Mục tiêu của khoa học dữ liệu là thu được kiến thức hữu ích từ một lượng lớn thông tin có cấu trúc và phi cấu trúc. Trọng tâm chính của lĩnh vực này là tìm lời giải thích cho những bí ẩn mà chúng ta hiện không biết gì. Các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, rút ra từ các lĩnh vực đa dạng như khoa học máy tính, phân tích dự đoán, thống kê và học máy, để phân tích các tập dữ liệu lớn nhằm tìm kiếm các mẫu và thông tin chi tiết chưa được dự đoán trước đây. Đọc thêm để tìm hiểu thêm về quy trình khoa học dữ liệu và bằng cấp khoa học dữ liệu là gì. Tận hưởng chuyến đi!
Khoa học dữ liệu là gì?
Toán học, thống kê, phân tích nâng cao, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đều là một phần của bộ công cụ khoa học dữ liệu, được sử dụng song song với kiến thức dành riêng cho miền để khai thác dữ liệu của tổ chức nhằm thu thập thông tin chi tiết. Các quyết định và kế hoạch có thể được thông tin tốt hơn bởi những phát hiện này.
Do số lượng nguồn dữ liệu có sẵn ngày càng tăng, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang mở rộng nhanh chóng trong mọi lĩnh vực. Chúng ngày càng trở nên quan trọng khi các doanh nghiệp dựa vào chúng để phân tích dữ liệu và đưa ra các đề xuất cụ thể để tăng hiệu suất. Các nhà phân tích có thể rút ra những hiểu biết hữu ích nhờ có nhiều vai trò, công cụ và quy trình trong vòng đời của khoa học dữ liệu.
Các giai đoạn dự án khoa học dữ liệu
Sau đây là các giai đoạn của một dự án khoa học dữ liệu:
#1. Nhập dữ liệu
Giai đoạn thu thập dữ liệu của vòng đời bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu thô có cấu trúc và phi cấu trúc từ tất cả các nguồn có thể áp dụng. Nhập dữ liệu thủ công, quét web và truyền dữ liệu liên tục từ các hệ thống và thiết bị đều là ví dụ về các kỹ thuật đó. Dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như thông tin khách hàng, có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, trong khi dữ liệu phi cấu trúc có thể đến từ các tệp như tệp nhật ký, tệp đa phương tiện, hình ảnh, Internet vạn vật (IoT) và phương tiện truyền thông xã hội.
#2. Lưu trữ dữ liệu và xử lý dữ liệu
Vì dữ liệu có nhiều dạng và cấu trúc khác nhau nên các doanh nghiệp phải đánh giá một số tùy chọn để lưu trữ dữ liệu đó. Quy trình làm việc cho các mô hình phân tích, học máy và học sâu được thực hiện dễ dàng hơn bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn do các nhóm quản lý dữ liệu thiết lập. Các công việc ETL (trích xuất, chuyển đổi và tải) hoặc các công nghệ tích hợp dữ liệu khác được sử dụng để làm sạch, loại bỏ trùng lặp, chuyển đổi và kết hợp dữ liệu ở bước này. Trước khi được tải vào kho dữ liệu, hồ dữ liệu hoặc kho lưu trữ khác, việc chuẩn bị dữ liệu này rất quan trọng để nâng cao chất lượng dữ liệu.
# 3. Phân tích dữ liệu
Để điều tra các thành kiến, xu hướng, phạm vi và phân phối giá trị trong dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu thực hiện phân tích dữ liệu khám phá. Quá trình khám phá phân tích dữ liệu này thúc đẩy việc tạo ra các giả thuyết cho thử nghiệm a/b. Nó cũng cho phép các nhà phân tích tìm hiểu xem dữ liệu có hữu ích cho các nỗ lực phân tích dự đoán, học máy hoặc học sâu của họ hay không. Các tổ chức có thể phát triển theo quy mô hơn nếu họ bắt đầu dựa vào thông tin chi tiết do các mô hình cung cấp, vốn phụ thuộc vào tính chính xác của mô hình.
# 4. Giao tiếp
Các báo cáo và hình ảnh hóa dữ liệu khác sau đó được sử dụng để giúp các nhà phân tích kinh doanh và những người ra quyết định khác hiểu được những phát hiện và ý nghĩa của chúng đối với công ty. Các nhà khoa học dữ liệu cũng có thể sử dụng các thành phần được tích hợp trong các ngôn ngữ lập trình như R và Python hoặc họ có thể chuyển sang các công cụ trực quan chuyên dụng.
Công cụ khoa học dữ liệu
Các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất là những ngôn ngữ mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để thực hiện hồi quy thống kê và phân tích dữ liệu khám phá. Các chương trình nguồn mở, miễn phí này có các tính năng tích hợp sẵn để biểu diễn đồ họa, học máy và phân tích thống kê. Sau đây là ví dụ về các ngôn ngữ như vậy:
phòng thu R: Ngôn ngữ phần mềm miễn phí và môi trường phát triển để phân tích và trực quan hóa thống kê.
con trăn: Nó là một ngôn ngữ máy tính năng động và có khả năng thích ứng cao. Python đi kèm với rất nhiều mô-đun phân tích dữ liệu bao gồm NumPy, Pandas và Matplotlib. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các dịch vụ như GitHub và Jupyter Notebooks để cộng tác trong các dự án và chia sẻ mã cũng như dữ liệu.
Có thể một số nhà khoa học dữ liệu muốn làm việc với giao diện người dùng đồ họa hơn và hai công cụ kinh doanh phổ biến để phân tích thống kê là:
SÀI GÒN Gói phần mềm tất cả trong một để phân tích dữ liệu, báo cáo, khai thác dữ liệu và lập mô hình dự đoán; có tính năng trực quan hóa và bảng điều khiển tương tác.
SPSS cho IBM: Bao gồm các công cụ phân tích thống kê tinh vi, rất nhiều thuật toán học máy, khả năng phân tích văn bản, khả năng mở rộng nguồn mở, tích hợp dữ liệu lớn và khung triển khai đơn giản.
Nhà khoa học dữ liệu và công cụ của họ
Các nhà khoa học dữ liệu cũng học cách sử dụng cơ sở dữ liệu NoSQL, khung nguồn mở Apache Spark và nền tảng xử lý dữ liệu phổ biến Apache Hadoop. Họ cũng thành thạo nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu, từ các công cụ đồ họa tích hợp có trong các ứng dụng bảng tính và bản trình bày kinh doanh (như Microsoft Excel) đến phần mềm trực quan hóa thương mại chuyên dụng (như Tableau và IBM Cognos) và mã nguồn mở các công cụ (như D3.js (thư viện JavaScript để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác) và Đồ thị RAW). PyTorch, TensorFlow, MXNet và Spark MLib chỉ là một số khung phổ biến được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng khi phát triển các mô hình máy học.
Mặc dù nhu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học dữ liệu, các doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc tìm kiếm và giữ chân nhân tài mà họ cần để tối đa hóa lợi tức đầu tư từ các sáng kiến khoa học dữ liệu của họ. Để lấp đầy khoảng trống này, một số tổ chức đang sử dụng nền tảng DSML (khoa học dữ liệu, máy học) nhiều người dùng, do đó tạo ra vị trí “nhà khoa học dữ liệu công dân”.
Bằng khoa học dữ liệu là gì
Nhiều kỹ năng có thể chuyển đổi được dạy cho sinh viên trong các chương trình cấp bằng khoa học dữ liệu. Chúng bao gồm phân tích dữ liệu, lập trình máy tính, mô hình dự đoán, thống kê, tính toán và kinh tế. Hơn nữa, sinh viên nghiên cứu khoa học dữ liệu thường xuyên học cách truyền đạt những phát hiện và đề xuất dựa trên dữ liệu của họ theo những cách đơn giản để đồng nghiệp của họ hiểu được. Các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo (AI), học máy và học sâu cũng thường được đưa vào chương trình giảng dạy khoa học dữ liệu.
