Tương lai của ngành Khoa học dữ liệu sẽ như thế nào?

Gần đây, ngành Data Sience đã được bình chọn trở thành một ngành có “độ hấp dẫn cao nhất thế kỷ 21”. Vậy tương lai Tương lai của ngành Khoa học dữ liệu được nhắc đến như thế nào?

Cùng tìm hiểu những tiềm năng, cơ hội và tương lai của ngành khoa học dữ liệu

Bài báo này là một phần của Data Science Blogathon.

“Cơ hội không tự nhiên mà có, bạn phải tạo ra nó.”

Khoa học dữ liệu không còn là một điều gì đó xa lạ.  Đó là kết quả của các dữ kiện, nơi mà các insight kết hợp với các phép toán tạo ra một giải pháp tự động để giải quyết các vấn đề đang tồn đọng. Nhưng liệu rằng, Khoa học dữ liệu có cung cấp đủ các cơ hội cho con người hay không?

1. Bối cảnh tương lai của ngành khoa học dữ liệu

Lần đầu tiên, khi một người nghĩ đến một giải pháp có thể giúp mọi người ở cách nhau hàng cây số giao tiếp được với nhau chỉ bằng một vài cú click chuột. Tại thời điểm đó, mọi người xung quanh chắc bẩm anh ta là một kẻ mất trí. Cũng giống như vậy, khi nói về các khả năng của Khoa học dữ liệu, dường như là không thể hoặc có thể là một gã điên nghĩ về những thứ đó. Tuy nhiên, đó là cách mà Khoa học dữ liệu được xây dựng trong tương lai.

2. Khoa học dữ liệu trong tương lai

Khoa học dữ liệu có những ứng dụng to lớn, không chỉ dừng lại ở một lĩnh vực mà được phân bố trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng ta hãy cùng thảo luận về một số lĩnh vực phát triển chủ đạo trong tương lai của Khoa học Dữ liệu.

1. Công nghiệp ô tô: Ngành công nghiệp ô tô đã có bước chuyển mình lớn trong vòng vài năm trở lại đây và vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Ô tô tự lái, ô tô bay tự hành, taxi điểm đến cố định, phương tiện di chuyển công cộng tự động và các ứng dụng khác. Những thứ này hoàn toàn có thể xuất hiện trong tương lai. Tuy nhiên, sự phát triển như vậy đòi hỏi một đội ngũ hùng hậu những người đam mê không chỉ là build code mà còn nghĩ ra những lợi thế bổ sung mà Khoa học dữ liệu có thể mang lại mà trước đó không có. Chính bởi vậy, ngành công nghiệp ô tô là một cường quốc mới về việc làm và cơ hội trong Khoa học dữ liệu.

2. Công nghệ thông tin: Hầu hết mọi người nhầm lẫn Khoa học dữ liệu với CNTT và các dịch vụ của nó. Nhưng thực tế là Khoa học dữ liệu là những khả năng toán học thuần túy kết hợp với những điều kỳ diệu của kỹ thuật phần mềm để phát triển thứ mà ngày nay chúng ta gọi là Machine Learning. Lĩnh vực CNTT đã cho thấy sự tăng trưởng vượt bậc trong GDP của thế giới. Tuy nhiên, khi nói về lĩnh vực CNTT và cụ thể là ngành Khoa học dữ liệu thì hiện đang trở thành một khía cạnh quan trọng của bất kỳ công ty đạt được thành công nào dựa trên dữ liệu. 

Khi chúng ta đang thắc mắc liệu những thách thức mới đối với các trang web và các ứng dụng hiện hành sẽ mang đến cho chúng ta những khách hàng mới hay sẽ “cướp” họ đi thì Khoa học dữ liệu đang trở thành một phần quan trọng để nhận diện tác động của những thách thức mới đó. Khoa học dữ liệu có nhiều ứng dụng khác nhau trong lĩnh vực CNTT bao gồm cả An ninh mạng.

1. Y tế: Ứng dụng lớn nhất hay điều tuyệt vời nhất mà Khoa học dữ liệu mang lại đó chính là Y tế. Với các dataset khổng lồ có sẵn chứa dữ liệu về bệnh nhân, chúng ta có thể sử dụng nó để xây dựng một phương pháp tiếp cận Khoa học dữ liệu nhằm phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm nhất. Nhờ có Khoa học dữ liệu, y tế là một trong các lĩnh vực lớn nhất giúp các chuyên gia có cơ hội sử dụng chuyên môn y khoa của mình và ngay lập tức có thể giúp đỡ các bệnh nhân đang phải chống chọi với bệnh tật. Đồng thời cũng cung cấp nhiều cơ hội khác nhau bằng cách kết hợp phương pháp tiếp cận Khoa học dữ liệu để xác định các cơ quan cần thiết và tính khả dụng của chúng trong một khu vực trên thế giới.

2. Quân đội và Vũ khí: Mỗi quốc gia đều trở nên mạnh mẽ hơn nhờ sức mạnh quân sự của mình. Một người thông thái nói rằng quyền lực không phải là thứ nên được sử dụng để biến loài người thành nô lệ. Nó phải được sử dụng để giải phóng nhân loại khỏi bất kỳ mối đe dọa nào. Bằng chứng cho điều đó là Khoa học dữ liệu có thể giúp xây dựng các giải pháp tự động khác nhau để xác định bất kỳ cuộc tấn công nào ở giai đoạn sớm nhất nhằm ngăn chặn các tác nhân. Ngoài ra, nó cũng có thể giúp xây dựng vũ khí tự động đủ thông minh để xác định khi nào nên tấn công và ngược lại.

3. Sức mạnh và Năng lượng: Với sự gia tăng dân số nhanh chóng, nhu cầu về năng lượng đã tăng lên theo cấp số nhân. Điều đó đòi hỏi Năng lượng hạt nhân phải được xử lý ở mức độ không làm cạn kiệt các Tài nguyên thiên nhiên hiện có mà chúng ta phải có khả năng cung cấp để đáp ứng nhu cầu về năng lượng.  Khoa học dữ liệu có thể giúp chúng ta dự đoán tác động của các nguồn Năng lượng hạt nhân. Khoa học dữ liệu có thể dự đoán tiềm năng an toàn tối đa. Nó giúp xây dựng các robot trí tuệ nhân tạo có thể dễ dàng xử lý các nguồn năng lượng khổng lồ. 
   
4. Tài chính và Ngân hàng: Khi nói về an ninh tiền tệ, chúng ta luôn nghĩ về ngân hàng. Nhưng với sự ra đời của các giao dịch trực tuyến, tình trạng gian lận cũng gia tăng. Dữ liệu ngân hàng và tài chính cùng với bảo mật đòi hỏi các hệ thống phải ổn định để nhận diện các hành vi gian lận trước khi chúng thực sự gây ra thiệt hại. Một khía cạnh khác của Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực Tài chính và Ngân hàng là quản lý tiền một cách hiệu quả để đầu tư đúng chỗ dựa trên các dự đoán của Khoa học dữ liệu để có được kết quả tốt nhất. 

Sự cải tiến lớn nhất chính là Tiền điện tử. Với tiền điện tử, nhu cầu quản lý dữ liệu trực tuyến ngày càng trở thành một thách thức lớn trên thị trường. Khoa học dữ liệu cung cấp các kỹ thuật khác nhau để xác định một nhóm người giống nhau và cung cấp cho họ sự bảo mật tốt nhất có thể nhằm tránh các hàng vi gian lận. 

3. Khoa học dữ liệu là sự khởi đầu hay kết thúc? 

Khi phải lựa chọn đúng sai, mọi người thường bối rối không biết có nên tiến thêm một bước hay không. Chính vì lẽ đó, họ thường đánh mất thứ quý giá nhất là Thời gian. Việc sửa chữa sai lầm thông qua các giải pháp Khoa học dữ liệu trên thị trường theo hướng tự động sẽ tốn khá nhiều thời gian. Đôi khi nó đưa chúng ta quay trở lại thay vì tiến thêm một bước trong tương lai.

Với các giải pháp dựa trên Khoa học dữ liệu, chúng ta cần bảo trì thường xuyên. Chúng ta cần những bộ não để xác định chính xác những thay đổi trong các giải pháp hiện có để hoàn thiện hơn nữa. Cùng với những cơ hội mà Khoa học dữ liệu có thể tạo ra, nó còn hỗ trợ đầy đủ, giúp chúng ta thực hiện công việc một cách dễ dàng. Chúng ta có thể khám phá không gian cũng như tìm ra những điều bí ẩn của vũ trụ. Bởi thế mà Khoa học dữ liệu không kết thúc, nó là khởi đầu của một kỷ nguyên mới.
  

4. Deep Learning

Hầu hết mọi người cho rằng Khoa học dữ liệu không chắc sẽ mang đến một tương lai mới. Nhưng họ đã bao giờ họ nghĩ đến Deep Learning chưa? Đây là một phần rất quan trọng của Khoa học dữ liệu. Nó giúp chúng ta thực sự tiến gần hơn đến Thực tế ảo.

Chúng ta hãy cùng xem xét các hành động phức tạp xảy ra trong bộ não của mình.

Giả sử một người đàn ông luôn học hỏi từ chính những sai lầm của mình và cố gắng không tái phạm chúng nữa. Đó chính xác là cách Deep Learning hoạt động. Machine Learning của bạn có thể mắc một số lỗi nhưng theo thời gian, Deep Learning sẽ giúp sửa chữa những lỗi đó, dẫn đến một thứ được gọi là gần với thực tế.

Tầm quan trọng của Deep Learning đối với các nhà khoa học dữ liệu cũng giống y như tầm quan trọng của các đơn vị logic trong não của chúng ta. 

5. Khoa học dữ liệu trong ngành

Ở giai đoạn hiện tại, Khoa học dữ liệu đã và đang hoạt động ở các cấp độ mà chúng ta không thể nghĩ đến việc lùi một bước. Từ việc tìm kiếm loạt phim yêu thích của mình trên Netflix và nhận các đề xuất tương tự ở các quảng cáo, bất cứ thứ gì mà bạn đang tìm kiếm trên Internet.

Thế giới của chúng ta được vận hành bởi Khoa học dữ liệu vì mỗi lần tiến hành thao tác tìm kiếm trên Google, chúng ta lại kích hoạt một tiến trình Khoa học dữ liệu. Với các đề xuất nên mua dựa trên những người dùng khác cho đến những đề xuất dựa trên những thứ mà chúng ta đã mua trong quá khứ, tất cả đều được nắm bắt bởi các giải pháp Khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ liệu không bị giới hạn bởi công nghệ thông tin mà các ứng dụng của nó hiện còn có mặt trong các dòng xe tự động đang chạy ở một số nơi. Bên cạnh đó, Khoa học dữ liệu còn mang đến sự hoàn thiện cho lĩnh vực Viễn thông. Chúng ta thấy ngày nay hầu hết các vấn đề phát sinh đều đặn đều ngay lập tức được giải quyết trong một khoảng thời gian rất ngắn. Đó là cách Khoa học dữ liệu đưa thế giới lên một tầm cao mới. 

Kết luận

Chúng ta đã nhận thức được một thực tế rằng những người đổi mới không phải là những người nhìn thấy trước những thiếu sót của một cái gì đó. Họ là những người thấy trước tương lai và cố gắng thích ứng cho phù hợp. Với quá nhiều điều để khám phá, Khoa học dữ liệu mang đến vô số các cơ hội trong hầu hết các lĩnh vực, không chỉ tạo ra một bong bóng lớn mà còn có thể củng cốcx các hành động với phạm vi cải tiến trong tương lai.

Toán học là chìa khóa của Khoa học dữ liệu vì chỉ những người hiểu được khoa học đằng sau các con số mới có thể xác định được tương lai của những điều sắp xảy đến. Do đó, Khoa học dữ liệu không chỉ dành cho các nhà khoa học dữ liệu mà còn dành cho tất cả những người sẵn sàng đóng góp trong tương lai.

>>> Nếu bạn đang có nhu cầu học lập trình trực tuyến, tìm hiểu ngay tại đây:

>>> Xem thêm bài viết:

> Kỹ sư xây dựng chuyển nghề AI sau 6 tháng học trực tuyến

> Gặp gỡ xTer trở thành một Data Engineer nhờ niềm hứng thú với CNTT

Nguồn:  What data science future looks like 

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