Data Science là gì? Vai trò của Data Science trong doanh nghiệp 2020

Data Science (hay còn gọi là Khoa học dữ liệu) trở nên một trong những ngành có nhu cầu nhân công cao nhất ở thế kỷ 2.. Thuật ngữ “Data Science” cũng là thuật ngữ được không ít người nói đến hàng ngày. Vậy Data Science là gì? Hãy khởi đầu tìm hiểu với chỉ dẫn về Data Science.

Data Science là gì? chỉ dẫn về Data Science

Data Science là gì?

Data Science được định nghĩa là tổng cộng những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên có sự liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. đây chính là lĩnh vực đa ngành dùng các cách , quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.

Data Science , những lĩnh vực liên quan

Với sự xuất hiện của công nghệ mới các dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. điều này đã mang lại một thời cơ mới để phân tích cũng như chuyển hóa những Insight ý nghĩa từ Data. Theo đấy, đòi hỏi bức thiết đặt ra không thể thiếu một chuyên gia “Data Scientist”, người mà có thể sử dụng những Công Cụ tổng hợp và thống kê , Machine learning (một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó có thể tự học hỏi dựa trên dữ liệu mang vào mà không nhất thiết phải được lập trình cụ thể). Một Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu) không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu, mà còn biết sử dụng thuật toán Machine Learning để dự báo tương lai của một sự khiếu nại.

Do đó, có thể hiểu Data Science là một lĩnh vực có sự liên quan đến xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất nội dung cụ thể từ dữ liệu bằng các phương pháp thống kê và thuật toán máy tính khác nhau. đây là một lĩnh vực đa ngành kết hợp Toán học, thống kê , Khoa học máy tính.

Xem thêm:  Test case là gì? Các loại Test case thông dụng hiện nay

Tầm đặc biệt của Data Science

Những công ty phụ thuộc vào nền tảng dữ liệu để cấu trúc, phát triển , cải tiến công ty. những Data Scientist làm việc với những con số, phân tích một một khối lượng lớn Data để xuất ra những Insight ý nghĩa. các insight này rất hữu ích khi phân tích doanh nghiệp , những hoạt động của công ty trên thị trường từ đấy đưa ra những quyết định chính xác. cũng giống như những ngành công nghiệp mến mại khác, ngành săn sóc sức khỏe cũng áp dụng Data Science. Nơi mà công nghệ đang có nhu cầu cực kì lớn để nhận dạng những khối u siêu bé dại ngay từ giai đoạn đầu.

Thống kê chỉ ra số lượng vai trò của những Data Scientist đã phát triển 650% kể từ năm 2012. Khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến chức danh này sẽ được sản sinh ra đến năm 2026 (theo U.S. Bureau of Labor Statistics). ngoài ra công việc của các Data Scientist được xếp hạng top những công việc nổi bật trên LinkedIn.

Vai trò của Data Scientist

Một Data Scientist phải xử lý cả dữ liệu có cấu trúc , phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc được biểu hiện dưới dạng dữ liệu thô, đòi hỏi phải giải quyết, làm sạch da , tổ chức lại dữ liệu để sản sinh ra một cấu trúc có ý nghĩa cho bộ dữ liệu. Sau đó những Data Scientist sẽ bào chế các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất nội dung bằng việc dùng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ dùng các cách tổng hợp và thống kê để miêu tả, trực quan hóa , đưa rõ ra những thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó. Sau đấy những Data scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra và đưa rõ ra quyết định dựa trên những data đấy.

Những Data Scientist sẽ khai triển những mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra những mẫu dư thừa tại dữ liệu. các công cụ này gồm có SQL, Hadoop, Weka, R , Python. Họ thường giữ nhiệm vụ nhà tư vấn tại công ty, nhập cuộc vào các quá trình ra quyết định không giống nhau , tạo ra các kế hoạch. Nhờ vào sự hiểu biết từ dữ liệu, họ giúp đỡ các doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn. điển hình như những doanh nghiệp công nghệ như Google, Netflix, , Amazon đang dùng Khoa học dữ liệu, để tăng trưởng hệ thống những đề nghị tích cực cho người dùng. tương tự, những công ty tài chính không giống nhau đang sử dụng các cách phân tích và dự đoán để dự đoán giá cổ phiếu.

Khoa học dữ liệu đã giúp tạo ra một hệ thống mưu trí hơn có thể đưa ra những quyết định tự trị dựa trên các dữ liệu lịch sử. Thông qua sự đồng hóa với các công nghệ mới nổi như Thị giác máy tính, giải quyết công nghệ tự nhiên, Reinforcement Learning (một lĩnh vực thuộc Machine Learning).

Có thể bạn quan tâm:  ASP.NET Core là gì? ASP.NET Core ra đời trong hoàn cảnh nào?

Nguồn: https://isb.edu.vn/