Science là gì?

Định nghĩa "science"

Science (khoa học) là hệ thống kiến thức có tổ chức dựa trên các phương pháp quan sát, đo lường, thử nghiệm và phân tích để tìm hiểu về thế giới tự nhiên và xã hội. Khoa học còn là quá trình tìm kiếm sự thật thông qua nghiên cứu và phân tích có hệ thống.

Loài người cần khoa học vì nó giúp chúng ta hiểu rõ thế giới xung quanh, giải thích các hiện tượng phức tạp, và tìm ra giải pháp cho những vấn đề từ cơ bản đến phức tạp. Khoa học là nền tảng cho sự phát triển của công nghệ và đổi mới, từ đó nâng cao chất lượng cuộc sống. Nó tạo ra phương pháp logic và khách quan để kiểm chứng các giả thuyết, giúp con người không ngừng mở rộng kiến thức và phát triển.

Các nhánh lớn của khoa học

• Khoa học tự nhiên: Tập trung nghiên cứu các hiện tượng và quy luật của tự nhiên, bao gồm vật lý, hóa học, sinh học, thiên văn học, địa chất học. Những lĩnh vực này tìm hiểu về cấu trúc vật chất, năng lượng, sự sống và vũ trụ.
• Khoa học xã hội: Nghiên cứu con người và các mối quan hệ xã hội, bao gồm tâm lý học, xã hội học, kinh tế học, chính trị học, nhân học. Những ngành này giúp hiểu rõ hơn về hành vi con người và các cấu trúc xã hội.
• Khoa học ứng dụng: Tập trung vào việc áp dụng kiến thức khoa học vào thực tiễn để giải quyết các vấn đề cụ thể, bao gồm kỹ thuật, y học, nông nghiệp, công nghệ thông tin. Trong đó, data science (khoa học dữ liệu) là một trong những ngành khoa học ứng dụng đang phát triển mạnh mẽ nhất hiện nay.

Khoa học là hệ thống các kiến thức tìm hiểu về thế giới tự nhiên và xã hội

Data Science là gì? 

Định nghĩa và bản chất của Data Science

Data science là gì? Đây là ngành khoa học liên ngành kết hợp các kỹ thuật thống kê, toán học, lập trình máy tính và kiến thức chuyên ngành để trích xuất thông tin có giá trị và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.

Bản chất của data science là tìm ra các mẫu hình (patterns), xu hướng và mối tương quan trong dữ liệu để đưa ra dự đoán, phát hiện những hiểu biết mới và hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ngành này đòi hỏi sự kết hợp giữa tư duy phân tích sắc bén, kiến thức về thuật toán và khả năng kể chuyện thông qua dữ liệu (data storytelling).

Data science còn được biết đến là ngành khoa học dữ liệu, trích xuất thông tin từ dữ liệu

Bạn đọc tham khảo thêm: 

Product Manager là gì? Sự khác biệt giữa Product Management & Product Manager 

SharePoint là gì? Tìm hiểu A -Z về nền tảng quản lý tài liệu Microsoft SharePoint

Data Science hoạt động như thế nào?

Quy trình làm việc cơ bản trong data science thường bao gồm năm bước chính:

• Thu thập dữ liệu: Từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, API, web scraping, cảm biến IoT, hoặc các nguồn dữ liệu mở.
• Làm sạch dữ liệu: Xử lý dữ liệu thiếu, loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa và chuyển đổi dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích.
• Phân tích dữ liệu: Áp dụng các kỹ thuật thống kê, máy học và phân tích dự đoán để khám phá các mẫu hình và xu hướng trong dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu: Chuyển đổi các phát hiện thành các biểu đồ, đồ thị và bảng điều khiển trực quan dễ hiểu.
• Ra quyết định: Sử dụng các hiểu biết thu được để hỗ trợ quá trình ra quyết định, tối ưu hóa quy trình hoặc phát triển sản phẩm mới.

Data science đã trở nên quan trọng trong thời đại hiện nay vì khối lượng dữ liệu được tạo ra hàng ngày là khổng lồ - từ lịch sử duyệt web, hoạt động trên mạng xã hội đến dữ liệu từ các thiết bị IoT. Các tổ chức cần phân tích dữ liệu này để hiểu khách hàng, tối ưu hóa hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh. Trong nền kinh tế dựa trên dữ liệu, data science trở thành công cụ không thể thiếu để biến dữ liệu thô thành giá trị kinh doanh thực sự.

Data Scientist là gì?

