Kỹ sư dữ liệu FPT: ‘Big Data không phải là công nghệ’
Lộ trình trở thành Data Scientist trong năm 2022
Tin vui cho tất cả những người đang bước vào ngành Data Science: Đường learning curve của ngành này không còn quá dốc nữa – đường vào nghề ở thời điểm hiện tại đơn giản hơn ngày xưa rất nhiều. Từ bất kì background nào bạn cũng có thể vào lĩnh vực này, đương nhiên phải kiên trì học nhiều – hiểu nhiều – cày nhiều, nhưng có thể đi chậm và chắc từ những cái căn bản.
Python mãi xứng đáng có một vị trí cao ổn định trong bộ toolkit của một Data Scientist. Nhiều chuyên gia chọn ngôn ngữ này vì hệ sinh thái được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu. Python có cộng đồng phân tích dữ liệu lớn nhất, sẽ dễ dàng tìm thấy các ví dụ về phân tích trong Kaggle, tìm các ví dụ mã trong Stackoverflow (trang web hỏi đáp với hầu hết người mới bắt đầu và thường nâng cao câu hỏi là tốt) và cơ hội việc làm vì nó là ngôn ngữ phổ biến nhất trên thị trường.
Việc “nói cùng ngôn ngữ với database” là điều cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ cần phải thành thạo SQL (xem thêm SQL là gì?) để có thể lấy thông tin từ cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các hướng dẫn truy vấn mà không cần phải nối mã tùy chỉnh.
Với nhiều tính năng đặc biệt, R là ngôn ngữ được “làm thủ công” dành riêng cho data science và là khởi đầu cần thiết cho các Data Scientist năm 2020. Mọi thông tin và vấn đề số liệu sẽ được xử lý bằng R.
Mặc dù kiến thức về công cụ này là không bắt buộc, nhưng Hadoop làm tăng giá trị và khả năng chuyên môn của một nhà khoa học dữ liệu, đặc biệt nếu họ có kinh nghiệm với Hive hoặc Pig. Các công cụ đám mây như Amazon S3 cũng có thể giúp ích rất nhiều.
Không có cách nào để trốn được Machine Learning (xem thêm Machine Learning là gì?) đâu, bạn chắc chắn phải hiểu hết những điều cơ bản của ML. Điều này cung cấp cho bạn một kiến thức khổng lồ để hiểu cách các mô hình khác nhau hoạt động bên trong và thậm chí nghĩ về mô hình tốt hơn cho từng vấn đề.
Có nhiều kỹ thuật phổ biến cho hầu hết mọi mô hình và bạn nên học các kỹ thuật này trước và chỉ sau đó tập trung vào tìm hiểu sự khác biệt toán học và chi tiết triển khai của chúng.
Phần tốt nhất, quan trọng nhất và không may là khó nhất để cuối cùng – Thống kê. Chính kỹ năng này sẽ phân biệt là Data scientist và Machine Learning Engineer. Không có đường tắt ở đây. Bạn nên bắt đầu với thống kê mô tả, biết cách thực hiện phân tích dữ liệu khám phá tốt (EDA) hoặc tối thiểu là các khái niệm cơ bản về xác suất và suy luận, hiểu rõ các khái niệm về sai lệch lựa chọn, Nghịch lý Simpson, liên kết các biến (cụ thể là phương pháp phân tách phương sai ), những điều cơ bản của suy luận thống kê (và thử nghiệm A / B nổi tiếng như suy luận được biết đến trên thị trường), và một ý tưởng cho thiết kế thử nghiệm.
Phân tích dữ liệu lớn giúp ích cho doanh nghiệp như thế nào?
