Data Science là gì? Những yếu tố giúp chinh phục giấc mơ Data Scientist?

Trong thời đại big data phát triển như hiện nay thì database chính là công cụ đắc lực cho bất cứ doanh nghiệp nào? Hiểu về Data Science là gì để phát triển nguồn dữ liệu một cách hiệu quả.

Khi công nghệ thông tin phát triển, lượng dữ liệu thông tin lớn là vũ khí của bất cứ doanh nghiệp nào. từ đó, những ngành nghề và công việc liên quan đến dữ liệu cũng phát triển và được ưa chuộng hơn. Ví dụ như Data Science - một lĩnh vực thu hút không ít bạn trẻ và khái niệm về Data Science là gì cũng chưa được hiểu một cách cụ thể và chính xác. Vậy Data Science là gì đối với doanh nghiệp?

I. Khái niệm Data Science là gì?

Đầu tiên, cần tìm hiểu về định nghĩa của Data Science thì bạn cần biết Data Science là gì và nó khác với Neuroscience là gì. Hai lĩnh vực này không hề liên quan đến nhau nhưng bị hiểu sai nên khó phân biệt được. 

Data Science là những công việc liên quan đến hoạt động phân tích dữ liệu, sắp xếp và thay đổi kiểu dữ liệu thành dạng kể chuyện dựa trên cấu trúc dữ liệu. Công việc này liên quan trực tiếp đến việc phối hợp khoa học máy tính, toán học và thống kê dữ liệu. Họ là người xử lý, mô hình hóa, phân tích dữ liệu rồi diễn giải thành báo cáo kết quả để tạo ra hoạt động phù hợp với doanh nghiệp. 

Khái niệm Data Science là gì?

Có cách định nghĩa đơn giản nào để giải thích cho Data Science là gì không? Thực tế, nghề Data Science là công việc liên quan trực tiếp đến dữ liệu. Từ nguồn dữ liệu thu thập được mà người làm Data Science có thể phân tích insight khách hàng và thực hiện truyền đạt thông tin liên quan cho quản lý. Từ đó công ty hưởng lợi từ những quyết định sáng suốt có căn cứ tác động đến doanh thu và lợi nhuận. 

Mục tiêu của một Data Science là gì? Mục tiêu của họ là đảm bảo những bộ phận khác trong doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả nhất. Ngoài ra, họ hỗ trợ và tổ chức hoạt động tốt hơn giúp gia tăng giá trị nhanh hơn dựa vào việc đưa ra quyết định phù hợp. Hiện nay, nhu cầu kinh doanh dựa trên mô hình doanh nghiệp ngày càng nhiều nên các nhà phân tích dữ liệu phải biết cách đọc dữ liệu và biến dữ liệu thô thành nguồn thông tin có lợi cho doanh nghiệp. Chính vì sức mạnh to lớn mà báo cáo dữ liệu mang lại mà Data Science dẫn trở thành một lĩnh vực tiềm năng. 

II. Chu trình Data Science là gì? 

Chu trình của một Data Science là gì sẽ bao gồm 3 bước: 

Bước chuẩn bị là bước đầu tiên. Nguồn dữ liệu thu thập được cần thời gian khá dài vì dữ liệu này là dữ liệu thô và còn nhiễu. Với lượng dữ liệu thô này, Data Scientist cần thực hiện các bước để hoàn thiện cũng như cải thiện được chất lượng của dữ liệu, rồi chuyển sang loại định dạng mà máy tính có thể đọc và hiểu được. 

Bước thứ hai là thử nghiệm là bước thiết lập giả thuyết và dữ liệu đều được trực quan hóa dữ liệu, đồng thời tạo ra các mô hình. Điều này không mất khá nhiều thời gian so với bước đầu tiên. 

Bước tiếp theo là phân phối giúp thực hiện báo cáo kết quả được ghi lại dưới dạng tài liệu, sau đó tổng kết lại và trình bày cho quản lý. Nếu như bạn đã được quản lý thông qua thì quyết định cần thiết là tải xuống nhằm mục đích theo dõi và giám sát. 

III. Khái niệm về Data Scientist là gì và Computer Science là gì? 

1. Data Scientist là gì? 

Hiểu về khái niệm Data Science là gì là bước đầu tiên để tìm hiểu cụ thể hơn về Data Scientist là gì và công việc của họ. Data Scientist được hiểu là kỹ sư khoa học dữ liệu là người thực hiện nhiệm vụ thay đổi và phân tích dữ liệu, biến nó thành câu chuyện bất kể nó có cấu trúc hay không. 

Data Scientist là gì?

Để hoàn thành tốt công việc này thì Data Scientist cần phối hợp với các nhà khoa học máy tính, toán học và thống kê. Từ đó, họ là người phân tích, xử lý và thực hiện mô hình hóa các nguồn dữ liệu đã thu thập được. Sau đó, diễn giải kết quả bằng cách tạo ra một kế hoạch hoạt động phù hợp hơn cho team cũng như cho doanh nghiệp. Nguồn dữ liệu hiện nay được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như Internet, thiết bị di động, mạng xã hội, hành vi mua hàng hay lịch sử tìm kiếm của mỗi người dùng. 

2. Computer Science là gì? 

Computer Science được hiểu đơn giản theo tiếng Việt là khoa học máy tính, là một trong những ngành học có liên quan đến cấu trúc máy tính, nghiên cứu về môi trường trên Internet và website. Ngoài ra, ngành học Data Science là gì cũng liên quan trực tiếp đến hệ điều hành học bộ xử lý thông tin và dữ liệu, từ ngôn ngữ lập trình đến phần mềm và phần cứng. Ngoài ra, Computer Science còn hỗ trợ cả hoạt động nghiên cứu trí tuệ nhân tạo AI, bảo mật thông tin, thiết kế và quản lý ứng dụng, an toán máy tính cũng như phát triển ứng dụng,...

IV. Vai trò của Data Scientist là gì?

Ngoài công việc của Data Scientist là gì thì vai trò của Data Scientist là gì cũng vô cùng quan trọng. Một Data Scientist phải xử lý dữ liệu có cấu trúc cũng như những dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc là nguồn dữ liệu được thể hiện dưới dạng dữ liệu thô, đặc điểm là cần được xử lý, làm sạch và tổ chức lại dữ liệu để tạo thành dữ liệu có cấu trúc. 

Theo đó mà các Data Scientist sẽ thực hiện nghiên cứu dữ liệu đã được tổ chức và phân tích một cách kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ là người sử dụng phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra những thông tin từ dữ liệu giả thuyết đó. 

Vai trò của Data Scientist là gì?

Sau đó mà Data Scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện có thể xảy ra và đưa ra quyết định dựa vào những data đã thu thập đó. Những Data Scientist sẽ phải triển khai các mảng lớn của công cụ như SQL, Hadoop, Weka, Python và nhận ra những mẫu dữ thừa trong dữ liệu. 

Hiểu cụ thể hơn về Data Scientist là gì thì có thể thấy họ đóng vai trò tư vấn trong công ty, đồng thời tham gia vào những quyết định khác nhau và tạo ra các chiến lược phù hợp. Nhờ vào sự hiểu biết về thông tin và dữ liệu, họ hỗ trợ công ty đưa ra những chiến lược và quyết định kinh doanh thông minh hơn.

Ví dụ điển hình như Google, Netflix, Amazon đang sử dụng khoa học dữ liệu để phát triển các hệ thống để đề xuất tích cực cho người dùng. Tương tự như những công ty tài chính khác cũng đang sử dụng các phương pháp phân tích và dự đoán về giá cổ phiếu. Khoa học dữ liệu cũng đã giúp tạo ra một hệ thống phần mềm thông minh hơn để đưa ra những quyết định tự trị dựa vào dữ liệu lịch sự. 

V. Cơ hội việc làm ngành Data Science là gì?

Với những thông tin đã tìm hiểu về Data Science là gì thì cũng ta dễ dàng thấy được những cơ hội việc làm ngành Data Scientist là gì. Một trong những tiêu chí cần thiết nhất cho Data Scientist là kỹ năng kỹ thuật, phân tích kết hợp kết năng mềm như tư duy sáng tạo, khả năng làm việc nhóm. Sự kết hợp giữa hai bán cầu não là nguyên nhân khiến cho mức lương của vị trí Data Scientist không hề thấp. Theo một nghiên cứu của Glassdoor thì mức lương trung bình của một Data Scientist là 162.000 USD/năm. Không những vậy, hiện nay không phải công ty nào cũng có thể chiêu mộ được những nhân tài. 

Tại thị trường Việt Nam thì Data Science là gì không còn là một ngành xa lạ với cộng đồng công nghệ. Khi cơn bão ứng dụng lên ngôi ở tất cả lĩnh vực trong đời sống và xu hướng thông minh hóa như Ai hay máy tính học thì đây chính là thị trường tiềm năng cho Data Scientist phát triển. Với những thông tin trên cũng giải thích được lý do vì sao nhiều sinh viên theo học data science là gì.

VI. Mức lương ngành Data Science và Big Data

Theo thống kê tại Việt Nam thì công nghệ thông tin là một trong top 5 ngành có mức thu nhập cao nhất Việt Nam. Với sự phát triển không ngừng và mức độ phổ biến của ngành Data Science là gì thì mức lương của những công việc liên quan đang ở mức kỷ lục. Mức lương của các kỹ sư trí tuệ nhân tạo tại thị trường Việt Nam rơi vào khoảng trên 500 triệu đồng mỗi năm. Trên thị trường chung thì mức thu nhập khởi điểm mỗi tháng với một lập trình viên dưới 2 năm kinh nghiệm là 7.7 triệu đồng/tháng còn từ 2 năm kinh nghiệm trở lên thì khoảng 12 triệu đồng/tháng và cấp quản lý trên 5 năm kinh nghiệm, mức lương khoảng 35 triệu đồng/tháng. Mức lương trên thu hút nhiều bạn học học data science tại nhiều trường đại học. 

Mứ lương trung bình của data science là gì

VII. Những yếu tố giúp bạn chinh phục giấc mơ Data Scientist?

1. Chuyên môn dữ liệu

So với vị trí Data Analyst thì chuyên môn dữ liệu của Data Scientist nặng hơn rất nhiều. Data Scientist là người chịu trách nhiệm những dự án khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối, đồng thời họ phải lưu trữ và làm sạch lượng lớn dữ liệu, khám phá dữ liệu để xác định những thông tin chi tiết, xây dựng mô hình và vẽ lên những câu chuyện. Vì vậy, với vị trí của một Data Scientist là gì thì kiến thức về phân tích phải cực kì tốt. 

Hiểu về khái niệm Data Science là gì để biết rằng chuyên môn dữ liệu quan trọng như thế nào. Khi phải làm việc trực tiếp với nguồn dữ liệu lớn, thì hiển nhiên bạn cần có những kiến thức chuyên môn về lĩnh vực này, tuy nhiên tùy thuộc vào mỗi lĩnh vực và ngành nghề mà nguồn dữ liệu và tập dữ liệu sẽ khác nhau. Ví dụ như bạn đang chịu trách nhiệm phân tích dữ liệu cho một công ty cơ khí thì ít nhiều bạn cần tìm hiểu về hoạt động của hệ thống cơ khí, nguyên vật liệu,... Nếu bạn muốn theo học data science là gì thì đây là một trong những kỹ năng cần có.

