Data Science là một lĩnh vực đang ngày càng thu hút sự quan tâm của giới trẻ, đặc biệt là những ai yêu thích công nghệ và dữ liệu. Tuy nhiên, vì lĩnh vực này vẫn còn mới mẻ và chưa thực sự phổ biến rộng rãi, nhiều nhà phát triển (Developer) vẫn chưa hiểu đúng về khái niệm Data Science cũng như các kiến thức kỹ thuật liên quan. Nhằm giúp bạn có cái nhìn rõ ràng và chính xác hơn về lĩnh vực này, Blog sẽ chia sẻ toàn bộ những kiến thức cơ bản cần thiết trong bài viết dưới đây. Hãy cùng khám phá nhé!
Khái niệm Data Science là gì?
Khi bắt đầu tìm hiểu về Data Science, điều quan trọng là phải phân biệt rõ ràng giữa Data Science và Neuroscience, bởi đây là hai lĩnh vực hoàn toàn khác nhau và không có bất kỳ sự liên quan nào. Định nghĩa Data Science như sau: Data Science là lĩnh vực tập trung vào việc phân tích, tổ chức và chuyển đổi dữ liệu (cả có cấu trúc và không có cấu trúc) thành những câu chuyện có ý nghĩa. Nó giúp biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích mà các doanh nghiệp và tổ chức có thể sử dụng để đưa ra quyết định chiến lược.
Công việc của một data scientist cần phải phối hợp giữa khoa học máy tính, toán học và thống kê. Họ sẽ giữ vai trò xử lý, mô hình hóa, phân tích cho các dữ liệu rồi diễn giải các kết quả để có thể tạo ra hoạt động phù hợp cho doanh nghiệp cũng như team của họ.
Định nghĩa data Science là gì?
Nghề data scientist là các công việc liên quan đến dữ liệu và cho ra các insight mang tính chất phân tích. Họ sẽ thực hiện truyền đạt cho các phát hiện và các insight mới với những bên liên quan (quản lý cấp cao, khách hàng,..). Từ đó, các công ty có thể hưởng lợi trực tiếp từ những quyết định sáng suốt hơn cho doanh thu và lợi nhuận.
Mục tiêu của mỗi một Data Science là đảm bảo cho các bộ phận trong doanh nghiệp có thể đưa ra được quyết định sử dụng dữ liệu tốt hơn. Ngoài ra, họ còn hỗ trợ cũng như cho phép tổ chức có thể hoạt động tốt hơn giúp gia tăng giá trị nhanh hơn thông qua việc đưa ra các quyết định phù hợp
Hiện nay, nhu cầu được tạo ra từ các mô hình doanh nghiệp ngày càng nhiều nên các nhà khoa học dữ liệu cần phải biết cách chế biến các dữ liệu thô thành dữ nguồn thông tin quý giá hơn. Chính vì vậy, Data Science đang dần trở thành lĩnh vực tiềm năng cho mọi đối tượng.
Chu trình Data Science là gì?
Một chu trình của Data Science sẽ bao gồm 3 giai đoạn bao gồm:
- Bước 1 chuẩn bị: Các dữ liệu được thu thập và làm sạch, điều này cần một lượng lớn thời gian đáng kể bởi vì các dữ liệu vẫn còn nhiễu. Điều này có nghĩa là: bạn cần thực hiện các bước để có thể hoàn thiện cũng như cải thiện được chất lượng rồi chuyển nó sang loại định dạng mà máy đều có thể đọc và hiểu được.
Data Science hoạt động qua 3 bước
- Bước 2 thử nghiệm: Đây chính là bước thiết lập giả thuyết cũng như các dữ liệu đều sẽ được trực quan hóa, các mô hình cũng được tạo ra tại đây. Điều này sẽ không gây mất nhiều thời gian hơn so với các khâu chuẩn bị.
- Bước 3 phân phối: Thực hiện báo cáo kết quả đã được ghi lại dưới dạng tài liệu, sau đó slideshow chúng rồi trình bày cho quản lý. Nếu như quản lý đã thông qua thì các quyết định cần thiết đều sẽ được tải xuống nhằm mục đích theo đuổi.
Khái niệm data Scientist là gì và Computer Science là gì?
Data Scientist là gì?
Data Science (tên tiếng việt là kỹ sư khoa học dữ liệu) là những người được giao các nhiệm vụ phân tích, thay đổi và phân tích kiểu dữ liệu kể chuyện bất kể là nó có cấu trúc hay không. Công việc này của họ muốn hiệu quả thì cần phải có sự phối hợp giữa các nhà khoa học máy tính, toán học và thống kê.
Từ đó, họ chính là người phân tích, xử lý và thực hiện mô hình hóa cho các dữ liệu. Sau đó, chú trọng diễn giả cho các kết quả để có thể tạo ra kế hoạch hoạt động phù hợp hơn cho team cũng như doanh nghiệp. Nguồn dữ liệu hiện nay thường sẽ được thu thập từ rất nhiều nguồn khác nhau như: internet, các thiết bị di động, bảng điều tra,mạng xã hội, hành vi mua bán, lịch sử tìm kiếm,… của mỗi cá nhân.
Data Scientist là gì?
Computer Science là gì?
Computer Science được hiểu theo nghĩa tiếng Việt chính là khoa học máy tính. Đây là một trong những ngành học có liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu về môi trường internet và môi trường web. Ngoài ra, ngành học này cũng có liên quan đến các hệ điều hành học bộ xử lý thông tin và dữ liệu, kể cả ngôn ngữ lập trình cho cả phần mềm, phần cứng.
