Giới thiệu về Data Science - Khoa học dữ liệu

Giới thiệu về Data Science – Khoa học dữ liệu

Trong bài viết này, các bạn sẽ được giới thiệu về Data Science là gì, tầm quan trọng của Data Science trong cuộc sống và các hoạt động trong Data Science.

Giới thiệu về Data Science

Data Science hay còn gọi là Khoa học dữ liệu đang trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21. 

Vây Data Science là gì? Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. Đây là lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.

Giới thiệu về Data Science - Khoa học dữ liệu

Với sự xuất hiện của công nghệ mới các dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. Điều này đã đem đến một cơ hội mới để phân tích cũng như chuyển hóa các Insight ý nghĩa từ Data. 

Data Scientist là gì?

Theo đó, yêu cầu bức thiết đặt ra cần có một chuyên gia “Data Scientist”, người mà có khả năng dùng các công cụ thống kê và Machine learning (một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, công cụ có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể). 

Một Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu, mà còn biết sử dụng thuật toán Machine Learning để dự đoán tương lai của một sự kiện.

Do đó, có thể hiểu Data Science là một lĩnh vực liên quan đến xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng các phương pháp thống kê và thuật toán máy tính khác nhau. Đây là một lĩnh vực đa ngành kết hợp Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính. 

Tầm quan trọng của Data Science

Các công ty phụ thuộc vào nền tảng dữ liệu để cấu trúc, phát triển và cải tiến doanh nghiệp. Các Data Scientist làm việc với các con số, phân tích một một khối lượng lớn Data để xuất ra những Insight ý nghĩa. Những insight này rất hữu ích khi phân tích công ty và các hoạt động của công ty trên thị trường từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn. 

Cũng như các ngành công nghiệp thương mại khác, ngành chăm sóc sức khỏe cũng ứng dụng Data Science. Nơi mà công nghệ đang có nhu cầu rất lớn để nhận dạng các khối u siêu nhỏ ngay từ giai đoạn đầu.

Thống kê chỉ ra số lượng vai trò của các Data Scientist đã tăng trưởng 650% kể từ năm 2012. Khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến chức danh này sẽ được tạo ra đến năm 2026 (theo  U.S. Bureau of Labor Statistics). Bên cạnh đó công việc của các Data Scientist được xếp hạng top các công việc nổi bật trên LinkedIn. 

Vai trò của Data Scientist 

Giới thiệu về Data Science - Khoa học dữ liệu

Một Data Scientist phải xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, yêu cầu phải xử lý, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để tạo ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ dữ liệu. 

Theo đó các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó. 

Sau đó các Data scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra và đưa ra quyết định dựa trên các data đó. Những Data Scientist sẽ triển khai các mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra các mẫu dư thừa trong dữ liệu. Các công cụ này bao gồm SQL, Hadoop, Weka, R và Python. 

Họ thường đóng vai trò nhà tư vấn trong công ty, tham gia vào các quá trình ra quyết định khác nhau và tạo ra các chiến lược. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn.

Điển hình như các công ty công nghệ như Google, Netflix, và Amazon đang sử dụng Khoa học dữ liệu, để phát triển hệ thống các đề xuất tích cực cho người dùng. Tương tự, các công ty tài chính khác nhau đang sử dụng các phương pháp phân tích và dự báo để dự đoán giá cổ phiếu.

Khoa học dữ liệu đã giúp tạo ra một hệ thống thông minh hơn có thể đưa ra các quyết định tự trị dựa trên các dữ liệu lịch sử. Thông qua sự đồng hóa với các công nghệ mới nổi như Thị giác máy tính, Xử lý công nghệ tự nhiên, Reinforcement Learning (một lĩnh vực thuộc Machine Learning).

TRỞ THÀNH CHUYÊN VIÊN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHỈ TRONG 6 THÁNG

Luồng công việc trong Data Science

Giới thiệu về Data Science - Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành, liên quan đến việc kết hợp có hệ thống của các phương pháp khoa học và thống kê, các quy trình, phát triển thuật toán, công nghệ để trích xuất các thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu. Làm thế nào mà các lĩnh vực này có thể thực hiện cùng nhau, cần tìm hiểu qua quy trình làm việc ngành Data Science và công việc thường ngày của Data Scientist.

1. Đặt câu hỏi để định hình các vấn đề doanh nghiệp gặp phải

Để thấu hiểu nhu cầu của công ty và trích xuất dữ liệu dựa trên đó. Các Data Scientist bắt đầu quy trình làm việc ngành Data Science bằng cách đặt những câu hỏi để tìm ra vấn đề. Họ thường đưa ra câu hỏi phổ biến nhất, vấn đề túi tiền của công ty – vấn đề bán hàng.

Để phân tích vấn đề này họ thường đặt ra rất nhiều câu hỏi:

  • Thị trường mục tiêu là gì? và ai là khách hàng của công ty?
  • Công ty tiếp cận thị trường mục tiêu bằng cách nào?
  • Những thông tin mà công ty đang có về thị trường mục tiêu?
  • Làm thế nào để xác định những khách hàng thường mua hàng của công ty?

Sau khi làm việc với team Marketing, Data Scientist sẽ quyết định tập trung vào vấn đề: “Làm thế nào để nhận diện ra khách hàng thường mua sản phẩm của công ty?”

2. Thu thập dữ liệu liên quan để phân tích vấn đề

Sau khi đã nhận diện được vấn đề, bước quan trọng tiếp theo của quy trình Data Science là thu thập dữ liệu để giải quyết vấn đề. Dữ liệu bắt buộc liên quan: tuổi, giới tính, lịch sử giao dịch trước đây của khách hàng… Hầu hết các dữ liệu liên quan đến khách hàng đều có sẵn trong phần mềm Quản lý khách hàng (CRM) của công ty.

Cơ sở dữ liệu SQL là công cụ phía sau cho phần mềm CRM. Hệ thống SQL lưu trữ thông tin nhận dạng, liên hệ và thông tin nhân khẩu học của khách hàng và quy trình bán hàng chi tiết.

Nếu dữ liệu có sẵn chưa đủ, các Data Scientist phải sắp xếp để thu thập dữ liệu thông qua phản hồi từ khách hàng từ các mẫu khảo sát. Các dữ liệu thu thập được thường là dữ liệu thô có chứa lỗi và thiếu giá trị. Vì vậy trước khi phân tích dữ liệu cần làm sạch.

3. Thăm dò dữ liệu để làm sạch và sửa lỗi dữ liệu

Thăm dò dữ liệu là làm sạch và tổ chức lại dữ liệu. Hơn 70% thời gian của các Data Scientist dành cho quá trình này. Python, R, SQL là các công cụ  thường được sử dụng để làm sạch và đảm bảo dữ liệu không bị lỗi.

Sau đó các Data Scientist phải trả lời câu hỏi:

  • Có thiếu giá trị nào trong dữ liệu không?
  • Có giá trị nào không hợp lệ không? Nếu có, làm thế nào để sửa chữa nó?
  • Có nhiều bộ dữ liệu không? Gộp các bộ dữ liệu có phải là lựa chọn tốt? Nếu có, Làm thế nào để gộp dữ liệu lại.

Sau khi làm sạch, dữ liệu mới sẵn sàng để phân tích. Những insights sai còn tệ hơn là không có insight nào cả.

4. Mô hình dữ liệu phân tích In-Depth

Sau khi thăm dò dữ liệu, các Data Scientist có đủ thông tin để tạo mô hình giải đáp câu hỏi: “Làm thế nào để xác định khách hàng tiềm năng, những người thường mua sản phẩm”.

Bước phân tích dữ liệu đòi hỏi áp dụng nhiều thuật toán khác nhau để rút ra ý nghĩa từ đó:

  • Xây dựng mô hình dữ liệu để trả lời câu hỏi.
  • Xác nhận mô hình dựa trên dữ liệu thu thập được
  • Sử dụng công cụ trực quan hóa để trình bày dữ liệu
  • Thực hiện các thuật toán cần thiết và phân tích thống kê
  • So sánh kết quả với các kĩ thuật và nguồn khác

Tuy nhiên, trả lời các câu hỏi này chỉ cung cấp các giả thuyết và gợi ý. Mô hình hóa dữ liệu là một cách đơn giản để ước lượng dữ liệu theo phương trình phù hợp. Các nhà khoa học dữ liệu có thể đưa dự đoán trên mô hình hoặc họ phải tìm các mô hình phù hợp khác.

5. Truyền đạt kết quả phân tích

Kỹ năng truyền đạt là một phần quan trọng trong công việc của các Data Scientist. Đây là một phần rất khó khăn trong công việc Data Science vì liên quan đến trình bày những phát hiện đến mọi người và thành viên trong nhóm một cách dễ hiểu.

Cần trình bày một cách hiệu quả các kết quả:

  • Vẽ biểu đồ hoặc trình bày thông tin với các công cụ – R, Python, Tableau, Excel. 
  • Sử dụng “storytelling” để  kết quả trở nên hợp lý dễ hiểu
  • Trình bày dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau – báo cáo, trang web

Vậy quy trình làm việc ngành Data Science – nhiệm vụ hằng ngày của một Data Scientist là:

  • Xác định các vấn đề phân tích liên quan đến dữ liệu mang đến cơ hội lớn cho tổ chức.
  • Thu thập các tập dữ liệu lớn có cấu trúc và phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau.
  • Xác định chính xác tập dữ liệu và các biến
  • Làm sạch và loại bỏ dữ liệu lỗi để đảm bảo tính đầy đủ và chính xác của dữ liệu
  • Áp dụng các mô hình, thuật toán và kỹ thuật để khai thác các kho dữ liệu lớn
  • Phân tích dữ liệu để khám phá các mô hình và xu hướng ẩn sau đó
  • Giải thích dữ liệu để tìm ra các giải pháp cũng như các cơ hội, và đưa ra quyết định từ đó

Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết!

Các bạn có thể tham khảo các bài viết hay về JavaScript tại đây.


Hãy tham gia nhóm Học lập trình để thảo luận thêm về các vấn đề cùng quan tâm.

TỔNG HỢP TÀI LIỆU HỌC LẬP TRÌNH CƠ BẢN CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU

KHOÁ HỌC BOOTCAMP JAVA/JAVASCRIPT/PHP TRỞ THÀNH LẬP TRÌNH VIÊN TRONG 5-6 THÁNG

Leave a Reply

Your email address will not be published.