Khoa học dữ liệu so với Phân tích dữ liệu

0
262

Khoa học dữ liệu, phân tích và máy học đang phát triển với tốc độ kinh hoàng và các công ty hiện đang tìm kiếm các chuyên gia có thể sàng lọc qua mỏ vàng dữ liệu và giúp họ đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng một cách hiệu quả. IBM dự đoán rằng đến năm 2020, số lượng việc làm cho tất cả các chuyên gia dữ liệu của Hoa Kỳ sẽ tăng 364.000 việc làm lên 2.720.000. Chúng tôi đã bắt chuyện với Eric Taylor, Nhà khoa học dữ liệu cao cấp tại CircleUp, trong một cuộc trò chuyện bên ngoài của Simplilearn để tìm hiểu điều gì khiến khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu trở thành một lĩnh vực thú vị và những kỹ năng nào sẽ giúp các chuyên gia có được chỗ đứng vững chắc trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.

Khoa học dữ liệu là gì?

Mọi người đã cố gắng xác định khoa học dữ liệu trong hơn một thập kỷ nay, và cách tốt nhất để trả lời câu hỏi là thông qua biểu đồ Venn. Được tạo bởi Hugh Conway vào năm 2010, biểu đồ Venn này bao gồm ba vòng tròn: toán học và thống kê, chuyên môn về chủ đề (kiến thức về miền để trừu tượng và tính toán) và kỹ năng hack. Về cơ bản, nếu bạn có thể làm được cả ba, bạn đã có kiến ​​thức chuyên sâu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ liệu là một khái niệm được sử dụng để giải quyết dữ liệu lớn và bao gồm làm sạch, chuẩn bị và phân tích dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và áp dụng học máy, phân tích dự đoán và phân tích cảm tính để trích xuất thông tin quan trọng từ các tập dữ liệu đã thu thập. Họ hiểu dữ liệu từ quan điểm kinh doanh và có thể cung cấp các dự đoán và thông tin chi tiết chính xác có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng.


Sơ đồ Venn

Kỹ năng cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu

Bất kỳ ai quan tâm đến việc xây dựng sự nghiệp vững chắc trong lĩnh vực này phải đạt được các kỹ năng quan trọng trong ba bộ phận: phân tích, lập trình và kiến ​​thức miền. Đi sâu hơn một cấp, các kỹ năng sau sẽ giúp bạn tìm ra vị trí thích hợp với tư cách là nhà khoa học dữ liệu:

  • Kiến thức vững chắc về Python , SAS , R , Scala
  • Kinh nghiệm thực hành về mã hóa cơ sở dữ liệu SQL
  • Khả năng làm việc với dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau như video và mạng xã hội
  • Hiểu nhiều chức năng phân tích
  • Kiến thức về máy học

Nhà phân tích dữ liệu là gì?

Một nhà phân tích dữ liệu thường là người có thể thống kê mô tả cơ bản, trực quan hóa dữ liệu và truyền đạt các điểm dữ liệu để đưa ra kết luận. Họ phải có hiểu biết cơ bản về thống kê, cảm nhận hoàn hảo về cơ sở dữ liệu, khả năng tạo ra các quan điểm mới và nhận thức để trực quan hóa dữ liệu. Phân tích dữ liệu có thể được coi là cấp độ cần thiết của khoa học dữ liệu. 

Kỹ năng cần thiết để trở thành nhà phân tích dữ liệu

Một nhà phân tích dữ liệu phải có thể đưa ra một câu hỏi hoặc chủ đề cụ thể, thảo luận về dữ liệu trông như thế nào và trình bày dữ liệu đó cho các bên liên quan có liên quan trong công ty. Nếu bạn đang muốn bước vào vai trò của một nhà phân tích dữ liệu, bạn phải đạt được bốn kỹ năng chính sau:

  • Kiến thức về thống kê toán học
  • Hiểu biết thông thạo về R và Python
  • Dữ liệu xung đột
  • Hiểu về PIG / HIVE
Kỹ năng cần thiết để trở thành nhà phân tích dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu so với Phân tích dữ liệu

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao gồm phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, học máy và một số ngành liên quan khác. Trong khi một nhà khoa học dữ liệu được kỳ vọng sẽ dự báo tương lai dựa trên các mẫu trong quá khứ, các nhà phân tích dữ liệu trích xuất những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Một nhà khoa học dữ liệu tạo ra các câu hỏi, trong khi một nhà phân tích dữ liệu tìm câu trả lời cho bộ câu hỏi hiện có.

Học máy là gì?

Học máy có thể được định nghĩa là thực hành sử dụng các thuật toán để trích xuất dữ liệu, học hỏi từ nó và sau đó dự báo các xu hướng trong tương lai cho chủ đề đó. Phần mềm học máy truyền thống bao gồm phân tích thống kê và phân tích dự đoán được sử dụng để phát hiện các mẫu và nắm bắt thông tin chi tiết ẩn dựa trên dữ liệu nhận thức được. 

Một ví dụ điển hình về việc triển khai học máy là Facebook. Các thuật toán học máy của Facebook thu thập thông tin hành vi của mọi người dùng trên nền tảng xã hội. Dựa trên hành vi trong quá khứ của một người, thuật toán dự đoán sở thích và đề xuất các bài báo và thông báo trên nguồn cấp tin tức. Tương tự như vậy, khi Amazon đề xuất sản phẩm hoặc khi Netflix đề xuất phim dựa trên các hành vi trong quá khứ, máy học đang hoạt động.

Kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên gia học máy

Các kỹ năng cần thiết để trở thành chuyên gia học máy là gì?

Học máy chỉ là một góc nhìn khác về thống kê. Sau đây là những kỹ năng quan trọng có thể giúp bạn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này:

  • Kiến thức cơ bản về máy tính
  • Kiến thức chuyên sâu về kỹ năng lập trình
  • Kiến thức về xác suất và thống kê
  • Kỹ năng đánh giá và mô hình hóa dữ liệu

Khoa học dữ liệu so với Học máy

Bởi vì khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng cho nhiều lĩnh vực, học máy phù hợp với khoa học dữ liệu. Học máy sử dụng các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như hồi quy và phân cụm có giám sát. Mặt khác, dữ liệu ‘trong khoa học dữ liệu có thể phát triển hoặc không từ một máy móc hoặc một quy trình cơ học. Sự khác biệt chính giữa cả hai là khoa học dữ liệu như một thuật ngữ rộng hơn không chỉ tập trung vào các thuật toán và thống kê mà còn quan tâm đến toàn bộ phương pháp xử lý dữ liệu.

Khoa học dữ liệu là đa ngành

Khoa học dữ liệu có thể được coi là sự kết hợp của nhiều lĩnh vực phụ huynh, bao gồm phân tích dữ liệu, kỹ thuật phần mềm, kỹ thuật dữ liệu, học máy, phân tích dự đoán, phân tích dữ liệu, v.v. Nó bao gồm truy xuất, thu thập, nhập và chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu, được gọi chung là dữ liệu lớn. Khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm mang lại cấu trúc cho dữ liệu lớn, tìm kiếm các mẫu hấp dẫn và tư vấn cho những người ra quyết định thực hiện các thay đổi một cách hiệu quả cho phù hợp với nhu cầu kinh doanh. Phân tích dữ liệu và học máy là hai trong số nhiều công cụ và quy trình mà khoa học dữ liệu sử dụng.

Khoa học dữ liệu , phân tích dữ liệu và học máy là một số lĩnh vực được yêu cầu nhiều nhất trong ngành ngay bây giờ. Sự kết hợp của các bộ kỹ năng phù hợp và kinh nghiệm thực tế có thể giúp bạn đảm bảo sự nghiệp vững chắc trong các lĩnh vực thịnh hành này.

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here