Ngoài ra, khoa học máy tính còn hỗ trợ nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, AI, các vấn đề bảo mật, thiết kế ứng dụng, an toàn máy tính, phát triển ứng dụng,…Bạn có thể hiểu rằng khoa học máy tính là một trong những phương thức mà con người đã tạo ra với các mục đích tiếp cận sâu hơn đến nền khoa học thực tiễn.
Tố chất cần có của một Data Science là gì?
Dưới đây là những tố chất cũng như kỹ năng, kiến thức cần thiết đối với một Data Science cần phải có:
Hiểu rõ các ngôn ngữ lập trình cơ bản
Python: Python là ngôn ngữ lập trình cơ bản đầu tiên mà trong bộ toolkit cần phải có. Đa số các chuyên gia lựa chọn loại ngôn ngữ này nhờ chúng sở hữu hệ sinh thái được thiết kế đặc biệt dành cho khoa học dữ liệu. Python sở hữu cộng đồng phân tích dữ liệu vô cùng lớn mạnh nên bạn có thể dễ dàng tìm thấy mọi ví dụ liên quan đến việc phân tích Kaggle.
SQL: Bạn cần phải thành thạo với ngôn ngữ SQL để có thể lấy được mọi thông tin từ cơ sở dữ liệu chỉ bằng việc sử dụng những hướng dẫn truy vấn mà không cần phải nối mã tùy chỉnh.
Hadoop: Mặc dù các kiến thức liên quan đến công cụ này thường không bắt buộc, tuy nhiên Hadoop có thể làm tăng giá trị cũng như khả năng chuyên môn cho một nhà khoa học dữ liệu. Đặc biệt với các cụ đám mây như Amazon S3 cũng được xem là có ích.
Con đường trở thành data Scientist
R: R được xem là loại ngôn ngữ được làm hoàn toàn “thủ công” dành riêng cho data Science và nó là khởi điểm cần thiết bạn cần phải nắm bắt được. Các thông tin dữ liệu liên quan đều sẽ được xử lý hoàn toàn bằng R.
Kỹ năng, kiến thức cần thiết lập
Thống kê: Đây là kỹ năng hoàn toàn quan trọng và cần thiết đối với một data Science. Để hiểu rõ về data Science thì trước hết bạn cần phải bắt đầu với thống kê mô tả cũng như hiểu rõ cách thực hiện cho các dữ liệu khám phá tốt hoặc tối thiểu nhất là: các khái niệm về xác suất, suy luận. Ngoài ra, bạn cũng cần hiểu rõ về sai lệch lựa chọn, nghịch lý Simpson, liên kết các biến với nhau hoặc các ý tưởng cho việc thiết kế quy trình thử nghiệm.
Machine Learning: Machine Learning là một yếu tố quan trọng khác bạn cần phải nắm rõ cơ bản. Đây là yếu tố sẽ cung cấp cho bạn một khối lượng kiến thức khổng lồ để có hiểu được cách các mô hình khác nhau hoạt động ở bên trong hoặc thậm chí có thể nghĩ về mô hình tốt hơn dành riêng cho từng vấn đề. Hiện tại, các kỹ thuật này phổ biến cho mọi mô hình.
Chính vì vậy, bạn cần phải tập trung vào tìm hiểu sự khác biệt giữa các chi tiết triển khai chúng và toán học. Ngoài ra, để trở thành một data Science xuất sắc thì bạn cần phải có những tố chất khác như: Luôn tò mò để tìm ra thông tin cho những câu hỏi của mình, có tính tiểu tiết, không quá lo lắng và có khả năng sáng tạo cao. Đây đều là những tố chất, kiến thức, kinh nghiệm,… mà bạn cần phải có thì mới trở thành một data Science thực thụ.
Cơ hội việc làm của Data Science
- Business Analyst (Nhà phân tích kinh doanh): BA phải là người có khả năng tư duy và logic tốt để có thể sử dụng dữ liệu, kết quả phân tích định lượng để đưa ra các quyết định mang tính chiến lược. Họ giúp đỡ phát triển công ty nhằm tối ưu hóa doanh thu và lợi nhuận của doanh nghiệp đó.
- Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu): Là người có nền tảng tốt, kinh nghiệm sử dụng các ngôn ngữ lập trình.Họ chuẩn bị cơ sở dữ liệu để thu thập và phân tích dữ liệu một cách tốt nhất.
- Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu): Là những người phân tích dữ liệu để phát triển mô hình. Từ đó đưa ra hướng giải pháp cũng công ty giải quyết vấn đề, thử nghiệm dự án mới.
- Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu): Là người thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, viết thành chương trình nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu.
- Machine Learning (Kỹ sư học máy): Là một nhánh của AI nhằm dự đoán kết quả trong tương lai một cách tự động nhờ vào dữ liệu đã lưu trong quá khứ.
Tổng kết
Hy vọng rằng những thông tin trên đã giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về Data Science và trả lời được câu hỏi “Data Science là gì?”. Hiện nay, cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này vô cùng rộng mở, khi nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu ngày càng tăng cao trong các công ty và tổ chức.
Nếu bạn đang quan tâm đến con đường trở thành một Data Scientist, hãy không ngừng trau dồi kinh nghiệm và rèn luyện các kỹ năng cần thiết. Một Data Scientist chuyên nghiệp không chỉ cần giỏi kỹ thuật mà còn cần khả năng phân tích và tư duy sáng tạo để giải quyết các bài toán thực tiễn.
Đừng quên theo dõi Blog để cập nhật thêm những kiến thức bổ ích khác về công nghệ thông tin. Chúng tôi luôn đồng hành cùng bạn trên hành trình khám phá và phát triển trong lĩnh vực này!
