Bạn có hiểu về khoa học dữ liệu không?

Cập nhật mới nhất về chủ đề Bạn có hiểu về khoa học dữ liệu không?

Bạn đã bao giờ tự hỏi điều gì nằm sau các quyết định kinh doanh của công ty, chẳng hạn như chạy một chương trình quảng cáo hoặc tung ra một sản phẩm mới? nếu bạn không biết, khoa học dữ liệu là người đóng góp chính cho những quyết định này.

Ngày nay, hầu hết các quyết định kinh doanh đều dựa trên phân tích dữ liệu cẩn thận. Đây là cách lĩnh vực khoa học dữ liệu ra đời và phát triển.

Tìm hiểu về khoa học dữ liệu trong bài viết này.

Khoa học dữ liệu là gì??

Khoa học dữ liệu còn được gọi là khoa học dữ liệu. Như tên cho thấy, đây thực chất là công việc thu thập và phân tích dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành trong đó các tập dữ liệu được xử lý, sắp xếp và giải mã bằng các mô hình thống kê hoặc phương pháp toán học.

khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là gì?

Một kỹ sư khoa học dữ liệu sẽ sử dụng tất cả các điểm dữ liệu khác nhau được thu thập để tạo các mô hình dữ liệu hoặc thuật toán áp dụng cho từng mục đích chiến lược cụ thể. Có 2 mục đích chính:

  • Sử dụng dữ liệu để phân tích sâu các vấn đề kinh doanh và đưa ra giải pháp hoặc dự đoán tương lai
  • Xây dựng các mô hình dữ liệu để tạo ra các đặc tính kỹ thuật hoặc sản phẩm nhất định

Có thể nói, ứng dụng của Khoa học dữ liệu đặc biệt quan trọng khi lượng dữ liệu tạo ra mỗi ngày là rất lớn, tăng theo cấp số nhân và ngày càng trở nên phức tạp hơn. Điều này làm cho việc xử lý dữ liệu bằng các công cụ như Excel không còn khả thi. Thay vào đó, các kỹ sư khoa học dữ liệu phải chuyển sang các ngôn ngữ lập trình cấp cao hơn (phổ biến nhất là Python) để hiểu dữ liệu.

Đọc thêm: 6 khóa học khoa học dữ liệu miễn phí cho người mới bắt đầu

Những kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu?

kĩ năng công nghệ

Nếu bạn đang làm khoa học dữ liệu ở trường, đây là những kỹ năng kỹ thuật bạn sẽ học. Nói cách khác, đây là những kỹ năng quan trọng không thể bỏ qua nếu bạn muốn tìm kiếm cơ hội việc làm và phát triển trong ngành khoa học dữ liệu. (đầu tiên)

  • tính toán phân tích thống kê
  • Xử lý tập dữ liệu lớn
  • Sắp xếp dữ liệu
  • học máy
  • học kĩ càng
  • trực quan hóa dữ liệu
  • môn Toán
  • Lập trình (ngôn ngữ lập trình Python, Java, C/C++, v.v.)
  • Dữ liệu lớn
  • số liệu thống kê

Ngoài ra, khoa học dữ liệu nói chung và khoa học dữ liệu nói riêng không thể thiếu các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu như SQL, R, Spark, SAS, Hive, v.v.

kỹ năng phi kỹ thuật

Ngoài những kỹ năng “cứng” cần thiết nêu trên, để trở thành một nhà khoa học dữ liệu hoặc phát triển mạnh trong ngành khoa học dữ liệu, bạn cần có những kỹ năng sau:

kĩ năng giao tiếp

Làm việc trong khoa học dữ liệu đương nhiên đòi hỏi phải “giao tiếp” hiệu quả với dữ liệu. Tuy nhiên, để dữ liệu và phát hiện của bạn đến tay những người cần nó, bạn cần giao tiếp hiệu quả với họ. Họ có thể là nhà phân tích dữ liệu chia sẻ hiểu biết của bạn hoặc các bên liên quan bên ngoài ngành tham gia vào dự án.

đọc thêm: Giao tiếp hiện tại của bạn có hiệu quả không?

Sự nhạy bén trong kinh doanh

Điều này không yêu cầu bạn phải có bộ não của một ông chủ hay một nhân viên bán hàng. Thay vào đó, bạn phải nhìn vấn đề từ góc độ kinh doanh để xem vấn đề nằm ở đâu. Kỹ năng này giúp bạn xác định những thách thức và chỉ cho tổ chức của bạn đi đúng hướng.

kỹ năng đặt câu hỏi

Bạn sẽ phải tìm ra cách các bộ dữ liệu có liên quan với nhau.Trong suốt quá trình, bạn sẽ phải tiếp tục đặt câu hỏi liên quan đến dữ liệu trong tay

trực giác dữ liệu

Kỹ năng này nghe có vẻ không ổn, vì khoa học dữ liệu đòi hỏi độ chính xác cao. Tuy nhiên, có những lúc bạn cũng cần sử dụng trực giác với dữ liệu. Một lý do phổ biến là dữ liệu không phải lúc nào cũng hoàn hảo và cung cấp cho bạn câu trả lời dứt khoát. Trực giác mạnh mẽ được phát triển qua nhiều năm làm việc sẽ giúp bạn nhìn thấy thông tin quan trọng trong dữ liệu của mình.

Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu

Nhiều người vẫn sử dụng hai thuật ngữ này đồng nghĩa, nhưng thực tế không phải vậy. Hãy cho chúng tôi hiểu sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu.

Khoa học dữ liệu là một nhánh của một chuyên ngành khác tập trung vào khai thác các tập dữ liệu lớn. Phân tích dữ liệu tập trung vào thao tác dữ liệu để thu được thông tin hữu ích nhằm trả lời các câu hỏi ban đầu và áp dụng vào thực tế.

Các nhà phân tích dữ liệu tập trung vào việc tìm câu trả lời từ dữ liệu có sẵn trong khi các nhà khoa học dữ liệu thì không. Họ tạo ra các sự kiện giúp xác định câu hỏi nào cần được hỏi.

Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu
Nguồn: Sisense.com

đọc thêm: Phân biệt giữa nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu

Kỹ sư khoa học dữ liệu – Họ làm gì?

câu hỏi nghiên cứu

Khoa học dữ liệu bắt đầu bằng việc đặt câu hỏi đúng. Có lẽ kỹ năng lớn nhất của một kỹ sư khoa học dữ liệu giỏi là tư duy phản biện.

Công việc của bạn không chỉ là đưa dữ liệu vào các thuật toán hiện có. Chia nhỏ một vấn đề kinh doanh lớn và đưa ra các giả định đúng là rất quan trọng.

xử lý dữ liệu thô

Sau khi hình thành các câu hỏi hoặc giả thuyết cụ thể, các kỹ sư khoa học dữ liệu tiến hành khám phá dữ liệu để xác định các mẫu và xu hướng ban đầu. Từ đó bắt đầu thử nghiệm với các mô hình khác nhau.

Đọc thêm: Nhà khoa học dữ liệu là gì? Học gì?

Xây dựng một mô hình dữ liệu tối ưu

Bạn phải thực sự hiểu phương pháp được sử dụng để tránh mắc phải những sai lầm tốn kém hoặc đưa ra kết quả sai lệch.

Có thể thông thường để biết loại mô hình nào thường phù hợp với loại vấn đề nào, nhưng việc tạo ra mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu hiện có vẫn là một kỳ công.

Mô tả giá trị của mô hình

Khi đã có mô hình dữ liệu lý tưởng, các kỹ sư khoa học dữ liệu cần làm việc với các bên liên quan để đảm bảo mô hình đó mang lại giá trị mà họ đang tìm kiếm.

Điều này gợi lên một khía cạnh quan trọng khác trong vai trò của kỹ sư khoa học dữ liệu: thể hiện ý tưởng thông qua các con số.

Tài liệu giảng dạy khoa học du lịch
Kỹ sư khoa học dữ liệu làm gì?

Luôn nghĩ về cách kể một câu chuyện bằng dữ liệu. Bạn cũng phải có khả năng cấu trúc câu chuyện của mình theo cách mà khán giả của bạn (lãnh đạo cấp cao, các phòng ban và bất kỳ ai khác) có thể hiểu được.

Ngoài ra, ngay cả với những mô hình kỹ thuật số tốt nhất mà bạn có, sẽ luôn có những hạn chế. Công việc của bạn là hiểu cách tiếp cận của mình và thuyết phục các bên liên quan rằng đây là cách tốt nhất để giảm thiểu những ràng buộc này.

Những môi trường nào yêu cầu khoa học dữ liệu?

Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng trong hầu hết các lĩnh vực của cuộc sống như ngân hàng, công nghệ, y tế, bán lẻ, thương mại điện tử, v.v. và trong mọi loại hình tổ chức, từ các công ty mới thành lập nhỏ đến các tập đoàn lớn, các tổ chức phi lợi nhuận quốc tế, v.v. .

Ứng dụng của Khoa học Du lịch
Ứng dụng của khoa học dữ liệu

Đối với một số công ty bán các sản phẩm hữu hình, khoa học dữ liệu đóng vai trò cố vấn, giúp các nhóm kinh doanh hiểu được dữ liệu của họ và tạo ra các mô hình để hỗ trợ chiến lược kinh doanh.

đọc thêm: Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong cuộc sống hàng ngày

Trong môi trường đó, bạn có thể phải đề xuất và đánh giá các tình huống có thể xảy ra, giải thích cách tiếp cận tốt nhất cho từng giải pháp thay thế và xây dựng các mô hình dữ liệu để dự đoán tương lai của từng giải pháp thay thế hoặc sự phát triển của các sản phẩm mới

Trong khi đó, tại một công ty công nghệ lớn, bạn có khả năng tham gia vào một nhóm rất chuyên biệt tập trung vào việc tối ưu hóa một hoặc một số phần cụ thể của mô hình dữ liệu của sản phẩm hoặc tính năng. công nghệ nào đó.

nguồn tham khảo

  1. 6 kỹ năng dành cho nhà khoa học dữ liệu năm 2022

tác giả

Tải mẫu sơ yếu lý lịch file word

Nguồn: Tổng hợp

Điểm đánh giá post