Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu cung cấp thông tin có ý nghĩa dựa trên lượng lớn dữ liệu phức tạp hoặc dữ liệu lớn. Khoa học dữ liệu, hay khoa học dựa trên dữ liệu, kết hợp các lĩnh vực công việc khác nhau trong thống kê và tính toán để giải thích dữ liệu cho mục đích ra quyết định.
Hiểu biết về khoa học dữ liệu
Dữ liệu được rút ra từ các lĩnh vực, kênh và nền tảng khác nhau bao gồm điện thoại di động, phương tiện truyền thông xã hội, trang web thương mại điện tử, khảo sát chăm sóc sức khỏe và tìm kiếm trên Internet. Sự gia tăng số lượng dữ liệu có sẵn đã mở ra cánh cửa cho một lĩnh vực nghiên cứu mới dựa trên dữ liệu lớn, bộ dữ liệu khổng lồ góp phần tạo ra các công cụ hoạt động tốt hơn trong tất cả các lĩnh vực.
Việc tiếp tục tăng dữ liệu liên tục là có thể do những tiến bộ trong công nghệ và kỹ thuật thu thập. Các cá nhân mua mô hình và hành vi có thể được theo dõi và dự đoán được thực hiện dựa trên thông tin thu thập được.
Tuy nhiên, dữ liệu ngày càng tăng không có cấu trúc và yêu cầu phân tích cú pháp để đưa ra quyết định hiệu quả. Quá trình này rất phức tạp và tốn thời gian cho các công ty, do đó, sự xuất hiện của khoa học dữ liệu.
Khoa học dữ liệu, hay khoa học dựa trên dữ liệu, sử dụng dữ liệu lớn và học máy để diễn giải dữ liệu cho mục đích ra quyết định.
Sơ lược về lịch sử khoa học dữ liệu
Thuật ngữ khoa học dữ liệu đã tồn tại trong phần tốt hơn của 30 năm qua và ban đầu được sử dụng thay thế cho "khoa học máy tính" vào năm 1960. Khoảng 15 năm sau, thuật ngữ này được sử dụng để xác định khảo sát các phương pháp xử lý dữ liệu được sử dụng theo cách khác các ứng dụng. Năm 2001, khoa học dữ liệu được giới thiệu như một ngành học độc lập. Tạp chí Harvard Business Review đã xuất bản một bài báo vào năm 2012 mô tả vai trò của nhà khoa học dữ liệu là công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 21.
Chìa khóa chính
- Những tiến bộ trong công nghệ, Internet, phương tiện truyền thông xã hội và sử dụng công nghệ đều tăng khả năng tiếp cận dữ liệu lớn. Khoa học sử dụng các kỹ thuật như học máy và trí tuệ nhân tạo để trích xuất thông tin có ý nghĩa và dự đoán các mô hình và hành vi trong tương lai. khoa học đang phát triển khi công nghệ tiến bộ và các kỹ thuật thu thập và phân tích dữ liệu lớn trở nên tinh vi hơn.
Khoa học dữ liệu được áp dụng như thế nào
Khoa học dữ liệu kết hợp các công cụ từ nhiều ngành để thu thập tập hợp dữ liệu, xử lý và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ tập dữ liệu, trích xuất dữ liệu có ý nghĩa từ tập hợp và giải thích nó cho mục đích ra quyết định. Các lĩnh vực kỷ luật tạo nên lĩnh vực khoa học dữ liệu bao gồm khai thác, thống kê, học máy, phân tích và lập trình.
Khai thác dữ liệu áp dụng các thuật toán cho tập dữ liệu phức tạp để tiết lộ các mẫu sau đó được sử dụng để trích xuất dữ liệu hữu ích và có liên quan từ tập hợp. Các biện pháp thống kê hoặc phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu được trích xuất này để đánh giá các sự kiện có khả năng xảy ra trong tương lai dựa trên những gì dữ liệu đã xảy ra trong quá khứ.
Học máy là một công cụ trí tuệ nhân tạo xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ mà con người sẽ không thể xử lý trong cả cuộc đời. Học máy hoàn thiện mô hình quyết định được trình bày theo phân tích dự đoán bằng cách phù hợp với khả năng sự kiện xảy ra với những gì thực sự xảy ra tại thời điểm dự đoán.
Sử dụng phân tích, nhà phân tích dữ liệu thu thập và xử lý dữ liệu có cấu trúc từ giai đoạn học máy bằng thuật toán. Nhà phân tích diễn giải, chuyển đổi và tóm tắt dữ liệu thành một ngôn ngữ gắn kết mà nhóm ra quyết định có thể hiểu được. Khoa học dữ liệu được áp dụng vào thực tế tất cả các bối cảnh và, khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu phát triển, lĩnh vực này sẽ mở rộng để bao gồm kiến trúc dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và quản trị dữ liệu.
Thực tế nhanh
Theo IBM, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu dự kiến sẽ tăng 28% vào năm 2020.
Nhà khoa học dữ liệu được xác định
Một nhà khoa học dữ liệu thu thập, phân tích và giải thích khối lượng dữ liệu lớn, trong nhiều trường hợp, để cải thiện hoạt động của một công ty. Các chuyên gia khoa học dữ liệu phát triển các mô hình thống kê phân tích dữ liệu và phát hiện các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong các bộ dữ liệu. Thông tin này có thể được sử dụng để dự đoán hành vi của người tiêu dùng hoặc để xác định rủi ro kinh doanh và hoạt động. Nhà khoa học dữ liệu thường là một người kể chuyện trình bày những hiểu biết về dữ liệu cho những người ra quyết định theo cách dễ hiểu và có thể áp dụng để giải quyết vấn đề.
Khoa học dữ liệu ngày nay
Các công ty đang áp dụng dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu vào các hoạt động hàng ngày để mang lại giá trị cho người tiêu dùng. Các tổ chức ngân hàng đang tận dụng dữ liệu lớn để tăng cường thành công phát hiện gian lận. Các công ty quản lý tài sản đang sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán khả năng giá của chứng khoán tăng hoặc giảm tại một thời điểm đã nêu.
Các công ty như Netflix khai thác dữ liệu lớn để xác định sản phẩm nào sẽ cung cấp cho người dùng. Netflix cũng sử dụng các thuật toán để tạo các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng dựa trên lịch sử xem của họ. Khoa học dữ liệu đang phát triển với tốc độ nhanh chóng và các ứng dụng của nó sẽ tiếp tục thay đổi cuộc sống trong tương lai.