Sinh viên tò mò về phạm vi của bằng cấp về khoa học dữ liệu nên biết rằng những người nắm giữ nó tìm được việc làm trong nhiều ngành công nghiệp. Chẳng hạn, một số sinh viên tốt nghiệp được đưa vào sử dụng các giải pháp khai thác dữ liệu đang phát triển, trong khi những người khác được đưa vào làm việc để áp dụng các phân tích dự đoán cho doanh nghiệp. Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia dự đoán tương lai bằng cách kết hợp kiến thức của họ về học máy, thống kê và thuật toán.
Phân tích dự đoán có nhiều ứng dụng trong thế giới thực, chẳng hạn như dự đoán hành vi của người tiêu dùng và xu hướng mua hàng, tối ưu hóa quy trình, tăng doanh thu, phát hiện gian lận và giảm thiểu rủi ro. Dịch vụ tài chính, sản xuất, chăm sóc sức khỏe, công nghệ thông tin, bán lẻ, giáo dục, chính phủ, năng lượng và bảo hiểm chỉ là một số ngành hiện đang sử dụng phân tích dự đoán.
Siêu dữ liệu, là kiến thức về dữ liệu, cũng là một phần quan trọng của dữ liệu. Ai đã tạo ra nó, khi nào, ở đâu và bởi ai, cũng như có bao nhiêu dữ liệu và nó được lưu giữ ở đâu. Siêu dữ liệu có giá trị vì nó cung cấp cho người dùng nhiều thông tin hơn để làm việc, giữ cho dữ liệu chính xác và làm rõ các thuật ngữ. Các nhiệm vụ quan trọng trong quản lý siêu dữ liệu bao gồm xây dựng kho lưu trữ an toàn, sửa siêu dữ liệu và đảm bảo rằng công nghệ có thể truy cập siêu dữ liệu khi cần, tất cả đều do các nhà khoa học dữ liệu và đồng nghiệp của họ thực hiện.
Khoa học dữ liệu so với phân tích là gì
Nhiều người sử dụng các thuật ngữ thay thế cho nhau, tuy nhiên, bề rộng là điểm khác biệt chính giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ chung cho nhiều lĩnh vực được sử dụng để phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ. Phần mềm phân tích dữ liệu là một dạng chuyên biệt của điều này và có thể được xem như một phần không thể thiếu của toàn bộ quá trình. Mục tiêu của phân tích là thu được thông tin chi tiết có thể được sử dụng ngay lập tức bằng cách xây dựng dựa trên các câu hỏi đã được đặt ra.
Hai ngành cũng khác nhau rất nhiều về phạm vi khám phá. Thay vì tập trung vào tối ưu hóa truy vấn, các nhà khoa học dữ liệu khám phá các bộ dữ liệu lớn, thường không có cấu trúc để tìm kiếm các mẫu. Phân tích dữ liệu tập trung, với các câu hỏi cụ thể có thể được trả lời bằng dữ liệu có sẵn, mang lại kết quả vượt trội. Trong khi phân tích dữ liệu lớn tập trung vào việc tìm câu trả lời cho các câu hỏi, thì khoa học dữ liệu tạo ra những hiểu biết sâu rộng hơn, tập trung vào những câu hỏi cần được giải quyết.
Các nhà khoa học dữ liệu ít quan tâm đến việc đưa ra câu trả lời dứt khoát và quan tâm nhiều hơn đến việc khám phá những con đường điều tra mới. Các xu hướng tiềm năng được thiết lập dựa trên dữ liệu hiện có và các phương pháp phân tích và lập mô hình cải tiến được hiện thực hóa.
Tuy nhiên, hai ngành này bổ sung cho nhau; nhiệm vụ tương ứng của họ được đan xen phức tạp. Khoa học dữ liệu đặt nền tảng quan trọng và phân tích các bộ dữ liệu lớn để tạo ấn tượng ban đầu hữu ích, xu hướng tiềm năng trong tương lai và thông tin chi tiết tiềm năng. Bản thân dữ liệu này có thể giúp cải thiện khả năng phân loại và hiểu thông tin, làm cho dữ liệu có lợi trong các lĩnh vực như mô hình hóa, tăng cường học máy và tăng cường hệ thống trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, khoa học dữ liệu đặt ra những vấn đề quan trọng mà chúng tôi chưa từng xem xét trước đây trong khi đưa ra một số giải pháp cụ thể. Ngoài ra, việc sử dụng phân tích dữ liệu cho phép chúng tôi biến những lỗ hổng trong kiến thức của mình thành những hiểu biết hữu ích.
Quy trình Khoa học Dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng một quy trình có phương pháp để phân tích, trực quan hóa và mô hình hóa các tập dữ liệu lớn và đây là điều mà thuật ngữ “Khoa học dữ liệu” đề cập đến. Họ có thể sử dụng tốt hơn các tài nguyên theo ý mình và cung cấp giá trị có ý nghĩa cho doanh nghiệp bằng cách tuân theo quy trình khoa học dữ liệu. Điều này giúp các tổ chức tiết kiệm tiền bằng cách giữ chân nhiều khách hàng hiện tại hơn và thu hút những khách hàng mới. Cả dữ liệu thô có cấu trúc và phi cấu trúc đều có thể được hưởng lợi từ phương pháp khoa học dữ liệu, phương pháp này hỗ trợ khám phá các mẫu ẩn. Quy trình này cũng hỗ trợ tìm ra biện pháp khắc phục bằng cách tiếp cận vấn đề kinh doanh như một dự án. Vì vậy, hãy cùng tìm hiểu chính xác quy trình khoa học dữ liệu là gì và quy trình này hoạt động như thế nào từ đầu đến cuối.
Các bước trong quy trình khoa học dữ liệu
Sau đây là các bước trong quy trình khoa học dữ liệu:
#1. Đóng khung vấn đề
Trước tiên, việc xác định bản chất của vấn đề hiện tại là điều thực tế. Các câu hỏi về dữ liệu phải được chuyển thành câu hỏi về công ty mới có thể trả lời được. Trong hầu hết các trường hợp, câu trả lời của mọi người đối với các câu hỏi về vấn đề của họ sẽ rất mơ hồ. Bước đầu tiên là học cách lấy những đầu vào đó và cung cấp kết quả hữu ích.
#2. Thu thập dữ liệu thô cho vấn đề
Thu thập dữ liệu cần thiết là bước tiếp theo sau khi xác định vấn đề trong khi cố gắng tìm giải pháp cho vấn đề kinh doanh. Các phương pháp thu thập và thu thập dữ liệu phải được coi là một phần của quá trình này. Cơ sở dữ liệu có thể được quét trong nhà hoặc mua từ các nhà cung cấp bên thứ ba.
#3. Xử lý dữ liệu để phân tích
Khi bạn đã hoàn thành hai giai đoạn đầu tiên và thu thập tất cả dữ liệu cần thiết, bạn sẽ cần xử lý dữ liệu đó trước khi chuyển sang giai đoạn phân tích. Nếu dữ liệu không được bảo quản đúng cách, dữ liệu có thể trở nên lộn xộn và dễ bị thiếu chính xác có thể làm sai lệch kết quả. Trong số những vấn đề này có giá trị bị thiếu, giá trị trùng lặp, giá trị được đặt thành null khi chúng phải bằng XNUMX và nhiều vấn đề khác. Để đạt được kết quả đáng tin cậy hơn, bạn sẽ cần kiểm tra dữ liệu và khắc phục mọi vấn đề bạn tìm thấy.
#4. Khám phá dữ liệu
Tại đây, bạn sẽ cần nghĩ đến các giải pháp sẽ hỗ trợ khám phá các kết nối và thông tin chi tiết tiềm ẩn. Bạn sẽ cần tìm hiểu sâu hơn về các con số để khám phá thông tin chi tiết, bao gồm cả yếu tố thúc đẩy tăng hoặc giảm doanh số bán sản phẩm. Bạn cần chú ý hơn hoặc đánh giá loại thông tin này. Đây là một phần cực kỳ quan trọng của bất kỳ quy trình khoa học dữ liệu nào.
#5. Thực hiện phân tích chuyên sâu
Trong phần này, bạn sẽ được hỏi những câu hỏi đòi hỏi sự hiểu biết về số học, thống kê và công nghệ. Để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và tìm thấy tất cả thông tin chi tiết mà dữ liệu chứa, bạn phải sử dụng tất cả các công cụ khoa học dữ liệu theo ý của mình. Có thể bạn sẽ cần phát triển một mô hình dự đoán có thể phân biệt giữa khách hàng điển hình và khách hàng có hiệu suất thấp. Trong nghiên cứu của mình, bạn có thể bắt gặp nhiều tiêu chí khác nhau, chẳng hạn như độ tuổi hoặc hoạt động trên mạng xã hội, đóng vai trò quan trọng trong việc xác định ai sẽ mua một dịch vụ hoặc sản phẩm cụ thể.
#6. Truyền đạt kết quả của phân tích này
Sau khi thực hiện các biện pháp này, bạn phải truyền đạt hiệu quả các kết quả và thông tin chi tiết của mình cho người quản lý bán hàng phụ trách. Giao tiếp thích hợp sẽ giúp tìm ra giải pháp cho nhiệm vụ hiện tại. Hành động có thể là kết quả của giao tiếp hiệu quả. Mặt khác, giao tiếp không hiệu quả có thể dẫn đến việc không hành động.
Ý nghĩa của quy trình khoa học dữ liệu
Sau đây là tầm quan trọng của quy trình khoa học dữ liệu:
#1. Mang lại kết quả tốt hơn và tăng năng suất
Không nghi ngờ gì về lợi thế cạnh tranh tồn tại đối với bất kỳ tổ chức nào có dữ liệu hoặc quyền truy cập vào dữ liệu. Tổ chức có thể lấy dữ liệu cần thiết ở nhiều định dạng khác nhau và sử dụng dữ liệu đó để đưa ra các quyết định sáng suốt. kết luận được đưa ra và các giám đốc điều hành của công ty tin tưởng vào những kết luận đó thông qua việc sử dụng phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu được hỗ trợ bởi dữ liệu và số liệu thống kê. Điều này cải thiện vị thế cạnh tranh và sản lượng của công ty.
#2. Nó hợp lý hóa việc lập báo cáo
Dữ liệu thường được sử dụng để thu thập các giá trị và sau đó tạo báo cáo dựa trên những con số đó. Sau khi dữ liệu đã được làm sạch và nhập vào khuôn khổ, dữ liệu có thể được truy cập chỉ bằng một cú nhấp chuột và việc tổng hợp các báo cáo chỉ mất vài phút.
#3. Nhanh chóng, chính xác và đáng tin cậy hơn
Điều quan trọng là phải đảm bảo quá trình thu thập thông tin và số liệu thống kê nhanh chóng và không có sai sót. Khi áp dụng cho dữ liệu, cách tiếp cận khoa học dữ liệu hầu như không có chỗ cho lỗi. Điều này đảm bảo mức độ chính xác cao hơn trong quy trình tiếp theo. Thủ tục cũng mang lại kết quả vượt trội. Nhiều đối thủ thường chia sẻ cùng một thông tin. Công ty nào có thông tin chính xác và đáng tin cậy nhất sẽ chiến thắng.
#4. Lưu trữ và phân phối dễ dàng
Lượng dữ liệu khổng lồ đòi hỏi các cơ sở lưu trữ lớn không kém. Điều này làm tăng khả năng một số thông tin hoặc dữ liệu sẽ bị mất hoặc hiểu sai. Giấy tờ và các tệp phức tạp có thể được phân loại và sắp xếp gọn gàng hơn nhờ sử dụng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của quy trình khoa học dữ liệu. Điều này đơn giản hóa quá trình thu thập và sử dụng thông tin. Một lợi ích khác của khoa học dữ liệu là dữ liệu được lưu giữ dưới dạng kỹ thuật số.
