Khoa học dữ liệu hữu ích với cuộc sống như thế nào? Đọc ngay để hiểu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực có ý nghĩa quan trọng và tiềm năng lớn trong thời đại số hóa hiện nay. Sử dụng khoa học dữ liệu có thể giúp tối ưu hóa quá trình ra quyết định và tạo ra giá trị đáng kể trong nhiều ngành công nghiệp và cả cuộc sống. Hãy cùng Techie tìm hiểu khoa học dữ liệu là gì và những thông tin chi tiết về nó nhé!

Khái niệm về khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu – Data science là một lĩnh vực mới trong công nghệ thông tin và khoa học máy tính, tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích khối lượng lớn thông tin từ dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Nó cung cấp các phương pháp và công cụ để nghiên cứu dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xác định xu hướng, xây dựng mô hình dự đoán và đưa ra quyết định thông minh từ đó tạo ra giá trị trong nhiều khía cạnh của cuộc sống.

dinh-nghia-khoa-học-du-lieu
Khoa học dữ liệu là gì

Thông qua sử dụng các phương pháp và công nghệ tiên tiến, data science hỗ trợ chúng ta tìm hiểu sâu hơn về thị trường, khách hàng, hoạt động kinh doanh,…

Kết quả sau khi phân tích sẽ giúp các chuyên gia Data science giải đáp các câu hỏi như: sự kiện nào đã diễn ra, nguyên nhân tại sao nó xảy ra, sự kiện nào sẽ xảy ra trong tương lai và kết quả thu được sẽ sử dụng cho mục đích cụ thể nào.

Tầm quan trọng của Data science

Với sự hiện đại của thời đại số, dữ liệu được tạo ra và thu thập nhiều với tốc độ rất nhanh. Để đưa ra quyết định thông minh, sử dụng dữ liệu đó để phân tích từ đó hiểu rõ hơn các mô hình và xu hướng, ra quyết định chính xác và tối ưu hóa quá trình hoạt động. Bên cạnh đó khoa học dữ liệu còn quan trọng bởi vì nó kết hợp phương pháp, công cụ và công nghệ tiên tiến để phân tích dữ liệu. 

Quy trình của khoa học dữ liệu 

Bước đầu tiên của quy trình khoa học dữ liệu thường bắt đầu với một vấn đề kinh doanh cụ thể. Data Scientist sẽ làm việc với các bên liên quan để hiểu nhu cầu của doanh nghiệp cũng như mục tiêu và phạm vi của dự án. Sau khi vấn đề đã được xác định, nhà khoa học dữ liệu sẽ tiến hành giải quyết nó bằng tiến trình sau:

quy-trinh-data-science
Quy trình khoa học dữ liệu
  1. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu có thể được thu thập từ các nguồn khác nhau, hay đã có sẵn trong kho dữ liệu trên Internet, dữ liệu nội bộ, dữ liệu công cộng, dữ liệu từ nguồn thứ ba… Các nhà nghiên cứu chọn lọc các nguồn để thu thập tùy theo vấn đề đã được xác định từ trước. 

  1. Làm sạch dữ liệu 

Quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm các hoạt động như loại bỏ các giá trị ngoại lai, xử lý dữ liệu bị thiếu, chuyển đổi định dạng của dữ liệu và thực hiện các bước khác nhằm đảm bảo tính chuẩn hóa của dữ liệu cho quá trình phân tích.

  1. Khám phá dữ liệu và phân tích 

Bước tiếp theo trong quy trình là khám phá dữ liệu và thực hiện các phân tích nhằm tìm hiểu thông tin và xây dựng mô hình dữ liệu. Quá trình này bao gồm việc áp dụng các phương pháp thống kê, khai thác dữ liệu và học máy để phát hiện các mẫu, xu hướng và quy luật trong tập dữ liệu.

  1. Xây dựng và đánh giá mô hình

Dựa trên quá trình phân tích dữ liệu, ta có thể xây dựng các mô hình dự đoán hoặc phân loại nhằm giải quyết vấn đề ban đầu. Các mô hình có thể được đánh giá độ chính xác bằng cách thử nghiệm trên tập dữ liệu kiểm tra đã được xác định trước. Đồng thời, mô hình có thể được điều chỉnh nhiều lần để cải thiện kết quả thu được.

  1. Diễn giải kết quả 

Cuối cùng, kết quả của quá trình data science được trình bày một cách rõ ràng và dễ hiểu thông qua báo cáo, các sơ đồ, đồ thị, biểu đồ để thể hiện dữ liệu. Điều này giúp đưa ra những nhận định từ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định giải quyết vấn đề. 

Ứng dụng của khoa học dữ liệu vào các lĩnh vực

Tài chính: Trong ngành này, Data science đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và dự đoán các xu hướng trong thị trường. Nó cũng được sử dụng để quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và đưa ra các chiến lược đầu tư hiệu quả. 

ung-dung-tai-chinh
Ứng dụng trong ngành tài chính

Y tế: Khoa học dữ liệu có thể áp dụng phân tích vào các tập dữ liệu y tế lớn để phát hiện xu hướng về bệnh tật, dự đoán dịch bệnh và đánh giá tác động của các yếu tố môi trường và lối sống đến sức khỏe.

Marketing: Với vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu hành vi mua hàng, phát triển chiến lược tiếp thị, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và tăng cường tương tác với khách hàng.

ung-dung-khoa-hoc-du-lieu
Ứng dụng trong ngành marketing

Giao thông vận tải: Data science có thể tiến hành xử lý dữ liệu giao thông và thực hiện phân tích để dự đoán tình trạng tắc nghẽn, tối ưu hóa lộ trình và nâng cao mức độ an toàn giao thông.

Kết luận

Với sự tiến bộ của công nghệ và xu hướng phát triển trong tương lai, khoa học dữ liệu đang trở nên ngày càng quan trọng và mở ra nhiều cơ hội mới. Sử dụng hiệu quả và thông minh của data science có thể thay đổi cách chúng ta làm việc và đưa ra quyết định.

>>>Xem thêm: Tự động hoá là gì? Tìm hiểu từ A-Z

Khám phá thêm
Temu, một ứng dụng mua sắm Trung Quốc, đang gây chấn động trên internet với những sản phẩm rất rẻ....
“Chúng ta đang sống trong thế giới VUCA” – Câu nói này đã diễn tả đúng tình trạng thế giới...
Trong bài viết này, Techie sẽ giới thiệu đến bạn bản chất của tính năng constraints và auto-layout figma, cũng...
Theo một “nguồn tin mật” cho hay, Ghibli chính thức công bố trailer phần tiếp theo của tựa phim Vùng...
Thuật toán Dijkstra là một công cụ quan trọng trong lý thuyết đồ thị và tối ưu hóa. Với khả...
Nếu như các ứng dụng hẹn hò như Tinder, Okcupid, Facebook Dating vẫn chưa đem đến cho bạn một anh...
“Nói Việt Nam không có văn hóa riêng do sao chép từ Trung Quốc chẳng khác gì nói Nhật Bản...
Với tỷ lệ dân số sử dụng Internet chiếm đến hơn 70%, Việt Nam luôn được coi là thị trường...