Khoa Học Dữ Liệu Là

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm tất cả các vai trò và lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu về một số lĩnh vực đó dưới đây:

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là gì?

Mặc dù hai thuật ngữ này có thể được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu là một nhánh phụ của khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu—từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê. Lĩnh vực này chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, trong khi đó, khoa học dữ liệu liên quan đến bức tranh toàn cảnh hơn về dữ liệu của tổ chức. Tại hầu hết môi trường làm việc, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phối hợp cùng nhau để đạt các mục tiêu kinh doanh chung. Một nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên. Một nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế phương thức lưu trữ, điều chỉnh và phân tích dữ liệu. Nói một cách đơn giản, nhà phân tích dữ liệu diễn giải dữ liệu hiện có, còn nhà khoa học dữ liệu tạo ra các phương pháp và công cụ mới để xử lý dữ liệu cho các nhà phân tích sử dụng.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu là gì?

Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép nhà khoa học dữ liệu truy cập và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc chặt chẽ với công nghệ cơ bản hơn là các nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này thường liên quan tới việc tạo các mô hình dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu và giám sát quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL). Tùy thuộc vào quy mô và cơ cấu của tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể quản lý cơ sở hạ tầng liên quan như nền tảng lưu trữ, truyền phát và xử lý dữ liệu lớn như Amazon S3. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu đã xử lý để xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể giao kết quả cho các nhà phân tích để đưa ra quyết định tiếp theo.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh là gì?

Mặc dù có sự trùng lặp giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là việc sử dụng công nghệ trong từng lĩnh vực. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn các nhà phân tích kinh doanh. Các nhà phân tích kinh doanh thu hẹp khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT. Họ xác định các trường hợp kinh doanh, thu thập thông tin từ những bên liên quan hoặc xác thực các giải pháp. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để làm việc với dữ liệu kinh doanh. Họ có thể viết ra các chương trình, áp dụng những kỹ thuật máy học để tạo ra mô hình và phát triển thuật toán mới. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ nắm rõ vấn đề mà còn có thể xây dựng một công cụ cung cấp giải pháp cho vấn đề đó. Việc các nhà phân tích kinh doanh phối hợp với những nhà khoa học dữ liệu trong cùng nhóm là chuyện không hiếm gặp. Nhà phân tích kinh doanh lấy và sử dụng kết quả từ nhà khoa học dữ liệu để diễn giải theo cách mà toàn thể doanh nghiệp có thể hiểu.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và máy học là gì?

Máy học là lĩnh vực khoa học về đào tạo máy móc phân tích và học hỏi từ dữ liệu giống như con người. Đây là một trong những phương pháp được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu nhằm thu thập thông tin chuyên sâu tự động từ dữ liệu. Các kỹ sư máy học chuyên về kỹ năng tính toán, thuật toán và viết mã cụ thể cho các phương pháp máy học. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp máy học như một công cụ hoặc hợp tác chặt chẽ với các kỹ sư máy học khác để xử lý dữ liệu.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và thống kê là gì?

Thống kê là một lĩnh vực dựa trên toán học nhằm thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Ngược lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất tri thức từ dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thống kê. Tuy nhiên, các lĩnh vực này khác nhau về quy trình và những vấn đề mà chúng nghiên cứu.

Khoa học Dữ liệu – ngành “hot” mới của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

Được xem là một trong những ngành học 'hot' bậc nhất trong thời đại công nghiệp 4.0, ngành khoa học dữ liệu hiện đang thu hút nhiều sự quan tâm của xã hội. Trường ĐH Khoa học Tự nhiên vừa chính thức được giao đào tạo thí điểm trình độ đại học ngành học này theo đúng quy chế đào tạo đại học.

Cụ thể, theo QĐ số 720/QĐ-ĐHQGHN ngày 6/3/2020, Đại học Quốc gia Hà Nội giao trường ĐH Khoa học Tự nhiên tổ chức tổ chức đào tạo thí điểm trình độ đại học ngành Khoa học dữ liệu. Mục tiêu chung của chương trình Khoa học dữ liệu là đào tạo nguồn nhân lực, có tính cạnh tranh cao trên thị trường lao động trong thời kỳ hội nhập kinh tế khu vực và thế giới.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, mở ra cho sinh viên những con đường lập nghiệp thú vị và cơ hội học tập nâng cao. Ngành đào tạo Khoa học dữ liệu cung cấp cho sinh viên nền tảng kiến thức dựa trên 3 lĩnh vực: Khoa học máy tính, thống kê và toán học nhằm phân tích, xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu sẽ được trang bị kiến thức về lập trình máy tính, hệ quản trị cơ sở dữ iệu, các mô hình học máy, phân tích thống kê, các phương pháp tính toán trong khoa học dữ liệu và phương pháp biểu diễn dữ liệu.

Với quy trình đào tạo đại học theo tiêu chuẩn của Đại học Quốc gia Hà Nội, chương trình đào tạo ngành Khoa học Dữ liệu sẽ đảm bảo được mục tiêu đào tạo cụ thể. Đó là trang bị cho sinh viên kiến thức, trình độ chuyên môn tốt, các kiến thức và kỹ năng sâu về khoa học dữ liệu, khả năng thực hành nghề nghiệp nhằm đảm bảo cho sinh viên thích ứng cao với môi trường làm việc; Nâng cao kỹ năng thực hành, thực tập; có khả năng nắm bắt, tiếp cận và bước đầu ứng dụng các thành tựu khoa học tiên tiến vào thực tiễn nghề nghiệp; Rèn luyện các kỹ năng làm việc nhằm  hội nhập quốc tế tốt.

Sinh viên tốt nghiệp ngành Khoa học Dữ liệu có cơ hội việc làm vô cùng tốt với nhiều vị trí khác nhau như: nhà quản lý dữ liệu, chuyên gia phân tích dữ liệu, chuyên gia dữ liệu lớn, chuyên gia tư vấn tại các doanh nghiệp cho các dự án quản lý và khai thác dữ iệu; Lập trình viên, quản trị dự án, trưởng phòng (tùy theo năng lực) tại các doanh nghiệp, trung tâm công nghệ thông tin; Nghiên cứu viên tại các trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) trong lĩnh vực khoa học dữ liệu; Giảng viên, nghiên cứu viên, chuyên viên kỹ thuật tại các đơn vị trường, viện trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Sau khi tốt nghiệp, sinh viên còn có khả năng theo học sau đại học tại các khoa hoặc các trường Đại học khác có uy tín trong nước cũng như trên thế giới, tham gia nghiên cứu, triển khai ứng dụng khoa học công nghệ trong các trường ĐH, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ sở sản xuất.