<a href="https://tek4.vn/data-science">Data science</a> l&agrave; ng&agrave;nh thu h&uacute;t nhiều sự quan t&acirc;m của giới trẻ trong thời gian gần đ&acirc;y, nhất l&agrave; những người đam m&ecirc; c&ocirc;ng nghệ. Đ&acirc;y l&agrave; lĩnh vực chưa thực sự ph&aacute;t triển lớn mạnh n&ecirc;n định nghĩa Data Science l&agrave; g&igrave; cũng như c&aacute;c th&ocirc;ng tin về n&oacute; c&ograve;n kh&aacute; &iacute;t. Trong b&agrave;i viết dưới đ&acirc;y, <a href="https://tek4.vn/">tek4.vn</a> sẽ giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản li&ecirc;n quan đến Data science.&nbsp;
<h2>Data science l&agrave; g&igrave;?</h2>
Data science l&agrave; kh&aacute;i niệm để chỉ tất cả c&ocirc;ng việc thu thập, khai th&aacute;c v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch dữ liệu để t&igrave;m ra được insight gi&aacute; trị. Từ đ&oacute;, nh&agrave; quản trị sẽ trực quan ho&aacute; c&aacute;c insight n&agrave;y cho c&aacute;c b&ecirc;n li&ecirc;n quan, chuyển h&oacute;a n&oacute; th&agrave;nh h&agrave;nh động cụ thể. Data science l&agrave; một lĩnh vực đa ng&agrave;nh sử dụng phương ph&aacute;p v&agrave; quy tr&igrave;nh khoa học, từ đ&oacute; r&uacute;t ra insight qua dữ liệu.&nbsp;
Hiện nay, sự xuất hiện của c&ocirc;ng nghệ mới đ&atilde; khiến cho dữ liệu tăng l&ecirc;n theo cấp số nh&acirc;n. Nhờ đ&oacute;, khả năng mở ra cơ hội mới cho việc ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; chuyển h&oacute;a insight &yacute; nghĩa từ Data l&agrave; rất lớn. Theo đ&oacute;, y&ecirc;u cầu về nguồn nh&acirc;n lực l&agrave;m trong ng&agrave;nh Data science đang trở n&ecirc;n cấp thiết hơn bao giờ hết.&nbsp;
Nh&acirc;n lực ng&agrave;nh n&agrave;y phải c&oacute; kỹ năng sử dụng c&aacute;c c&ocirc;ng cụ thống k&ecirc;, machine learning v&agrave; khả năng tự học hỏi dựa tr&ecirc;n dữ liệu đưa v&agrave;o m&agrave; kh&ocirc;ng cần lập tr&igrave;nh cụ thể. C&oacute; thể hiểu một c&aacute;ch đơn giản, Data Science l&agrave; một lĩnh vực li&ecirc;n quan tới xử l&yacute; dữ liệu, ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; tr&iacute;ch xuất c&aacute;c th&ocirc;ng tin chi tiết từ dữ liệu. N&oacute; kết hợp nhiều phương ph&aacute;p v&agrave; thuật to&aacute;n kh&aacute;c nhau ở cả 3 ng&agrave;nh To&aacute;n học, Thống k&ecirc;, Khoa học m&aacute;y t&iacute;nh.&nbsp;
<img style="width: 100%;" src="https://tek4.vn/public_files/3dbf4b57-d48c-417f-b10a-22d36456576b" alt="T&igrave;m hiểu Data Science l&agrave; g&igrave;" />
&nbsp;
<h2>Tầm quan trọng của Data Science?</h2>
Tr&ecirc;n thực tế, hầu hết c&aacute;c c&ocirc;ng ty đều phụ thuộc v&agrave;o nền tảng dữ liệu để x&acirc;y dựng, ph&aacute;t triển v&agrave; cải thiện chất lượng hoạt động. Data Scientist sẽ trực tiếp l&agrave;m việc với c&aacute;c con số, ph&acirc;n t&iacute;ch một lượng lớn dữ liệu v&agrave; xuất ra những Insight c&oacute; gi&aacute; trị. C&aacute;c insight n&agrave;y hữu &iacute;ch khi ứng dụng v&agrave;o ph&acirc;n t&iacute;ch c&ocirc;ng ty v&agrave; hoạt động của n&oacute; tr&ecirc;n thị trường để đưa ra phương hướng ph&ugrave; hợp.&nbsp;
Cũng giống như nhiều ng&agrave;nh thương mại, c&ocirc;ng nghiệp kh&aacute;c, chăm s&oacute;c sức khoẻ cũng l&agrave; một ứng dụng tuyệt vời của Data Science. Ứng dụng Data science gi&uacute;p ng&agrave;nh n&agrave;y nhận dạng được c&aacute;c khối u si&ecirc;u nhỏ từ giai đoạn đầu v&agrave; đưa ra c&aacute;c phương ph&aacute;p chữa trị ph&ugrave; hợp. Theo thống k&ecirc;, từ năm 2012, số lượng vai tr&ograve; của Data science d đ&atilde; tăng trưởng l&ecirc;n đến 650%. T&iacute;nh tới năm 2026, U.S Bureau of Labor Statistics dự kiến sẽ c&oacute; tới 11,5 triệu việc l&agrave;m li&ecirc;n quan đến ng&agrave;nh n&agrave;y được tạo ra. Mặt kh&aacute;c, c&aacute;c việc l&agrave;m li&ecirc;n quan tới Data science cũng lu&ocirc;n nằm tr&ecirc;n bảng xếp hạng top c&ocirc;ng việc nổi bật tại LinkedIn.&nbsp;
<h2>Vai tr&ograve; của Data Science trong doanh nghiệp</h2>
Nhiều nh&agrave; quản trị rất quan t&acirc;m đến vấn đề vai tr&ograve; trong doanh nghiệp của Data Science l&agrave; g&igrave;.&nbsp;
<ul>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Data Scientist nghi&ecirc;n cứu data được tổ chức v&agrave; ph&acirc;n t&iacute;ch kỹ để tr&iacute;ch xuất th&ocirc;ng tin cụ thể th&ocirc;ng qua c&aacute;c phương ph&aacute;p thống k&ecirc;:&nbsp; Một chuy&ecirc;n gia trong lĩnh vực Data Science cần xử l&yacute; dữ liệu c&oacute; cấu tr&uacute;c v&agrave; kh&ocirc;ng cấu tr&uacute;c. C&aacute;c dữ liệu phi cấu tr&uacute;c thường được thể hiện dưới dạng th&ocirc;, cần l&agrave;m sạch v&agrave; sắp xếp lại để tạo ra một cấu tr&uacute;c c&oacute; &yacute; nghĩa. Nhờ c&oacute; Data Scientist, c&aacute;c phương ph&aacute;p n&agrave;y, dữ liệu được m&ocirc; tả, trực quan ho&aacute; v&agrave; k&egrave;m theo đ&oacute; l&agrave; c&aacute;c giả thuyết.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Data Scientist sử dụng thuật to&aacute;n Machine learning dự đo&aacute;n sự kiện xảy ra v&agrave; đưa quyết định dựa v&agrave;o dữ liệu đ&oacute;: Chuy&ecirc;n gia cần triển khai c&aacute;c mảng lớn c&ocirc;ng cụ (SQL, Hadoop, Weka, R, Python) v&agrave; thực tiễn để nhận những mẫu dư thừa từ data.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Trong doanh nghiệp, Data Scientist đ&oacute;ng vai tr&ograve; như một nh&agrave; cố vấn chiến lược, tham gia v&agrave;o c&aacute;c qu&aacute; tr&igrave;nh ra quyết định kh&aacute;c nhau. Họ hỗ trợ c&ocirc;ng ty đưa ra chiến lược kinh doanh th&ocirc;ng minh hơn, nắm bắt xu thế thị trường.&nbsp;</li>
</ul>
Nhiều c&ocirc;ng ty c&ocirc;ng nghệ h&agrave;ng đầu tr&ecirc;n thế giới như Google, Netflix, Amazon đang ứng dụng Data Science để đưa ra đề xuất t&iacute;ch cực cho người d&ugrave;ng. Nhiều c&ocirc;ng ty t&agrave;i ch&iacute;nh kh&aacute;c cũng tiến h&agrave;nh ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; dự b&aacute;o gi&aacute; cổ phiếu l&ecirc;n hay xuống để đưa ra quyết định.&nbsp;
