Data Science là gì?

shape
shape

Ngành Data Science  đã và đang trở thành ngành hót nhất hiện nay. Các doanh nghiệp muốn phát triển và cung cấp sản phẩm dịch vụ tốt hơn cho khách hàng thì các ngành công nghiệp sẽ giúp họ làm điều đó. Bạn đang tò mò và muốn tham khảo và hiểu thêm về ngành Data Science thì hãy theo dõi bài viết ngay dưới đây để giải đáp thắc mắc liên quan.

Vậy Data Science là gì? Lộ trình học Data Science chuẩn nhất như thế nào? cùng  Long Vân tìm hiểu chi tiết trong bài viết “Data Science là gì? Lộ trình học Data Science chuẩn nhất” để có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu nhé!

Data Science là gì?

Data Science là gì?

Data Science (ở cấp độ cơ bản) được định nghĩa là sử dụng dữ liệu để có được thông tin chuyên sâu và có giá trị. Data Science (ở cấp độ cao hơn) chính là sự kết hợp phức tạp của các kỹ năng như lập trình, trực quan hóa dữ liệu, công cụ dòng lệnh, cơ sở dữ liệu, thống kê, học máy và nhiều hơn nữa để phân tích dữ liệu và thu thập thông tin giá trị từ số lượng lớn dữ liệu.

Chức danh Data Science tại Việt Nam được gọi là nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư khoa học dữ liệu,… Những người là công việc này phải  làm công việc với các dữ liệu thu thập được để giúp tổ chức nắm bắt tình hình hoạt động. Từ đó sắp xếp, phân tích, thống kê và trực quan dữ liệu để mang đến những thông tin giá trị cho tổ chức đưa ra các dự báo xu hướng nhằm đưa ra các quyết định quan trọng thúc đẩy hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

Lộ trình học Data Science chuẩn nhất

Toán học cơ bản

Toán học cơ bản

Toán học cơ bản được coi là xương sống của Data Science. Tuy vậy nhưng để trở thành Data Scientist không cần bạn phải là một nhà toán học. Nhưng những người làm ngành này sẽ thường xuyên sử dụng các phương pháp thống kê, hồi quy, mô hình đồ họa 2d, thậm chí là 3d, ma trận… toán học cơ bản giúp bạn nắm chắc khả năng đọc hiểu, xử lý các vấn đề vừa đề cập. 

Các chủ đề toán học cần chú ý là đại số tuyến tính - vector, hàm số, ma trận, vi phân, hoán vị và kết hợp, tuyến tính. Như vậy nếu bạn không có khả năng giải quyết tốt môn toán bạn sẽ rất khó có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

Ngôn ngữ lập trình

Ngôn ngữ lập trình

Ngôn ngữ lập trình xuất hiện xuất hiện trong hầu hết các lĩnh vực công nghệ. Chính vì vậy nó đóng một vai trò quan trọng không thể thiếu trong thời đại hiện nay. 

Khi phân tích nhu cầu tuyển dụng thì những ngôn ngữ Python, R, SQL được các nhà tuyển dụng săn đón nhất. Nếu bạn có những ngôn ngữ trên thì đó chính là lợi thế. Bên cạnh đó, những người có kiến thức lập trình ở các ngôn ngữ khác như C, C#, Java… cũng có nhiều lợi thế khi bắt đầu. Python sẽ hỗ trợ bạn trong những vấn đề lập trình cần biết như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, thuật toán tìm kiếm và sắp xếp, lập trình hướng đối tượng, cơ sở dữ liệu,…

Xác suất và Thống kê

Xác xuất thống kê

Thống kê là kỹ năng quan trọng hàng đầu đối với mọi vai trò công việc liên quan đến dữ liệu từ Data Analyst, Business Analyst cho đến Machine Learning Engineer. Một số kỹ năng thống kê cần nắm phải kể đến như các khái niệm cơ bản về xác suất, sai lệch lựa chọn, nghịch lý Simpson, thống kê mô tả, những điều cơ bản của suy luận thống kê và cách thực hiện phân tích dữ liệu khám phá tốt (EDA).

