Data Science là gì? Những kỹ năng cần thiết khi trở thành Data Scientist mà bạn cần biết

Nếu bạn muốn phát triển bản thân mình trong lĩnh vực công nghệ và nghiên cứu, Data Science là một lĩnh vực có thể phù hợp dành cho bạn. Hiện nay, Data Science được đánh giá là ngành có sức hấp dẫn to lớn nhất mọi thời đại. Vậy Data Science là gì? Hãy cùng FPT Shop tìm hiểu về Data Science là gì và các kỹ năng cần thiết để trở thành Data Scientist qua bài viết dưới đây.

Data Science là gì?

Data Science, hay Khoa học Dữ liệu, là một lĩnh vực liên ngành kết hợp các phương pháp toán học, thống kê, khoa học máy tính và kỹ năng giao tiếp để thu thập, xử lý, phân tích và giải thích dữ liệu nhằm trích xuất thông tin chi tiết và đưa ra dự đoán về một vấn đề nào đó.

Mục tiêu chính của Data Science là biến đổi dữ liệu thô thành những kiến thức có giá trị, giúp các tổ chức và cá nhân đưa ra quyết định sáng suốt hơn, giải quyết vấn đề hiệu quả hơn và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Data Science được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:

• Kinh doanh: Phân tích dữ liệu khách hàng để cải thiện chiến lược marketing, tối ưu hóa quy trình bán hàng, phát triển sản phẩm mới.
• Tài chính: Dự đoán biến động thị trường, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro.
• Chăm sóc sức khỏe: Chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc mới, cá nhân hóa việc điều trị.
• Sản xuất: Tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán nhu cầu, kiểm soát chất lượng sản phẩm.
• Chính phủ: Phân tích dữ liệu dân số, tội phạm, giao thông để đưa ra các chính sách phù hợp.

Để trở thành một Data Scientist, bạn cần có kiến thức về toán học, thống kê, khoa học máy tính, kỹ năng lập trình và khả năng giao tiếp tốt.

Data Science có tầm quan trọng như thế nào?

Sau khi đã tìm hiểu Data Science là gì, tiếp theo hãy cùng FPT Shop tìm hiểu tiếp lý do vì sao Data Science lại có tầm quan trọng như thế:

• Nắm bắt thông tin chi tiết từ dữ liệu: Data Science giúp trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ lượng dữ liệu khổng lồ mà các tổ chức thu thập được. Nhờ vậy, các doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng, xu hướng thị trường, hiệu quả hoạt động.
• Hỗ trợ ra quyết định thông minh: Data Science cung cấp cho doanh nghiệp cơ sở để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân tích khoa học. Các quyết định được đưa ra dựa trên Data Science thường chính xác và hiệu quả hơn, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa chi phí và gia tăng lợi nhuận.
• Tự động hóa quy trình: Data Science được sử dụng để tự động hóa các quy trình thủ công, giúp tiết kiệm thời gian, nhân lực và chi phí cho doanh nghiệp. Ví dụ, Data Science có thể được sử dụng để tự động hóa việc phân tích dữ liệu khách hàng, dự đoán nhu cầu thị trường, phát hiện gian lận,...

Chính vì những điều này, nhu cầu về nhân lực Data Science ngày càng cao và hứa hẹn sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của các tổ chức trong tương lai.

Vai trò của một Data Scientist

Vai trò của Data Scientist là rất quan trọng trong việc tận dụng hiệu quả các dữ liệu để đưa ra những quyết định kinh doanh chiến lược và các giải pháp sáng tạo. 

Data Scientist có trách nhiệm thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu. Họ sử dụng các kỹ thuật thống kê, học máy và học sâu để khám phá các mô hình, xu hướng và thông tin từ dữ liệu. Dựa trên kết quả phân tích đó, Data Scientist đề xuất các giải pháp, chiến lược và quyết định kinh doanh để giải quyết các vấn đề và tăng cường hiệu quả hoạt động.

Ngoài ra, các Data Scientist phải có khả năng truyền đạt các phân tích phức tạp dưới dạng bằng chứng có thể hiểu và hành động được cho các bên liên quan. Thường xuyên đánh giá và cập nhật các mô hình, quy trình và hệ thống để nâng cao chất lượng và hiệu quả của công việc.

Vai trò của Data Scientist là rất đa dạng và quan trọng trong việc giúp các tổ chức ra quyết định dựa trên dữ liệu, tăng trưởng và cạnh tranh tốt hơn trong môi trường kinh doanh ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu.

Sự khác biệt giữa Data Scientist và Data Analyst

Để tìm hiểu sâu hơn về Data Science là gì, dưới đây là sự khác nhau giữa Data Scientist và Data Analyst:

Sự khác nhau giữa Data Scientist và Data Analyst là:

Data Analyst:

• Vai trò chính là phân tích dữ liệu hiện tại, xác định các xu hướng và mẫu số liệu.
• Sử dụng các công cụ như Excel, SQL, Tableau để trích xuất, xử lý và báo cáo dữ liệu.
• Đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các thông tin, phân tích hữu ích để hỗ trợ nhà quản lý ra các quyết định chiến lược.

Data Scientist:

• Có trách nhiệm sâu hơn trong việc thiết kế các quy trình và mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu.
• Sử dụng các kỹ thuật học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu lớn để tạo ra các mô hình dự báo.
• Với kiến thức sâu rộng về toán học, thống kê và khoa học dữ liệu, Data Scientist có thể đề xuất các giải pháp mang tính chiến lược dựa trên phân tích dữ liệu.
• Như vậy, Data Analyst và Data Scientist đều đóng vai trò quan trọng trong việc tận dụng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định, nhưng với mức độ sâu và phạm vi công việc khác nhau.

Những kỹ năng cần thiết thi trở thành Data Scientist

Kỹ năng lập trình

Kỹ năng lập trình là thứ không thể thiếu nếu bạn muốn bắt đầu trở thành một Data Scientist. Đây là kỹ năng quan trọng nhất mà bạn phải học và cập nhật kiến thức liên tục. Trong đó, ngôn ngữ lập trình Python và ngôn ngữ lập trình R luôn được sử dụng nhiều nhất đối với một Data Scientist. Tuy nhiên, không nhất thiết phải thành thạo cả hai ngôn ngữ lập trình này mới có thể trở thành Data Scientist. Bạn có thể học một trong hai tùy thuộc vào mục đích và mục tiêu của bạn đối với nghề và lĩnh vực này.

SQL

SQL (Structured Query Language) là một ngôn ngữ lập trình chuyên dụng được sử dụng để truy vấn và thao tác dữ liệu trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Mặc dù SQL có vẻ là một ngôn ngữ cũ và đơn giản hơn so với các công nghệ học máy hiện đại, nó vẫn là một kỹ năng cốt lõi mà các Data Scientist cần phải nắm vững.

Hầu hết các công ty lưu trữ dữ liệu của họ trong các cơ sở dữ liệu dựa trên SQL, vì vậy khả năng sử dụng SQL để truy xuất, lọc và thao tác dữ liệu là vô cùng quan trọng. Nhiều Data Scientist và Data Analyst thậm chí sử dụng SQL nhiều hơn cả Python hoặc R trong công việc hàng ngày.

Ngoài ra, SQL còn là nền tảng quan trọng để các Data Scientist tiếp cận và chuẩn bị dữ liệu trước khi áp dụng các kỹ thuật học máy và phân tích phức tạp hơn. Vì vậy, việc nắm vững SQL là một yêu cầu không thể thiếu đối với một Data Scientist chuyên nghiệp.

Machine Learning và AI

Machine Learning / Trí tuệ nhân tạo (AI) là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu, thu hút sự quan tâm và đam mê của nhiều Data Scientist. Đây là một lĩnh vực vô cùng thú vị và hữu ích, tuy nhiên nó cũng vô cùng rộng lớn và phức tạp.

Bạn không cần phải trở thành chuyên gia trong tất cả các khía cạnh của Machine Learning và AI. Thay vào đó, việc nắm chắc các thuật toán phổ biến nhất sẽ rất hữu ích. Các mô hình như "linear and logistic regressions", "Naive Bayes", "classification and regression trees" (CART), "k-nearest neighbors algorithm" (KNN), "k-means", "principle component analysis" (PCA), và "random forests" là những kiến thức cốt lõi mà bạn nên học cách thành thạo. Việc hiểu rõ và có thể triển khai các mô hình phổ biến sẽ mang lại nhiều giá trị cho công việc của bạn như một Data scientist.

Khả năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện

Với vai trò của một Data Scientist, bạn thường sẽ được giao các vấn đề cần giải quyết. Trong hầu hết các công việc, những câu hỏi có giá trị nhất là những câu hỏi tác động trực tiếp đến kết quả kinh doanh của công ty. Không phải mọi hoạt động phân tích mà bạn thực hiện đều mang lại giá trị như mong đợi.

Vì vậy, để có thể đưa ra những câu hỏi có tiềm năng cao, bạn cần phải nắm vững kỹ năng tư duy phản biện, cùng với sự hiểu biết sâu sắc về công ty, đối thủ cạnh tranh và ngành nghề mà bạn đang hoạt động.

Tạm kết

Trên đây là những thông tin cho câu hỏi Data Science là gì và các thông tin khác có liên quan đến Data Science. Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu Data Science là gì và có cái nhìn tổng quan hơn về ngành và lĩnh vực này. Hãy chia sẻ cho bạn bè nếu bạn cảm thấy các thông tin trên bổ ích nhé! 

Xem thêm: 

• Ngành Marketing là gì? Các loại hình trong ngành Marketing là gì?
• Quản lý nhân sự là gì? Những chức năng chính của quản lý nhân sự mà bạn cần biết

Bạn có thể tiếp xúc với các loại ngôn ngữ lập trình trên những chiếc laptop mạnh mẽ của FPT Shop. FPT Shop cung cấp các loại laptop Asus mạnh mẽ giúp bạn có thể lập trình ổn định hơn. xem ngay tại đây.

Laptop Asus