Ứng dụng của khoa học dữ liệu (Data science)

Giảm giá cho các sản phẩm sau

Data Science (Khoa học dữ liệu là gì)

Vì Data Science là một lĩnh vực có phạm vi rộng nên không có cách nào để xác định chính xác rõ ràng vai trò của một nhà khoa học dữ liệu hoặc lĩnh vực khoa học dữ liệu là gì. Bộ kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu bao gồm các phép đo thống kê, phân tích, kỹ năng lập trình và sự nhạy bén trong kinh doanh. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu có một nền tảng vững chắc về toán học hoặc các lĩnh vực khoa học khác và sở hữu bằng tiến sĩ cũng là một khả năng khác biệt. Không có nhà khoa học dữ liệu, thì những giá trị to lớn của dữ liệu lớn sẽ không được khai thác. Vì vậy ngày nay, tất cả các doanh nghiệp trên thế giới đều đang có nhu cầu rất lớn trong việc chuyển đổi dữ liệu thành các thông tin có giá trị cho mình. Do đó, hiểu các khái niệm cơ bản về Khoa học dữ liệu, bạn sẽ trở nên thông thái hơn trong một thế giới định hướng dữ liệu như bây giờ.

Khoa học dữ liệu khiến công việc trở nên dễ dàng hơn?

Vì Data Science không phải là một single domain, nên nó bao gồm nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau để có được những dữ liệu phù hợp và chuyển chúng thành những thông tin chi tiết có giá trị cho doanh nghiệp. Đó là sự kết hợp giữa con người và máy móc. Khi nói đến nghiên cứu, trí tuệ của con người là quan trọng nhất. Nhưng khi nói đến việc tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, máy móc là tối ưu nhất.

Các công ty khoa học dữ liệu hàng đầu

1. Google

    Google là công ty lớn nhất hiện nay đang theo đuổi Data Science và chiêu mộ những nhà khoa học dữ liệu hàng đầu. Hiện nay Google hoạt động trong tất cả các lĩnh vực data scientists, artificial intelligence và machine learning, do đó Google cũng là một trong những tổ chức trả lương cho các nhà khoa học dữ liệu thuộc top cao nhất.

    2. Amazon

    Amazon là một gã khổng lồ về thương mại điện tử và điện toán đám mây đang chiêu mộ một số lượng lớn các nhà khoa học dữ liệu. Họ cần các nhà khoa học dữ liệu tìm hiểu về mindset của khách hàng, tăng cường phạm vi địa lý hoạt động trên cả ecommerce domain và ecommerce domain cho các mục tiêu kinh doanh khác nhau.

    3. Visa

    Visa là một cổng tài chính trực tuyến cho hầu hết các tổ chức, Visa thực hiện hàng trăm triệu các giao dịch mỗi ngày. Do đó, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu là rất lớn tại Visa, nhằm tạo thêm doanh thu, kiểm tra các giao dịch gian lận, tùy chỉnh các sản phẩm và dịch vụ theo yêu cầu của khách hàng…

    Khoa học dữ liệu

    Bạn có thể làm gì với Data Science?

    • Đưa ra được những kết luận hoặc tạo ra được những câu hỏi mở.
    • Trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn bên ngoài và nội bộ.
    • Triển khai thống kê, học máy và phương pháp phân tích.
    • Làm tinh gọn dữ liệu, giúp dữ liệu có thể sẵn sàng cho việc xử lý và phân tích.
    • Có cái nhìn đa chiều từ các góc độ khác nhau để xác định các mẫu, quan hệ và xu hướng ẩn mình trong khối lượng dữ liệu khổng lồ đó.
    • Sử dụng kết hợp các công cụ thuật toán và công cụ tự động hóa.
    • Thiết kế lại quy trình, hệ thống, sử dụng phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu.

    Ưu điểm của Data Science

    • Nhà khoa học dữ liệu giúp các quản lý đưa ra những quyết định tốt hơn và nhanh hơn.
    • Nó trao quyền cho các nhà ra quyết định với khối lượng dữ liệu vững chắc, giúp họ vạch ra một kế hoạch nhằm đạt được các mục tiêu kinh doanh.
    • Bạn có thể dự đoán những thách thức và cơ hội mới thông qua sức mạnh của dữ liệu.
    • Phát hiện xu hướng và tận dụng nó trước khi cạnh tranh diễn ra.
    • Thiết lập các nguyên tắc cho các best practices và các phương pháp đã thử và thử nghiệm.
    • Kiểm tra nghiêm ngặt các quyết định cho đến khi đạt được sự hoàn hảo.

