Data Science là gì? Data Science (hay có thể gọi là Khoa học dữ liệu) trở nên một trong các ngành có mong muốn nhân công cao nhất ở thế kỷ 21. Qua bài dưới đây, Raovatonline.com.vn viết sẽ cung cấp thêm nhiều thông tin hơn đến các bạn đọc, cùng theo dõi nội dung bài viết sau đây nhé!
Data Science là gì?

Data Science được khái niệm là toàn bộ những gì về thu thập, khai thác và đo đạt dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đấy trực quan hóa các Insight cho các bên có sự liên quan, để chuyển hóa Insight thành thực hiện. Đây là lĩnh vực đa ngành dùng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.
Với sự hiện diện của công nghệ mới các dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. Điều này đã đem đến một thời cơ mới để phân tích cũng như chuyển hóa các Insight ý nghĩa từ Data.
Theo đó, đòi hỏi bức thiết đặt ra cần có một chuyên gia “Data Scientist”, người mà có thể sử dụng các công cụ tổng hợp và thống kê và Machine learning (một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, công cụ có thể tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không luôn phải được lập trình cụ thể).
Xem thêm Top 10+ Bàn phím cơ cho game thủ tốt và phổ biến nhất trên thị trường hiện nay
Tầm quan trọng của Data Science
Có thể khẳng định rằng ngày nay doanh nghiệp nào nắm giữ được lượng dữ liệu càng lớn thì càng nắm trong tay ưu điểm hơn các đối thủ còn lại. Bởi vì sao? Vì thu thập được dữ liệu lớn giúp các Data Scientist có thể đo đạt và dự báo một cách rõ ràng hơn về các thực trạng về khách hàng, xã hội, xu hướng. Mà nhờ đấy công ty có khả năng phát triển được các kế hoạch hiệu quả, giảm tiền của, giảm bớt rủi ro. Và đặc biệt hơn là xử lý đúng ngay vấn đề mà người tiêu dùng và xã hội đang mắc phải.
Workflow cơ bản của một data scientist là gì?
Để hiểu hơn về workflow (quy trình làm việc) của một Data Scientist là gì, hãy bắt đầu với công thức làm việc của Blitzstein & Pfister được giảng dạy trong khóa học nhập môn về khoa học dữ liệu tại Đại Học Harvard.
Về căn bản, luồng hoạt động của hoạt động Data Scientist thường là sự lặp đi lặp lại của năm giai đoạn:
Giai đoạn 1: Đặt ra những câu hỏi thú vị
Trước lúc bắt đầu các bước nghiên cứu về dữ liệu khoa học, việc trước tiên mà các Data Scientist cần làm là đặt ra những câu hỏi thú vị để lựa chọn rõ vấn đề.
Việc làm này không hề giản đơn, vì sẽ có vô số yếu tố, nội dung cần cân nhắc đến để cam kết xử lý đúng mục đích khoa học của vấn đề. Một vài câu hỏi mà các Data Scientist có thể đặt ra đó là:
- Mục đích khoa học của dự án này là gì?
- Ta sẽ làm gì kế tiếp khi có trong tay đủ mọi thông tin, dữ liệu cần thiết?
- Ta đang muốn dự báo hay tính toán điều gì từ những dữ liệu khoa học ấy?
Việc giải đáp các câu hỏi sẽ giúp Data Scientist hiểu hơn về mục đích cốt lõi của dự án. Hơn thế, những câu trả lời ấy còn đóng vai trò “xương sống” để chọn lựa rõ những công việc kế tiếp.
Giai đoạn 2: lấy dữ liệu
Lượng dữ liệu thu thập được sẽ giữ nhiệm vụ quyết định trong bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào. Chính vì thế, giai đoạn lấy dữ liệu là công việc rất quan trọng đối với bất kỳ Data Scientist nào.
Vì cực kì hiếm khi toàn bộ các dữ liệu ta cần được chắt lọc sẵn, chính vì thế ở giai đoạn này, các Data Scientist buộc phải lấy càng nhiều mẫu dữ liệu càng tốt. Những dữ liệu nhiễu ấy sau đó sẽ được “làm sạch” để cải thiện chất lượng và giúp máy tính có thể hiểu và đọc được.
Giai đoạn 3: Khám phá dữ liệu

Data Science là gì? Sau khi các dữ liệu được lấy và có thể truy cập được, các Data Scientist cần dành nhiều thời gian để làm quen với dữ liệu, khám phá và thực sự đồng cảm chúng.
Ở giai đoạn này, Data Scientist cần phát triển các giả thuyết về dữ liệu, đồng thời tìm kiếm các mẫu dữ liệu và “soi” những điểm bất thường. Bởi lẽ, dữ liệu không tự nói lên những thông tin con người cần ngay bây giờ, mà yêu cầu khách truy cập chúng phải phân tách, tổng hợp và phản biện với dữ liệu.
Mục đích chính của giai đoạn này chính là thấu hiểu dữ liệu, từ đó chuyển sang giai đoạn tiếp theo: Lập mô hình dữ liệu.
Giai đoạn 4: Lập mô hình dữ liệu
Những dữ liệu được gạn lọc và “làm sạch” ở bước trên đôi khi không thể tự tiên đoán hay ước tính một xu thế được. Thế nên, một khi khám phá mọi mặt dữ liệu, Data Scientist sẽ lại mô hình hóa chúng một cách chính xác, logic và dễ hiểu.
Việc mô hình hóa các dữ liệu sẽ giúp cả Data Scientist lẫn các bên có sự liên quan có cái nhìn tổng quát về kết quả, tiên đoán hay “câu chuyện” phía sau những dữ liệu đạt cho được.
Giai đoạn 5: Truyền đạt và hữu hình hóa kết quả
Khi đã mô hình hóa tất cả những dữ liệu để phục vụ cho dự án khoa học, hoạt động tiếp theo của Data Scientist là truyền đạt và giải thích mô hình ấy một cách dễ hiểu.
Có khả năng nói, truyền đạt hậu quả một cách rõ ràng, khúc chiết là một trong các kỹ năng quan trọng của một Data Scientist. Bằng không, các bên có sự liên quan sẽ không biết được hậu quả mà họ dày công hành động
Các yếu tố cần có để trở nên Data Scientist

Nắm vững các ngôn ngữ lập trình căn bản
SQL, R, Python, C/C++,… những loại ngôn ngữ lập trình này sẽ giúp Data Scientist cho từng thao tác không giống nhau từ nhập dữ liệu, viết các câu lệnh, xử lý dữ liệu, xuất và share dữ liệu. Tuy hơi khô khan nhưng nắm vững chúng thì con đường trở nên một Data Scientist giỏi mọi mặt sẽ được rút ngắn đáng kể đó.
Xem thêm Những tính năng an toàn nào thường được trang bị trên xe ô tô?
Hiểu sâu thuật toán Machine Learning
Data Science là gì? Đây có thể cho là kỹ năng thiết yếu nhất đối với một Data Scientist. Hiểu dễ dàng, Machine Learning là “dạy” máy tính học các dữ liệu lịch sử, dữ liệu có sẵn để đưa ra được các quyết định tự trị một cách thông minh. Hiểu rõ cơ chế công việc này sẽ giúp Data Scientist tiết kiệm được nhiều thời gian trong việc khám phá, dự đoán từ dữ liệu.
Kỹ năng tổng hợp và thống kê
Đây cũng là kiến thức cơ bản bạn phải cần nắm. Bạn cần phải tiếp tục nghiêm túc với các môn học xác suất thống kê, thống kê mô tả để nắm được các định nghĩa cơ bản như nghịch lý Simpson, đo đạt dữ liệu khám phá (EDA), liên kết các biến,… đó sẽ là tiền đề vững chắc để bạn tăng trưởng hơn trong nghề.
Kỹ năng trình bày tốt
30% hoạt động của một Data Science là phải trao đổi với ban lãnh đạo, các bộ phận có sự liên quan như truyền thông, tăng trưởng sản phẩm,… Để hiểu được vấn đề chung. Bên cạnh đó ở bước cuối cùng của chuỗi hoạt động, bạn sẽ phải giải thích các hậu quả với ban lãnh đạo sao cho trực quan và dễ hiểu nhất. Thế nên, kỹ năng thuyết trình tốt là một điểm rất quan trọng và cần được trau dồi đều đặn.
Kỹ năng định lượng dữ liệu
Mục tiêu cuối cùng của một Data Scientist là dự đoán, khám phá được xu hướng, giả thuyết sẽ xuất hiện trong tương lai. Do đó kỹ năng định lượng rất quan trọng. Việc giỏi toán học và thống kê có thể giúp bạn rất nhiều để gia tăng kỹ năng này. Vì thế hãy trau dồi 2 kiến thức này ngay từ lúc này nhé
Xem thêm Đánh giá tai nghe Samsung Galaxy buds 2: Nhỏ gọn, chống ồn chủ động tốt
Phân biệt data scientist và data analyst

Data Science là gì? Để hiểu sâu hơn data scientist là gì, hãy phân biệt nghề này với “người anh em” song sinh dễ gây nhầm lẫn: data analyst.
Nếu muốn phát triển sự nghiệp với Dữ Liệu Lớn (Big Data) và những con số, có hai con đường mà bạn sở hữu thể cân nhắc – trở nên nhà Data Analyst (Nhà đo đạt dữ liệu) hoặc Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu).
Đâu là sự sai biệt giữa hai hướng đi này? Cùng phân biệt hai nhiệm vụ này nhé:
- Data analyst, hay còn gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu, thường giữ nhiệm vụ lựa chọn các xu thế thông qua dữ liệu để giúp nhà quản lý công ty đưa rõ ra các quyết định kế hoạch.
- Data scientist, thường gọi là nhà khoa học dữ liệu, sẽ tham gia nhiều hơn vào việc thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu, sản sinh ra các thuật toán và mô hình dự báo.
Qua bài viết trên đây Raovatonline.com.vn đã cung cấp mọi thông tin về Data Science là gì? Tầm quan trọng của Data Science. Hy vọng những thông tin trên của bài viết sẽ hữu ích với các bạn đọc, cảm ơn các bạn đã dành thời gian để xem qua bài viết này nhé!
Lộc Đạt – Tổng hợp
Tham khảo ( insight.isb.edu.vn, vieclam.thegioididong.com, hoanghapc.vn, … )