Khoa học dữ liệu là gì? Phân biệt Data Science và Business Intelligence

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực nghiên cứu kết hợp chuyên môn lập trình và kiến thức toán học, thống kê để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Các nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) áp dụng các thuật toán học máy cho các con số, văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, sau đó xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và ra quyết định, lập kế hoạch chiến lược cho doanh nghiệp.

Vì sao ngành Khoa học dữ liệu lại quan trọng?

Trong những năm gần đây, nhu cầu chuyển đổi số tăng lên đã đề cao vai trò của dữ liệu và làm cho khoa học dữ liệu trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong mọi ngành. Dữ liệu là tài sản quý giá cho các ngành khác nhau để giúp đưa ra các quyết định cẩn thận và đúng đắn liên quan đến kinh doanh. Khoa học dữ liệu có khả năng biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có ý nghĩa.

Do đó, không có gì ngạc nhiên khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu được Tạp chí Harvard Business Review mệnh danh là “công việc quyến rũ nhất thế kỷ 21”. Các tổ chức, doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu và đưa ra các quyết định và đề xuất kế hoạch nhằm cải thiện kết quả kinh doanh.

Nhu cầu nguồn nhân lực chất lượng cao thông hiểu công nghệ nổi bật liên quan đến Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo ngày càng nhiều. Theo thống kê của JobsGo, mức lương trung bình của Data Scientist là 21 triệu VNĐ/ tháng. Với những người có kinh nghiệm làm việc từ 3-5 năm thì có thể đạt trên 42 triệu VNĐ/ tháng hoặc nhiều hơn nữa.

Vòng đời của Khoa học dữ liệu

Sau khi đã biết Khoa học dữ liệu là gì, tiếp theo chúng ta hãy tập trung vào vòng đời của khoa học dữ liệu. Vòng đời của khoa học dữ liệu bao gồm năm giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn có nhiệm vụ riêng:

• Thu thập dữ liệu: Giai đoạn đầu tiên liên quan đến việc thu thập dữ liệu có cấu trúc thô và không có cấu trúc qua 3 hình thức gồm Thu thập dữ liệu, Nhập dữ liệu và Tiếp nhận tín hiệu.
• Xử lý dữ liệu: Giai đoạn này bao gồm việc lấy dữ liệu thô và đưa nó vào một biểu mẫu có thể sử dụng được. Quy trình này có thể sẽ cần Dọn dẹp dữ liệu, Dàn dữ liệu,
• Xử lý dữ liệu và Kiến trúc dữ liệu.
• Tổng hợp dữ liệu: Các Data Scientist sẽ lấy dữ liệu đã chuẩn bị và kiểm tra các mẫu, phạm vi và độ lệch của nó để xác định mức độ hữu ích của nó trong phân tích dự đoán.
• Phân tích dữ liệu: Khám phá / Xác nhận, Phân tích Dự đoán, Hồi quy, Khai thác Văn bản, Phân tích Định tính. Bước này liên quan đến các khái niệm học máy nâng cao sẽ được sử dụng để lựa chọn tính năng, chuyển đổi tính năng, chuẩn hóa dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu,…
• Công bố dữ liệu: Trong bước cuối cùng này, Data Scientist sẽ trình bày thông tin chi tiết dưới các dạng dễ đọc như biểu đồ, đồ thị và báo cáo. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) là phương pháp phổ biến hiện nay.

Ứng dụng của Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu đang mở rộng các lĩnh vực ứng dụng của mình trong nhiều lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, truyền thông và giải trí, ngân hàng và tài chính, giáo dục, bán lẻ, thương mại điện tử và nhiều lĩnh vực khác.
Dưới đây là một số lĩnh vực nổi bật ứng dụng Khoa học dữ liệu.

Tài chính

Trong nhiều năm, các tổ chức tài chính đã học cách phân tích khả năng xảy ra rủi ro và vỡ nợ thông qua hồ sơ khách hàng, chi tiêu trước đây và các biến số khác có sẵn thông qua dữ liệu.