    Ai là đối tượng thích hợp cho việc học các công nghệ Khoa học Dữ liệu?

    Khoa học dữ liệu không chỉ giới hạn ở các chuyên gia công nghệ mà các nhà thống kê và kiến trúc sư thông tin cũng có tìm hiểu và tham gia vào lĩnh vực này.

    Tuy nhiên Data Science đặc biệt quan trọng với những người thuộc các lĩnh vực sau đây:

    • Data Science
    • Machine Learning
    • Data Mining
    • Data visualization
    • Business Intelligence
    • Big Data
    • Business Analysis

    Yêu cầu mà theo đó các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cần có

    Thu thập truy vấn và tiêu thụ dữ liệu

    Dữ liệu bạn truy cập từ nhiều nguồn khác nhau không có sẵn ở dạng dễ hiểu, sẵn sàng phân tích. Dữ liệu thô không chỉ có thể thay đổi đáng kể về định dạng, nhưng bạn cũng cần chuyển đổi dữ liệu để làm cho tất cả các nguồn dữ liệu gắn kết và có thể phân tích. Việc chuyển đổi có thể yêu cầu thay đổi kiểu dữ liệu, thứ tự dữ liệu xuất hiện và thậm chí tạo ra các mục dữ liệu dựa trên thông tin được cung cấp bởi các mục hiện có. Bạn sẽ phải suy nghĩ cẩn thận về việc lưu trữ dữ liệu khi bạn phân tích dữ liệu khám phá bằng công nghệ mới.

    Kỹ năng định lượng

    Khoa học dữ liệu dựa chủ yếu vào kỹ năng toán học và thống kê bởi vì đây là những kỹ năng cần thiết để hiểu dữ liệu của bạn và ý nghĩa của nó. Các kỹ năng cũng có giá trị trong khoa học dữ liệu bởi vì bạn có thể sử dụng chúng để thực hiện dự báo tiên đoán, mô hình quyết định và thử nghiệm giả thuyết. Mặc dù hầu hết các khái niệm và công thức được sử dụng trong thống kê có nguồn gốc từ cơ sở tri thức rộng lớn của toán học, nó được coi là nhánh riêng biệt, độc lập của toán học và có nhiều ứng dụng. Vì vậy, điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa các lĩnh vực toán học và thống kê để hiểu được câu trả lời cho câu hỏi “khoa học dữ liệu là gì”.

    Trong khoa học dữ liệu, các phương pháp thống kê được sử dụng để hiểu rõ hơn về ý nghĩa của dữ liệu của bạn, để xác thực giả thuyết, để mô phỏng các tình huống và để dự đoán các sự kiện trong tương lai.

    Khả năng lập trình

    Một nhà khoa học dữ liệu có thể cần biết về một vài ngôn ngữ lập trình để đạt được mục đích riêng biệt. Ví dụ, bạn có thể cần có kiến thức SQL để trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Các ngôn ngữ lập trình như Python và R là quan trọng để viết các câu lệnh cho thao tác dữ liệu, phân tích và trực quan hóa.

    Thư viện JavaScript D3.js là một tùy chọn mới hấp dẫn để tạo trực quan hóa dữ liệu dựa trên web, tương tác tùy chỉnh thực sự tuyệt vời trong trường hợp bạn muốn chia sẻ thông tin chi tiết về khoa học dữ liệu của mình.

    Vấn đề chuyên môn

    Các nhà khoa học dữ liệu được yêu cầu có chuyên môn cao trong lĩnh vực mà họ đang làm việc. Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra những hiểu biết sâu sắc và sau đó sử dụng chuyên môn về lĩnh vực cụ thể của họ để hiểu chính xác ý nghĩa của những hiểu biết đó.

