×

Cái Nhìn Toàn Cảnh Về Ngành Khoa Học Dữ Liệu

06/04/2022 | Không có phản hồi

Bạn có bao giờ tự hỏi điều gì đứng đằng sau các quyết định kinh doanh của các công ty, chẳng hạn như việc chạy một chương trình quảng cáo, hay tung ra một sản phẩm mới? Nếu bạn chưa biết, ngành khoa học dữ liệu chính là một đóng góp to lớn vào những quyết định này. 

Ngày nay, phần lớn các quyết sách trong kinh doanh đều được dựa trên việc phân tích những số liệu một cách kỹ càng. Và đó chính là lý do lĩnh vực Khoa học dữ liệu ra đời và ngày càng phát triển.

Tìm hiểu về ngành khoa học dữ liệu (data science) trong bài viết này nhé.

Ngành khoa học dữ liệu là gì?

Data science còn được biết đến với tên gọi là Khoa học dữ liệu. Đúng với tên gọi của nó, về mặt bản chất, đây chính là công việc thu thập và phân tích dữ liệu. Data science là một lĩnh vực liên ngành mà trong đó, những bộ dữ liệu được xử lý, sắp xếp và giải mã bằng các mô hình thống kê hay phương pháp toán học.

data science
Ngành khoa học dữ liệu là gì

Các kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ sử dụng tất cả các điểm dữ liệu khác nhau thu thập được, từ đó tạo ra một mô hình dữ liệu hoặc thuật toán để áp dụng cho từng mục đích cụ thể mang tính chiến lược. Có 2 mục đích chính:

  • Sử dụng dữ liệu để phân tích chuyên sâu về một vấn đề kinh doanh nào đó và đưa ra các giải pháp, hoặc dự đoán cho tương lai
  • Xây dựng các mô hình dữ liệu để tạo ra các sản phẩm, hoặc tính năng công nghệ nào đó

Có thể nói, ứng dụng của Data Science là vô cùng quan trọng khi số lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày là rất lớn, tăng lên theo cấp số nhân, và ngày càng trở nên phức tạp. Điều đó khiến việc xử lý dữ liệu thông qua các công cụ như Excel không còn khả thi. Thay vào đó, các kỹ sư khoa học dữ liệu phải sử dụng đến ngôn ngữ lập trình cao cấp hơn, phổ biến nhất là Python, để hiểu dữ liệu.

Đọc thêm: 6 Khóa học Data Science free cho người mới

Ngành khoa học dữ liệu yêu cầu những kỹ năng nào?

Kỹ năng về mặt kỹ thuật 

Nếu bạn theo đuổi ngành khoa học dữ liệu trong trường học, sau đây là những kỹ năng về kỹ thuật mà bạn sẽ được học. Nói cách khác, để có thể tìm kiếm cơ hội việc làm và phát triển trong ngành data science, bạn không thể bỏ qua những kỹ năng quan trọng này. (1)

  • Phân tích thống kê và tính toán 
  • Xử lý tập dữ liệu lớn
  • Sắp xếp dữ liệu 
  • Machine learning 
  • Deep learning 
  • Trực quan hoá dữ liệu 
  • Toán học 
  • Lập trình (các ngôn ngữ lập trình Python, Java, C/C++, v.v.)
  • Big data
  • Thống kê

Ngoài ra, ngành khoa học dữ liệu nói chung và một data scientist nói riêng không thể thiếu những công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu như SQL, R, Spark, SAS, Hive, v.v. 

Kỹ năng không liên quan đến kỹ thuật

Bên cạnh những kỹ năng “cứng” cần thiết kể trên, để trở thành một data scientist hay phát triển được trong ngành khoa học dữ liệu, bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng sau đây: 

Kỹ năng giao tiếp

Làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, việc cần phải “giao tiếp” hiệu quả với dữ liệu là điều đương nhiên. Tuy vậy, để đưa những dữ liệu và kết quả khám phá của bạn đến được tới tay người cần nó, bạn cần giao tiếu hiệu quả với họ. Họ có thể là những nhà phân tích dữ liệu có cùng hiểu biết với bạn hoặc là những người cổ đông (stakeholders) ngoài ngành tham gia vào dự án. 

Đọc thêm: Cách Giao Tiếp Hiện Tại Của Bạn Đã Hiệu Quả Chưa?

Sự nhạy bén trong kinh doanh

Điều này không đòi hỏi bạn phải có đầu óc của một ông chủ hay người bán hàng. Thay vào đó, bạn phải nhìn mọi thứ dưới góc độ kinh doanh để nhận ra được đâu là vấn đề cần được giải quyết. Kỹ năng này giúp bạn phát hiện thử thách và tìm ra hướng đi đúng đắn cho tổ chức mà bạn làm việc. 

Kỹ năng đặt câu hỏi

Bạn sẽ phải tìm ra mối liên hệ giữa các tập dữ liệu với nhau. Trong suốt quá trình này, bạn sẽ phải liên tiếp đặt ra những câu hỏi liên quan đến dữ liệu mà bạn có trong tay

Trực giác về dữ liệu

Kỹ năng này nghe có vẻ không đúng lắm vì ngành khoa học dữ liệu vốn đòi hỏi tính chính xác cao. Tuy nhiên, đôi khi bạn cũng cần dùng đến trực giác của mình để làm việc với dữ liệu. Một trong những lý do phổ biến là vì không phải lúc nào dữ liệu cũng hoàn hảo và đem đến câu trả lời rõ ràng cho bạn. Trực giác tuyệt vời được rèn luyện qua kinh nghiệm làm việc lâu năm sẽ giúp bạn nhìn thấu thông tin quan trọng bên trong dữ liệu. 

