Data và Data Scientist, Data Analyst luôn đóng một vai trò quan trọng trong tất cả các lĩnh vực hiện nay. Data Analyst và Data Scientist cũng trở thành 2 nghề cực kỳ được yêu thích và có triển vọng trong tương lai. Trong bài viết hôm nay, hãy cùng Vietnix tìm hiểu chi tiết về data science là gì cũng như sự khác nhau giữa 2 vị trí trên nhé!

Data Science là gì?

Data Science có nghĩa là khoa học dữ liệu có sự kết hợp của nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong đó bao gồm thống kê, phương pháp khoa học, trí tuệ nhân tạo (AI) và cả phân tích dữ liệu để chiết xuất giá trị từ dữ liệu đó. 

Những người thực hành khoa học dữ liệu được xem là Data scientist. Họ sẽ kết hợp hàng loạt các kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu. Nguồn dữ liệu được thu thập được từ website, điện thoại, khách hàng, cảm biến. Và nhiều nguồn khác để thu được những thông tin hữu ích.

Data Science sẽ bao gồm những khâu chuẩn bị nguồn dữ liệu để phân tích như làm sạch, tổng hợp và xử lý dữ liệu. Để có thể thực hiện những phân tích dữ liệu nâng cao hơn. Những ứng dụng phân tích và các nhà khoa học dữ liệu, sau đó có thể xem xét kết quả để phát hiện các mẫu. Đồng thời cho phép các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, công ty đút kết và đưa ra những quyết định, chiến lược đúng đắn.

Tầm quan trọng của Data Science

Data Science là một trong những khái niệm vô cùng quan trọng mà bạn cần nắm rõ. Mục tiêu chính của bộ phận này sẽ quyết định xem những bộ phận khác của doanh nghiệp có đưa ra được dữ liệu tốt hơn không.

Chính vì thế, Data Science đóng vai trò hỗ trợ nhanh chóng và hiệu quả nhất. Tương tự như các chức năng của công nghệ thông tin và cho phép người dùng tổ chức các hoạt động tốt hơn. Từ đó gia tăng giá trị thông qua những quyết định đưa ra.

Có nhiều yếu tố quan trọng từ Data Science được đưa ra. Bao gồm những cột mốc quan trọng cần phải thực hiện, rõ rệt và đi từ cột mốc này đến cột mốc khác trong thời gian nhất định. Nhờ vào những chỉ tiêu được đề ra, doanh nghiệp có thể ưu tiên những vấn đề này đến với nhóm khoa học dữ liệu. Từ đó họ sẽ bắt đầu đi vào quy trình quản lý chung của dự án.

Ứng dụng của Data Science trong thực tế

Cùng Vietnix tìm hiểu xem Data Science sẽ được ứng dụng với các nghành nghề ở ngoài thực tế như nào.

Trong ngành ngân hàng

Ngân hàng là một ngành ứng dụng Data Science nhiều nhất hiện nay. Big Data và Data Science cho phép các ngân hàng cạnh tranh nhau hơn trên thị trường. Với Data Science, các ngân hàng sẽ quản lý nguồn tài nguyên của họ dễ dàng hơn. Đồng thời nhận biết vấn đề trục trặc sớm hơn và việc quản lý dữ liệu khách hàng cũng trở nên hiệu quả hơn. Ngoài ra, dữ liệu còn góp phần định hướng phát triển cho ngân hàng theo nhu cầu thị trường.

Đối với các vấn đề rủi ro, Data Science sẽ cung cấp công cụ để nâng cấp thẻ tín dụng, kế toán và bảo hiểm. Ngân hàng còn sử dụng Data Science trong việc phân tích các gói cho vay đầu tư và hệ sinh thái khách hàng. Với mục đích chính là khai thác những lợi thế cho doanh nghiệp và khách hàng sử dụng dịch vụ.

Trong ngành tài chính

Ngành tài chính kế toán cũng cần tự động hóa quy trình nghiệp vụ kế toán để thực hiện các chiến dịch, công việc hiệu quả hơn. Việc sử dụng trí tuệ của máy móc, các doanh nghiệp tài chính sẽ dễ nhận diện, điều phối và tiếp cận được nguy cơ để giải quyết chúng. 

Các thuật toán trong Data Science có thể thúc đẩy, phát triển được năng suất làm việc theo định hướng bền vững. Bằng cách chắt lọc nguồn dữ liệu khách hàng mà họ đã sẵn có. Dựa vào quy trình phân tích dữ liệu cố định thì những doanh nghiệp tài chính cũng dễ dàng tìm ra giải pháp cho dữ liệu họ nắm giữ. Qua đó mang đến trải nghiệm và xây dựng quan hệ với khách hàng tốt hơn.

Trong ngành sản xuất

Nhờ các ứng dụng Data Science mà nền sản xuất cải thiện được khả năng tạo ra, tối ưu hiệu suất, giảm chi phí và tăng lợi nhuận sản phẩm.

Hơn hết, với công cụ hỗ trợ IoT (Internet of Things), Data Science còn cho phép doanh nghiệp dự đoán được vấn đề. Và điều phối hệ thống, phân tích dòng dữ liệu của họ chính xác hơn. Nhờ đó, nền sản xuất có thể tiết kiệm được nguồn chi phí nhiên liệu cũng như thời gian sản xuất.

Data Scientist còn có thể giúp cho ngành sản xuất đưa ra quyết định đúng đắn hơn khi bắt đầu cải thiện chất lượng sản phẩm.

Trong ngành giao thông vận tải

Data Science giúp cho môi trường giao thông an toàn hơn cho người tham gia điều khiển giao thông. Các ứng dụng giúp cho các phương tiện giao thông được cải tiến và thêm vào các yếu tố tự động hóa.

Ngoài ra, khái niệm “xe tự lái” – cũng được xem là một bước tiến lớn trong ngành giao thông ở thời đại số. Nhờ việc áp dụng các mẫu phân tích tiêu thụ nhiên liệu, hành vi người điều khiển và vận hành máy của phương tiện. Mà Data Science đã góp phần tạo nên nền tảng cho ngành giao thông vận tải ở thời đại công nghiệp 4.0 như hiện nay. 

Trong ngành y tế – chăm sóc sức khỏe

Nhờ các ứng dụng của Data Science, ngành y tế – chăm sóc sức khỏe cũng có những bước nhảy vọt quan trọng.

Những nhóm lĩnh vực đã và đang áp dụng thành công có thể kể đến như:

• Phân tích các hình ảnh về y khoa, gen hay bộ gen.
• Điều chế thuốc.
• Đưa ra các phân tích và chẩn đoán bệnh.
• Phần mềm sức khỏe, trợ lý sức khỏe tâm lý.

Từ khâu tiếp nhận thông tin bệnh nhân cho đến chẩn đoán hình ảnh, khám – chữa bệnh đều có sự góp mặt của Data Science. Xử lý, chẩn đoán qua X-ray, MRI, CT-scans giờ đây cũng trở nên dễ dàng và nâng cấp hơn. Các y – bác sĩ sẽ nhờ đến một số công cụ để có thể tính toán, phác đồ điều trị phù hợp cho bệnh nhân của mình. 

Trong ngành E-Commerce (ngành Thương mại điện tử)

E-commerce và ngành công nghiệp bán lẻ là 2 ngành được “hưởng lợi” rất lớn từ Data Science.

Để nhận biết được nền tảng khách hàng tiềm năng, Data Science còn được sử dụng và khai thác trên các sản phẩm, dịch vụ nhà cung cấp. 

Tương tự, các doanh nghiệp cũng dùng phương pháp phân tích dựa trên dữ liệu có sẵn phản hồi khách hàng để thu được thông tin họ muốn. Công việc này đòi hỏi họ phải sử dụng Natural Language Processing để phân tích. 

Data Science là làm gì?

Như đã đề cập bên trên, nhiệm vụ chính của một Data Scientist là tạo ra những giá trị từ dữ liệu. Trong đó, có 2 nhiệm vụ chính mà họ cần làm, đó là:

• Chuẩn bị nguồn dữ liệu tìm ra những insight để phân tích 

Ở nhiệm vụ này, Data Science sẽ thu thập những thông tin dựa trên những bài post, comment tương tác trên các trang mạng xã hội. Qua đó, họ có thể nắm bắt được những nhu cầu khách hàng tốt hơn. Nhờ đó để đưa ra một insight đắt giá để bộ phận Marketing áp dụng cho các chiến dịch quảng cáo.

• Chuyển hóa insight thành hành động thực tế 

Nhiệm vụ tiếp theo của Data Science cần làm tiếp theo là biểu diễn, giải thích cho các bên liên quan hiểu được ý nghĩa của insight đó. Insight này có ý nghĩa như thế nào? Nên ứng dụng ra sao để mang lại kết quả tốt nhất.

Sự khác biệt giữa Data Analyst và Data Scientist là gì?

Data Analyst và Data Scientist đều làm việc với data và các tiến trình vô cùng quan trọng. Như việc xử lý dữ liệu thô, trích xuất, thống kê, đưa ra phân tích,…. Cả 2 vị trí trên đều phối hợp chặt chẽ với nhóm lập trình cho công tác quản lý dữ liệu.

Tuy nhiên thì hầu như Data Analyst sẽ không cần phải xây dựng mô hình thống kê. Hay áp dụng Machine learning hoặc các phần mềm cao cấp. Trong khi đó, những phần việc này lại là những yêu cầu bắt buộc mà một Data Scientist cần làm. 

Data Analyst là một hai phân nhánh nhỏ trong Data Scientist có nhiệm vụ sàng lọc thông tin qua dữ liệu và tìm cách xác định xu hướng. Nhánh nhỏ thứ 2 đó là Data Engineers có 3 nhiệm vụ thiết kế, xây dựng và sắp xếp các đường ống dữ liệu. Sau đó, di chuyển và biến đổi các dữ liệu này thành “Pipeline” cho bộ nhóm khoa học dữ liệu. Data Engineers có thể sử dụng một số ngôn ngữ lập trình như Java, Scala, C ++ hoặc Python. 

Sự khác nhau về kỹ năng giữa Data Analyst và Data Scientist là gì?

Data Analyst và Data Scientist đều là những công việc phải tiếp xúc hằng ngày với dữ liệu, nhưng ở từng loại hình sẽ dùng một bộ kỹ năng và công cụ khác nhau. Đa số các kỹ năng liên quan đến Data Scientist tạo ra bởi những kỹ năng mà Data Analyst thường dùng. 

Data Analyst thì họ cần những kỹ năng như:

• Nắm rõ mục tiêu cần phân tích.
• Giai đoạn chuẩn bị dữ liệu để chuẩn hóa dữ liệu yêu cầu tập trung. 
• Chú trọng vào giai đoạn phân tích dữ liệu thông qua việc áp dụng những mô hình thống kê. 
• Cuối cùng là tìm ra vấn đề và đưa ra những ý kiến, đề xuất cho các doanh nghiệp.

Còn ở Data scientist:

• Bên cạnh các năng lực như programing skills (kĩ thuật lập trình), domain knowledge (kiến thức chuyên ngành) tương tự Data analyst để hoàn thiện các bước phân tích thì họ còn cần têm các kỹ năng như:
• Năng lực về data modeling techniques (statistics, machine learning, AI). 
• Data scientist phải đưa ra những thành tố quan trọng (features), tương thích với thuật toán ở mỗi model. Bên cạnh đó, là nhìn nhận, nghiên cứu và tối ưu được kết quả của mô hình.

Chênh lệch về mức lương Data Analyst và Data Scientist 

Do nhu cầu tuyển dụng 2 vị trí này đang ngày một tăng lên nên mức lương cũng khá hấp dẫn. Theo Glassdoor mức thu nhập trung bình hàng năm của vị trí Data Scientist và Data Analyst lần lượt là 162.000$ và 84.000$ tại thị trường Mỹ.

Mặc dù hiện nay vẫn chưa có báo cáo về mức lương cho 2 vị trí trên tại Việt Nam. Nhìn chung thì lương Data Scientist sẽ có phần “nhỉnh” hơn so với Data Analyst. Vì vị trí Data Scientist sẽ có những yêu cầu nhiều kỹ năng phức tạp hơn. Nên mức lương cũng có khác biệt nhiều so với Data Analyst.

Kỹ năng cần thiết để trở thành Data Science

Nhìn chung, lộ trình và kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu đó là:

Hiểu rõ về các ngôn ngữ lập trình

Tìm hiểu kỹ các khuôn khổ khoa học dữ liệu điển hình là điều bắt buộc. Ví dụ như Python, PySpark, AWS, Azure,… Đây là những ngôn ngữ lập trình phổ biến và cần tiết giúp cho Data Scientist thao tác khác nhau. Từ việc nhập liệu, viết câu lệnh, xử lý dữ liệu hay xuất và chia sẻ dữ liệu.

Python

Đây là ngôn ngữ lập trình cơ bản cần phải có trong bộ toolkit. Hầu hết các chuyên gia trong ngành chọn Python do chúng sở hữu hệ sinh thái được phát triển đặc biệt dành riêng cho khoa học dữ liệu. Python sở hữu cộng đồng phân tích dữ liệu lớn và mạnh mẽ nên bạn có thể nhanh chóng tìm thấy tất cả các ví dụ liên quan đến việc phân tích Kaggle.

SQL

Bạn nhất định phải thành thạo với ngôn ngữ SQL mới dễ dàng thu thập được tất cả thông tin từ cơ sở dữ liệu thông qua việc dùng những hướng dẫn truy vấn nhưng không cần phải nối mã tùy chỉnh. 

Hadoop

Tuy những vấn đề và kiến thức liên quan đến công cụ này bạn không nhất định phải thành thạo, nhưng Hadoop giúp bạn tăng giá trị và trình độ chuyên môn cho một nhà khoa học dữ liệu. Hơn thế nữa Amazon S3 cũng được đánh giá là đem lại giá trị nhất định.

Ngôn ngữ R

Đây được đánh giá là ngôn ngữ được phát triển “thủ công” và đặt biệt dành riêng cho Data Science và R cũng là nền móng đầu tiên bạn cần phải hiểu và thành thạo. Vì hầu hết những thông tin dữ liệu liên quan đều sẽ được xử lý thông qua ngôn ngữ R. 

Kỹ năng, kiến thức cần thiết lập

Kỹ năng thống kê 

Đây là một trong những kiến thức cơ bản bạn cần phải nắm rõ. Do đó, bạn cần tìm hiểu nghiêm túc với các môn học về xác suất thống kê, nắm được các khái niệm cơ bản về thống kê. Ví dụ như nghịch lý Simpson, phân tích dữ liệu khám phá (EDA), liên kết các biến,… Đây là tiền đề vững chắc để bạn có thể phát triển hơn trong nghề.

Khả năng trình bày tốt

Vì 30% công việc của Data Science là phải trao đổi với ban lãnh đạo và các phòng ban liên quan như Marketing, bộ phận phát triển dịch vụ/sản phẩm,… Bước cuối cùng của chuỗi công việc này buộc bạn phải trình bày kết quả tổng kết sao cho trực quan và dễ hiểu nhất. Chính vì thế, thuyết trình tốt là một điểm cộng mà bạn nên trau dồi thường xuyên.

Hiểu rõ về thuật toán “Machine Learning”

Đây được xem là kỹ năng yêu cần cần thiết nhất khi bạn muốn trở thành một Data Scientist. Hiểu đơn giản, thuật toán Machine Learning là “dạy học” cho máy tính về các dữ liệu lịch sử, dữ liệu có sẵn. Để máy tính có thể đưa ra được các quyết định tự trị thông minh. Nếu bạn hiểu rõ cơ chế hoạt động này sẽ tiết kiệm được nhiều thời gian trong việc khám phá và dự báo từ dữ liệu.

Bên cạnh đó, bạn cần phải những tố chất khác ví dụ như: Không ngừng nghiên cứu và tạo ra câu hỏi cho mình, luôn bình tĩnh và luôn luôn sáng tạo thì mới có thể trở thành một data science xuất sắc vượt bật.

Những lưu ý để trở thành Data Science chuyên nghiệp

Kiên nhẫn

Đây là lưu ý đầu tiên và vô cùng quan trọng, vì phần lớn thời gian của một Data Scientist dành cho việc thu thập dữ liệu và làm sạch chúng.

Giao tiếp tốt

Data Scientist là một công việc bắt buộc phải giao tiếp rất nhiều, ví dụ:

• Trao đổi với team business.
• Trao đổi với team engineer.
• Phân tích và trình bày insights cho các team liên quan hiểu về vấn đề đo.

Thích tìm hiểu và thử cái mới

Công việc Data Scientist hiện tại vẫn còn mới mẻ và dùng kiến thức liên ngành vô cùng nhiều. Đặt biệt, mỗi ngành lại không ngừng thay đổi và có bước tiến, công nghệ mới được cập nhật. Chính vì thế, người làm công việc này cần đam mê tìm hiểu và thích những thứ mới mẻ và thử sức với chúng, để có thể liên tục làm mới bản thân.

Lời kết

Bài viết trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn Data Science là gì. Cũng như biết được sự khác biệt giữa Data Analyst và Data Scientist. Hy vọng Vietnix đã mang đến bạn những thông tin mà bạn đang tìm kiếm. Đừng quên theo dõi những bài viết thú vị khác tại Vietnix nhé!