Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) đã trở thành một trong những ngành có nhu cầu cao nhất trong thế kỷ 21.

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu được định tức thị tất cả về việc thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra ý nghĩa và trị giá ẩn đằng sau dữ liệu. Sau đó, hình dung chúng cho những bên liên quan, để đưa ra những hành động và chiến lược thích hợp.

Khoa học dữ liệu là gì?

Ví dụ, một doanh nghiệp kinh doanh trên mạng xã hội sẽ thu thập thông tin về tất cả những bài báo, hình ảnh, chương trình khuyến mãi, giờ đăng,… Sau lúc thu thập được, họ sẽ phân tích và đưa ra khuyến nghị. Nội dung khách hàng thích nhất, thời khắc đăng hiệu quả nhất để lập kế hoạch kinh doanh.

Vai trò của ngành Khoa học dữ liệu

Dữ liệu Các nhà khoa học nghiên cứu dữ liệu được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng nhiều phương pháp thống kê. Họ sẽ sử dụng những phương pháp thống kê để mô tả, hình dung và rút ra thông tin giả thiết từ dữ liệu đó.

1659932423 539 Khoa hoc du lieu la gi

Khoa học dữ liệu được thẩm định là một trong những ngành tác động tới sự phát triển của những doanh nghiệp và có tính ứng dụng thực tế rất cao.

  • Đối với nhà băng, Data Science giúp nhà băng phân tích dữ liệu trong Big Data của mình để tìm ra vòng đời trị giá của khách hàng, phân tích hành động của những nhóm khách hàng, phân tích chống gian lận, … Chính dữ liệu sau lúc được phân tích sẽ giúp nhà băng có kế hoạch phát triển và khó khăn với những đối thủ khác.
  • Đối với ngành tài chính, ngành Khoa học dữ liệu có vai trò quan yếu giúp những doanh nghiệp tự động hóa những công việc trong ngành tài chính kế toán. Hoặc dựa vào thông tin bản thân của khách hàng để phân tích, dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, từ đó đưa ra những nhà sản xuất, sản phẩm thích hợp.
  • Trong ngành sản xuất, Khoa học dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp tự động hóa thứ tự sản xuất, từ đó tăng khả năng sản xuất sản phẩm với mức giá thấp hơn, hiệu quả cao hơn đồng thời tăng doanh thu và lợi nhuận. lợi nhuận.
  • Trong ngành vận tải, bằng cách phân tích dữ liệu từ bản đồ, đường phố, hành vi của tài xế, doanh nghiệp sẽ tạo ra những kỹ thuật như xe tự lái, cảnh báo nguy hiểm tự động,… Nhiều doanh nghiệp vận tải như Grab, Goviet,… đều đang sử dụng Data Science để điều chỉnh giá và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các dụng cụ dự đoán số liệu khôn xiết mạnh mẽ đã giúp họ nắm bắt thông tin về khách truy cập, giá nhà sản xuất được đo lường và mật độ lưu lượng truy cập.
  • Nhờ sự phát triển của Khoa học dữ liệu, những nhà khoa học có thể phân loại những bệnh bẩm sinh do gen quyết định, phản ứng của thân thể và gen đối với thuốc. Cũng nhờ những dữ liệu đã phân tích, họ có thể phát triển những loại thuốc mới trong thời kì ngắn, tỷ lệ thành công cao. Data Science cũng tương trợ phân tích và chẩn đoán bệnh bằng cách tổng hợp và phân tích dữ liệu của những tín hiệu bệnh.
  • Trong ngành Thương mại điện tử: Thương mại điện tử là ngành phát triển nhanh nhất hiện nay. Data Science được sử dụng để tìm ra những khuyết thiếu của sản phẩm và nhà sản xuất, từ đó những nhà sản xuất sẽ đưa ra những giải pháp giúp doanh nghiệp tăng chất lượng. Với Data Science, doanh nghiệp có thể đưa ra mức giá thích hợp cho từng tầng lớp khách hàng.

Việc làm trong Khoa học Dữ liệu

Nếu gần đây bạn chỉ nghe nói về Data Analyst hay Business Intelligence Analyst trên những phương tiện truyền thông trong ngành Khoa học dữ liệu và vẫn đang băn khoăn không biết mình sẽ làm gì lúc làm Dữ liệu, thì bài viết này là dành cho bạn.

1659932423 867 Khoa hoc du lieu la gi

1. Nhà khoa học dữ liệu

Các chuyên gia khoa học dữ liệu là những chuyên gia phân tích, chịu trách nhiệm tìm kiếm thông tin chi tiết và những mẫu trong dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu thô, phân tích dữ liệu, thực hiện những thủ tục thống kê khác nhau, trực quan hóa dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu đó.

Họ là những nhà khoa học khắc phục vấn đề bằng cách sử dụng những phương pháp khoa học có tính thách thức cao để định hình một vấn đề, xác định những phương pháp và dụng cụ cần thiết để khắc phục nó, khám phá hiệu quả và thử lại mô phỏng. Chúng là một yếu tố vô cùng quan yếu trong việc dự đoán tương lai của một tổ chức, doanh nghiệp.

Họ biến dữ liệu thô thành những sản phẩm có ý nghĩa. Nhà khoa học dữ liệu cũng chịu trách nhiệm xử lý cả thông tin có cấu trúc và không có cấu trúc.

Một Nhà khoa học dữ liệu phải có kiến ​​thức về những dụng cụ khác nhau như Hadoop, R, Python, SAS, v.v. Kiến thức về tiền xử lý, trực quan hóa và dự đoán dữ liệu là một trong những yêu cầu quan yếu của Nhà khoa học dữ liệu. .

Khoa hoc du lieu la gi.webp

Vì vậy, bước đầu tiên cho bạn nếu bạn muốn khởi đầu sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu – Tìm hiểu về Hadoop.

2. Nhà phân tích dữ liệu

Khoa hoc du lieu la gi

Mọi doanh nghiệp, bất kể ngành nào, đều thu thập thông tin liên tục về mức giá hoạt động và lợi nhuận của mình. Dữ liệu này phải được phân tích và nghiên cứu, sử dụng những kỹ thuật khác nhau, sau đó được vận dụng để cải thiện hoạt động của một doanh nghiệp và tăng lợi nhuận của nó. Đây là nơi bắt nguồn công việc của một Nhà phân tích dữ liệu.

1659932423 738 Khoa hoc du lieu la gi

Các nhà phân tích dữ liệu dịch thông tin thống kê sang tiếng nói hàng ngày mà mọi người có thể hiểu và sử dụng làm hạ tầng để đưa ra những quyết định thực tế. Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giúp tạo nguồn vật liệu tốt hơn, giảm mức giá vận chuyển liên quan tới hoạt động hoặc để theo dõi những vấn đề gây tốn kém quá nhiều cho doanh nghiệp.


Để lại bình luận

✔ Không sử dụng từ khóa trong mục "Tên".
✔ Sẽ hay hơn nếu dùng tên và địa chỉ email thật.
✔ Sử dụng tiếng Việt có dấu.