#5. Giảm chi phí
Sử dụng quy trình khoa học dữ liệu để thu thập và lưu trữ dữ liệu sẽ loại bỏ nhu cầu thu thập và phân tích lặp lại cùng một dữ liệu. Rất dễ dàng sao chép các tệp kỹ thuật số cho mục đích sao lưu. Việc truyền và lưu trữ dữ liệu nghiên cứu được đơn giản hóa. Tổng công ty tiết kiệm tiền do điều này. Nó cũng thúc đẩy tiết kiệm chi phí bằng cách ngăn chặn việc mất thông tin nếu không được ghi lại. Việc áp dụng quy trình khoa học dữ liệu cũng giúp giảm thiểu tổn thất do thông tin không đầy đủ. Chi phí có thể được cắt giảm hơn nữa khi dữ liệu được sử dụng để đưa ra các quyết định tự tin và được cân nhắc kỹ lưỡng.
#6. An toàn và bảo mật
Tính bảo mật của dữ liệu được cải thiện nhiều khi dữ liệu được lưu trữ kỹ thuật số thông qua quy trình khoa học dữ liệu. Giá trị ngày càng tăng của dữ liệu theo thời gian đã dẫn đến sự gia tăng tần suất đánh cắp dữ liệu. Sau khi dữ liệu đã được xử lý, nó được mã hóa và bảo vệ chống truy cập bất hợp pháp bằng nhiều công cụ khác nhau.
Nghề nghiệp cho chuyên ngành khoa học dữ liệu
Các công ty như Apple, Amazon, Facebook và Google không phải là những công ty duy nhất cần các nhà khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu trong nhiều lĩnh vực, bao gồm ngành công nghiệp ô tô, chăm sóc sức khỏe, lĩnh vực viễn thông và lĩnh vực năng lượng. Các chuyên ngành phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu bao gồm:
#số 1. Kỹ sư phần mềm
Kiến trúc sư ứng dụng là một chuyên gia phần mềm hỗ trợ lập kế hoạch, phát triển và đánh giá các hệ thống phần mềm.
#số 2. Nhà phát triển kinh doanh thông minh
Các nhà phát triển BI tạo các tài nguyên BI như báo cáo và phần mềm. Họ cũng tạo ra các chiến lược để khai thác dữ liệu.
#3. Kỹ sư dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập và chuẩn bị bởi các kỹ sư dữ liệu.
#4. Kiến trúc sư doanh nghiệp
Những người làm việc với tư cách là kiến trúc sư doanh nghiệp được giao nhiệm vụ đảm bảo rằng công ty của họ đang sử dụng các chiến lược công nghệ hiệu quả nhất.
#5. Kỹ sư máy học
Các kỹ sư chuyên về các hệ thống tự trị của chương trình máy học được sử dụng để phát triển các mô hình dự báo. Phần mềm được sử dụng càng lâu thì các mô hình dự đoán của nó sẽ càng phát triển chính xác hơn.
Mức lương trung bình cho chuyên ngành Khoa học dữ liệu
PayScale báo cáo rằng thu nhập hàng năm của các nhà khoa học dữ liệu nằm trong 10% dưới cùng của phân phối tiền lương là khoảng 66,000 đô la, với mức bồi thường trung bình là khoảng 96,000 đô la. Lương hàng năm cho 10% người có thu nhập cao nhất là hơn 134,000 đô la.
Mức lương của nhân viên có thể dao động từ 30,000 đô la đến 60,000 đô la trở lên, tùy thuộc vào mức độ kinh nghiệm, trình độ học vấn và chứng chỉ của họ, cũng như ngành họ làm việc và vị trí của vị trí của họ. Chứng chỉ Chuyên gia về Khoa học Dữ liệu của IBM, Nhà khoa học Dữ liệu được Chứng nhận của SAS và MCSE của Microsoft: Quản lý và Phân tích Dữ liệu chỉ là một số ví dụ khác về các chứng chỉ có liên quan.
Khoa học dữ liệu và điện toán đám mây là gì?
Điện toán đám mây cho phép khoa học dữ liệu mở rộng quy mô bằng cách cung cấp quyền truy cập vào nhiều tài nguyên hơn như sức mạnh tính toán, không gian lưu trữ và các công cụ khác. Vì các tập dữ liệu lớn được sử dụng thường xuyên trong khoa học dữ liệu nên điều quan trọng là phải có các công cụ có thể mở rộng quy mô với dữ liệu, đặc biệt là đối với các dự án nhạy cảm về thời gian. Hồ dữ liệu và các giải pháp lưu trữ dựa trên đám mây khác cũng cung cấp quyền truy cập dễ dàng vào cơ sở hạ tầng lưu trữ được thiết kế để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Người dùng cuối được hưởng lợi từ khả năng thích ứng của các hệ thống lưu trữ này vì họ có thể nhanh chóng triển khai các cụm lớn theo yêu cầu.
Họ có thể thực hiện một số hy sinh tạm thời để đổi lấy kết quả lâu dài hơn bằng cách thêm các nút điện toán bổ sung để tăng tốc các hoạt động xử lý dữ liệu. Cấu trúc giá cho nền tảng đám mây có thể khác nhau tùy theo người dùng, từ các tập đoàn lớn đến các doanh nghiệp non trẻ và được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của mọi đối tượng.
Bộ công cụ cho khoa học dữ liệu thường sử dụng rộng rãi các công nghệ nguồn mở. Khi tài nguyên được lưu trữ trên đám mây, các nhóm không phải lo lắng về việc thiết lập hoặc cập nhật chúng trên máy cục bộ của họ. Khả năng tiếp cận các tiến bộ công nghệ và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu được dân chủ hóa hơn nữa bởi thực tế là một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây cung cấp các bộ công cụ đóng gói sẵn cho phép các nhà khoa học dữ liệu phát triển các mô hình mà không cần mã hóa.
Khoa học dữ liệu khó như thế nào?
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu đầy thách thức. Điều này là do một số yếu tố, trong đó quan trọng nhất là bề rộng của chuyên môn cần thiết. Khoa học dữ liệu được xây dựng trên nền tảng toán học, thống kê và lập trình máy tính. Về mặt toán học, chúng ta có đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất và thống kê.
Khoa học dữ liệu có yêu cầu mã hóa không?
Có, vì các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python và R để xây dựng các mô hình máy học và quản lý các tập dữ liệu lớn.
Những kỹ năng nào các nhà khoa học dữ liệu cần?
Sau đây là những kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu:
- Lập trình.
- Thống kê và xác suất.
- Sắp xếp dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu.
- Học máy và học sâu.
- Trực quan hóa dữ liệu.
- Điện toán đám mây.
- Kỹ năng giao tiếp
Kết luận:
Các nhà khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong công ty của họ và họ phát triển mạnh khi công việc của họ thách thức họ về trí tuệ và cho họ cơ hội áp dụng chuyên môn giải quyết vấn đề của mình. Do thiếu nghiêm trọng các nhà khoa học dữ liệu trên cả nước, chuyên môn của họ cũng có nhu cầu cao. Những người nghiên cứu khoa học dữ liệu có thể tìm thấy một số khả năng bổ ích do nhu cầu cao của lĩnh vực này và khả năng thích ứng của bộ kỹ năng của sinh viên tốt nghiệp.
Bài viết liên quan
- KỸ SƯ DỮ LIỆU: Yêu Cầu Kỹ Năng Và Mức Lương 2023
- DỊCH VỤ CNTT KINH DOANH: Ý nghĩa, Dịch vụ, Nhà phân tích & Mức lương
- Tại sao trở thành một nhà phân tích kinh doanh?
- 30 BẰNG CẤP TỐT NHẤT ĐỂ NHẬN TRONG NĂM 2023
- GIAI ĐOẠN THANH TOÁN CAO NHẤT CỦA THẦY CÔ: Các Bằng Thạc sĩ Tốt nhất 2023
- KỸ SƯ MÁY TÍNH: Định nghĩa, Mức lương, Công việc họ làm & Yêu cầu
dự án