Phân biệt khoa học dữ liệu (Data science) và phân tích dữ liệu (Data analytics)

Nhiều người vẫn đang sử dụng hai thuật ngữ này như những từ đồng nghĩa nhưng thực chất thì không phải vậy. Hãy hiểu rõ sự khác nhau giữa data science và data analytics. 

Khoa học dữ liệu là một ngành bao gồm những lĩnh vực khác nhau tập trung vào khai thác những tập dữ liệu lớn. Phân tích dữ liệu tập trung vào xử lý dữ liệu nhằm đạt được những thông tin hữu ích trả lời cho những câu hỏi ban đầu và ứng dụng vào thực tiễn. 

Trong khi các nhà phân tích dữ liệu tập trung tìm ra câu trả lời từ những dữ liệu có sẵn, các nhà khoa học dữ liệu không chú trọng vào điều này. Họ tạo ra những sự thật giúp xác định đâu là câu hỏi cần được đặt ra. 

data science vs data analytíc
Nguồn: Sisense.com

Đọc thêm: Phân Biệt Data Scientist vad Data Analyst

Kỹ sư khoa học dữ liệu – họ làm gì?

Khám phá các vấn đề 

Quá trình Data science bắt đầu với việc đặt những câu hỏi đúng. Có lẽ kỹ năng lớn nhất của một kỹ sư khoa học dữ liệu giỏi là tư duy phản biện. 

Công việc của bạn không chỉ đơn giản là nhập dữ liệu vào một thuật toán có sẵn. Điều quan trọng là phải chia nhỏ một vấn đề kinh doanh lớn, và đặt ra những giả thuyết phù hợp.

Xử lý dữ liệu thô 

Sau khi có được những câu hỏi hoặc giả thuyết cụ thể, các kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ tiến hành thăm dò dữ liệu để xác định các mô hình và xu hướng ban đầu. Từ đó bắt đầu thử nghiệm với các mô hình khác nhau. 

Đọc thêm: Data Scientist là gì? Cần học những gì?

Xây dựng mô hình dữ liệu tối ưu

Bạn sẽ phải thực sự hiểu các phương pháp đang sử dụng để không mắc phải sai lầm đắt giá hoặc đưa ra những kết quả sai lệch. 

Biết những loại mô hình nào thường hoạt động cho những loại vấn đề nào có thể là kiến thức thông thường, nhưng tạo ra được một mô hình tối ưu nhất cho bộ dữ liệu hiện có vẫn là cả một công trình kỳ công. 

Trình bày về giá trị của mô hình

Khi đã có được mô hình dữ liệu lý tưởng, các kỹ sư khoa học dữ liệu cần làm việc với các bên liên quan để đảm bảo mô hình đó mang lại giá trị mà họ đang tìm kiếm. 

Điều này gợi lên một khía cạnh quan trọng khác trong vai trò của các kỹ sư khoa học dữ liệu: trình bày ý tưởng qua các số liệu. 

ky su khoa hoc du lieu
Kỹ sư khoa học dữ liệu làm công việc gì

Hãy luôn nghĩ về cách bạn có thể kể những câu chuyện với dữ liệu. Bạn cũng phải có khả năng lồng ghép câu chuyện của mình theo cách mà người nghe của bạn (lãnh đạo cấp cao, các phòng ban, và bất kỳ ai khác) có thể hiểu. 

Bên cạnh đó, cho dù đã sở hữu một mô hình tối ưu nhất với những con số, chắc chắn sẽ luôn tồn tại những hạn chế. Nhiệm vụ của bạn là phải hiểu về phương pháp của mình và thuyết phục được các bên liên quan rằng đây là cách tốt nhất để giảm thiểu những hạn chế đó.

Môi trường nào cần tới khoa học dữ liệu?

Data science có thể được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống, chẳng hạn như ngân hàng, công nghệ, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, thương mại điện tử, v.v; và tại bất kỳ loại hình tổ chức nào, từ các công ty khởi nghiệp nhỏ đến các tập đoàn khổng lồ, tổ chức phi lợi nhuận quốc tế, v.v. 

ung dung khoa hoc du lieu
Ứng dụng của ngành khoa học dữ liệu

Với một số công ty bán các sản phẩm hữu hình, khoa học dữ liệu đóng vai trò tư vấn, giúp các nhóm kinh doanh hiểu được dữ liệu của họ và tạo ra các mô hình để hỗ trợ các chiến lược kinh doanh. 

Đọc thêm: Ứng Dụng Của Khoa Học Dữ Liệu Trong Đời Sống

Trong môi trường đó, bạn có thể phải đề xuất và đánh giá các trường hợp có thể xảy ra, giải thích cách tiếp cận tốt nhất với từng phương án, cũng như xây dựng mô hình dữ liệu để dự đoán tình hình tăng trưởng cho tương lai hoặc cho một sản phẩm mới

Trong khi đó, tại một công ty công nghệ lớn, nhiều khả năng bạn sẽ tham gia một nhóm rất chuyên biệt, tập trung vào việc tối ưu hóa một hoặc một vài phần cụ thể của mô hình dữ liệu cho một sản phẩm hoặc tính năng công nghệ nào đó.

Nguồn tham khảo

  1. Top 6 Data Scientist Skills in 2022

Bài viết có hữu ích đối với bạn?

Đánh giá trung bình 5 / 5. Lượt đánh giá: 3

Chưa có đánh giá nào! Hãy là người đầu tiên đánh giá bài viết.

Chúng tôi rất buồn khi bài viết không hữu ích với bạn

Hãy giúp chúng tôi cải thiện bài viết này!

Làm sao để chúng tôi cải thiện bài viết này?

Tác Giả

ứng tuyển tại glints
tải mẫu cv file word

Có thể bạn cũng thích

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

8.000+ việc làm đang chờ bạn

X