Mục tiêu bài học

Trong bài học này, chúng ta sẽ tìm hiểu về tác động của khoa học dữ liệu đối với con người, tổ chức, xã hội. Sau đó, bạn sẽ học các kỹ năng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thông qua lời khuyên của chuyên gia. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu về kỹ năng phân tích và vai trò quan trọng của các nhà khoa học dữ liệu trong quá trình này, cách kể chuyện thông qua dữ liệu và tầm quan trọng của việc truyền đạt kết quả cuối cùng một cách hiệu quả. Cuối bài học, bạn sẽ được học cách thiết kế báo cáo khoa học dữ liệu.

• Tìm hiểu tác động của khoa học dữ liệu đối với con người, giúp con người vượt qua nguy cơ thảm hoạ tự nhiên.

• Tìm hiểu cách để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

• Tìm hiểu kỹ năng phân tích và vai trò quan trọng của các nhà khoa học dữ liệu trong quá trình này.

1. Ứng dụng của khoa học dữ liệu

Trong video này chúng ta sẽ tìm hiểu cách khoa học dữ liệu nâng chất lượng sống của con người:

• Trong chăm sóc sức khoẻ, các phân tích dự đoán được phát triển từ data mining, data modeling (mô hình hoá dữ liệu), thống kê và học máy giúp tìm ra các lựa chọn tốt nhất cho bệnh nhân. Phân tích các yếu tố như dấu hiệu gen, điều kiện liên quan, yếu tố môi trường,… để đề xuất các xét nghiệm phù hợp, từ đó đưa ra các phương pháp điều trị tốt nhất cho bệnh nhân theo từng điều kiện riêng.

• Trong phòng chống thiên tai, bằng các công cụ khoa học dữ liệu đã phát triển qua nhiều năm giúp các công cụ phân tích dự đoán cải thiện và cung cấp phân tích dữ liệu mới theo vô số cách, cảnh báo nguy hiểm thiên tai đến con người nhanh hơn bao giờ hết. Các tập big data có thể được sử dụng để dự đoán sự xuất hiện của nhiều loại thiên tai, từ đó tạo ra sự khác biệt giữa sống và chết cho hàng ngàn người.

• Động đất, bão, lốc xoáy, lũ lụt và phun trào núi lửa có thể được dự đoán với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu. Một số nghiên cứu đã sử dụng các nội dung truyền thông xã hội như hình ảnh và từ khoá để theo dõi sự phát triển của lũ lụt, bão và các sự kiện thời tiết khác. Khi thêm vào thông tin được ghi lại bởi các nhà khoa học và trạm dự báo thời tiết, loại dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện dự đoán cho các sự kiện thời tiết ở địa phương.

Các công cụ khoa học dữ liệu cho phép các tổ chức phân tích số lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và trình bày thông tin đó theo cách cho phép các nhà khoa học có được hiểu biết từ dữ liệu, phát hiện ra những kiến thức mới, trong một số trường hợp điều này có thể cứu sống hàng trăm người.

VideoKhoa học dữ liệu đang cứu sống con người như thế nào?

Trong video này, chúng ta sẽ được tìm hiểu về các ứng dụng trong khoa học dữ liệu.

Nếu bạn đã từng tìm kiếm hoặc mua một sản phẩm trên một trang Amazon, bạn sẽ thấy nó tạo ra những đề xuất liên quan đến tìm kiếm của bạn. Loại hệ thống này được gọi là recommendation engine (công cụ gợi ý), một ứng dụng của khoa học dữ liệu. Các công ty như Amazon, Netflix, Spotify sử dụng các thuật toán để thực hiện các gợi ý bắt nguồn từ sở thích của khách hàng và lịch sử hành vi. Từ đó tăng hiệu quả hoạt động.

Trợ lý cá nhân như Siri trên các thiết bị của Apple, sử dụng khoa học dữ liệu để nghĩ ra các câu trả lời cho vô số câu hỏi mà người dùng cuối có thể hỏi.

Google theo dõi mọi chuyển động của bạn, thói quen mua sắm trực tuyến và mạng xã hội của bạn. Sau đó, phân tích dữ liệu để tạo đề xuất cho các nhà hàng, quán bar, cửa hàng và các điểm tham quan khác dựa trên dữ liệu được thu thập từ thiết bị của bạn và vị trí hiện tại của bạn.

Các thiết bị đeo như Fitbit, đồng hồ Apple, đồng hồ Android thêm thông tin về mức độ hoạt động của bạn, mô hình giấc ngủ và nhịp tim đối với dữ liệu bạn tạo.

Trong kinh tế, khoa học dữ liệu trở thành cốt lõi của cạnh tranh. Hỗ trợ làn sóng mới của năng suất, tăng trưởng và đổi mới từ đó tiết kiệm thời gian, tiền bạc cho doanh nghiệp.

VideoỨng dụng của khoa học dữ liệu

2. Kỹ năng và cơ hội của nhà khoa học dữ liệu

Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, kĩ năng đầu tiên bạn phải cần là biết cách lập trình hoặc tư duy máy tính, đồng thời cần biết thêm về:

• Đại số

• Hình học

• Một ít về giải tích

• Xác suất và thống kê cơ bản

• Cơ sở dữ liệu

Sau đó để đi sâu vào lĩnh vực này, bạn cần nắm nhiều lý thuyết về computer science (khoa học máy tính), thống kê và xác suất nâng cao.

Cuối cùng kỹ năng quan trọng nhất của một nhà khoa học dữ liệu là tự học, tìm tòi học hỏi liên tục, luôn tò mò và đặt các câu hỏi cho bản thân, xây dựng nhiều giả thuyết từ bản thân. Sau đó điều chỉnh những giả thuyết đó thông qua quá trình tự học của bản thân mình.

VideoLàm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Với sự xuất hiện của internet of things – IOT và tiến bộ trong distributed computing (điện toán phân tán) đã mang lại một lượng dữ liệu khổng lồ và khả năng công nghệ để phân tích nó, giúp chúng ta có thể trích xuất những thông tin hữu ích.

LinkedIn, Glassdoor, Indeed và Dice đã theo dõi xu hướng việc làm cho thấy khoa học dữ liệu đã tiến dần lên danh sách những công việc đầy hứa hẹn nhất và dần dần từ năm 2016. Năm 2020, khoa học dữ liệu vẫn nằm trong top 3 nghề nghiệp được ưa chuộng.

Dice cho biết, các bài đăng tuyển dụng về khoa học dữ liệu từ nhiều công ty thuộc nhiều ngành công nghiệp khác nhau không chỉ là công nghệ.

Công ty phân tích công nghệ toàn cầu dự đoán thị trường của khoa học dữ liệu sẽ tăng thêm 314.8 tỷ đô la Mỹ tính đến năm 2025, với mức tăng trưởng kép là 38.2%.

Viện Nghiên cứu Toàn cầu McKinsey cảnh báo về sự thiếu hụt chất xám nghiêm trọng trong ngành dữ liệu và phân tích năm 2018.

Bradon Purcell cho biết, vào tháng 1 năm 2019, nhu cầu về ngành khoa học dữ liệu sẽ tăng lên khi các tổ chức ngày càng dựa vào nghiên cứu từ dữ liệu để phát triển.

Khoa học dữ liệu được áp dụng ở hầu hết các ngành kèm theo đó là sự phát triển không ngừng của dữ liệu, nhu cầu nhân lực không ngừng tăng, điều đó thúc đẩy cho khoa học dữ liệu luôn giữ được vị trí quan trọng trong mọi ngành nghề.

VideoCơ hội nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu

3. Công việc cuối của một dự án khoa học dữ liệu

Mục đích cuối cùng của phân tích là truyền đạt những phát hiện cho những người liên quan để họ có thể sử dụng những thông tin này cho việc xây dựng chính sách hoặc chiến lược.

Phân tích tóm tắt những phát hiện trong bảng và sơ đồ. Sau đó, nhà khoa học dữ liệu sử dụng những hiểu biết để xây dựng câu chuyện để truyền đạt những phát hiện. Trong bài đọc này, chúng ta sẽ được cung cấp một số cái nhìn về việc truyền đạt lại này.

Bài đọcSản phẩm bàn giao cuối cùng

Trong bài đọc này, bạn sẽ được học về cách cấu trúc của một bản báo cáo khoa học dữ liệu. Điều này giúp ích cho bạn trong việc xây dựng một bản báo cáo hoàn chỉnh, giúp người đọc có thể dễ dàng theo dõi nội dung bạn cung cấp.

Bài đọcCấu trúc bài báo cáo

Tổng kết bài học

Hoàn thành bài học này, bạn đã học được:

• Các ứng dụng của Khoa học dữ liệu như trong lĩnh vực y tế (phân phối thuốc, điều trị ung thư), Pokémons Go, Google Search.

• Kỹ năng cơ bản để trở thành một nhà khoa học dữ liệu là kỹ năng lập trình.

• Cấu trúc của một bản báo cáo để áp dụng những gì bạn đã học về khoa học dữ liệu như một nhà khoa học dữ liệu.