Khoa học dữ liệu - Một trong những tiến bộ công nghệ của cách mạng công nghiệp lần thứ 4
Ngày nay, những tiến bộ công nghệ đang tích cực hỗ trợ cho con người có thể tự động hóa phần lớn công việc trong cuộc sống thường ngày của họ. Thế giới công nghệ đang trải qua những thay đổi mạnh mẽ mà chúng ta thường nhắc đến - Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư, điển hình trong đó là Khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu đã được xếp hạng là một trong những ngành nghề "hot" nhất và nhu cầu về người làm việc với dữ liệu đang bùng nổ.
Từ xa xưa, mong muốn được hiểu rõ và nắm bắt các xu hướng về dữ liệu đã được tổ tiên chúng ta khơi dậy. Nhờ những dữ liệu về điều tra dân số, chính phủ của các quốc gia cổ đại có thể thu thuế hiệu quả hoặc đưa ra dự đoán chính xác về nguy cơ xảy ra thiên tai. Kể từ đó, con người đã không ngừng nghiên cứu và khai thác các khía cạnh phong phú của khoa học dữ liệu để ứng dụng vào các lĩnh vực công việc khác nhau. Trong thời đại ngày nay, không thể phủ nhận rằng khoa học dữ liệu có tác động to lớn đến các mặt khác nhau trong đời sống của chúng ta. Vì vậy có thể hiểu Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để thu được kiến thức và các hiểu biết từ các kiểu dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc.
Các nhà khoa học dữ liệu làm việc chặt chẽ với các bên liên quan của doanh nghiệp để hiểu mục tiêu của họ và xác định cách dữ liệu có thể được sử dụng để đạt được các mục tiêu đó. Họ thiết kế quy trình mô hình hóa dữ liệu, tạo thuật toán và mô hình dự đoán để trích xuất dữ liệu mà doanh nghiệp cần, sau đó giúp phân tích dữ liệu và chia sẻ thông tin chi tiết với các đồng nghiệp.
Chúng ta có thực sự cần một bằng tiến sĩ để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?
Có một sự hiểu nhầm rằng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu bạn cần có bằng tiến sĩ. Trên thực tế, khoa học dữ liệu phù hợp với bất kỳ ai có một số kỹ năng máy tính và đam mê tự học. Yêu cầu về kiến thức khoa học máy tính hoặc lập trình là không bắt buộc.
Khoa học dữ liệu(Data Science) là một quá trình, không phải là một sự kiện. Đó là quá trình sử dụng dữ liệu để hiểu những điều khác nhau, để hiểu thế giới Đối với tôi đó là khi bạn có một mô hình hoặc giả thuyết về một vấn đề, và bạn cố gắng kiểm nhận giả thuyết hoặc mô hình đó với dữ liệu của bạn. Khoa học dữ liệu là nghệ thuật khám phá những hiểu biết và xu hướng ẩn đằng sau dữ liệu. Đó là khi bạn chuyển dịch dữ liệu thành một câu chuyện. Vì vậy, sử dụng cách kể chuyện để tạo ra sự hiểu biết sâu sắc. Và với những hiểu biết này, bạn có thể đưa ra lựa chọn chiến lược cho một công ty hoặc tổ chức. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực về các quy trình và hệ thống để trích xuất dữ liệu từ các dạng khác nhau cho dù đó là dạng không có cấu trúc hoặc có cấu trúc Khoa học dữ liệu là nghiên cứu về dữ liệu. Giống như khoa học sinh học là nghiên cứu về sinh học, khoa học vật lý, đó là nghiên cứu về các phản ứng vật lý. Dữ liệu là có thật, dữ liệu có các thuộc tính thực và chúng ta cần nghiên cứu chúng nếu chúng ta sẽ làm việc với chúng. Khoa học dữ liệu liên quan đến dữ liệu và 1 số ngành khoa học. Định nghĩa hoặc tên được đưa ra vào những năm 80 và 90 khi một số giáo sư xem xét chương trình học thống kê, và họ nghĩ sẽ tốt hơn nếu gọi nó là khoa học dữ liệu. Nhưng Khoa học dữ liệu là gì? Tôi thấy khoa học dữ liệu như là cố gắng của con người để làm việc với dữ liệu, để tìm câu trả lời cho các câu hỏi mà họ đang khám phá. Tóm lại, đó là về dữ liệu nhiều hơn là về khoa học. Nếu bạn có dữ liệu, và bạn tò mò, và bạn làm việc với dữ liệu, và bạn thao tác nó, bạn khám phá nó, chính việc thực hiện phân tích dữ liệu, cố gắng có được câu trả lời từ dữ liệu, đó là khoa học dữ liệu. Vào thời điểm này khoa học dữ liệu có liên quan bởi vì chúng ta có sẵn hàng tấn dữ liệu. Chúng ta từng lo lắng về việc thiếu dữ liệu. Bây giờ chúng ta bị nhấn chìm trong dữ liệu. Trước đây, chúng ta không có thuật toán, bây giờ chúng ta có thuật toán. Trước đây, phần mềm rất đắt tiền, bây giờ nó là nguồn mở và miễn phí. Trước đây, chúng ta không thể lưu trữ một lượng lớn dữ liệu, bây giờ với một phần nhỏ chi phí trước đây chúng ta có thể có vô số những bộ dữ liệu với chi phí rất thấp. Vì vậy, các công cụ để làm việc với dữ liệu, tính đa dạng của dữ liệu, và khả năng lưu trữ và phân tích dữ liệu, tất cả đều rẻ, tất cả đều có sẵn, tất cả đều có khắp nơi, có mặt ở ngay đây. Bây giờ là lúc tốt nhất để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
Mỗi người mà bạn hỏi sẽ có mô tả tương đối khác nhau về khoa học dữ liệu, nhưng hầu hết mọi người đồng ý rằng thành phần phân tích dữ liệu của nó rất quan trọng. Phân tích dữ liệu không mới. Điều mới là số lượng lớn dữ liệu có sẵn từ các nguồn vô cùng đa dạng khác nhau: từ log file (tệp nhật ký), email, mạng xã hội, dữ liệu bán hàng, tệp thông tin bệnh nhân, dữ liệu hiệu suất thể thao dữ liệu cảm biến, camera an ninh và nhiều nguồn khác.
Bên cạnh việc có nhiều dữ liệu sẵn có hơn bao giờ hết, ta còn có năng lực tính toán cần có để đưa ra phân tích hữu ích và khám phá kiến thức mới. Khoa học dữ liệu có thể giúp các tổ chức hiểu môi trường của họ, phân tích các vấn đề hiện có và tiết lộ các cơ hội tiềm ẩn trước đó. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng phân tích dữ liệu để bổ sung vào kiến thức của tổ chức bằng cách nghiên cứu dữ liệu, khám phá ra cách tốt nhất sử dụng dữ liệu đó để cung cấp giá trị cho doanh nghiệp.
Vậy, quy trình của khoa học dữ liệu ra sao?
Nhiều tổ chức sẽ sử dụng khoa học dữ liệu để tập trung vào một vấn đề cụ thể, do đó cần phải làm rõ câu hỏi mà tổ chức muốn trả lời. Bước đầu tiên và quan trọng nhất này xác định cách dự án khoa học dữ liệu tiến triển. Các nhà khoa học dữ liệu giỏi là những người tò mò đặt ra câu hỏi để làm rõ nhu cầu của doanh nghiệp. Các câu hỏi tiếp theo là: "Chúng ta cần dữ liệu gì để giải quyết vấn đề?" và "Dữ liệu đó sẽ đến từ đâu?"
Các nhà khoa học dữ liệu có thể phân tích dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc từ nhiều nguồn và tùy thuộc vào bản chất của vấn đề, họ có thể chọn phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau. Sử dụng nhiều mô hình để khám phá dữ liệu sẽ giúp họ thấy các mẫu hình, nguyên mẫu và điểm ngoại lai có khi, việc này sẽ giúp xác nhận những gì tổ chức hoài nghi, nhưng cũng có khi đó sẽ hoàn toàn là kiến thức mới, dẫn tổ chức đến một cách tiếp cận mới.
Khi dữ liệu đã cho thấy hết những thông tin có giá trị này, vai trò của nhà khoa học dữ liệu sẽ trở thành người dẫn chuyện, truyền đạt kết quả tới các bên liên quan của dự án. Các chuyên gia khoa học dữ liệu có thể sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu hữu ích để giúp các bên liên quan hiểu bản chất của kết quả và hành động được đề xuất. Khoa học dữ liệu đang thay đổi cách chúng ta làm việc, thay đổi cách chúng ta sử dụng dữ liệu và thay đổi cách ta tiếp cận thế giới.
Nguồn tham khảo: https://www.coursera.org, https://courses.funix.edu.vn
Tổng hợp bởi nhóm tác giả eNao - chuyên gia công nghệ khối ngành Developer