Các kỹ năng làm việc với dữ liệu

Các kỹ năng làm việc với dữ liệu

Những kỹ năng không thể thiếu khi làm việc với dữ liệu là tìm kiếm, thu thập, thống kê, phân tích, trực quan. Đầu tiên trong vai trò Data Scientist, bạn phải thu thập đầy đủ, làm sạch (chuyển đổi các dữ liệu thô thành những định dạng phù hợp nhu cầu sử dụng). Sau khi đã làm tinh dữ liệu thì sẽ tiến hành phân tích và trực quan dữ liệu thành những biểu đồ tương tác, công việc này còn được gọi là trực quan hóa dữ liệu. Với dữ liệu là các kỹ thuật phân tích dữ liệu, cách sử dụng các công cụ trực quan dữ liệu như Power BI, Tableau, các loại biểu đồ như line chart, scatter plot, histogram, bubble chart, bar chart, heatmap chính là những vấn đề quan trọng cần biết khi làm việc.

Machine Learning/Deep Learning

Machine Learning/Deep Learning

Học máy (Machine learning - ML )

Đây là tập con của trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp các ứng dụng thực hiện một nhiệm vụ chưa được lập trình sẵn. Nó chính là bộ não của những người máy chính vì vậy mà là một Data Scientist, bạn chắc chắn không thể bỏ qua học máy. Để làm được điều này hãy bắt đầu từ những điều đơn giản nhất như các thuật ngữ liên quan. Bạn cần dành thêm thời gian để tìm hiểu về Deep Learning và Big Data để có thể tận dụng tối đa sức mạnh của kho dữ liệu này. Bên cạnh đó học máy cũng liên quan rất nhiều đến thống kê và được xem là kiến thức không thể thiếu với những ngành nghề liên quan đến dữ liệu.

Deep Learning (Kỹ năng mềm)

Ngoài những kiến thức và kỹ năng công việc thì sự thành công của một Data Scientist còn dựa vào kỹ năng mềm. Yếu tố này quan trọng chính là vì tất cả những công việc của bạn đều nhằm mục đích giúp những người quản lý đưa ra các quyết định đúng đắn nhưng nếu như thông tin do bạn truyền đạt không rõ ràng, thiếu chính xác sẽ ảnh hưởng lớn đến sự phát triển của toàn bộ tổ chức. Nên các kỹ năng giao tiếp, trình bày, thuyết trình, tư duy phản biện, làm việc nhóm, tổ chức cuộc họp,… chắc chắn không thể bỏ qua.

Trong chuyên mục kiến thức Long Vân đã giới thiệu cho bạn Data Science là gì? Lộ trình học Data Science chuẩn nhất. Hy vọng rằng những thông tin được tổng hợp trên đây có thể cung cấp những kiến thức hữu ích cho bạn đọc và các bạn muốn bắt đầu tìm hiểu về dữ liệu hoặc đã và đang làm việc trong các ngành liên quan có thể tham gia khóa học Data Analysis tại BAC. 

Long Vân cung cấp dịch vụ  VPS dịch vụ thuê máy chủ ảo,đăng ký tên miền với mức giá rẻ và có nhiều ưu đãi tại công ty chúng tôi. Nếu bạn có nhu cầu cung cấp dịch vụ hãy liên hệ Long Van 

THÔNG TIN LIÊN HỆ

VP TPHCM: Tòa nhà Long Vân, 37/2/6 Đường 12, P. Bình An, Q.2, P. Bình An, Quận 2, Thành phố Hồ Chí Minh

VP Hà Nội: 2 Ngách 37/27, Dịch Vọng, Hoàn Kiếm, Hà Nội

Điện thoại: 028 7303 9168

Email: sale@longvan.net

Website:https://longvan.net


Bài viết liên quan

Danh mục

    Tags

    map
    shape