Chăm sóc sức khỏe

Khoa học dữ liệu giúp bạn có thể quản lý và phân tích các bộ dữ liệu đa dạng rất lớn trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe, phát triển thuốc, phân tích hình ảnh y tế,… Gần đây, các phương pháp Khoa học Dữ liệu đã được đưa vào để chống lại đại dịch COVID-19. Các nhà khoa học dữ liệu đã hỗ trợ trong việc truy tìm liên hệ kỹ thuật số, chẩn đoán, đánh giá rủi ro, phân bổ nguồn lực, ước tính các thông số dịch tễ học, phát triển thuốc, phân tích phương tiện truyền thông xã hội,…

Tìm kiếm trên Internet

Tất cả các công cụ tìm kiếm, bao gồm cả Google, sử dụng các thuật toán khoa học dữ liệu để mang lại kết quả tốt nhất cho các truy vấn được tìm kiếm trong vòng vài giây.

Truyền thông, Tiếp thị và Quảng cáo

Các nhà khoa học dữ liệu thiết kế các thuật toán để phân tích và trực quan hóa dữ liệu của khách hàng liên quan đến lịch sử tìm kiếm, sở thích và các mặt hàng đã mua trước đó của họ. Quảng cáo kỹ thuật số có tỷ lệ cuộc gọi (CTR) cao hơn so với quảng cáo truyền thống vì quảng cáo được nhắm mục tiêu dựa trên hành vi trong quá khứ của người dùng với sự trợ giúp của các thuật toán khoa học dữ liệu.

Giáo dục

Giáo dục là một trong những lĩnh vực mà Khoa học dữ liệu đang tạo ra những thay đổi mạnh mẽ trong việc cải thiện toàn bộ hệ thống và hiệu suất của sinh viên, giáo viên và các bên liên quan chính khác. Ví dụ: với Khoa học dữ liệu, dữ liệu của giáo viên như trình độ chuyên môn, xếp hạng học sinh, tác động của việc giảng dạy đối với việc cải thiện kết quả kỳ thi,… được thu thập, phân tích và sử dụng để nâng cao hiệu suất hơn nữa.

Logistics

Nhiều công ty sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của họ. Nó giúp phân tích việc tạo ra lợi nhuận, nguyên nhân của tổn thất, lộ trình tốt nhất để phân phối, thời gian cần thiết và phạm vi cải tiến. Ngoài ra, việc áp dụng Khoa học dữ liệu trong lĩnh vực Logistics giúp các công ty phân tích xu hướng thị trường và nâng cao năng lực của mình. Hơn nữa, với sự trợ giúp của việc tối ưu hóa tuyến đường, số lượng giao hàng tăng lên và chi phí vận chuyển hàng hóa giảm xuống. Bằng cách này, các công ty có thể tăng lợi nhuận của họ. Đây là cách ứng dụng Khoa học Dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong Logistics.

Nhận dạng hình ảnh, giọng nói hoặc ký tự nâng cao

Các thuật toán nhận dạng khuôn mặt trên Facebook, các sản phẩm nhận dạng giọng nói, chẳng hạn như Siri, Cortana, Alexa và Google Lens đều là những ví dụ hoàn hảo về các ứng dụng Khoa học dữ liệu trong nhận dạng hình ảnh, giọng nói và ký tự.

Trò chơi

Ngày nay, trò chơi sử dụng các thuật toán máy học để cải thiện hoặc nâng cấp bản thân khi người chơi lên cấp cao hơn. Trong trò chơi chuyển động, đối thủ (máy tính) có thể phân tích các bước di chuyển trước đó của người chơi và theo đó định hình trò chơi của họ. Tất cả điều này đều có thể thực hiện được nhờ vào khoa học dữ liệu.

Thực tế ảo tăng cường (AR)

Thực tế ảo tăng cường hứa hẹn một tương lai thú vị thông qua Khoa học dữ liệu. Ví dụ: tai nghe VR chứa các thuật toán, dữ liệu và kiến ​​thức máy tính để mang lại trải nghiệm xem tốt nhất.

Công việc của Data Scientist

Data Scientist là các chuyên gia CNTT thực hiện việc xử lý dữ liệu trên một khối lượng lớn dữ liệu — có cấu trúc và phi cấu trúc — sau khi thu thập và phân tích nó. Các nhà khoa học dữ liệu cần dữ liệu khổng lồ này vì nhiều lý do, bao gồm xây dựng giả thuyết, phân tích các mẫu thị trường và khách hàng và đưa ra các suy luận.

