Bài 26. Làm quen với Khoa học dữ liệu

datcoder

Những năm gần đây, cùng với AI, Khoa học dữ liệu (data science) đã trở thành lĩnh vực thu hút sự quan tâm đặc biệt trên toàn thế giới. Hãy nhập từ khoá "data science” vào thanh công cụ tìm kiếm Google và cho nhận xét về kết quả tìm kiếm mà em nhận được.

datcoder
10 tháng 5 lúc 21:20

Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực đa ngành sử dụng thống kê, tính toán khoa học, phương pháp khoa học, thuật toán và hệ thống để trích xuất hoặc suy luận kiến thức và thông tin từ dữ liệu có thể không chính xác, có cấu trúc hoặc không có cấu trúc 1 2 Đây là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và có ảnh hưởng lớn đến nhiều ngành công nghiệp.

Cụ thể, khoa học dữ liệu kết hợp các yếu tố sau:

- Toán học và thống kê: Sử dụng các phương pháp thống kê và toán học để phân tích dữ liệu và tạo ra các mô hình dự đoán.

- Lập trình chuyên sâu: Sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python để xử lý và phân tích

dữ liệu.

- Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy: Áp dụng các thuật toán học máy để xây dựng mô hình dự đoán và phân loại. Kiến thức về lĩnh vực cụ thể: Hiểu về lĩnh vực mà dữ liệu đang được áp dụng, ví dụ: y học, tài chính, marketing, v.v.

Với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu và nguồn dữ liệu đa dạng, khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất ở mọi ngành công nghiệp. Không ngạc nhiên khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu đã được gọi là “công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21" bởi Harvard Business Review 1. Các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào họ để hiểu và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các đề xuất hành động để cải thiện kết quả kinh doanh.

Quá trình khoa học dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau:

1. Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

2. Lưu trữ và xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu, chuẩn hóa, biến đổi và lưu trữ vào các hệ thống dữ liệu như data warehouse hoặc data lake.

3. Phân tích dữ liệu: Khám phá dữ liệu, tìm hiểu các mẫu và xu hướng, và xây dựng các mô hình dự đoán.

4. Trình bày kết quả: Trình bày thông tin dưới dạng báo cáo và biểu đồ để giúp người quản lý và ra quyết định hiểu rõ hơn về dữ liệu và tác động của nó lên kết quả kinh doanh 1.

Tóm lại, khoa học dữ liệu không chỉ là một công cụ hữu ích, mà còn là một phần quan trọng của sự phát triển và ứng dụng thực tế.

Với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu và nguồn dữ liệu đa dạng, khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất ở mọi ngành công nghiệp. Không ngạc nhiên khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu đã được gọi là "công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21" bởi Harvard Business Review 1. Các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào họ để hiểu và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các đề xuất hành động để cải thiện kết quả kinh doanh.

Quá trình khoa học dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau:

1. Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

2. Lưu trữ và xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu, chuẩn hóa, biến đối và lưu trữ vào các hệ thống dữ liệu như data warehouse hoặc data lake.

3. Phân tích dữ liệu: Khám phá dữ liệu, tìm hiểu các mẫu và xu hướng, và xây dựng các mô hình dự đoán.

4. Trình bày kết quả: Trình bày thông tin dưới dạng báo cáo và biểu đồ để giúp người quản lý và ra quyết định hiểu rõ hơn về dữ liệu và tác động của nó lên kết quả kinh doanh 1.

Tóm lại, khoa học dữ liệu không chỉ là một công cụ hữu ích, mà còn là một phần quan trọng của sự phát triển và ứng dụng thực tế.

Bình luận (0)