dữ liệu.

Vai trò của một nhà Khoa học dữ liệu

Nhìn chung, một nhà Khoa học dữ liệu phải xử lý một lượng lớn dữ liệu, sau đó phân tích chúng thông qua các phương pháp luận theo hướng dữ liệu. Sau khi hiểu được dữ liệu có sẵn, họ sẽ giải mã các xu hướng và mô hình thông qua trực quan rồi chuyển chúng đến các nhóm lãnh đạo công nghệ thông tin. Các nhà Khoa học dữ liệu cũng sử dụng kiến thức về AI, Machine Learning và kiến thức lập trình như khai thác dữ liệu, Big Data Hadoop, SQL, Python và Java. Các nhà Khoa học dữ liệu cũng cần phải có kỹ năng giao tiếp tốt để dịch các insight của dữ liệu cho kinh doanh một cách hiệu quả. Chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn nhiệm vụ của một nhà Khoa học dữ liệu.

Làm sạch dữ liệu 

Hầu hết dữ liệu có sẵn không ở định dạng dễ sử dụng. Do đó, một nhà Khoa học dữ liệu phải đảm bảo rằng dữ liệu được định dạng đúng và tuân theo một số nguyên tắc. Chẳng hạn như một file CSV mô tả tài chính của một cửa hàng thức ăn nhanh nhượng quyền. Sẽ có nhiều cột khác nhau biểu thị các tiểu bang, thành phố và số lượng bánh burger đã bán trong năm trước. Tuy nhiên, dữ liệu sẽ được trải rộng trên nhiều file khác nhau và cần được kết hợp lại với nhau. Và đó là điều không hề đơn giản. Trong hầu hết các trường hợp, sẽ có sự không nhất quán về định dạng. Làm sạch dữ liệu chính là thao tác tìm ra các lỗi và sửa chúng.

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu liên quan đến trực quan hóa. Thông qua quá trình này, một nhà Khoa học dữ liệu cố gắng đơn giản hóa dữ liệu để giao tiếp và hiểu. Điều này có thể là một cái gì đó đơn giản như sự kiện hoặc tài sản báo hiệu thời điểm người dùng mới chuyển đổi chúng thành tài sản dài hạn hoặc có thể là một điều gì đó phức tạp hơn như phát hiện ra khi ai đó đang cố gắng lừa đảo tiền của bạn. Ví dụ như các nhà Khoa học dữ liệu đã phát hiện ra rằng có ít nhất 10 người để đảm bảo rằng người dùng vẫn hoạt động và do đó, có rất nhiều máy móc được dành để giúp người dùng tìm bạn mới.

Kỹ thuật/Giao thức

Mô hình tốt và dữ liệu sạch chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Chẳng hạn như ngay cả khi một nhà Khoa học dữ liệu đưa ra một mô hình dự đoán tốt thì điều đó không có ý nghĩa nhiều nếu họ có thể đưa ra những dự đoán đó cho khách hàng và thực hiện nó một cách nhất quán. Đối với điều này, các nhà Khoa học dữ liệu sẽ phải xây dựng một sản phẩm dữ liệu mà những người không phải là nhà Khoa học dữ liệu có thể sử dụng được. Sản phẩm này có nhiều hình thức khác nhau bao gồm một ứng dụng, một hình ảnh trực quan hoặc một số liệu trên một dashboard.

Tại sao Khoa học dữ liệu lại quan trọng như vậy?

Nói một cách đơn giản, Khoa học dữ liệu loại bỏ sự không chắc chắn cho các tổ chức. Việc thành lập một công ty công nghệ, tạo ra một sản phẩm tuyệt vời và xây dựng lực kéo đã trở nên dễ dàng hơn nhờ khả năng kết nối nâng cao, chi phí điện toán giảm, lưu trữ đám mây và khả năng tiếp cận dễ dàng của các nền tảng phân phối để tiếp cận đối tượng mục tiêu. Điều này đã làm giảm đáng kể thời gian một sản phẩm đạt được mốc 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. iTunes chỉ mất 100 tháng để cán mốc 100 triệu và còn Pokemon Go chỉ cần vài ngày. Biểu đồ dưới đây có một số ví dụ tuyệt vời.

Do việc sản xuất các sản phẩm gia tăng, các thiết bị kết nối Internet và thời gian trực tuyến tăng lên dẫn đến sự gia tăng lớn về khối lượng dữ liệu tương tác của người dùng. Do đó, có những dữ liệu chưa từng có trong việc khai thác dữ liệu này và thu được những insight quan trọng giúp tạo ra các sản phẩm xuất sắc. Ngày nay, khả năng cạnh tranh của một công ty được đo lường dựa trên mức độ thành công trong việc áp dụng phân tích vào các dataset phi cấu trúc khổng lồ bao gồm các nguồn khác nhau để thúc đẩy đổi mới sản phẩm. Chính vì thế, các nhà Khoa học dữ liệu ngày càng có nhu cầu và một nhóm các nhà Khoa học dữ liệu có thể tạo ra hoặc phá vỡ một công ty.

Ứng dụng Khoa học Dữ liệu

Khoa học dữ liệu có mặt ở hầu hết các ngành.

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 ngăn chặn và phát hiện các giao dịch gian lận.

Logistics

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

Hệ thống đề xuất 

Các công ty lớn bao gồm Amazon và Netflix cung cấp các đề xuất sản phẩm và phim dựa trên những gì bạn muốn duyệt, mua và xem trên nền tảng của họ.

Nhận diện hình ảnh

Phát hiện đối tượng và xác định các mẫu hình ảnh là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Khoa học dữ liệu.

Chơi game

Khoa học dữ liệu hiện đang hỗ trợ việc tạo ra các trò chơi máy tính và video, đồng thời đưa trải nghiệm chơi game lên một cấp độ hoàn toàn mới.

Y tế

Khoa học dữ liệu đang giúp các tổ chức y tế xây dựng các công cụ y tế tinh vi hơn để phát hiện và chữa bệnh.

Khoa học dữ liệu như một nghề nghiệp

Trong những năm gần đây, số lượng vị trí tuyển dụng cho các công việc Khoa học dữ liệu và các vai trò liên quan đã tăng lên theo cấp số nhân. Riêng trong năm 2019, Glassdoor đã xác định đó là công việc số một tại Hoa Kỳ. Đến năm 2026, Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ cho rằng sẽ có ít nhất 11,5 triệu vị trí tuyển dụng liên quan đến Khoa học dữ liệu. Nếu bạn quan tâm đến lĩnh vực Khoa học dữ liệu, có một số công việc bạn có thể xem xét. Một số vai trò công việc quan trọng là:

• Nhà phân tích dữ liệu
• Tư vấn dữ liệu
• Kỹ sư học máy
• Nhà Khoa học dữ liệu

Theo Glassdoor, mức lương trung bình của một nhà Khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ là khoảng $ 114,000 USD mỗi năm và ở Ấn Độ, đó là khoảng 900,000 rupee. Hiện tại, Khoa học dữ liệu đã trở thành một lựa chọn nghề nghiệp sinh lợi.

Kết luận

Chúng ta đã biết được Khoa học dữ liệu là gì và tầm quan trọng của nó trong năm 2021 Như đã minh họa ở trên, tầm quan trọng và việc sử dụng Khoa học dữ liệu đã tăng lên đáng kể. Nếu bạn muốn doanh nghiệp của mình phát triển thịnh vượng, bạn cần phải dựa vào Khoa học dữ liệu. Tương tự, nếu bạn đang tìm kiếm một công việc sinh lợi nhất, bạn có thể cân nhắc đến lĩnh vực Khoa học dữ liệu. 

> Cô cử nhân ngành kiểm toán với niềm đam mê khoa học dữ liệu

> FUNiX ra mắt khóa học Data Science – Khoa học dữ liệu

Nguồn: Importance of data science in 2021

Dịch: Nguyễn Hải Nam – Giám đốc Trung tâm xSeries FUNiX