Data Science là một trong những lĩnh vực thu hút được không ít bạn trẻ theo đuổi trong thời gian gần đây. Tuy nhiên, bởi vì là lĩnh vực chưa thực sự quá lớn mạnh nên định nghĩa Data Science là gì cũng như kiến thức kỹ thuật về nó đang bị khá nhiều Developer hiểu sai. Để bạn đọc hiểu rõ hơn về lĩnh vực này ngay sau đây ITNavi sẽ giới thiệu mọi kiến thức cơ bản liên quan đến nó. Hãy cùng theo dõi nhé!

Bạn đang xem: Data science là gì

Mục Lục

3 Khái niệm data Scientist là gì và Computer Science là gì?4 Tố chất cần có của một Data Science là gì? 

Khái niệm Data Science là gì?

Trước tiên, khi đi tìm hiểu định nghĩa Data Science thì bạn đọc cần phải biết rằng data Science là gì hoàn khác với Neuroscience là gì. Đây là hai lĩnh vực hoàn toàn khác nhau và không liên quan gì đến nhau. 

Định nghĩa Data Science như sau: Đây là công việc liên quan đến phân tích dữ liệu,sắp xếp và thay kiểu dữ liệu thành dạng kể chuyện bất kể dữ liệu có cấu trúc hay không. Công việc của một data scientist cần phải phối hợp giữa khoa học máy tính, toán học và thống kê. Họ sẽ giữ vai trò xử lý, mô hình hóa, phân tích cho các dữ liệu rồi diễn giải các kết quả để có thể tạo ra hoạt động phù hợp cho doanh nghiệp cũng như team của họ. 

*
*
*

Con đường trở thành data Scientist

R: R được xem là loại ngôn ngữ được làm hoàn toàn “thủ công” dành riêng cho data Science và nó là khởi điểm cần thiết bạn cần phải nắm bắt được. Các thông tin dữ liệu liên quan đều sẽ được xử lý hoàn toàn bằng R. 

Kỹ năng, kiến thức cần thiết lập

Thống kê: Đây là kỹ năng hoàn toàn quan trọng và cần thiết đối với một data Science.

Xem thêm: Tổ Tiếng Anh Là Gì – Tổ Trong Tiếng Anh Là Gì

Xem thêm: Xây Dựng điều Lệ Dự án It ( Project Charter Là Gì ? Căn Cứ Và Nội Dung

Để hiểu rõ về data Science thì trước hết bạn cần phải bắt đầu với thống kê mô tả cũng như hiểu rõ cách thực hiện cho các dữ liệu khám phá tốt hoặc tối thiểu nhất là: các khái niệm về xác suất, suy luận. Ngoài ra, bạn cũng cần hiểu rõ về sai lệch lựa chọn, nghịch lý Simpson, liên kết các biến với nhau hoặc các ý tưởng cho việc thiết kế quy trình thử nghiệm. 

Machine Learning: Machine Learning là một yếu tố quan trọng khác bạn cần phải nắm rõ cơ bản. Đây là yếu tố sẽ cung cấp cho bạn một khối lượng kiến thức khổng lồ để có hiểu được cách các mô hình khác nhau hoạt động ở bên trong hoặc thậm chí có thể nghĩ về mô hình tốt hơn dành riêng cho từng vấn đề. Hiện tại, các kỹ thuật này phổ biến cho mọi mô hình. Chính vì vậy, bạn cần phải tập trung vào tìm hiểu sự khác biệt giữa các chi tiết triển khai chúng và toán học. 

Ngoài ra, để trở thành một data Science xuất sắc thì bạn cần phải có những tố chất khác như: Luôn tò mò để tìm ra thông tin cho những câu hỏi của mình, có tính tiểu tiết, không quá lo lắng và có khả năng sáng tạo cao. Đây đều là những tố chất, kiến thức, kinh nghiệm,… mà bạn cần phải có thì mới trở thành một data Science thực thụ. 

Tổng kết

Mong rằng, những kiến thức trên của ITNavi đã trả lời được thắc mắc Data Science là gì trong lòng bạn đọc. Hiện nay, có hội nghề nghiệp đối với một Data Science là vô cùng cao bởi vì nhu cầu tuyển dụng của các công ty, doanh nghiệp ngày càng nhiều. Chính vì thế, bạn đừng quên trau dồi kinh nghiệm cũng như kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp và tài ba nhé. Đừng quên đồng hành cùng ITNavi thông qua những bài viết chia sẻ kiến thức liên quan đến lĩnh vực công nghệ thông tin khác nhé!

Chuyên mục: Hỏi Đáp