Khoa học dữ liệu (Data Science): nghề tương lai. Khoa học dữ liệu là một phần thiết yếu của nhiều ngành công nghiệp ngày nay, với lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và là một trong những chủ đề được tranh luận nhiều nhất trong giới công nghệ thông tin. Sự phổ biến của nó đã tăng lên trong những năm qua và các công ty đã bắt đầu triển khai các kỹ thuật khoa học dữ liệu để phát triển kinh doanh và tăng sự hài lòng của khách hàng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu khoa học dữ liệu là gì và cách bạn có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Nội dung chính
Khoa học dữ liệu (data science) là gì?
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật hiện đại để tìm ra các mẫu không nhìn thấy, thu được thông tin có ý nghĩa và đưa ra quyết định kinh doanh. Khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) phức tạp để xây dựng các mô hình dự đoán.
Dữ liệu được sử dụng để phân tích có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và được trình bày dưới nhiều hình thức khác nhau.
Bây giờ bạn đã biết khoa học dữ liệu là gì, hãy cùng xem tại sao khoa học dữ liệu lại cần thiết cho bối cảnh công nghệ thông tin ngày nay.
Vòng đời của khoa học dữ liệu
Vòng đời của khoa học dữ liệu bao gồm năm giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn có nhiệm vụ riêng:
- Thu thập: Thu thập dữ liệu, nhập dữ liệu, tiếp nhận tín hiệu, trích xuất dữ liệu. Giai đoạn này bao gồm việc thu thập dữ liệu có cấu trúc thô và dữ liệu phi cấu trúc.
- Duy trì: Lưu trữ dữ liệu, dọn dẹp dữ liệu, phân chia dữ liệu, xử lý dữ liệu, kiến trúc dữ liệu. Giai đoạn này bao gồm việc lấy dữ liệu thô và đưa nó vào một biểu mẫu có thể sử dụng được.
- Quy trình: Khai thác dữ liệu, phân cụm/phân loại, mô hình hóa dữ liệu, tóm tắt dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu lấy dữ liệu đã chuẩn bị và kiểm tra các mẫu, phạm vi và độ lệch của nó để xác định mức độ hữu ích của dữ liệu đó trong phân tích dự đoán.
- Phân tích: Khám phá/xác nhận, phân tích dự đoán, hồi quy, khai thác văn bản, phân tích định tính. Giai đoạn này liên quan đến việc thực hiện các phân tích khác nhau trên dữ liệu.
- Giao tiếp: Báo cáo dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence), ra quyết định. Trong bước cuối cùng này, các nhà phân tích chuẩn bị các phân tích ở các dạng dễ đọc như biểu đồ, đồ thị và báo cáo.
Các yếu tố quan trọng trong khoa học dữ liệu
Dưới đây là một số khái niệm kỹ thuật bạn nên biết trước khi bắt đầu tìm hiểu, theo học ngành khoa học dữ liệu.
Học máy (Machine Learning)
Học máy là trụ cột của khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu cần phải nắm chắc machine learning bên cạnh kiến thức cơ bản về thống kê.
Mô hình hóa (Modeling)
Các mô hình toán học cho phép bạn tính toán và dự đoán nhanh chóng dựa trên những gì bạn đã biết về dữ liệu. Mô hình hóa cũng là một phần của machine learning và liên quan đến việc xác định thuật toán nào phù hợp nhất để giải quyết một vấn đề nhất định và cách đào tạo các mô hình này.
Thống kê (Statistics)
Thống kê là cốt lõi của khoa học dữ liệu. Nắm chắc về thống kê có thể giúp bạn khai thác nhiều thông tin hơn và thu được nhiều kết quả có ý nghĩa hơn.
Lập trình (Programming)
Cần phải có một số cấp độ lập trình để thực hiện một dự án khoa học dữ liệu thành công. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là Python, và R. Python đặc biệt phổ biến vì nó dễ học và hỗ trợ nhiều thư viện dành cho khoa học dữ liệu và machine learning.
Cơ sở dữ liệu (Databases)
Một nhà khoa học dữ liệu có năng lực cần hiểu cách hoạt động của cơ sở dữ liệu, cách quản lý chúng và cách trích xuất dữ liệu từ chúng.
Nhà khoa học dữ liệu (data scientist) làm gì?
Một nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu kinh doanh để trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa. Nói cách khác, một nhà khoa học dữ liệu giải quyết các vấn đề kinh doanh thông qua một loạt các bước, bao gồm:
- Trước khi thu thập và phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu xác định vấn đề bằng cách đặt những câu hỏi phù hợp và đạt được sự hiểu biết.
- Sau đó, nhà khoa học dữ liệu sẽ xác định tập hợp các biến và tập dữ liệu chính xác.
- Nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau – dữ liệu doanh nghiệp, dữ liệu công khai…
- Khi dữ liệu được thu thập, nhà khoa học dữ liệu sẽ xử lý dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành một định dạng phù hợp để tiến hành phân tích. Điều này bao gồm việc làm sạch và xác thực dữ liệu để đảm bảo tính đồng nhất, đầy đủ và chính xác.
- Sau khi dữ liệu được hiển thị ở dạng có thể sử dụng được, dữ liệu đó sẽ được đưa vào hệ thống phân tích – thuật toán machine learning hoặc mô hình thống kê. Đây là nơi các nhà khoa học dữ liệu phân tích và xác định các mẫu và xu hướng.
- Khi dữ liệu đã được kết xuất hoàn toàn, nhà khoa học dữ liệu sẽ diễn giải dữ liệu để tìm cơ hội và giải pháp.
- Các nhà khoa học dữ liệu hoàn thành nhiệm vụ bằng cách chuẩn bị các kết quả và thông tin chi tiết để chia sẻ với các bên liên quan và truyền đạt kết quả.
Vì sao bạn nên tham gia vào ngành khoa học dữ liệu?
Theo Glassdoor và Forbes, nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 28% vào năm 2026, điều này nói lên độ bền và tuổi thọ của nghề, vì vậy nếu bạn muốn có một sự nghiệp an toàn, khoa học dữ liệu sẽ mang lại cho bạn cơ hội đó.
Hơn nữa, nghề nhà khoa học dữ liệu đứng ở vị trí thứ hai trong cuộc khảo sát việc làm tốt nhất ở Mỹ năm 2021, với mức lương cơ bản trung bình là 127.500 USD.
Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm một sự nghiệp thú vị mang lại sự ổn định và mức thù lao hậu hĩnh, thì đừng tìm đâu xa!
Các ứng dụng của khoa học dữ liệu
Chúng ta đã, đang tìm thấy các ứng dụng của khoa học dữ liệu trong các ngành công nghiệp. Chẳng hạn như:
Chăm sóc sức khỏe
Các công ty chăm sóc sức khỏe đang sử dụng khoa học dữ liệu để xây dựng các công cụ y tế tinh vi nhằm phát hiện và chữa bệnh.
Chơi game
Các trò chơi điện tử và máy tính hiện đang được tạo ra với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu và điều đó đã đưa trải nghiệm chơi game lên một cấp độ mới.
Nhận dạng hình ảnh
Nhận dạng các mẫu trong ảnh và phát hiện các đối tượng trong ảnh là một trong những ứng dụng khoa học dữ liệu phổ biến nhất. Google Lens là một ví dụ hoàn hảo cho nhận dạng hình ảnh dựa trên nội dung.
Hệ thống khuyến nghị
Một công ty có thể tận dụng cơ hội bán kèm và bán thêm bằng cách giới thiệu sản phẩm dựa trên hành vi tìm kiếm, hành vi mua trước đây và các thuộc tính của khách truy cập trang web. Hệ thống đề xuất sẽ cung cấp cho khách hàng và khách truy cập trang web một ý tưởng rõ ràng hơn về những dịch vụ nào có thể phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Netflix và Amazon là ví dụ rõ ràng nhất sử dụng cách tiếp cận này.
Logistics
Câc công ty logistics sử dụng khoa học dữ liệu để tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, giảm thời gian xử lý đơn hàng và dự đoán thời gian giao hàng.
Phát hiện gian lận
Các tổ chức tài chính và ngân hàng sử dụng các thuật toán liên quan để phát hiện các trường hợp gian lận, bao gồm hồ sơ giả mạo, giao dịch tài chính bất thường, hành vi trộm cắp…
Bạn phù hợp với vị trí nào trong ngành?
Nhà khoa học dữ liệu (data scientist)
- Vai trò công việc: Xác định vấn đề là gì, câu hỏi nào cần câu trả lời và tìm dữ liệu ở đâu. Ngoài ra, họ khai thác, làm sạch và trình bày dữ liệu có liên quan.
- Các kỹ năng cần có: Kỹ năng lập trình (SAS, R, Python), storytelling và trực quan hóa dữ liệu, kỹ năng thống kê và toán học, kiến thức về Hadoop, SQL và machine learning.
- Mức lương trung bình: 100.000 USD/năm
Nhà phân tích dữ liệu (data analyst)
- Vai trò công việc: Các nhà phân tích thu hẹp khoảng cách giữa các nhà khoa học dữ liệu và các nhà phân tích kinh doanh, tổ chức và phân tích dữ liệu để trả lời các câu hỏi mà tổ chức đặt ra. Họ thực hiện các phân tích kỹ thuật và biến chúng thành các mục hành động định tính.
- Kỹ năng cần thiết: Kỹ năng thống kê và toán học, kỹ năng lập trình (SAS, R, Python), cộng với kinh nghiệm về xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
- Mức lương trung bình: 70.000 USD/năm
Kỹ sư dữ liệu (data engineer)
- Vai trò công việc: Kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc phát triển, triển khai, quản lý và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng dữ liệu và đường dẫn dữ liệu của tổ chức. Các kỹ sư hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu bằng cách giúp truyền và biến đổi dữ liệu cho các truy vấn.
- Kỹ năng cần thiết: Cơ sở dữ liệu NoSQL (ví dụ: MongoDB, Cassandra DB), các ngôn ngữ lập trình như Java và Scala, và các framework (Apache Hadoop).
- Mức lương trung bình: 110.000 USD/năm
Ngoài ra còn có nhiều vai trò khác:
- Kỹ sư học máy (machine learning engineer)
- Nhà phát triển trí tuệ kinh doanh (Business Intelligence developer)
- Nhà thống kê (statistician)
- Kiến trúc sư dữ liệu (data architect)
- Data storyteller
- Quản trị viên cơ sở dữ liệu (database administrator)
- Nhà phân tích kinh doanh (business analyst)
- Nhà phân tích tiếp thị (marketing analyst)
- và nhiều hơn thế.
Công cụ khoa học dữ liệu
Nghề khoa học dữ liệu đầy thách thức, nhưng may mắn thay, có rất nhiều công cụ có sẵn để giúp nhà khoa học dữ liệu thành công trong công việc của họ.
- Phân tích dữ liệu: SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner
- Lưu trữ dữ liệu: Informatica/Talend, AWS Redshift
- Trực quan hóa dữ liệu: Jupyter, Tableau, Cognos, RAW
- Học máy: Spark MLib, Mahout, Azure ML studio
Nghiên cứu khoa học dữ liệu ở nước ngoài
Bằng cách chọn học ngành khoa học dữ liệu ở nước ngoài, bạn không chỉ mở rộng lựa chọn các chương trình mà bạn còn được trải nghiệm một đất nước và nền văn hóa mới. Du học là một cách tuyệt vời để mở rộng tầm nhìn, kết bạn mới, cải thiện kỹ năng ngôn ngữ của bạn và nhận được bằng cấp tuyệt vời.
