Khoảng 10 năm trở về trước, không ai sử dụng nhiều dữ liệu. Tuy nhiên, ngày nay điều đó đã thay đổi, với số lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi phút, yêu cầu trích xuất thông tin chi tiết hữu ích là điều bắt buộc đối với các doanh nghiệp để giúp họ tìm ra điểm nổi bật trong thị trường rộng lớn.

Có 2 nhóm ngành làm việc với dữ liệu:

• Kỹ sư dữ liệu: người liên tục tìm ra các cách sáng tạo để thu thập, đối chiếu và cô đọng khối lượng dữ liệu khổng lồ.
• Nhà khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu: rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu để đề xuất hành động nào đó có thể tạo ra một sự khác biệt lớn cho một tổ chức.

 Khoa học dữ liệu - Data Science là gì?

Khoa học dữ liệu là khoa học về việc quản trị và phân tích dữ liệu, trích xuất các giá trị từ dữ liệu để tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động.

Khoa học dữ liệu gồm ba phần chính: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Cũng như các hình thức thí nghiệm khác, khoa học dữ liệu sẽ yêu cầu bạn thực hiện các quan sát, đặt câu hỏi, hình thành các giả thuyết, tạo các bài kiểm tra, phân tích kết quả và đưa ra một khuyến nghị thực tế. Chính vì vậy mà mục đích chính của Khoa học Dữ liệu là biến đổi một lượng lớn dữ liệu chưa qua xử lý, làm thế nào để định vị được thành mô hình kinh doanh, từ đó giúp đỡ các tổ chức tiết giảm chi phí, gia tăng hiệu quả làm việc, nhìn nhận cơ hội, rủi ro trên thị trường và làm gia tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.

Các lĩnh vực của khoa học dữ liệu: Khai thác dữ liệu (Data mining), Thống kê (Statistic), Học máy (Machine learning), Phân tích (Analyze) và Lập trình (Programming).

 Nguồn gốc của khoa học dữ liệu

Máy tính đầu tiên được phát minh vào năm 1936 và với việc tạo ra internet hiện đại vào năm 1990 đã giúp thu thập dữ liệu trên quy mô lớn và sử dụng các mô hình thống kê, toán học để giải thích các thông tin dữ liệu mang lại.

Ngay sau đó, các công ty và tổ chức bắt đầu nhận ra rằng họ có thể sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề quan trọng. Nhiều người đã đóng vai trò trong việc phổ biến thuật ngữ Nhà khoa học dữ liệu, nhưng nó chủ yếu được ghi nhận cho Patil và Jeff Hammerbacher, người đồng sáng lập Cloudera, người lãnh đạo nhóm dữ liệu của Facebook. Họ cũng là một trong những người đầu tiên tự gọi mình là Nhà khoa học dữ liệu.

Với công nghệ máy tính và di động mới và nhanh hơn đã tạo ra các bộ dữ liệu khổng lồ (Big data) rất khó để quản lý, nhưng cung cấp nhiều nguồn thông tin hữu ích về người dùng, khách hàng hay giao dịch. Để xử lý dữ liệu lớn, các công ty bắt đầu phát minh ra khả năng lưu trữ đám mây và các công cụ phân tích.

Năm 2010, Mike Loukides đã viết, Khoa học dữ liệu là gì? Tương lai thuộc về các công ty và con người biến dữ liệu thành sản phẩm. Kể từ đó, nhiều công ty và trường đại học đã bắt đầu thành lập các bộ phận công ty, các chương trình học thuật xung quanh việc nghiên cứu dữ liệu.

Việc làm khoa học dữ liệu đã tăng 15.000% từ năm 2011 đến 2012, khi các công ty thấy cách khoa học dữ liệu có thể tăng doanh thu, cắt giảm chi phí, tăng hiệu quả tiếp thị, tạo ra các số liệu tác động và thúc đẩy các chiến lược tiếp cận thị trường.

                         Việc làm khoa học dữ liệu đã tăng 15.000% từ năm 2011 đến 2012

  Một số vị trí nổi bật trong khoa học dữ liệu

Nhà phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích kinh doanh, Kỹ sư dữ liệu và Kỹ sư máy học là một vài trong số các vị trí nổi bật trong khoa học dữ liệu. Những người làm việc trong khoa học dữ liệu có thể dễ dàng di chuyển từ một loại khoa học dữ liệu sang loại khác nếu họ có thể xây dựng các kỹ năng mới.

• Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) là người trích xuất và phân tích các tập dữ liệu, tìm hiểu sâu câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và biến dữ liệu thành báo cáo, mục tiêu và bảng điều khiển.
• Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) thường có nhiều yêu cầu về lập trình hơn nhà phân tích dữ liệu, họ không chỉ lấy dữ liệu mà còn phát triển các mô hình và thuật toán để giải quyết vấn đề, thử nghiệm sản phẩm và đưa công ty đi theo hướng mới thông qua xử lý dữ liệu tiên tiến.
• Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst) thường là một sinh viên kinh doanh có kinh nghiệm với phần mềm như SAP, SQL và Tableau và có thể sử dụng dữ liệu và phân tích định lượng để đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu thông tin hơn. Các nhà phân tích kinh doanh có thể xác định các cải tiến quy trình và xu hướng hành vi làm thay đổi kết quả kinh doanh và lợi nhuận.
• Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) đến từ một nền tảng kỹ thuật có kinh nghiệm lập trình bằng các ngôn ngữ như Java, Python và Scala. Công việc của họ là thiết kế và chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu để thu thập và phân tích dữ liệu trong một tổ chức.
• Học máy (Machine Learning) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nơi các thuật toán sử dụng dữ liệu đầu vào để dự đoán một cách tự động các kết quả trong tương lai. Một kỹ sư máy học sử dụng học máy để tạo ra các mô hình mạnh mẽ và có thể mở rộng cho khoa học dữ liệu. Những kỹ sư này cũng có thể lập trình cho máy tính và robot có thể thực thi các lệnh bằng cách học tập từ các mô hình dữ liệu.

Bằng cách đạt được các kỹ năng khoa học dữ liệu, bạn sẽ hiểu cách đặt câu hỏi đúng cho dữ liệu của mình để bạn có thể đưa ra quyết định kinh doanh thông minh và đạt được các mục tiêu kinh doanh. Ngày nay, bạn không cần phải tham gia khóa học dài hạn nhiều năm để có được bằng cấp về thống kê, khoa học máy tính hoặc khoa học dữ liệu, nhưng bạn cần phải cập nhật bộ kỹ năng về dữ liệu cho mình. Sách và các khóa học ngắn hạn sẽ giúp việc học trở nên dễ dàng hơn rất nhiều.

Nguồn tham khảo: https://abiz.edu.vn