Phân tích dữ liệu lớn đóng vai trò rất quan trọng trong việc giúp các doanh nghiệp tối ưu hoá hiệu quả kinh doanh của họ. Dưới đây là một số ví dụ về cách phân tích dữ liệu lớn giúp ích cho doanh nghiệp:
Tìm hiểu tổng quan về ngành Phân tích dữ liệu lớn
Ngành phân tích dữ liệu lớn đã đạt được nhiều thành tựu vượt bậc trong suốt thập kỷ qua. Các doanh nghiệp, tổ chức và các cá nhân đã nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong việc phát triển kinh doanh và tối ưu hóa hoạt động.
Trong quá trình phân tích dữ liệu lớn, các chuyên gia sẽ tiếp cận với các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. Sau đó, các chuyên gia sẽ sử dụng các công cụ và phương pháp phân tích dữ liệu mới nhất để tìm ra những thông tin hữu ích.
Với sự phát triển của các công nghệ như trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu, ngành phân tích dữ liệu lớn đã đạt được những bước tiến mới trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Điều này giúp cho các chuyên gia có thể tìm ra những thông tin mới mẻ và khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu.
Ngành Phân tích dữ liệu lớn là gì?
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) là một quá trình phân tích, xử lý và giải thích các dữ liệu lớn để tìm ra những thông tin quan trọng và hữu ích. Điều này giúp cho các tổ chức, doanh nghiệp hoặc cá nhân có thể đưa ra các quyết định thông minh, nhanh chóng và chính xác.
Theo định nghĩa của IBM, dữ liệu lớn được định nghĩa là các tập dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng mà không thể được xử lý bởi các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống. Điều này đòi hỏi các chuyên gia phân tích dữ liệu lớn phải có khả năng sử dụng các công cụ, kỹ thuật và phương pháp mới để giải quyết các vấn đề phức tạp liên quan đến dữ liệu lớn.
Giúp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh
Phân tích dữ liệu lớn giúp cho các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động của mình từ giao dịch, đơn hàng đến quản lý kho và vận chuyển hàng hóa. Điều này giúp cho các doanh nghiệp có thể tăng hiệu quả vận hành và tiết kiệm chi phí.
Ví dụ: Một công ty bán lẻ sử dụng phân tích dữ liệu lớn để quản lý kho hàng của mình. Công ty sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định về việc đặt hàng, cập nhật số lượng hàng tồn kho và hoạt động giao nhận hàng hóa. Kết quả là công ty đã tối ưu hoá hoạt động của mình và tiết kiệm được chi phí lưu trữ và quản lý kho.
Phân tích dữ liệu lớn giúp cho các doanh nghiệp có thể phát hiện ra những xu hướng mới trong thị trường và xác định những sản phẩm, dịch vụ mới có thể mang lại lợi nhuận cao.
Ví dụ: Một công ty bán hàng trực tuyến sử dụng phân tích dữ liệu lớn để phát hiện ra những sản phẩm mới đang được ưa chuộng trên thị trường và đưa ra quyết định về việc mở rộng sản phẩm của mình. Kết quả là công ty đã tăng doanh số bán hàng và thu được lợi nhuận cao hơn.
Soft Skill: Suy nghĩ như một Data Scientist
Việc tự trau dồi và rèn luyện tư duy của một Data Scientist là một trong những kỹ năng quan trọng để phân biệt giữa một Scientist giỏi và một Scientist vừa đủ. Một số gợi ý cho bạn để tự rèn luyện cho mình:
Hãy luôn đặt câu hỏi “Vi sao?”, tìm liên kết và những thông tin mới với những vấn đề trong cuộc sống hằng ngày. Trong công việc, các nhà khoa học dữ liệu cho ra insight từ dữ liệu và thông tin từ dataset và đưa ra các quyết định quan trọng theo đó. Việc phân tích hoàn hảo sẽ không hữu ích nếu nó không giải quyết được vấn đề cơ bản. Đôi khi bạn cần quay lại, thử một cách tiếp cận mới và điều chỉnh lại câu hỏi bạn đang cố gắng trả lời. Hãy luôn đặt câu hỏi.
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng rất nhiều công cụ để quản lý quy trình công việc, dữ liệu, chú thích và mã của họ. Điều quan trọng là phải làm việc khoa học, quan sát, thử nghiệm và ghi chép lại mọi lúc, để bạn có thể xem lại và suy nghĩ. Ngoài ra cần phải lưu lại tất cả các nghiên cứu, thông tin bạn phát hiện được không chỉ ở hiện tại – trong quá khứ nữa.
Nghe thì có vẻ mâu thuẫn, nhưng khoa học dữ liệu cần được tiếp cận ở nhiều cách thức – phương diện và góc nhìn khác nhau. Bạn không nhất thiết phải có background kĩ thuật, nhưng bạn cần phải có tư duy sáng tạo. Thông thường, suy nghĩ thay thế (alternative thinking) là chìa khóa cho cách bạn giải quyết một vấn đề mới. Nó sễ đi song song của tư duy logic để giúp bạn thành công trong nghiên cứu và giải mã insight.
Bạn không nhất thiết phải là chuyên gia lập trình, hay tài chính hay bắt buộc từ chuyên môn nào cả. Rất nhiều Data Scientist trên thế giới đến từ ngành luật hoặc kinh tế hoặc khoa học hoặc cả bác sĩ. Tất cả nằm ở chính mình và nỗ lực mà thôi.
Nếu có thể linh hoạt và làm việc có hệ thống, bạn hoàn toàn có thể quen với các tool, frameworks và datasets, cũng như nhanh chóng phát triển sự thấu hiểu về về ngành và vấn đề của doanh nghiệp.
Sự chuyển đổi từ phân tích dữ liệu tĩnh sang phân tích dữ liệu động
Phân tích dữ liệu lớn đang trở nên động hơn bao giờ hết. Các doanh nghiệp và tổ chức đang cần phải xử lý các dữ liệu động và sử dụng các công nghệ mới nhất để phân tích dữ liệu trong thời gian thực. Đây là xu hướng mới của ngành phân tích dữ liệu lớn trong năm 2024.
Giúp đưa ra quyết định chính xác hơn
Phân tích dữ liệu lớn giúp cho các doanh nghiệp có thể thu thập và phân tích các thông tin về khách hàng, sản phẩm và thị trường một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này giúp cho các nhà quản lý có được những bộ dữ liệu chính xác để đưa ra những quyết định đúng đắn.
Ví dụ: Một công ty sản xuất ô tô sử dụng phân tích dữ liệu lớn để thu thập thông tin về các loại xe và các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua xe của khách hàng. Khi đã có dữ liệu, công ty có thể đưa ra các quyết định về việc cải tiến sản phẩm, chạy quảng cáo hiệu quả hơn và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Những xu hướng mới của ngành Phân tích dữ liệu lớn trong năm 2024
Ngành phân tích dữ liệu lớn đang phát triển rất nhanh chóng và liên tục có những xu hướng mới trong tương lai. Dưới đây là những xu hướng mới của ngành này trong năm 2024:
Công việc của một Data Scientist
Mục tiêu của bộ phận Data Science là làm sao để các bộ phận các tại Doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Vì thế Data Science có vai trò hỗ trợ (tương tự như CNTT) cho phép tổ chức hoạt động tốt hơn và tăng giá trị nhanh hơn thông qua việc ra quyết định tốt hơn.
Luồng công việc của bộ phận Data Science sẽ gồm các Cột mốc quan trọng (đám mây), các giai đoạn (đường kẻ đứt nét) và các bước (box màu xám). Quy trình bắt đầu từ một vấn đề cụ thể (Cột mốc 1) – doanh nghiệp sẽ ưu tiên đưa vấn đề này đến nhóm khoa học dữ liệu và họ sẽ bắt đầu vào quy trình quản lý dự án.
Chu trình Data Science có 3 giai đoạn:
Khi kết thúc quy trình, phần triển khai này sẽ là lúc một Business Value (cột mốc) mới cho doanh nghiệp được tạo ra.
