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?
Data Science được định nghĩa là tổng thể những gì về tích lũy, khai thác và nghiên cứu và phân tích tài liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa những Insight cho những bên tương quan, để chuyển hóa Insight thành hành vi. Đây là nghành đa ngành sử dụng những chiêu thức và quy trình tiến độ khoa học để rút ra insight từ tài liệu .
Với sự Open của công nghệ tiên tiến mới những tài liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. Điều này đã đem đến một thời cơ mới để nghiên cứu và phân tích cũng như chuyển hóa những 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).
Bạn đang đọc: Data Science là gì? Vai trò của một Data Scientist
Một Data Scientist ( Nhà khoa học dữ liệu ) không chỉ dừng lại ở việc nghiên cứu và phân tích tài liệu, mà còn biết sử dụng thuật toán Machine Learning để Dự kiến tương lai của một sự kiện .
Do đó, hoàn toàn có thể hiểu Data Science là một nghành tương quan đến giải quyết và xử lý tài liệu, nghiên cứu và phân tích và trích xuất thông tin chi tiết cụ thể từ tài liệu bằng những chiêu thức thống kê và thuật toán máy tính khác nhau. Đây là một nghành đa ngành tích hợp Toán học, Thống kê và Khoa học máy tính .
Tầm quan trọng của Data Science
Các công ty phụ thuộc vào vào nền tảng tài liệu để cấu trúc, tăng trưởng và nâng cấp cải tiến doanh nghiệp. Các Data Scientist thao tác với những số lượng, nghiên cứu và phân tích một một khối lượng lớn Data để xuất ra những Insight ý nghĩa. Những insight này rất hữu dụng khi nghiên cứu và phân tích công ty và những hoạt động giải trí của công ty trên thị trường từ đó đưa ra những quyết định hành động đúng đắn .
Cũng như những ngành công nghiệp thương mại khác, ngành chăm nom sức khỏe thể chất cũng ứng dụng Data Science. Nơi mà công nghệ tiên tiến đang có nhu yếu rất lớn để nhận dạng những khối u siêu nhỏ ngay từ quá trình 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.
Vai trò của Data Scientist
Một Data Scientist phải giải quyết và xử lý cả tài liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc được biểu lộ dưới dạng tài liệu thô, nhu yếu phải giải quyết và xử lý, làm sạch và tổ chức triển khai lại tài liệu để tạo ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ tài liệu .
Theo đó những Data Scientist sẽ điều tra và nghiên cứu những tài liệu đã được tổ chức triển khai và nghiên cứu và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều chiêu thức thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng những giải pháp thống kê để miêu tả, trực quan hóa và đưa ra những thông tin giả thuyết từ tài liệu đó .
Sau đó những Data scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để Dự kiến những sự kiện sẽ xảy ra và đưa ra quyết định hành động dựa trên những data đó. Những Data Scientist sẽ tiến hành những mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra những mẫu dư thừa trong tài liệu. Các công cụ này gồm có SQL, Hadoop, Weka, R và Python .
Họ thường đóng vai trò nhà tư vấn trong công ty, tham gia vào những quy trình ra quyết định hành động khác nhau và tạo ra những kế hoạch. Nhờ vào sự hiểu biết từ tài liệu, họ tương hỗ những công ty đưa ra quyết định hành động kinh doanh thương mại mưu trí 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 tài liệu đã giúp tạo ra một mạng lưới hệ thống mưu trí hơn hoàn toàn có thể đưa ra những quyết định hành động tự trị dựa trên những tài liệu lịch sử dân tộc. Thông qua sự đồng điệu với những công nghệ tiên tiến mới nổi như Thị giác máy tính, Xử lý công nghệ tiên tiến tự nhiên, Reinforcement Learning ( một nghành nghề dịch vụ thuộc Machine Learning ) .
Nguồn : Data Flair
Cập nhật kiến thức mới
Nhập email để update nhanh nhất thông tin, kiến thức và kỹ năng từ Viện ISB
Source: https://wikifin.net
Category: Blog