Vai trò và công việc của một Data Scientist

Data scientist là gì? Đây là những chuyên gia có khả năng kết hợp kiến thức về toán học, thống kê, lập trình và hiểu biết về lĩnh vực cụ thể để giải quyết các vấn đề phức tạp thông qua dữ liệu. Họ là những "thám tử dữ liệu" hiện đại, làm việc với dữ liệu lớn và phức tạp để phát hiện những hiểu biết có giá trị mà mắt thường không thể nhìn thấy.

Công việc của một data scientist bao gồm nhiều hoạt động đa dạng:

• Phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu hình và xu hướng
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình máy học để dự đoán hành vi hoặc kết quả
• Phát triển thuật toán để xử lý và phân tích dữ liệu lớn
• Trực quan hóa dữ liệu để truyền đạt thông tin một cách hiệu quả
• Hỗ trợ đội ngũ quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
• Nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới

Trong nhiều tổ chức, data scientist làm việc chặt chẽ với các bộ phận khác như kinh doanh, tiếp thị, hoặc phát triển sản phẩm để biến dữ liệu thành hành động cụ thể và tạo ra giá trị thực sự.

Data scientist là những chuyên gia có khả năng giải quyết vấn đề thông qua việc phân tích dữ liệu

Các kỹ năng cần có của Data Scientist

• Lập trình: Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python, R và SQL để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Python đặc biệt phổ biến với các thư viện như Pandas, NumPy, Scikit-learn và TensorFlow.
• Phân tích thống kê: Hiểu biết vững chắc về xác suất, thống kê, phân phối xác suất, kiểm định giả thuyết và hồi quy để phân tích dữ liệu một cách khoa học.
• Máy học và trí tuệ nhân tạo: Kiến thức về các thuật toán máy học (học có giám sát, không giám sát), mạng nơ-ron và học sâu để xây dựng các mô hình dự đoán.
• Xử lý dữ liệu lớn: Khả năng làm việc với các công cụ và nền tảng xử lý dữ liệu lớn như Hadoop, Spark, và hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán.
• Giao tiếp dữ liệu: Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu (sử dụng công cụ như Tableau, Power BI) và storytelling để truyền đạt phát hiện một cách rõ ràng và thuyết phục đến những người không có chuyên môn kỹ thuật.
• Kiến thức chuyên ngành: Hiểu biết về lĩnh vực cụ thể (như tài chính, y tế, tiếp thị) để đặt ra câu hỏi phù hợp và diễn giải kết quả trong ngữ cảnh.

Ứng dụng thực tiễn của Data Science

Data science đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, mang lại những đột phá quan trọng và tạo giá trị to lớn. Sức mạnh của khoa học dữ liệu nằm ở khả năng áp dụng vào gần như mọi lĩnh vực, từ cải thiện dịch vụ khách hàng đến cứu sống con người.

Tài chính và ngân hàng:

Trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng, data science đã cách mạng hóa cách thức đánh giá khách hàng và quản lý rủi ro. Các ngân hàng hiện đang sử dụng các thuật toán phức tạp để chấm điểm tín dụng tự động, cho phép họ đưa ra quyết định cho vay nhanh chóng và chính xác hơn.

Đồng thời, các hệ thống phát hiện gian lận dựa trên data science có thể phân tích hàng nghìn giao dịch mỗi giây, nhận diện các mẫu hình bất thường và ngăn chặn hoạt động gian lận trước khi chúng gây ra thiệt hại lớn.

Trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng, data science đã cách mạng hóa cách thức đánh giá khách hàng và quản lý rủi ro

Marketing và bán hàng:

Các công ty đang tận dụng dữ liệu người dùng để cá nhân hóa quảng cáo đến từng cá nhân. Thay vì gửi cùng một thông điệp cho mọi khách hàng, các chiến dịch marketing hiện nay có thể điều chỉnh nội dung, thời gian và kênh truyền thông dựa trên hành vi và sở thích của người dùng. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn tăng đáng kể hiệu quả chi tiêu quảng cáo.

Y tế và chăm sóc sức khỏe:

Trong y tế và chăm sóc sức khỏe, data science đang giúp cứu sống con người. Các mô hình dự đoán có thể phân tích dữ liệu bệnh án để nhận diện những bệnh nhân có nguy cơ cao mắc các bệnh nghiêm trọng, cho phép can thiệp sớm và giảm thiểu biến chứng.