<img style="width: 100%;" src="https://tek4.vn/public_files/468f8df0-dc2d-40ff-9fdc-f0483d54d47d" alt="Vai tr&ograve; của Data Science trong doanh nghiệp" />
<h2>C&aacute;c kỹ năng cần thiết để ph&aacute;t triển Data Science</h2>
Khoa học dữ liệu l&agrave; ng&agrave;nh đang được nhiều bạn trẻ đam m&ecirc;. Trong đ&oacute;, kỹ năng cần thiết để ph&aacute;t triển Data Science l&agrave; g&igrave; l&agrave; c&acirc;u hỏi nhận được nhiều quan t&acirc;m nhất. Dưới đ&acirc;y l&agrave; 3 kỹ năng cơ bản nhất m&agrave; bạn cần r&egrave;n luyện nếu muốn theo đuổi ng&agrave;nh n&agrave;y:&nbsp;
<ul>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Kỹ năng v&agrave; kiến thức to&aacute;n học: Bạn cần nắm chắc, hiểu s&acirc;u rộng to&aacute;n học v&igrave; n&oacute; được kết hợp từ rất nhiều phương thức to&aacute;n học kh&aacute;c nhau. Machine learning l&agrave; sự kết hợp của c&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh to&aacute;n học kh&aacute;c nhau. Khi xử l&yacute; hay l&agrave;m việc c&ugrave;ng dữ liệu, bạn cần vận dụng nhiều kiến thức to&aacute;n học như x&aacute;c suất, thống k&ecirc;,... Nếu c&oacute; tư duy to&aacute;n học tốt, bạn sẽ tiếp thu v&agrave; học hỏi c&aacute;c kỹ năng kh&aacute;c nhanh hơn.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Kỹ năng lập tr&igrave;nh l&agrave; yếu tố đặc biệt quan trọng, bắt buộc phải c&oacute; đối với một Data Scientist. Bởi c&ocirc;ng việc của một chuy&ecirc;n gia Data science gần giống như kỹ sư phần mềm. Do đ&oacute;, kỹ năng code tốt l&agrave; y&ecirc;u cầu tối thiểu phải c&oacute;.&nbsp;</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Nhạy b&eacute;n l&agrave; kỹ năng thứ ba m&agrave; một Data Scientist cần c&oacute;. Khi nh&igrave;n v&agrave;o dữ liệu, nh&agrave; quản trị cần nhạy b&eacute;n để ph&acirc;n t&iacute;ch v&agrave; suy đo&aacute;n c&aacute;c giả thuyết li&ecirc;n quan. V&iacute; dụ như n&ecirc;n l&agrave;m g&igrave; với dữ liệu n&agrave;y, estimate như thế n&agrave;o, kế hoạch cho doanh nghiệp ra sao,... Nhạy b&eacute;n l&agrave; tố chất nhưng theo thời gian v&agrave; kinh nghiệm l&agrave;m việc, bạn ho&agrave;n to&agrave;n c&oacute; thể t&iacute;ch lũy dần.&nbsp;</li>
</ul>
&nbsp;
Kết&nbsp;
Data Science ph&aacute;t triển đ&atilde; mở ra nhiều cơ hội hơn cho c&aacute;c bạn trẻ y&ecirc;u th&iacute;ch l&agrave;m việc với dữ liệu lớn. Nhu cầu tuyển dụng nh&acirc;n lực ng&agrave;nh n&agrave;y đang ng&agrave;y c&agrave;ng lớn nhờ sự ph&aacute;t triển kh&ocirc;ng ngừng của dữ liệu v&agrave; c&ocirc;ng nghệ. Hy vọng với những chia sẻ từ tek4.vn đ&atilde; gi&uacute;p bạn giải đ&aacute;p phần n&agrave;o thắc mắc Data Science l&agrave; g&igrave; v&agrave; những vấn đề xung quanh ng&agrave;nh Khoa học dữ liệu. Nếu bạn muốn ph&aacute;t triển nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, h&atilde;y trau dồi kỹ năng v&agrave; kinh nghiệm để trở th&agrave;nh một Data Scientist chuy&ecirc;n nghiệp nh&eacute;!&nbsp;
&nbsp;

Admin

Data Science là gì? Các kỹ năng để giúp bạn trở thành Data Science

Cùng tác giả

Admin

Có liên quan