Vai trò và trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu có thể khác nhau giữa các tổ chức, dựa trên cơ sở này, chúng ta có thể tách biệt họ theo cách sau.

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu trong bất kỳ tổ chức nào sẽ bao gồm những điều sau:

• Áp dụng thống kê và khoa học máy tính, cùng với sự nhạy bén trong kinh doanh, để phân tích dữ liệu.
• Sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật để chuẩn bị và trích xuất dữ liệu — mọi thứ từ cơ sở dữ liệu và SQL đến khai thác dữ liệu đến các phương pháp tích hợp dữ liệu.
• Trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu lớn bằng cách sử dụng phân tích dự đoán và trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm các mô hình học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu.
• Viết các chương trình tự động hóa việc xử lý và tính toán dữ liệu.
• Kể và minh họa những câu chuyện truyền tải rõ ràng ý nghĩa của kết quả cho những người ra quyết định và các bên liên quan ở mọi cấp độ hiểu biết về kỹ thuật.
• Giải thích kết quả có thể được sử dụng như thế nào để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
• Cộng tác với các thành viên khác trong nhóm khoa học dữ liệu, chẳng hạn như nhà phân tích dữ liệu và kinh doanh, kiến ​​trúc sư CNTT, kỹ sư dữ liệu và nhà phát triển ứng dụng.

Các yêu cầu của thị trường đối với Data Scientist ngày càng cao và do đó, nhiều bạn muốn theo đuổi ngành Khoa học dữ liệu sẽ cần trang bị nhiều kiến thức và kỹ năng hơn.

Sinh viên tốt nghiệp Khoa học dữ liệu ra làm gì?

Với mức độ ảnh hưởng và khả năng ứng dụng ở nhiều lĩnh vực thì dưới đây là một số ngành nghề mà người học có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu:

• Data Scientist (Nhà Khoa học dữ liệu): Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng phân tích kinh doanh không chỉ để giải thích ảnh hưởng của dữ liệu đối với một công ty trong tương lai mà còn có thể giúp đưa ra các giải pháp giúp công ty đối phó với những ảnh hưởng này trong tương lai.
• Data Engineer (Kỹ sư Khoa học dữ liệu): Ngoài việc phân tích dữ liệu, một kỹ sư khai thác dữ liệu sẽ tạo ra các thuật toán phức tạp để giúp phân tích dữ liệu sâu hơn.
• Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu): Chịu trách nhiệm chuyển đổi và thao tác các tập dữ liệu lớn để phù hợp với phân tích mong muốn cho các công ty.
• Business Intelligence/ BI Analyst (Nhà phân tích tình báo kinh doanh): BI Analyst sử dụng dữ liệu để giúp tìm ra xu hướng thị trường và kinh doanh bằng cách phân tích dữ liệu và phát triển một bức tranh rõ ràng hơn về vị trí của công ty.
• Machine Learning Engineer (Kỹ sư học máy): Các kỹ sư học máy cung cấp dữ liệu vào các mô hình do các nhà khoa học dữ liệu xác định. Họ cũng chịu trách nhiệm lấy các mô hình khoa học dữ liệu lý thuyết và giúp mở rộng chúng thành các mô hình cấp sản xuất có thể xử lý hàng terabyte dữ liệu thời gian thực.

Bộ kỹ năng yêu cầu của ngành Khoa học dữ liệu

Kỹ thuật

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, trước tiên bạn nên có kỹ năng kỹ thuật. Điều đó sẽ giúp bạn ước tính thời gian bạn sẽ mất để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

Lập trình

Bạn cần phải có kiến ​​thức về các ngôn ngữ lập trình khác nhau, chẳng hạn như Python, Perl, C / C ++, SQL và Java, với Python là ngôn ngữ mã hóa phổ biến nhất được yêu cầu trong vai trò khoa học dữ liệu. Các ngôn ngữ lập trình này giúp các nhà khoa học dữ liệu tổ chức các tập dữ liệu phi cấu trúc.

Kiến thức về SAS và các công cụ phân tích khác

Hiểu biết về các công cụ phân tích là một kỹ năng hữu ích của nhà khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị từ một tập dữ liệu có tổ chức. SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig và R là những công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng.

Thành thạo khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc

Các nhà khoa học dữ liệu phải có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu phi cấu trúc đến từ các kênh và nguồn khác nhau. Ví dụ: nếu một nhà khoa học dữ liệu đang thực hiện một dự án để giúp nhóm tiếp thị cung cấp nghiên cứu sâu sắc, thì chuyên gia đó cũng phải thành thạo trong việc xử lý các phương tiện truyền thông xã hội.

Một số kỹ năng khác cần có là Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Học sâu, Xác suất và Thống kê. Ngoài ra, với sự phát triển của Bitcoin và các loại tiền điện tử, công nghệ Blockchain (chuỗi khối) cũng đang dần trở thành xu hướng mới trong ngành Khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ có nhiều cơ hội nghề nghiệp hơn nếu có thêm kiến thức về Blockchain.

Kỹ năng mềm

Bên cạnh kiến thức chuyên môn về kỹ thuật, Data Scientist cũng cần trau dồi và phát triển các kỹ năng mềm.

Tư duy kinh doanh

Một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng có thể không nhận ra được các vấn đề và thách thức tiềm ẩn cần được giải quyết để một tổ chức phát triển nếu không có tư duy kinh doanh nhạy bén. Điều này rất cần thiết để giúp tổ chức bạn đang làm việc khám phá các cơ hội kinh doanh mới.

Kỹ năng giao tiếp

Tiếp theo trong danh sách các kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu hàng đầu là giao tiếp. Các nhà khoa học dữ liệu hiểu rõ cách trích xuất, hiểu và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, để bạn thành công trong vai trò của mình, bạn phải có khả năng giao tiếp, kỹ năng trình bày vấn đề tốt với khách hàng và đồng nghiệp.

Làm việc nhóm

Data Scientist ít khi làm việc đơn lẻ vì vậy đây chính là kỹ năng quyết định rất nhiều đến chất lượng công việc của họ.

Data Science và Business Intelligence có gì khác nhau?

Data Science và Business Intelligence đều liên quan đến dữ liệu của tổ chức và phân tích dữ liệu nên thường bị nhầm lẫn.

Theo dõi bảng so sánh dưới đây để phân biệt hai lĩnh vực này.

	Data Science	Business Intelligence
Concept	Nó bao gồm các mô hình toán học và thống kê được sử dụng để xử lý dữ liệu, khám phá các mẫu ẩn và dự đoán các hành động trong tương lai dựa trên các mẫu đó.	Nó là một tập hợp các quy trình, công cụ và công nghệ giúp một doanh nghiệp phân tích dữ liệu.
Dữ liệu	Chấp nhận cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.	Chủ yếu xử lý dữ liệu có cấu trúc.
Tính linh hoạt	Nguồn dữ liệu có thể được thêm vào bất kỳ lúc nào tùy theo yêu cầu.	Nguồn dữ liệu nên được lập kế hoạch trước khi trực quan hóa.
Hướng tiếp cận	Phân tích đồ thị, NLP, học máy, mạng nơ-ron và các phương pháp khác có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu.	Nó có cả cách tiếp cận thống kê và hình ảnh đối với phân tích dữ liệu.
Kiến thức chuyên môn	Nó yêu cầu kiến thức tốt về phân tích dữ liệu và lập trình.	Nó được tạo ra cho người dùng doanh nghiệp để hình dung thông tin kinh doanh thô mà không cần bất kỳ kiến thức kỹ thuật nào.
Sự phức tạp	Khoa học dữ liệu phức tạp hơn nhiều khi so sánh với trí tuệ kinh doanh.	Đối với một người dùng, so với khoa học dữ liệu, thông minh kinh doanh đơn giản hơn nhiều để sử dụng và trực quan hóa dữ liệu.
Một số công cụ	Một số công cụ Khoa học dữ liệu phổ biến nhất là Python, Hadoop, Spark, R, TensorFlow, BigML, MATLAB, Excel,…	Các công cụ thông minh kinh doanh bao gồm: MS Excel, Power BI, SAS BI, MicroStrategy, IBM Cognos, Throughput,..

Học gì để làm Khoa học dữ liệu?

Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu sẽ được trang bị khối kiến thức nền tảng vững chắc về tổng hợp, xử lý dữ liệu lớn; lập thống kê dữ liệu; Hệ thống thông tin; các thuật toán; Lập trình AI;…