    Giả sử bạn vừa có một công việc khoa học dữ liệu với một trong những công ty viễn thông lớn nhất ở Hoa Kỳ. Họ đang có một vấn đề lớn với việc giữ chân khách hàng trong việc kinh doanh của họ. Các công ty thông đang tham gia vào các trận đánh đề thu hút khách hàng của nhau trong khi vẫn giữ lại khách hàng của mình. Bạn đã được gọi đến để giúp hiểu vấn đề và đưa ra giải pháp. Nhiệm vụ là đưa ra kế hoạch từng bước chính xác để nhóm khoa học dữ liệu sử dụng tài nguyên dữ liệu khổng lồ của công ty này để quyết định khách hàng nào sẽ được cung cấp thỏa thuận đặc biệt trước khi hết hạn hợp đồng. Trong trường hợp này, bạn cần hiểu rõ về ngành viễn thông để giải quyết vấn đề khoa học dữ liệu này.

    Truyền đạt thông tin chi tiết về dữ liệu

    Một kỹ năng khác đặt ra cho thành công của một nhà khoa học dữ liệu là kỹ năng giao tiếp. Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có kỹ năng giao tiếp bằng miệng và viết sắc nét. Nếu một nhà khoa học dữ liệu không thể giao tiếp, tất cả kiến thức và thông tin sẽ không giúp được gì cho tổ chức của bạn.

    Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng giải thích thông tin chi tiết về dữ liệu theo cách mà các nhân viên có thể hiểu được. Không chỉ vậy, họ cần có khả năng tạo ra các hình ảnh hóa dữ liệu rõ ràng và có ý nghĩa tường thuật bằng văn bản. Các nhà khoa học dữ liệu phải sáng tạo và ứng dụng các phương tiện và cách giao tiếp của họ.

    Khoa học dữ liệu

    Khoa học dữ liệu - nghề hấp dẫn nhất thế kỷ 21

    Đó là nhận định của giới khoa học Mỹ trên tạp chí Harvard Business Review. Đánh giá này tiếp tục chứng minh sức nặng của ngành khoa học dữ liệu - mảnh đất phải có để bắt đầu 'gieo trồng' trí tuệ nhân tạo (AI), vạn vật kết nối Internet (IoT)...

    Cần giỏi toán và tư duy logic

    Cuối năm 2017, nhóm nghiên cứu Viện John von Neuman, ĐH Quốc gia TP.HCM công bố dự án ứng dụng học máy (ML) - phương pháp mô phỏng trí tuệ con người - để phân tích nguyên nhân và dự đoán các chuyến bay trễ giờ tại sân bay Changi, Singapore.

    "Khi phần ML, AI đã chín muồi, 80% yếu tố quyết định sự thành công của hệ thống là dựa vào khả năng xử lý dữ liệu, tức khoa học dữ liệu (DS - Data Science)" - PGS.TS Quản Thành Thơ, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết.

    Mỗi giờ ở sân bay có hàng trăm chuyến bay đáp đất và cất cánh. Để xử lý toàn bộ thông tin đó chính xác, nhanh chóng, giới quản lý phải số hóa dữ liệu, tự động hóa và AI.

    Theo TS Thơ, hiện tại hầu hết ĐH trong nước chưa chính thức có chuyên ngành DS, mà chỉ có các môn học liên quan.

    "Đây là ngành mũi nhọn với nhiều ĐH, được nhiều sinh viên, giảng viên nghiên cứu. Thật sự là nghề hấp dẫn và thú vị. DS cần người giỏi, công việc dù thách thức nhưng luôn tạo ra cảm hứng trước những bài toán mới" - TS Thơ chia sẻ.

    DS đưa ra nhiều thách thức kỹ thuật, người làm nghề này luôn tiếp xúc bài toán mới, nghiên cứu đi vào ứng dụng thực tế. Vì vậy, ai muốn theo đuổi công việc này cần hai yếu tố: toán và tư duy logic.

    Cụ thể phải nắm vững kiến thức, kỹ năng toán, không ngại đối diện với loạt bài toán; có tư duy phân tích vấn đề làm nền tảng cho tư duy lập trình tốt.

    Thế mạnh cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp

    Trên trang tìm kiếm việc làm Jobstreet, gõ từ khóa "data engineer" có hơn 1.050 vị trí đang cần người với mức lương 2.000 - 6.000 USD/tháng.

    Ông Hồng Trung Dũng, phụ trách mảng kỹ thuật của ví điện tử Momo, cho biết: "DS mang lại giá trị cho doanh nghiệp dựa vào dữ liệu. Đó có thể là thông tin tổng hợp giúp doanh nghiệp định hình chiến lược, thay đổi sản phẩm hoặc nắm bắt nhu cầu, thói quen của khách hàng".

    Cũng theo ông Dũng, nhu cầu nhân lực về DS ở các công ty fintech (công nghệ tài chính) hiện nay rất lớn, nhiều khả năng giữ ở mức rất lớn trong vòng 5-10 năm tới, bởi DS tạo ra thế mạnh cạnh tranh cốt lõi cho nhiều công ty.

    Thứ nhất, việc dựa trên dữ liệu sẽ giúp loại bỏ những quyết định sai lầm do cảm tính. Thứ hai, DS giúp doanh nghiệp hiểu nhu cầu của nhiều đối tượng khách hàng trên mỗi loại sản phẩm, giúp khách hàng gắn bó lâu dài với sản phẩm. Thứ ba, DS giúp các đối tác của công ty hiểu biết thêm về khách hàng

     

    data science

    Khoa học dữ liệu, ngành học có thu nhập 'khủng'

    Một ngày đầu tháng 6, gặp TS. Cao Tiến Dũng- phó trưởng khoa Kỹ thuật, Trường ĐH Tân Tạo (Long An), ông nói về những tâm huyết, những kế hoạch định hướng về ngành Khoa học Dữ liệu, trí tuệ nhân tạo của khoa trong năm học 2019-2020.

    * Vì sao năm học tới, khoa Kỹ thuật lại định hướng chính về đào tạo Khoa học Dữ liệu, thưa ông?

    Khoa Kỹ thuật của trường hiện có 2 ngành: Khoa học Máy tính và Điện - Điện tử. Trong đó Khoa học Máy tính có 2 định hướng chuyên sâu là Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo.

    Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành về các quá trình và các hệ thống rút trích dữ liệu hoặc hiểu biết từ dữ liệu ở các dạng khác nhau, kể cả ở dạng cấu trúc hay phi cấu trúc; là sự tiếp nối của một số lĩnh vực phân tích dữ liệu như khoa học thống kê, khai phá dữ liệu và máy học...

    Công nghệ thông tin nói chung, Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo nói riêng đều cần để đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0. Vì thế, định hướng chính của trường cũng hòa mình, bắt kịp xu hướng này.

    * Định hướng chính của khoa kỹ thuật là khoa học dữ liệu, phải chăng ngành này hiện nay có vai trò rất quan trọng?

    Đúng vậy! Đây là một ngành học giàu tiềm năng và có nhiều cơ hội phát triển.

    Khoa học dữ liệu là khoa học dựa trên sự kết hợp của toán học – chủ yếu là toán thống kê, công nghệ thông tin và kiến thức chuyên ngành ứng dụng. Chương trình sẽ nhằm đào tạo cử nhân ngành Khoa học Dữ liệu để có

    đủ kiến thức vững chắc, năng lực chuyên môn, có phẩm chất đạo đức; có khả năng tự học, tự nghiên cứu để làm việc hiệu quả trong lĩnh vực công nghệ thông tin nói chung và Khoa học Dữ liệu nói riêng.

    Trong giai đoạn cách mạng 4.0, khi mọi lĩnh vực được số hóa và công nghệ thay thế con người, thì sinh viên học ngành này được trải nghiệm ngành học mang tính ứng dụng cao, xã hội đang rất cần và thu nhập không giới hạn.

    * Thưa ông, vậy cụ thể sinh viên học ngành này ra, sẽ làm việc ở đâu?

    Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu làm chủ kiến thức trên cơ sở các nguồn tri thức của toán học, máy học và tri thức, phục vụ cho thị trường thương mại trực tuyến, ứng dụng mobile, quảng cáo,... mà công việc này những năm trở lại đây là xu hướng rất "hút" nhân lực.

    Tôi lấy ví dụ đơn giản như ở Việt Nam, các tập đoàn lớn như Facebook, Lazada, Tiki, Uber, Grab phát triển rất mạnh trên cái căn bản chính là chú trọng ứng dụng khoa học dữ liệu. Mở rộng câu chuyện ra thì thậm chí ở bất kỳ một công ty một doanh nghiệp nào cũng vậy, luôn cần đội ngũ phân tích dữ liệu, phân tích nhu cầu thị hiếu từ đối tượng kinh doanh để tăng lợi nhuận, hay nói cách khác khai thác dữ liệu để làm ra tiền, mang tiền về. Thế thì chắc chắn đây là một nhu cầu không nhỏ, một công việc không giới hạn cho ngành học này.