Khi tham gia ngành học Data Science, bạn có thể làm chủ mọi khía cạnh của công nghệ máy tính dựa trên Data. Học viên sẽ biết cách thiết kế, chế tạo, vận hành và sửa chữa các yếu tố như phần cứng, phần mềm, hệ thống hay mạng lưới máy tính. Data Science sẽ rất phù hợp với những bạn yêu thích công nghệ và muốn khám phá nó một cách sâu sắc nhất.
Ngành học Data Science là gì?
1. Giới thiệu về ngành Khoa học dữ liệu
Data Science (Khoa học dữ liệu) là một lĩnh vực đa dạng, bao gồm nhiều lĩnh vực như Toán học, Thống kê, Công nghệ thông tin và Marketing. Nó tập trung vào việc phân tích và sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh và cải thiện hoạt động của công ty.
Khoa học dữ liệu bao gồm 3 phần chính: Tạo và quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và chuyển kết quả phân tích thành giá trị có nghĩa. Khi phân tích và sử dụng dữ liệu sẽ phải dựa trên ba nguồn tri thức: toán học (hệ thống thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức của lĩnh vực cụ thể.
2. Tầm quan trọng của Data Science hiện nay
Tầm quan trọng của Data Science
- Khoa học dữ liệu giúp các công ty đạt được những quyết định hợp lý và cải thiện hoạt động kinh doanh bằng cách sử dụng dữ liệu.
- Giúp các doanh nghiệp phân tích các xu hướng thị trường, cải thiện sản phẩm và phục vụ theo yêu cầu của khách hàng.
- Giúp các doanh nghiệp quản lý chi phí hiệu quả hơn và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh.
- Ngành khoa học dữ liệu hỗ trợ các nhà quản lý tạo ra các mô hình dự báo và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác.
Khoa học dữ liệu ngày càng phát triển nên rất quan trọng ứng dụng ngày nay, đặc biệt là trong thời đại 4.0, ứng dụng giữa công nghệ và phần mềm có thể giải quyết mọi vấn đề.
3. Data Science cần học những gì? Các từ khóa học cần thiết trong Khoa học dữ liệu
3.1. Học toán và giải toán
Trong ngành học Khoa học dữ liệu, toán học và giải tích là một trong những khóa học cần thiết. Nó cung cấp cho sinh viên các kiến thức về toán học và giải tích để giải quyết các vấn đề về dữ liệu và mô hình dự báo. Sinh viên sẽ học các kỹ thuật và phương pháp như giải phương trình, tìm giải pháp và xử lý dữ liệu.
3.2. Lập trình
Khi học lập trình, sinh viên hiểu cách sử dụng ngôn ngữ lập trình để xử lý dữ liệu và thiết kế các mô hình. Sinh viên sẽ phải học các ngôn ngữ lập trình như Python, R và SQL để tạo ra các dự án ứng dụng vào thực tế.
Data Science cần học gì?
3.3. Thống kê
Học thống kê giúp ích cho rất nhiều ngành học Khoa học dữ liệu và trong nhiều ngành nghề khác. Sinh viên phải hiểu cách sử dụng bảng thống kê phù hợp với dữ liệu đã phân tích và đưa ra quyết định. Sinh viên sẽ học các kỹ thuật và phương pháp như phân tích đồ thị, lập biến và phân tích thống kê để xác định mối quan hệ giữa các biến.
3.4. Kỹ thuật Machine Learning
Kỹ thuật Machine Learning (Máy học) giúp sinh viên hiểu cách sử dụng máy học để phân tích dữ liệu và tạo ra các mô hình dự báo. Chương trình học sẽ xoay quanh các thuật toán như K-means, Naive Bayes và Random Forest để tạo ra các mô hình phỏng đoán cho dữ liệu có sẵn trước đó.
3.5. Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu là nơi lưu trữ dữ liệu có hệ thống bằng điện tử. Nó có thể chứa bất kỳ loại dữ liệu nào như ký tự, từ, số, hình ảnh, video và tệp. Mời vào môn Data Science, sinh viên hiểu cách sử dụng cơ sở dữ liệu để lưu trữ và truy vấn dữ liệu. Các kỹ thuật và phương pháp yêu cầu sinh viên phải nắm bắt như SQL, NoSQL và Dữ liệu lớn để quản lý và truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả.
4. Các công nghệ và ngôn ngữ lập trình cần biết
4.1. Ngôn ngữ Python
Đây là một ngôn ngữ lập trình ngôn ngữ rất phổ biến và dễ học. Nó được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực như Machine Learning, AI, Web Development và Data Science. Python cung cấp cú pháp rất thân thiện với người dùng, hỗ trợ việc học và sử dụng trở nên dễ dàng. Ngoài ra, Python còn có rất nhiều thư viện và công cụ giúp ích cho việc xử lý dữ liệu và học máy trở nên dễ dàng hơn.
4.2. Ngôn ngữ lập trình R
Được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Thống kê, ngôn ngữ R cung cấp một số tính năng rất mạnh và hữu ích cho việc thống kê và phân tích dữ liệu. Nếu bạn muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, học R sẽ là một lựa chọn tốt.
Các công nghệ và ngôn ngữ lập trình cần biết khi học Khoa học dữ liệu
4.3. SQL
SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) là một ngôn ngữ cơ sở dữ liệu, được sử dụng để truy vấn và quản lý dữ liệu trong các hệ thống cơ sở dữ liệu như MySQL, Oracle và Microsoft SQL Server. Ngôn ngữ SQL đóng vai trò như cơ sở dữ liệu phổ biến nhất trong lĩnh vực CNTT. Bạn cần biết cách sử dụng câu lệnh SQL để thao tác dữ liệu, giúp việc quản lý và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
4.4. NoSQL
NoSQL là một loại cơ sở dữ liệu không quan hệ, được sử dụng để lưu trữ và truy vấn dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả. Nó thường được sử dụng trong các hệ thống Dữ liệu lớn, vì nó có khả năng xử lý phân tán dữ liệu và mở rộng linh hoạt hơn so với các cơ sở dữ liệu quan hệ. Các loại cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến nhất bao gồm MongoDB, Cassandra và CouchDB.
4.5. dữ liệu B ig
Dữ liệu mô tả một lượng dữ liệu lớn và phức tạp, mà các công nghệ hiện tại không thể xử lý được với các phần mềm truyền thông. Để giải quyết khối lượng lớn dữ liệu, cần sử dụng các công nghệ Big Data như Hadoop, Spark và NoSQL. Các công nghệ này cung cấp các giải pháp mở rộng, linh hoạt và tính toán phân tán để giải quyết các vấn đề về Dữ liệu lớn.
