Data Science là gì? Tất cả những gì bạn cần biết (Phần 2)

Phần thứ hai của bài viết sẽ tập trung vào công việc Data Science hay những người làm công việc khoa học dữ liệu, Data Scientist. Để không bỏ lỡ những kiến thức về lĩnh vực khoa học dữ liệu bạn có thể xem lại phần đầu trước ngay dưới đây.

Tham khảo: Data Science là gì? Tất cả những gì bạn cần biết (Phần 1)

1. Data Scientist là ai?

Data Scientist hay nhà khoa học dữ liệu là các chuyên gia IT có vai trò chính trong tổ chức là 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 cũng như đưa ra các suy luận.

2. Vai trò và trách nhiệm của Data Scientist

Vai trò của một nhà khoa học dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp của kiến ​​thức toán học, thống kê và khoa học máy tính để phân tích, xử lý và mô hình hóa dữ liệu. Dữ liệu sửa đổi này được sử dụng nhiều hơn để dự đoán kết quả có thể giúp các tổ chức đưa ra các kế hoạch hiệu quả cần được thực hiện cho sự phát triển của tổ chức.

Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ năng và kỹ thuật của họ để trích xuất và quản lý dữ liệu nhằm thúc đẩy hiệu quả kinh doanh. Họ sử dụng kinh nghiệm, kiến ​​thức bối cảnh, xu hướng thị trường hiện tại và các giả định đã được thông báo dựa trên dữ liệu hiện có để tìm ra giải pháp cho những thách thức hiện tại mà tổ chức phải đối mặt. Để làm như vậy, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng phân tích dự đoán, thuật toán học máy và các công nghệ phân tích tiên tiến khác.

Một nhà khoa học dữ liệu đảm nhận nhiều vai trò khi làm việc trong một tổ chức, bao gồm vai trò của một nhà phân tích, nhà toán học, nhà khoa học máy tính và người phát triển xu hướng. Nhiều vai trò này cũng đi kèm với một số trách nhiệm tổ chức.

• Thu thập khối lượng lớn dữ liệu định lượng và định tính và chuyển đổi nó thành một định dạng có thể đọc được và sử dụng được
• Sử dụng các phương pháp theo hướng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh
• Làm việc với Python, SAS, R và các ngôn ngữ lập trình khác
• Áp dụng một số phương pháp phân phối và kiểm tra thống kê
• Sử dụng học sâu, học máy và kỹ thuật phân tích
• Phân tích các mẫu và xu hướng trong dữ liệu để giúp xây dựng hiệu quả kinh doanh

Vòng đời tổng thể của các nhà khoa học dữ liệu được đề cập dưới đây:

Bước 1: Khám phá dữ liệu

Bước 2: Thực hiện ETL (trích xuất, biến đổi và tải) để chuẩn bị dữ liệu

Bước 3: Sử dụng các công cụ trực quan hóa để áp dụng phân tích dữ liệu khám phá (EDA) để lập kế hoạch mô hình

Bước 4: Sử dụng các công cụ cần thiết để xây dựng mô hình

Bước 5: Cung cấp kết quả bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu

3. Vì sao cần có Data Science?

Hiện nay, có một nhu cầu rất lớn về các nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao và được chứng nhận. Họ là một trong những chuyên gia được trả lương cao nhất trong ngành IT. Theo Glassdoor, một nhà khoa học dữ liệu là công việc tốt nhất ở Mỹ với mức lương trung bình hàng năm là 110.000 USD. Chỉ một số người xử lý các kỹ năng để có được những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu thô.

Hơn nữa, nhìn vào các yêu cầu ngày càng tăng, McKinsey đã dự đoán rằng sẽ có khoảng cách 50% trong cung và cầu của các nhà khoa học dữ liệu trong những năm tới.

Trong những năm gần đây, đã có sự phát triển vượt bậc trong lĩnh vực Internet vạn vật (IoT), dẫn đến việc tạo ra 90% dữ liệu được tạo ra ngày nay. Mỗi ngày, 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu được tạo ra và nó được tăng tốc cùng với sự phát triển của IoT.

Dữ liệu này đến từ tất cả các nguồn có thể có như

• Cảm biến được sử dụng trong trung tâm mua sắm để thu thập thông tin của người mua sắm
• Bài đăng trên các nền tảng truyền thông xã hội
• Hình ảnh và video kỹ thuật số được quay trên điện thoại
• Giao dịch mua hàng được thực hiện thông qua thương mại điện tử

Dữ liệu này được gọi là dữ liệu lớn (big data).

Các tổ chức và công ty bị ngập trong lượng dữ liệu khổng lồ. Vì vậy, điều rất quan trọng là phải biết phải làm gì với dữ liệu này và cách sử dụng nó.

Hình trước đại diện cho khái niệm Data Science. Nó tập hợp nhiều kỹ năng như thống kê, toán học và kiến thức lĩnh vực kinh doanh, đồng thời giúp các tổ chức tìm ra cách để:

• Giảm chi phí
• Tham gia vào các thị trường mới
• Khai thác các thông tin nhân khẩu học khác nhau
• Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị
• Ra mắt sản phẩm hoặc dịch vụ mới

Và danh sách là vô tận!

Do đó, bất kể ngành dọc là gì, khoa học dữ liệu có khả năng đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công của tổ chức bạn.

Hãy xem infographic sau để hiểu rõ hơn về phạm vi của khoa học dữ liệu.

Cho đến nay, Google là công ty lớn nhất đang tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu được đào tạo. Vì ngày nay, Google chủ yếu được thúc đẩy bởi Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo cũng như Học máy, nên nó cung cấp một trong những gói lương tốt nhất cho nhân viên khoa học dữ liệu của mình.

4. Tầm quan trọng của Data Science

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. Data Science có khả năng biến dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có ý nghĩa.

Một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp có khả năng tìm ra thông tin có ý nghĩa từ bất kỳ dữ liệu nào có sẵn cho họ. Họ dẫn dắt tổ chức đi đúng hướng thông qua các quyết định và đề xuất dựa trên dữ liệu hợp lý.

5. Những ứng dụng của Data Science

Dưới đây là một số ứng dụng của Data Science:

• Phát hiện gian lận và rủi ro: 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 giúp theo dõi tiếp xúc 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.
• Quảng cáo được nhắm mục tiêu: 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.
• Hệ thống đề xuất: Những gã khổng lồ Internet cũng như các doanh nghiệp khác đã nhiệt thành sử dụng các công cụ đề xuất để quảng cáo sản phẩm của họ dựa trên kết quả tìm kiếm trước đó của người dùng và sở thích của họ.
• 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 từ đó định hình trò chơi của họ. Điều này hoàn toàn có thể thực hiện được nhờ vào khoa học dữ liệu.
• Thực tế tăng cường (AR): Thực tế 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.

6. Những trường hợp sử dụng Data Science

Hãy cùng xem một số trường hợp sử dụng của Data Science:

• Amazon: Amazon sử dụng hệ thống đề xuất được cá nhân hóa để cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Điều này chủ yếu phụ thuộc vào phân tích dự đoán. Amazon phân tích lịch sử mua hàng của người dùng để đề xuất nhiều sản phẩm hơn.
• Spotify: Spotify sử dụng Khoa học dữ liệu được ứng dụng để đưa ra các đề xuất âm nhạc được cá nhân hóa cho người dùng. Năm 2013, Spotify đưa ra dự đoán về người chiến thắng giải Grammy bằng cách phân tích loại nhạc mà người dùng nghe. Trong số 6 dự đoán, 4 dự đoán đã trở thành sự thật.
• Uber: Uber sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho người dùng. Với cơ sở dữ liệu khổng lồ về trình điều khiển, nó có thể gợi ý cho người dùng một trình điều khiển phù hợp nhất. Uber tính phí khách hàng dựa trên thời gian họ đến điểm đến. Dự đoán này được trợ giúp bởi các thuật toán khác nhau.

Mong rằng qua hai phần của bài viết, bạn đọc đã có được những thông tin hữu ích và Data Science. Đừng quên đón xem các nội dung mới sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:
https://intellipaat.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp