Data science là gì? Hiểu rõ hơn về khoa học dữ liệu

Data Science

Data Science mang tính đột phá trong thời đại công nghệ số. Ứng dụng thực tế phổ biến trên mọi lĩnh vực của đời sống xã hội. Vậy Data Science là gì? Cùng theo dõi bài viết dưới đây để tìm hiểu.

Data Science là gì?

Data Science (khoa học dữ liệu) là thu thập, phân tích và nghiên cứu dữ liệu để đưa ra những thông tin giá trị, ứng dụng được trong mọi ngành nghề. 

Nói cách khác, Data Science là sử dụng các nghiên cứu cụ thể để làm rõ được ý nghĩa của Big Data. Như các công cụ thống kê, khoa học máy tính, ứng dụng các công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu, phương pháp toán học,…

Trong thời đại số đang rất phát triển hiện nay, đây là môi trường thuận lợi để phát triển hết khả năng của Data Science.

Data Science là gì
Data Science là gì

Data Science có tầm quan trọng như thế nào

Bức màn công nghệ mở ra một cuộc sống mới tiện lợi hơn. Các doanh nghiệp luôn muốn bắt kịp xu hướng để không bị bỏ lại. Và họ hiểu được tầm quan trọng của Data Science trong doanh nghiệp. 

Nghiên cứu Data Science đưa ra được kết quả từ việc phân tích một khối lượng dữ liệu lớn. Tạo ra những ý nghĩa, chúng tác động vào việc ra quyết định đúng đắn phục vụ cho hoạt động của doanh nghiệp.

Data Scientist là gì?

Data Scientist (Kỹ sư khoa học dữ liệu) là những người thực hiện công việc thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu từ đó đưa ra những thông tin giá trị phục vụ cho hoạt động của tổ chức. 

Từ kết quả này, Data Scientist có những trình bày cụ thể về giá trị mà dữ liệu mang đến như nào và đưa ra các hành động cụ thể ra sao.

Những công việc cụ thể của Data Scientist

Là một ngành nghề còn mới, không phải ai cũng biết rõ những công việc mà Data Scientist cần phải làm là gì. Dưới đây là một số công việc cụ thể của họ.

  • Sử dụng thành thạo hiệu quả những kiến thức về kỹ thuật định lượng, thống kê dữ liệu, deep learning, machine learning,… Vì nó liên quan trực tiếp đến công việc nghiên cứu đưa ra những giải pháp trong nhiều lĩnh vực. Áp dụng những kiến thức để doanh nghiệp hoạt động.
  • Nghiên cứu phát triển insight của sản phẩm từ nguồn dữ liệu mới được xác định rõ ràng. Hiểu được tiềm năng và thực hiện một cách hiệu quả.
  • Thực hiện công việc cải thiện chất lượng và giữ độ ổn định của mô hình hiện tại.
  • Giúp các nhà lãnh đạo cùng các phòng ban liên quan hiểu rõ những insight để họ kịp thời cập nhật, cải thiện và thay đổi.
  • Phát triển các báo cáo cùng bảng điều khiển tương tác tùy chỉnh.
  • Không ngừng tìm hiểu thêm công nghệ mới đem đến những giải pháp phân tích hiệu quả. Phát triển các mô hình định lượng.
  • Sử dụng bộ data không cấu trúc và data có cấu trúc cho sẵn để mở đường cho công việc ra quyết định.  

Chu trình chuẩn bị của Data Science

Một chu trình chuẩn bị của Data Science thường có 3 giai đoạn gồm:

Giai đoạn 1: Chuẩn bị

Dữ liệu sau quá trình thu thập sẽ được làm sạch để đạt tính ổn định nhất. Thực hiện việc này sẽ tốn rất nhiều thời gian vì dữ liệu hiện tại vẫn còn nhiễu. 

Vậy nên, cần thực hiện ngay các bước cụ thể để đảm bảo được độ ổn định chất lượng. Chỉ khi hoàn thiện được chất lượng thì chuyển sang định dạng mà máy mới có hiểu và đọc được.

Giai đoạn 2: Thực hiện thử nghiệm

Giai đoạn này sẽ không tốn nhiều thời gian như giai đoạn đầu tiên của chu trình. Lúc này, giả thuyết được tạo lập ra, trực quan hóa các dữ liệu cũng như tạo ra các mô hình mới. 

Chu trình chuẩn bị Data Science
Chu trình chuẩn bị Data Science

Giai đoạn 3: Phân phối

Đây là giai đoạn cuối trong chu trình, kết quả để báo cáo được ghi lại dưới định dạng tài liệu, tiếp đến là trình bày kết quả cho quản lý. Sự thông qua của ban quản lý sẽ có các quyết định được đưa xuống để thực hiện theo.

Một vài ứng dụng của Data Science trong thời đại hiện nay

Mang tính ứng dụng thực tế hiệu quả, Data Science mang tầm ảnh hưởng của mình đến nhiều ngành nghề. Ứng dụng thực tế vào các lĩnh vực cụ thể sau.

Ứng dụng thực tế vào lĩnh vực tài chính

Data Science có vai trò quan trọng trong lĩnh vực tài chính. Thực hiện các quy trình tự động hóa các công việc mang nghiệp vụ tài chính kế toán trong doanh nghiệp. Từ đây các công việc được thực hiệu quả và an toàn hơn. Giảm thiểu tổn thất từ những nguy cơ rủi ro.

Data Science mang đến những thuật toán áp dụng vào trong công việc làm tăng năng suất lao động. Chọn lọc dữ liệu khách hàng có sẵn để định hướng công việc tiến hành hiệu quả.

Machine Learning trong nghiên cứu lĩnh vực tài chính đưa ra những kết quả hiệu quả. Có thể nghiên cứu được vòng khách hàng cũng như thị phần của doanh nghiệp. Hữu ích trong dự báo các kết quả và xây dựng mối quan hệ bền chặt với khách hàng của doanh nghiệp.

Ứng dụng trong lĩnh vực tài chính
Ứng dụng trong lĩnh vực tài chính

Ứng dụng thực tế vào lĩnh vực ngân hàng

Được ứng dụng phổ biến trong lĩnh vực ngân hàng. Data Science sử dụng Big Data phục vụ cho hoạt động quản lý của ngân hàng trở nên hiệu quả. Tạo tiền đề cho sự phát triển và cạnh tranh với các ngân hàng khác trong tương lai.

Doanh nghiệp sử dụng Data Science để cải thiện các vấn đề của ngân hàng mình. Nhằm mục đích phục vụ hiệu quả cho trải nghiệm của khách hàng.

Mang tính khoa học hiện đại, Data Science định lượng được lượng khách hàng mà ngân hàng mong muốn. Kịp thời phát hiện những vấn đề đang xảy ra để ngân hàng chủ động trong việc điều chỉnh, quản trị rủi ro. Như các trường hợp có dấu hiệu vi phạm gian lận trên thẻ tín dụng, kế toán,… 

Ứng dụng thực tế vào lĩnh vực thương mại điện tử

Ngành thương mại điện tử sử dụng Data Science đạt độ hiệu quả và tối ưu nhất. Sử dụng Data Science trong hoạt động kinh doanh online của doanh nghiệp. Doanh nghiệp xác định được khách hàng tiềm năng mà mình hướng tới. Xây dựng những kế hoạch kinh doanh và hành động cụ thể để phù hợp với thị trường.

Để thu thập những thông tin khách hàng, doanh nghiệp phải sử dụng khả năng phân tích và thu thập dữ liệu của hệ thống phản hồi của khách hàng bằng Data Science một cách triệt để. 

Sử dụng kỹ thuật Data Science trong đề xuất nâng cao hệ thống, nền tảng thương mại điện tử tạo ra những thông tin phù hợp với doanh nghiệp. Thế nên, Data Science tạo ra những chiến lược hiệu quả giúp định hướng và phát triển cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp trên thị trường. 

