Ứng dụng của khoa học dữ liệu và những đóng góp trong ngành dữ liệu

• Đi làm lương thấp nên chuyển nghề gì hợp thời nhất?
• Vai trò của chất lượng dữ liệu trong chuyển đổi kinh doanh dựa trên AI
• 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?

Những ứng dụng của khoa học dữ liệu trong các ngành nghề: sức khỏe, hình ảnh, công nghệ,… như thế nào? Theo dõi ngay tại bài viết dưới đây để có thêm thông tin bổ ích.

Dữ liệu sẽ là huyết mạch của thế giới kinh doanh trong tương lai gần. Kiến thức là sức mạnh và dữ liệu là kiến ​​thức có thể hành động có thể tạo nên 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, giờ đây các công ty có thể dự báo mức tăng trưởng trong tương lai, dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các chiến lược sáng suốt để thành công.

1. Ứng dụng của khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu đã tìm thấy các ứng dụng của nó trong hầu hết các ngành.

1.1 Chăm sóc sức khỏe

Các công ty chăm sóc sức khỏe đang sử dụng khoa học dữ liệu để xây dựng các công cụ y tế tinh vi nhằm phát hiện và chữa bệnh.

1.2 Chơi game

Trò chơi điện tử và máy tính hiện đang được tạo ra với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu và điều đó đã đưa trải nghiệm chơi trò chơi lên một tầm cao mới.

1.3 Nhận dạng hình ảnh

Xác định các mẫu trong hình ảnh và phát hiện các đối tượng trong hình ảnh là một trong những ứng dụng khoa học dữ liệu phổ biến nhất.

1.4 Hệ thống đề xuất

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

1.5 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.   

1.6 Tìm kiếm trên Internet

Khi nghĩ đến tìm kiếm, chúng ta nghĩ ngay đến Google. Đúng? Tuy nhiên, có những công cụ tìm kiếm khác, chẳng hạn như Yahoo, Duckduckgo, Bing, AOL, Ask và những công cụ khác, sử dụng thuật toán khoa học dữ liệu để cung cấp kết quả tốt nhất cho truy vấn được tìm kiếm của chúng tôi chỉ trong vài giây. Cho rằng Google xử lý hơn 20 petabyte dữ liệu mỗi ngày. Google sẽ không phải là ‘Google’ mà chúng ta biết ngày nay nếu khoa học dữ liệu không tồn tại.

1.7 Nhận dạng giọng nói

Nhận dạng giọng nói bị chi phối bởi các kỹ thuật khoa học dữ liệu. Chúng ta có thể thấy công việc tuyệt vời của các thuật toán này trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Bạn đã bao giờ cần sự trợ giúp của một trợ lý giọng nói ảo như Google Assistant, Alexa hoặc Siri chưa? Chà, công nghệ nhận dạng giọng nói của nó đang hoạt động ngầm, cố gắng diễn giải và đánh giá lời nói của bạn và mang lại kết quả hữu ích từ việc sử dụng của bạn. Nhận dạng hình ảnh cũng có thể được nhìn thấy trên các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook, Instagram và Twitter. Khi bạn gửi ảnh của mình với ai đó trong danh sách của mình, các ứng dụng này sẽ nhận ra và gắn thẻ cho họ.

1.8 Quảng cáo được nhắm mục tiêu

Nếu bạn nghĩ Tìm kiếm là cách sử dụng khoa học dữ liệu thiết yếu nhất, hãy xem xét điều này: toàn bộ phạm vi tiếp thị kỹ thuật số. Từ biểu ngữ hiển thị trên các trang web khác nhau đến bảng quảng cáo kỹ thuật số tại sân bay, các thuật toán khoa học dữ liệu được sử dụng để xác định hầu hết mọi thứ. Đây là lý do tại sao quảng cáo kỹ thuật số có CTR (Tỷ lệ cuộc gọi) cao hơn nhiều so với tiếp thị truyền thống. Chúng có thể được tùy chỉnh dựa trên hành vi trước đây của người dùng. Đó là lý do tại sao bạn có thể thấy quảng cáo về Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu trong khi người khác nhìn thấy quảng cáo quần áo ở cùng một khu vực vào cùng một thời điểm.

1.9 Lập kế hoạch đường hàng không

Nhờ khoa học dữ liệu, việc dự đoán các chuyến bay bị hoãn sẽ dễ dàng hơn đối với ngành hàng không, điều đang giúp ngành này phát triển. Nó cũng giúp xác định xem nên hạ cánh ngay tại điểm đến hay dừng lại ở giữa, chẳng hạn như chuyến bay từ Delhi đến Hoa Kỳ hoặc dừng ở giữa rồi mới đến điểm đến.

1.10 Thực tế tăng cường

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, các ứng dụng khoa học dữ liệu cuối cùng dường như là hấp dẫn nhất trong tương lai. Vâng, chúng tôi đang thảo luận về một thứ khác ngoài thực tế tăng cường. Bạn có nhận ra có một mối quan hệ hấp dẫn giữa khoa học dữ liệu và thực tế ảo không? Tai nghe thực tế ảo kết hợp chuyên môn máy tính, thuật toán và dữ liệu để tạo ra trải nghiệm xem tuyệt vời nhất có thể. Trò chơi nổi tiếng Pokemon GO là một bước nhỏ theo hướng đó. Khả năng đi lang thang và nhìn Pokemon trên tường, đường phố và các bề mặt không tồn tại khác. Các nhà sản xuất trò chơi này đã chọn vị trí của Pokemon và phòng tập thể dục bằng cách sử dụng dữ liệu từ Ingress, ứng dụng trước đó của cùng một doanh nghiệp.

>>> ĐỌC THÊM: Các công cụ khoa học dữ liệu? Công việc của một nhà khoa học dữ liệu là gì?

2. Ai giám sát quá trình khoa học dữ liệu?

2.1 Giám đốc kinh doanh

Các nhà quản lý doanh nghiệp là những người chịu trách nhiệm giám sát phương pháp đào tạo khoa học dữ liệu. Trách nhiệm chính của họ là cộng tác với nhóm khoa học dữ liệu để mô tả đặc điểm của vấn đề và thiết lập một phương pháp phân tích. Một nhà khoa học dữ liệu có thể giám sát bộ phận tiếp thị, tài chính hoặc bán hàng và báo cáo với giám đốc điều hành phụ trách bộ phận đó. Mục tiêu của họ là đảm bảo các dự án được hoàn thành đúng hạn bằng cách cộng tác chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và quản lý CNTT.

2.2 Nhà quản lý CNTT

Theo sau họ là những người quản lý CNTT. Nếu thành viên đã gắn bó với tổ chức trong một thời gian dài, trách nhiệm chắc chắn sẽ quan trọng hơn bất kỳ trách nhiệm nào khác. Họ chịu trách nhiệm chính trong việc phát triển cơ sở hạ tầng và kiến ​​trúc để kích hoạt các hoạt động khoa học dữ liệu. Các nhóm khoa học dữ liệu liên tục được theo dõi và cung cấp nguồn lực phù hợp để đảm bảo rằng họ hoạt động hiệu quả và an toàn. Họ cũng có thể chịu trách nhiệm tạo và duy trì môi trường CNTT cho các nhóm khoa học dữ liệu.

2.3 Nhà quản lý khoa học dữ liệu

Các nhà quản lý khoa học dữ liệu tạo nên phần cuối cùng của trà. Họ chủ yếu theo dõi và giám sát quy trình làm việc của tất cả các thành viên trong nhóm khoa học dữ liệu. Họ cũng quản lý và theo dõi các hoạt động hàng ngày của ba nhóm khoa học dữ liệu. Họ là những người xây dựng nhóm có thể kết hợp việc lập kế hoạch và giám sát dự án với sự phát triển của nhóm.

Nếu bạn đang quan tâm đến khóa học lập trình trở thành nhà khoa học dữ liệu trong tương lai, hãy tìm hiểu ngay khóa học tại FUNiX nhé!

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