2. Lập trình

Ngôn ngữ lập trình là một tiêu chí bắt buộc với Data Scientist hay bất cứ công việc nào liên quan đến Data Science là gì để đạt được từng mục đích riêng biệt liên quan đến tính chất công việc trong quá trình phân tích và chọn lọc dữ liệu. Trong quá trình trích xuất dữ liệu thì bạn cần kiến thức liên quan đến SQL, Oracle từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Một số ngôn ngữ lập trình khác liên quan như Python, Java, C/C++ đóng vai trò quan trọng để viết câu lệnh cho thao tác dữ liệu, phân tích và trực quan hóa. 

Kỹ năng lập trình là kỹ năng bắt buộc đối với Data Science là gì vì khi đối diện với nguồn dữ liệu lớn nếu không có kỹ năng lập trình thì Data Scientist cần biết cách đọc dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nếu như với Excel, bạn có thể làm việc với lượng dữ liệu nhỏ nhưng nếu với một lượng dữ liệu lớn thì excel không còn là công cụ phù hợp. Đây là lúc kỹ năng lập trình phát huy tác dụng giúp cho data scientist xây dựng được câu chuyện sau đó. 

3. Truyền đạt thông tin dữ liệu

Để trở thành một nhà Data Scientist  thành công thì khả năng chuyên môn Data Science là gì chưa đủ, cần có thêm kỹ năng giao tiếp bằng ngôn ngữ nói và viết bởi khi truyền đạt và chia sẻ thông tin cho doanh nghiệp thì khâu cuối cùng là thu thập và xử lý những dữ liệu có ích cho bạn. Một Data Scientist cần có khả năng tạo ra những thông tin chi tiết từ dữ liệu để mọi người đều có thể hiểu được. Đồng thời hình ảnh hóa dữ liệu trực quan và sử dụng ứng dụng hỗ trợ giao tiếp tốt nhất. 

Nững kỹ năng trong data science là gì

4. Kỹ năng định lượng dữ liệu

Thành phần cấu tạo lên Data Science là gì xuất phát từ kỹ năng định lượng dữ liệu. Một người giỏi toán và thống kê hỗ trợ những Data Scientist có thể sử dụng vào mô hình dự đoán trước các hiện tượng, tình huống trong tương lai qua các mô hình thực nghiệm. Tư duy logic và niềm đam mê với thống kê và môn khoa học tự nhiên là trợ lý đắc lực hỗ trợ Data Scientist có. Dữ liệu chính là người bạn của bạn nếu như bạn muốn theo học data science. 

5. Khả năng thu thập, truy vấn và tiêu thụ dữ liệu

Dữ liệu là thứ cực kỳ đa dạng và xuất phát từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu thô có thể thay đổi trong quá trình khai thác, do đó bạn cần chuyển đổi nguồn dữ liệu này thành một dạng tương đồng có thể xử lý dễ dàng hơn và phục vụ cho mục đích riêng của bạn cũng như doanh nghiệp. 

Những thông tin từ data science là gì, chúng ta hiểu được công việc chính của một data scientist liên quan trực tiếp đến big data. Thu thập nguồn dữ liệu lớn liên quan đến nhiều trường thông tin khác nhau giúp doanh nghiệp hiểu về khách hàng và thị trường, từ đó có thể đưa ra những quyết định đúng đắn và tiết kiệm chi phí.

VIII. Kết luận

Dữ liệu là trở thành công cụ quan trọng và cần thiết hơn bao giờ hết, đặc biệt trong thời đại công nghệ thông tin phát triển. Với những thông tin về Data Science là gì giúp cho mỗi người có cái nhìn bao quát hơn về công việc cũng như kỹ năng cần thiết với vị trí công việc liên quan. Là một thành phần trong thời đại này thì chính bạn cũng là một trong những dữ liệu cần xử lý. Nếu là một người muốn học data science thì bạn cần chuẩn bị ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường.