Data Scientist thường làm việc xoay quanh việc xử lý dữ liệu để rút ra các kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu đó. Tuy nhiên, để khám phá điều này, yêu cầu Data Scientist phải có năng lực, kỹ năng, kinh nghiệm và có khả năng nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ. Công việc của Data Scientist bao gồm:

Cơ hội nghề nghiệp của ngành Data Science

Data Science được đánh giá làmột trong những ngành học hot nhất hiện nay. Với sự phát triển của công nghệ thông tin và việc các doanh nghiệp đang ngày càng có nhu cầu tìm kiếm thông tin để giải quyết các vấn đề kinh doanh, ngành Data Science đang trở thành một ngành học được ưa chuộng.

Các sinh viên học ngành này có thể có nhiều cơ hội nghề nghiệp khác nhau, từ làm việc cho các công ty lớn, đến tự mình khởi nghiệp hoặc trở thành nhà nghiên cứu. Ngoài ra, các chuyên gia Data Science cũng được đánh giá rất cao về khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra các chiến lược kinh doanh thông minh.

Tuy nhiên, để trở thành một chuyên gia Data Science thực sự không phải là điều dễ dàng. Sinh viên cần phải có kiến thức về toán học, lập trình và các kỹ năng phân tích dữ liệu. Hơn nữa, họ cũng cần phải có khả năng tư duy logic và trí tuệ nhân tạo.

Trong tương lai, ngành Data Science sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một trong những ngành học quan trọng nhất. Với sự gia tăng của dữ liệu và nhu cầu giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp, chuyên gia Data Science sẽ là những người được tìm kiếm nhiều nhất trong thị trường lao động.

Tham gia ngay các khóa học Data Science của Vietdemy nhé!

Bạn đang muốn bước vào thế giới Data Science? Bạn muốn trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp? Vậy chắc chắn bài viết này là dành cho bạn!

Khoa học dữ liệu từ lâu đã được nhắc đến rất nhiều trong các doanh nghiệp và thế giới công nghệ. Vậy Data Science là gì?

Data Science là ngành Khoa học dữ liệu, 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.

Trong đó, Data Scientist là Nhà khoa học dữ liệu. Họ thường làm việc với dữ liệu, nhưng ở một cấp độ cao hơn các Data Analyst. Ngoài quá trình thống kê, khai thác và phân tích dữ liệu tìm ra Insights, họ sẽ tập trung phần lớn thời gian để thiết kế các quy trình, công cụ, phương pháp để mô hình hóa các dữ liệu. Sau đó diễn giải kết quả, biến Insights thành hành động để tạo ra hoạt động phù hợp cho doanh nghiệp.

Tầm quan trọng của Data Science

Có thể khẳng định rằng hiện nay, các doanh nghiệp sở hữu lượng dữ liệu lớn sẽ có lợi thế so với đối thủ cạnh tranh. Vì sao lại như vậy? Bởi vì việc thu thập và sử dụng dữ liệu lớn cho phép các chuyên gia Data Science phân tích và dự đoán một cách chính xác hơn về khách hàng, xã hội và xu hướng. Điều này giúp các công ty phát triển chiến lược hiệu quả, giảm chi phí và rủi ro. Hơn nữa, Data Science còn giúp giải quyết các vấn đề thực tế mà khách hàng và xã hội đang gặp phải.

Ngành Data Science là ngành gì?

Last updated on  21 Th10 2023

Data Science (Khoa học dữ liệu) đã trở thành một lĩnh vực phổ biến và quan trọng trong thời đại công nghệ hiện nay, đặc biệt trong ngành dữ liệu lớn / công nghệ thông tin. Nó là sự kết hợp giữa các công cụ máy tính tiên tiến và kiến thức toán học, thống kê nhằm chuyển đổi dữ liệu thành thông tin quan trọng và hữu ích cho doanh nghiệp.

Data Science, hay còn được gọi là khoa học dữ liệu, là một lĩnh vực liên quan đến việc sử dụng các công cụ máy tính tiên tiến kết hợp với kiến thức toán học, thống kê để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị. Ví dụ, thông qua Data Science, chúng ta có thể dự đoán tình hình xã hội sau đại dịch Covid-19 hoặc khám phá các xu hướng và hành vi của người dùng trên các mạng xã hội như Facebook, TikTok, Instagram dựa trên dữ liệu thu thập được.

VẬY VAI TRÒ CỦA MỘT DATA SCIENTIST LÀ GÌ?

Một Data Scientist phải xử lý dữ liệu bất kể dữ liệu có cấu trúc hay không. Làm việc với dữ liệu "phi cấu trúc" là "đặc sản" của ngành này. 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.

Tiếp đến các Data Scientist tiếp tục nghiên cứu và phân tích kỹ lưỡng các dữ liệu trên. Để trích xuất thông tin, 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.

Sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra, tìm ra những xu hướng, cơ hội cho công ty trong tương lai. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn, chính xác hơn.

Khoa học dữ liệu đang dần thay đổi xã hội của chúng ta. Khoa học dữ liệu mang lại ý nghĩa cho dữ liệu. Nó chuyển đổi dữ liệu thô thành các sản phẩm có ý nghĩa có thể được sử dụng bởi các ngành công nghiệp nhằm tạo ra giá trị dịch vụ và nhận ra xu hướng thị trường.

Data Science (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ 21. Thuật ngữ “Data Science” cũng là thuật ngữ được nhiều người nhắc đến hằng ngày. Vậy Data Science là gì? Hãy bắt đầu tìm hiểu với hướng dẫn về Data Science.

Data Science là gì? Hướng dẫn về Data Science

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.

Data Science và các lĩnh vực liên quan

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.

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.

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.

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).

Nhập email để cập nhật nhanh nhất thông tin, kiến thức từ Viện ISB