Ứng dụng trong thương mại điện tử
Ứng dụng trong thương mại điện tử

Ứng dụng thực tế vào lĩnh vực giao thông vận tải

Người ta không lạ gì với hình ảnh xe ôm công nghệ trên đường phố hiện nay. Data Science mang đến ảnh hưởng tích cực cũng như sự tiện ích cho lĩnh vực giao thông vận tải.

Thị trường xe công nghệ có được những tiện ích từ việc khai thác Data Science. Các phương tiện giao thông được tối ưu nâng cao hiệu quả cho người dùng.

Đáp ứng những nhu cầu trong cuộc sống của con người. Phù hợp trong tình trạng dịch bệnh hiện nay. Rất nhiều các tính năng mới được sử dụng như giao hàng hóa thực phẩm. “Đi chợ” trên điện thoại và nhận đồ tại nhà trở nên rất đơn giản.

Không thể không nhắc đến khái niệm xe tự lái đang ngày một được hoàn thiện và tối ưu hơn. Cụ thể Data Science phân tích hành vi người điều khiển các phương tiện. Từ đó tạo nên nền tảng cho ngành giao thông vận tải hiện đại. Ở đó sẽ có những phương tiện có khả năng tự điều khiển và không ngừng đổi mới công nghệ. Mong muốn sản phẩm trở nên thông minh và thân thiện hơn.

Ứng dụng thực tế vào lĩnh vực sản xuất

Sử dụng Data Science trong lĩnh vực sản xuất, đem lại những hiệu quả rõ rệt. Các công nghệ sản xuất được tối ưu làm sao để tiết kiệm chi phí, gia tăng năng suất mà chất lượng sản phẩm vẫn hiệu quả. Đảm bảo được lợi nhuận của doanh nghiệp.

Công cụ hỗ trợ IoT (Internet of Things) của Data Science có tác dụng dự đoán được các vấn đề, phân tích dòng dữ liệu và điều phối hệ thống. Giúp việc sử dụng hệ thống tự động hóa hiện đại, sản phẩm đạt được độ hoàn chỉnh nhờ dây chuyền sản xuất giờ đã chuẩn xác và hiệu quả hơn.

Ứng dụng vào sản xuất
Ứng dụng vào sản xuất

Ứng dụng thực tế vào lĩnh vực y tế – chăm sóc sức khỏe

Data Science được ứng dụng rất hiệu quả trong lĩnh vực này và đem đến những hiệu quả nhất định. Như phân tích những hình ảnh y khoa, điều chế các loại thuốc, gen và bộ gen, các phần mềm hỗ trợ sức khỏe,…

Data Science hỗ trợ từ những khâu tiếp nhận thông tin của bệnh nhân, khám chữa bệnh, chẩn đoán hình ảnh. Tiện lợi và thân thiện trong sử dụng xử lý dễ dàng các chẩn đoán, xây dựng pháp đồ điều trị hiệu quả, di truyền học. Tính ứng dụng cao của Data Science đáp ứng được các yêu cầu về độ phức tạp và đòi hỏi sự cẩn thận trong quá trình điều trị.

Như vậy, Data Science ứng dụng được phổ biến các ngành nghề. Nó đạt được sự tối ưu và độ hiệu quả cao trong công việc. Tiện lợi và thân thiện trong mục đích phục vụ hoạt động sống. Data Science ngày càng phát triển theo thời gian đem đến những thành tựu ấn tượng cho nhân loại.

Trên đây là toàn bộ chia sẻ về Data Science, mà Nef.vn muốn chia sẻ. Hy vọng nó hữu ích với bạn.  

Trân trọng cảm ơn!

Nef Digital Jsc.,

0 0 đánh giá
Đánh giá bài viết
Theo dõi
Thông báo của
0 Góp ý
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận