Trong ngành khoa học dữ liệu (Data Science), các kỹ năng cần có là kỹ năng phân tích dữ liệu, lập trình, trực quan hóa dữ liệu, các kỹ năng machine learning và deep learning. Nắm vững các kỹ năng này sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia Data Science đáng giá trong thị trường
Ngành khoa học dữ liệu là gì?
1. Giới thiệu về khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu (Data Science) là một ngành nghệ thuật trừu tượng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách chính xác và ý nghĩa. Nó kết hợp nhiều kỹ thuật và phương pháp từ lĩnh vực Khoa học máy tính, Statistics, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Machine Learning và Deep Learning. Mục đích của khoa học dữ liệu là tìm ra các ý nghĩa và quan điểm từ dữ liệu và sử dụng nó để giải quyết các vấn đề kinh doanh hoặc nghiên cứu.
2. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu (Data Science) là một trong những ngành công nghệ phát triển nhanh nhất và có tầm quan trọng lớn trong các lĩnh vực kinh doanh và nghiên cứu. Data Science có thể được ứng dụng trong việc:
- Sử dụng dữ liệu để quản lý kinh doanh: Khoa học dữ liệu cho phép các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để quản lý kinh doanh một cách hiệu quả hơn, bằng cách phân tích dữ liệu và suy đoán các mẫu hành vi của khách hàng.
Tầm quan trọng của ngành Data Science
- Nghiên cứu khoa học: phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách chính xác và ý nghĩa, để tìm ra các ý nghĩa và kết luận hữu ích cho các nghiên cứu khoa học.
- Giải quyết vấn đề phức tạp: Bằng cách sử dụng các phương pháp Machine Learning và Deep Learning để tìm ra lỗi và giải quyết.
3. Kỹ năng cần có trong ngành khoa học dữ liệu
3.1. Ngôn ngữ lập trình và Cơ sở dữ liệu
Nếu không có kiến thức về ngôn ngữ lập trình, tất cả đều vô nghĩa vì bạn sẽ không thể thực hiện bất kỳ tác vụ nào. Đó là lý do tại sao kiến thức về một số ngôn ngữ lập trình nhất định bạn phải học để thao tác dữ liệu và áp dụng các bộ thuật toán khi cần thiết.
Tuy nhiên, có một số ngôn ngữ chính được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu và quan trọng nhất là nhà tuyển dụng cũng muốn bạn sở hữu những ngôn ngữ này. Bao gồm:Python, Lập trình R, SQL, Scala,…
Đặc biệt, chỉ có lập trình Python và R được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng chủ yếu để tạo ra kết quả phù hợp mà hầu hết các công ty mong muốn bất kể lĩnh vực của họ. Họ cung cấp các khuôn khổ và gói hữu ích để thu thập dữ liệu số và thống kê.
Bên cạnh đó, có một số cơ sở dữ liệu quan trọng được yêu cầu lưu trữ dữ liệu theo cách có cấu trúc và đảm bảo cách thức và thời điểm dữ liệu sẽ được gọi khi được yêu cầu.
3.2. Toán học
Để thực hiện các nhiệm vụ và thực thi trong ngành khoa học dữ liệu, bạn cần phải có trình độ thống kê và toán học tốt. Dưới đây là danh sách các chủ đề mà bạn cần phải thông thạo:
- Đại số tuyến tính và ma trận
- Số liệu thống kê
- Hình học
- Giải tích
- Phân phối xác suất
- Phân tích hồi quy
- Mô Hình Véc Tơ
Đây là những chủ đề bắt buộc bạn phải nắm vững chắc khi làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu bởi vì tất cả các thuật toán chính sẽ được thực hiện theo quy trình trên.
Các kỹ năng cần thiết trong ngành khoa học dữ liệu
3.3. Phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu
Có rất nhiều công cụ phục vụ cho phân tích dữ liệu (Data Analytics) và trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) như sau:
- Tableau: Đây là một trong những công cụ hiệu quả nhất được các nhà khoa học dữ liệu trong các ngành khác nhau sử dụng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Nó cho phép người dùng trích xuất đầu ra mong muốn mà không cần một dòng mã thực tế nào.
- Power BI: Trong số tất cả, đây là một trong những công cụ nổi tiếng nhất đang được các tổ chức sử dụng ngày nay. Được giới thiệu vào năm 2014, Power BI là một công cụ phân tích kinh doanh để chuẩn bị các tập dữ liệu và phân tích chúng trên các quy mô khác nhau.
3.4. Dữ liệu lớn
Trong thực tế, một lượng dữ liệu khổng lồ đang được tạo ra mỗi ngày và Big Data là nơi dữ liệu lớn được sử dụng chủ yếu để thu thập, lưu trữ, trích xuất, xử lý và phân tích thông tin hữu ích từ các bộ dữ liệu khác nhau.
Việc xử lý một lượng dữ liệu lớn như vậy là không thực sự khả thi do có nhiều ràng buộc (cả vật lý và tính toán). Và việc giải quyết những thách thức như vậy cần có các công cụ và thuật toán đặc biệt để đạt được những mục tiêu đó.
3.5. Kỹ năng giải quyết vấn đề
Ngành khoa học dữ liệu đòi hỏi khả năng xử lý sự phức tạp. Chuyên viên trong nghề có thể phải đối mặt với những thách thức trong việc tìm ra cách phát triển bất kỳ giải pháp nào có thể giải quyết được các vấn đề và sắp xếp chúng theo cách có cấu trúc.
>>> Xem thêm: Tổng Quan Ngành Học Data Science Đào Tạo Những Gì?
4. Các loại phân tích dữ liệu
Để hỗ trợ cho ngành khoa học dữ liệu, chuyên viên phải biết tất cả 4 phương pháp phân tích dữ liệu dưới đây:
4.1. Phân tích tần suất
Nghiên cứu mô tả định lượng các đặc điểm của một tập hợp dữ liệu được gọi là thống kê mô tả. Phân tích tần suất là một phần của thống kê mô tả. Trong thống kê, tần suất là số lần một sự kiện xảy ra. Phân tích tần suất là một lĩnh vực thống kê quan trọng liên quan đến số lần xuất hiện (tần suất) và phân tích các thước đo về xu hướng trung tâm, độ phân tán, phần trăm,…
4.2. Phân tích biến đổi
Phân tích chuyển đổi là phân tích một chuyển đổi được đề xuất để xác định cách thực hiện nó. Khi một thay đổi duy nhất được thực hiện cho một doanh nghiệp, nhiều hậu quả có thể xảy ra. Phân tích tác động đang xem xét một sự thay đổi và khám phá cũng như dự đoán những hậu quả của sự thay đổi.
Các loại phân tích dữ liệu hiện nay
4.3. Phân tích đa biến
Trong phân tích dữ liệu, chúng ta xem xét các biến (hoặc yếu tố) khác nhau và cách chúng có thể tác động đến các tình huống hoặc kết quả nhất định. Ví dụ: trong lĩnh vực tiếp thị, bạn có thể xem xét biến số “số tiền chi cho quảng cáo” tác động như thế nào đến biến số “số lượng bán hàng”. Điều này giúp chúng ta hiểu tại sao một số kết quả lại xảy ra, từ đó cho phép đưa ra những dự đoán và quyết định sáng suốt cho tương lai.
Có ba loại phân tích cần lưu ý:
- Phân tích đơn biến: chỉ xem xét một biến
- Phân tích hai biến: trong đó hai biến
- Phân tích đa biến: xem xét nhiều hơn hai biến
4.4. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy là một tập hợp các phương pháp thống kê được sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Nó có thể được sử dụng để đánh giá sức mạnh của mối quan hệ giữa các biến và để mô hình hóa mối quan hệ trong tương lai giữa chúng.
Phân tích hồi quy bao gồm một số biến thể, chẳng hạn như tuyến tính và phi tuyến tính. Mô hình phổ biến nhất là tuyến tính đơn giản. Phân tích hồi quy phi tuyến tính thường được sử dụng cho các tập dữ liệu phức tạp hơn, trong đó các biến phụ thuộc và biến độc lập thể hiện mối quan hệ phi tuyến tính.
4.5. Phân tích hệ số tương quan
Các hệ số tương quan được sử dụng để đo mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa hai biến. Có một số loại hệ số tương quan, nhưng phổ biến nhất là của Pearson. Hệ số tương quan Pearson (còn gọi là Pearson’s R) là một hệ số tương quan thường được sử dụng trong hồi quy tuyến tính. Nếu bạn đang bắt đầu học thống kê, có thể bạn sẽ tìm hiểu về R của Pearson trước tiên. Trên thực tế, khi bất kỳ ai đề cập đến hệ số tương quan, họ thường nói về hệ số Pearson.