Công nghệ xử lý hình ảnh y tế dựa trên trí tuệ nhân tạo đang hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn, trong khi các thuật toán tối ưu hóa đang cải thiện quy trình điều trị và quản lý bệnh viện.

Giao thông và logistics:

Ngành giao thông và logistics đã chứng kiến những đột phá đáng kể nhờ data science. Các thuật toán tối ưu hóa tuyến đường không chỉ giúp tiết kiệm nhiên liệu và thời gian mà còn giảm tắc nghẽn giao thông và khí thải carbon.

Hệ thống giao thông thông minh sử dụng dữ liệu theo thời gian thực để điều chỉnh đèn tín hiệu, quản lý luồng giao thông và dự báo các điểm nóng về tắc nghẽn.

Thương mại điện tử:

Thương mại điện tử là một lĩnh vực được hưởng lợi rõ rệt từ data science. Những nền tảng như Amazon hay Shopee sử dụng các hệ thống đề xuất phức tạp để phân tích hành vi mua sắm và đề xuất sản phẩm phù hợp với từng khách hàng.

Các thuật toán định giá động có thể điều chỉnh giá bán theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, tồn kho và hành vi của đối thủ cạnh tranh, trong khi các mô hình dự báo nhu cầu giúp tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho.

Nông nghiệp:

Nông dân giờ đây có thể sử dụng dữ liệu từ vệ tinh, cảm biến trong đất và thiết bị bay không người lái để tối ưu hóa việc sử dụng nước, phân bón và thuốc trừ sâu. Các mô hình dự báo thời tiết và năng suất cây trồng giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm gieo trồng và thu hoạch, đồng thời phát hiện sớm dịch bệnh cây trồng.

Data science đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp

Cơ hội nghề nghiệp & con đường phát triển với ngành Data Science

Vì sao nhiều người theo đuổi ngành này?

Data science đang trở thành một trong những lựa chọn nghề nghiệp hàng đầu cho những người trẻ đam mê công nghệ và phân tích. Điều này không chỉ vì nhu cầu cao từ thị trường lao động mà còn do nhiều yếu tố hấp dẫn khác của ngành này.

Mức lương của các data scientist thuộc hàng cao nhất trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Tại Việt Nam, một data scientist có kinh nghiệm có thể nhận mức lương từ 25-60 triệu đồng/tháng, trong khi ở thị trường quốc tế, con số này có thể lên đến 100.000-150.000 USD/năm. Nhu cầu về nhân lực trong lĩnh vực này vẫn đang tăng nhanh, tạo ra tình trạng "cung không đủ cầu" trên toàn cầu.

Một lợi thế khác của ngành data science là tính linh hoạt cao trong môi trường làm việc. Nhiều data scientist có thể làm việc từ xa (remote), tham gia các dự án freelance hoặc làm việc bán thời gian. Điều này tạo ra sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống, đồng thời mở ra cơ hội làm việc với các công ty quốc tế mà không cần di chuyển.

Ai phù hợp để trở thành Data Scientist?

Không phải ai cũng phù hợp để trở thành một data scientist. Những người thành công trong lĩnh vực này thường có một số đặc điểm và tố chất nhất định:

• Người có tư duy logic và phân tích mạnh mẽ: Khả năng suy luận logic, phân tích nguyên nhân-kết quả và nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
• Người thích khám phá và tìm tòi từ dữ liệu: Sự tò mò tự nhiên và ham muốn hiểu sâu về dữ liệu, không hài lòng với câu trả lời bề mặt.
• Người không ngại học hỏi kỹ thuật mới: Lĩnh vực data science liên tục phát triển với các công nghệ, thuật toán và phương pháp mới. Người học phải sẵn sàng cập nhật kiến thức liên tục.
• Người có khả năng giao tiếp tốt: Không chỉ làm việc với dữ liệu, data scientist còn phải truyền đạt phát hiện của mình đến những người không có chuyên môn kỹ thuật.
• Người có kiến thức nền tảng về toán học và thống kê: Hiểu biết về đại số tuyến tính, giải tích, xác suất và thống kê là nền tảng quan trọng.

Data science đang trở thành một trong những lựa chọn nghề nghiệp hàng đầu cho những người trẻ đam mê công nghệ và phân tích

Như vậy, hiểu rõ science là gì, đặc biệt là data science là gì và vai trò của data scientist là gì trở nên vô cùng quan trọng. Khoa học dữ liệu không chỉ là một xu hướng công nghệ tạm thời mà đã trở thành động lực then chốt của sự đổi mới và tăng trưởng trong mọi lĩnh vực.