Khoa học dữ liệu là gì? Giới thiệu, Cơ bản Concepts & Quá trình

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc rút ra những hiểu biết sâu sắc từ lượng lớn dữ liệu bằng các phương pháp, thuật toán và quy trình khoa học khác nhau. Nó giúp bạn khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô. Thuật ngữ Khoa học dữ liệu đã xuất hiện do sự phát triển của thống kê toán học, phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành cho phép bạn trích xuất kiến thức từ dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc. Khoa học dữ liệu cho phép bạn chuyển một vấn đề kinh doanh thành một dự án nghiên cứu và sau đó chuyển nó thành một giải pháp thực tế.

Tại sao lại là Khoa học Dữ liệu?

Dưới đây là những lợi thế đáng kể của việc sử dụng Công nghệ phân tích dữ liệu:

Dữ liệu là dầu cho thế giới ngày nay. Với các công cụ, công nghệ, thuật toán phù hợp, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu và biến nó thành lợi thế kinh doanh khác biệt
Khoa học dữ liệu có thể giúp bạn phát hiện gian lận bằng thuật toán học máy tiên tiến
Nó giúp bạn ngăn ngừa mọi tổn thất tiền tệ đáng kể
Cho phép xây dựng khả năng trí tuệ trong máy móc
Bạn có thể thực hiện phân tích tình cảm để đánh giá mức độ trung thành với thương hiệu của khách hàng
Nó cho phép bạn đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn
Nó giúp bạn giới thiệu đúng sản phẩm cho đúng khách hàng để nâng cao hoạt động kinh doanh của bạn

Thành phần khoa học dữ liệu

Thống Kê

Thống kê là đơn vị quan trọng nhất của kiến thức cơ bản về Khoa học dữ liệu và là phương pháp hoặc khoa học thu thập và phân tích dữ liệu số với số lượng lớn để có được những hiểu biết hữu ích.

Hình ảnh

Kỹ thuật trực quan hóa giúp bạn truy cập lượng dữ liệu khổng lồ bằng hình ảnh dễ hiểu và dễ hiểu.

Machine Learning

Machine Learning khám phá việc xây dựng và nghiên cứu các thuật toán học cách đưa ra dự đoán về dữ liệu không lường trước/trong tương lai.

Học kĩ càng

Học kĩ càng phương pháp này là nghiên cứu máy học mới trong đó thuật toán chọn mô hình phân tích để tuân theo.

Quy trình Khoa học Dữ liệu

Bây giờ trong này Hướng dẫn khoa học dữ liệu, chúng ta sẽ tìm hiểu Quy trình khoa học dữ liệu:

1. Khám phá

Bước khám phá bao gồm việc thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn bên trong và bên ngoài đã được xác định, giúp bạn trả lời câu hỏi kinh doanh.

Dữ liệu có thể là:

Nhật ký từ máy chủ web
Dữ liệu được thu thập từ phương tiện truyền thông xã hội
Bộ dữ liệu điều tra dân số
Dữ liệu được truyền trực tuyến từ các nguồn trực tuyến bằng API

KHAI THÁC. Chuẩn bị

Dữ liệu có thể có nhiều điểm mâu thuẫn như thiếu giá trị, cột trống, định dạng dữ liệu không chính xác, cần được làm sạch. Bạn cần xử lý, khám phá và điều hòa dữ liệu trước khi lập mô hình. Dữ liệu của bạn càng sạch thì dự đoán của bạn càng tốt.

3. Quy hoạch mô hình

Ở giai đoạn này, bạn cần xác định phương pháp và kỹ thuật để rút ra mối quan hệ giữa các biến đầu vào. Việc lập kế hoạch cho một mô hình được thực hiện bằng cách sử dụng các công thức thống kê khác nhau và công cụ trực quan. Các dịch vụ phân tích SQL, R và SAS/access là một số công cụ được sử dụng cho mục đích này.

4. Xây dựng mô hình

Ở bước này, quá trình xây dựng mô hình thực tế bắt đầu. Tại đây, Nhà khoa học dữ liệu phân phối các tập dữ liệu để đào tạo và thử nghiệm. Các kỹ thuật như liên kết, phân loại và phân cụm được áp dụng cho tập dữ liệu huấn luyện. Mô hình, sau khi được chuẩn bị, sẽ được kiểm tra dựa trên tập dữ liệu “thử nghiệm”.

5. Operahóa

Bạn cung cấp mô hình cơ sở cuối cùng cùng với các báo cáo, mã và tài liệu kỹ thuật trong giai đoạn này. Mô hình được triển khai vào môi trường sản xuất thời gian thực sau khi thử nghiệm kỹ lưỡng.

6. Truyền đạt kết quả

Trong giai đoạn này, những phát hiện chính sẽ được thông báo tới tất cả các bên liên quan. Điều này giúp bạn quyết định xem kết quả của dự án là thành công hay thất bại dựa trên thông tin đầu vào từ mô hình.

Vai trò công việc khoa học dữ liệu

Chức danh công việc Nhà khoa học dữ liệu nổi bật nhất là:

Nhà khoa học dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu
Chuyên viên phân tích dữ liệu
Thống kê
Ngày ArchiTector
Quản trị viên dữ liệu
Chuyên viên phân tích kinh doanh
Người quản lý dữ liệu/phân tích

Chúng ta hãy cùng tìm hiểu chi tiết về từng vai trò:

Nhà khoa học dữ liệu

Vai trò: Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia quản lý lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra tầm nhìn kinh doanh hấp dẫn bằng cách sử dụng nhiều công cụ, kỹ thuật, phương pháp, thuật toán, v.v.

Ngôn ngữ: R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark

Kỹ sư dữ liệu

Vai trò: Vai trò của kỹ sư dữ liệu là làm việc với lượng dữ liệu lớn. Ông phát triển, xây dựng, thử nghiệm và duy trì các kiến trúc như hệ thống xử lý quy mô lớn và cơ sở dữ liệu.

Ngôn ngữ: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ và Perl

Chuyên viên phân tích dữ liệu

Vai trò: Nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm khai thác lượng lớn dữ liệu. Họ sẽ tìm kiếm các mối quan hệ, mô hình, xu hướng trong dữ liệu. Later người đó sẽ cung cấp báo cáo và hình ảnh trực quan hấp dẫn để phân tích dữ liệu nhằm đưa ra các quyết định kinh doanh khả thi nhất.

Ngôn ngữ: R, Python, HTML, JS, C, C+ + , SQL

Thống kê

Vai trò: Nhà thống kê thu thập, phân tích và hiểu dữ liệu định tính và định lượng bằng cách sử dụng các lý thuyết và phương pháp thống kê.

Ngôn ngữ: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, perl, Sparkvà tổ ong

Quản trị viên dữ liệu

Vai trò: Quản trị viên dữ liệu phải đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu có thể truy cập được bởi tất cả người dùng có liên quan. Anh ta cũng đảm bảo rằng nó hoạt động chính xác và giữ nó an toàn khỏi hack.

Ngôn ngữ: Ruby trên Rails, SQL, Java, C#, và Python

Chuyên viên phân tích kinh doanh

Vai trò: Chuyên gia này cần cải thiện quy trình kinh doanh. Anh ấy/cô ấy là người trung gian giữa đội ngũ điều hành kinh doanh và bộ phận CNTT.

Ngôn ngữ: SQL, Tableau, Power BI và, Python

Ngoài ra, hãy đọc Câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn khoa học dữ liệu: Bấm vào đây

Công cụ dành cho khoa học dữ liệu

Phân tích dữ liệu	Kho dữ liệu	Data Visualization	Machine Learning
R, Spark, Python và SAS	Hadoop, SQL, Tổ ong	R, Cảnh vật trên sân khấu, Nguyên	Spark, Azure Studio ML, Mahout

Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu với BI (Kinh doanh thông minh)

Thông số	Kinh doanh thông minh	Khoa học dữ liệu
Nhận thức	Nhìn lại	Nhìn về phía trước
Nguồn dữ liệu	Dữ liệu có cấu trúc. Chủ yếu là SQL, nhưng đôi khi là Kho dữ liệu)	Dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Giống như nhật ký, SQL, NoSQL hoặc văn bản
Phương pháp tiếp cận	Thống kê & Trực quan hóa	Thống kê, Học máy và Đồ thị
Nhấn mạnh	Quá khứ & Hiện tại	Phân tích & Lập trình ngôn ngữ tư duy
CÔNG CỤ	Pentaho. Microsoft Bl, QlikView,	R, TensorFlow

Ngoài ra, hãy đọc sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Máy móc: Bấm vào đây

Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu

Một số ứng dụng của Khoa học dữ liệu là:

Tìm kiếm Internet

Tìm kiếm của Google sử dụng công nghệ Khoa học dữ liệu để tìm kiếm một kết quả cụ thể trong chưa đầy một giây

Hệ thống khuyến nghị

Để tạo ra một hệ thống khuyến nghị. Ví dụ: “bạn bè được đề xuất” trên Facebook hoặc video được đề xuất” trên YouTube, mọi thứ đều được thực hiện với sự trợ giúp của Khoa học dữ liệu.

Nhận dạng hình ảnh & giọng nói

Các hệ thống nhận dạng giọng nói như Siri, Google Assistant và Alexa chạy trên kỹ thuật Khoa học dữ liệu. Hơn nữa, Facebook nhận ra bạn bè của bạn khi bạn tải ảnh lên với họ, với sự trợ giúp của Khoa học dữ liệu.

Thế giới trò chơi

EA Sports, Sony, Nintendo đang sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu. Điều này nâng cao trải nghiệm chơi game của bạn. Các trò chơi hiện được phát triển bằng kỹ thuật Machine Learning và chúng có thể tự cập nhật khi bạn chuyển lên cấp độ cao hơn.

So sánh giá trực tuyến

PriceRunner, Junglee, Shopzilla hoạt động trên cơ chế Khoa học dữ liệu. Tại đây, dữ liệu được lấy từ các trang web có liên quan bằng API.

Những thách thức của công nghệ khoa học dữ liệu

Cần có nhiều thông tin và dữ liệu để phân tích chính xác
Không có đủ nguồn tài năng về khoa học dữ liệu
Ban quản lý không cung cấp hỗ trợ tài chính cho nhóm khoa học dữ liệu
Không có/khó truy cập dữ liệu
Người ra quyết định kinh doanh không sử dụng hiệu quả dữ liệu Kết quả khoa học
Giải thích khoa học dữ liệu cho người khác là điều khó khăn
Vấn đề riêng tư
Thiếu chuyên gia tên miền quan trọng
Nếu một tổ chức rất nhỏ thì không thể có nhóm Khoa học dữ liệu

Tổng kết

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc rút ra những hiểu biết sâu sắc từ lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp, thuật toán và quy trình khoa học khác nhau.
Thống kê, Trực quan hóa, Học sâu, Học máy là những khái niệm Khoa học dữ liệu quan trọng.
Quy trình Khoa học Dữ liệu trải qua các giai đoạn Khám phá, Chuẩn bị Dữ liệu, Lập kế hoạch Mô hình, Xây dựng Mô hình, Operahóa, Truyền đạt kết quả.
Vai trò công việc quan trọng của Nhà khoa học dữ liệu là: 1) Nhà khoa học dữ liệu 2) Kỹ sư dữ liệu 3) Nhà phân tích dữ liệu 4) Nhà thống kê 5) Dữ liệu Archikiến trúc 6) Quản trị viên dữ liệu 7) Nhà phân tích kinh doanh 8) Người quản lý dữ liệu/phân tích.
R, SQL, Python, SaS là những công cụ khoa học dữ liệu thiết yếu.
Những dự đoán của Business Intelligence là nhìn về phía sau, trong khi đối với Data Science là nhìn về phía trước.
Các ứng dụng quan trọng của Khoa học dữ liệu là 1) Tìm kiếm trên Internet 2) Hệ thống đề xuất 3) Nhận dạng hình ảnh và giọng nói 4) Thế giới trò chơi 5) So sánh giá trực tuyến.
Sự đa dạng của thông tin và dữ liệu là thách thức lớn nhất của công nghệ khoa học dữ liệu.

Bạn có thể thích: