Data Science Là Gì

Data Scientist là nghề sexy nhất của nỗ lực kỉ 21, theo Harvard Business review nhận định. Cùng với skillset nâng cao và trải lâu năm trên những lĩnh vực, các Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu) cũng được ví “quý hãn hữu như kỳ lân”.

Bạn đang xem: Data science là gì

Đọc bài vấn đáp này của hoidapthutuchaiquan.vn cùng với anh Nguyễn Hoàn, Data Scientist của Xomad, để biết.

Data Scientist là gì? quá trình cụ thể của họ?Những tố hóa học và khả năng cần thiết?Học gì để phát triển thành một Data Scientist?

Xem việc làm Data Scientist trên hoidapthutuchaiquan.vn

Theo anh, Data Scientist là làm cho gì?

Data Scientist là người tạo thành giá trị từ data, với hai nhiệm vụ chính là:

Thu thập, xử lý dữ liệu để kiếm tìm ra mọi insight giá trị.

Ví dụ, dựa trên thông tin tích lũy được từ các post/comment/status bên trên mạng xóm hội, Data Scientist có thể tìm ra được: cứ gần đến ngày Valentine thì tần suất xuất hiện của uy tín ABC cao hơn nữa hẳn.

Đây là một trong những insight quý hiếm mà phần tử Marketing có thể sử dụng cho các chiến dịch truyền bá trong mùa Valentine.

Giải thích, trình diễn những insight đó cho những bên liên quan, để đưa hóa insight thành hành động.

Ví dụ, khi đưa ra được insight giá trị từ data, bạn phải làm report/presentation, giỏi visualization để biểu diễn, giải thích cho những bên tương quan hiểu được: 1) Insight chính là gì, có chân thành và ý nghĩa gì? 2) Có thể ứng dụng cụ thể như cố nào nhằm đem lại công dụng cho doanh nghiệp/sản phẩm/người dùng.

Tuy nhiên, Data Scientist là nghề khôn cùng mới, đề nghị định nghĩa về nó còn tương đối mơ hồ, nhập nhằng (ngay cả trên thế giới). Vì vậy, tùy theo từng công ty mà bộc lộ công việc, yêu mong skillset, thậm chí là job title hoàn toàn có thể khác nhau song chút.

Anh Nguyễn hoàn (ngoài cùng, bên phải) cùng đồng nghiệp

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

Đúng là hai công việc này gồm trách nhiệm kha khá giống nhau. Ở một số trong những công ty, Data Scientist bao gồm khi cũng chính là Data Analyst, hoặc thậm chí có thể nhập nhằng đối với tất cả Machine Learning Engineer, Data Engineer nữa.

Cá nhân bản thân thì nghĩ Data Scientist chia làm 2 dạng chính, tạm call nhánh A (Analysis) cùng nhánh B (Building), nắm thể:

Data Scientist nhánh A (Analysis) là hồ hết thinker. Trách nhiệm chính của mình là phân tích dữ liệu bằng các phương pháp thống kê để tìm ra insight giá trị.

Data Scientist nhánh A cũng hoàn toàn có thể gọi là Data Analyst.

Việc làm Data Analyst TPHCM

Việc làm cho Data Analyst Hà Nội

Data Scientist nhánh B (Building) thường to gan lớn mật về software engineering hơn. Họ đảm nhận việc xử lý/lưu trữ data, viết code/thuật toán đến các sản phẩm data của công ty.

Nếu yêu cầu một định nghĩa nhỏ bé và ví dụ cho nghề Data Scientist, thì mô tả công việc của Data Scientist nhánh B sẽ chính xác hơn.

Bản thân bản thân thuộc về Data Scientist nhánh B, yêu cầu mọi share cũng đã xoay quanh nhánh này.

Skillset của Data Scientist nhánh B

Khác biệt lớn nhất giữa hai nhánh A cùng B của Data Scientist là gì?

Như sẽ nói sinh hoạt trên, Data Scientist nhánh B bạo phổi hơn về software engineering. Vì vậy, trách nhiệm các bước chính của họ là xây dựng các sản phẩm data đến công ty.

Sản phẩm data cũng là một trong sản phẩm công nghệ phần mềm, song được xây dựng dựa trên dữ liệu.

Ví dụ, anh tài recommendation của Amazon là một sản phẩm data. Nó được xuất bản dựa trên gốc rễ dữ liệu cơ mà Amazon đã tích lũy được tự trước.

(Người dùng này đã download những sản phẩm gì, có đặc điểm như vắt nào, những sản phẩm tương tự, những mặt hàng nên cài đặt kèm, những mặt hàng mà người tiêu dùng khác có hành vi giống như đã mua.v.v…)

Sản phẩm data có thể là một sản phẩm riêng biệt, hoặc là một phần trong sản phẩm lớn hơn.

Ví dụ, kĩ năng recommendation là một sản phẩm data thuộc thành phầm lớn là website Amazon.com.

Sản phẩm data bao hàm nhiều thành phần, nhưng luôn luôn có chủ công là mã sản phẩm (mô hình dữ liệu) được cách tân và phát triển bằng machine learning.

Anh rất có thể giải thích ví dụ hơn về mô hình dữ liệu (model)?

Mình nói tới machine learning (máy học) trước nhé!

Ví dụ, hãy hình dung nôm na “máy” ở đấy là một chiếc hộp đen. Bạn có nhu cầu dùng loại hộp black này để phân minh hình ảnh con chó với con mèo. Vậy thì:

Bạn đề xuất tìm tương đối nhiều hình hình ảnh của con chó, cùng hình hình ảnh của con mèo.Sau đó mang đến hộp black đọc rất nhiều hình hình ảnh này.Rồi dạy hộp đen: những điểm sáng nào trên album sẽ cho biết đó là hình nhỏ chó, và những đặc điểm nào không giống sẽ cho thấy thêm đó là hình nhỏ mèo.Cuối cùng, chúng ta đưa ra hai hình hình ảnh mới. Hộp black sẽ dấn diện cho chính mình đâu là hình con chó, đâu là hình nhỏ mèo dựa vào những gì nó đã có được học.

Toàn bộ quy trình này call là thiết bị học (machine learning). Còn mẫu hộp đen chính là một quy mô dữ liệu (data model).

Xem thêm: Danh Sách Đầu Tư Hyip - Kinh Nghiệm Xương Máu Trong Đầu Tư Hyip

Machine learning (máy học) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, trong những số đó các thuật toán laptop được áp dụng để tự học hỏi dựa trên tài liệu đưa vào mà không cần thiết phải được lập trình cố gắng thể.

Workflow của Data Scientist là gì?

Minh họa cho workflow của Data Scientist

Bước 1 – Input:

Workflow của Data Scientist bắt đầu với cùng một nhu cầu/nhiệm vụ.

Ví dụ: nhu cầu tìm kiếm bằng hình ảnh của Google: đưa đến máy một bức ảnh, tác dụng sẽ trả về đa số bức ảnh tương tự.

Nhu ước này có thể bắt mối cung cấp từ:

Do bộ phận business tích lũy phản hồi của tín đồ dùng, và ý kiến đề nghị có thêm thiên tài ABC.Hoặc, do thiết yếu Data Scientist khi thao tác với dữ liệu, phân tích đặc tính sản phẩm/công ty cũng tương tự kiểu/lượng data hiện tại có… thì nảy ra sáng kiến cách tân và phát triển thêm chức năng XYZ.

Bước 2 – Lên kế hoạch:

Sau khi xác minh được nhu cầu/nhiệm vụ, Data Scientist đã họp và đàm đạo với thành phần business cũng giống như các bên liên quan để coi xét:

Làm tính năng này có khả thi tuyệt không?Sẽ đề nghị loại tài liệu gì? tìm kiếm ở đâu? từng nào là đủ? Lấy tài liệu về như thế nào?.v.v…Cần từng nào resources (nhân lực, thời gian…)?Tính năng này sẽ tiến hành gắn vào đâu vào sản phẩm ở đầu cuối của công ty, để giúp đỡ ích được gì cho người dùng..v.v…

Bước 3 – thu thập và làm cho sạch dữ liệu:

Để dạy cho máy bí quyết phân biệt nhỏ chó với nhỏ mèo chẳng hạn, thì yêu cầu cho nó học càng nhiều hình hình ảnh càng tốt. Yêu cầu phải đi gom dữ liệu.

Dữ liệu gom xong sẽ còn siêu lộn xộn và các rác, thì mình yêu cầu làm không bẩn dữ liệu. Hoặc nếu tài liệu chưa đủ, thì cần kiếm thêm.

Ví dụ:

Có đông đảo hình bản thân không đề nghị thì một số loại bỏ. Hình mình bắt buộc nhưng lại mờ thì tạo nên nó rõ hơn. Hoặc hình thô (chưa gán nhãn) thì gán nhãn mang lại nó.

Cũng có thể tìm thêm nguồn dữ liệu được xuất hiện source với đã gán nhãn sẵn.

Sau đó, đề xuất đồng cỗ hóa dữ liệu.

Ví dụ, hình ảnh gom về có không ít kích thước không giống nhau, thì đề nghị đưa hết về cùng một size hoặc định dạng, tùy theo quy mô mình chọn.

Bước 4 – lựa chọn giải pháp:

Nếu vụ việc đã tất cả sẵn giải pháp

Thì lựa chọn/kết hòa hợp các chiến thuật lại (vd: chọn thuật toán ABC hoặc XYZ), test nghiệm, soát sổ xem demo nghiệm như thế nào là rất tốt và bởi sao, tiếp sau sẽ chọn chiến thuật nào để cách tân và phát triển thêm .v.v…

Nếu vấn đề chưa xuất hiện sẵn giải pháp

Thì nên làm research: tìm hiểu xem trước mình, đã gồm ai từng làm cho về vụ việc này chưa, chiến thuật của bọn họ là gì, gồm khả thi không, liệu phương án nào tốt hơn .v.v…

Sau đó, lựa chọn ra một hoặc một loạt phương pháp để test nghiệm y như ở trên.

Bước 5 – Machine learning (máy học):

Sau lúc đã tuyển chọn được giải pháp, thì nên cần dành thời hạn cho sản phẩm học.

Tùy theo mã sản phẩm là gì, thực hiện công cầm cố nào, hệ thống công ty đã gồm sẵn hồ hết gì .v.v… cơ mà mình đang cho mã sản phẩm chạy qua chương trình, rồi điều chỉnh để điều hành và kiểm soát performance cổng đầu ra của mã sản phẩm đó.

Khi train một model, hãy tưởng tượng y như bạn có một bảng tinh chỉnh và điều khiển với không hề ít nút vậy. Các bạn thử chỉnh dòng nút này một chút, thấy công dụng ra giỏi hơn chút đỉnh thì duy trì lại, rồi test chỉnh nút khác.

Cứ như vậy, cho đến khi ra được tác dụng tốt nhất.

Ví dụ, có tương đối nhiều yếu tố để phân biệt bé chó với bé mèo.

Tùy bạn điều chỉnh để máy tập trung vào dấu hiệu nào nhiều hơn nữa (cái mõm/những vùng có vẻ cái mõm, color lông .v.v…) Nó sẽ ưu tiên các dấu hiệu kia để nhận diện đúng hơn.

Bước 6 – Output:

Output công việc của Data Scientist là một mã sản phẩm như đã trình làng ở trên. Sau đó, thông thường, mã sản phẩm này sẽ được gắn vào một sản phẩm lớn.

Ví dụ: mã sản phẩm để gợi ý mua mặt hàng của trang web Amazon.

Đôi khi, nếu mã sản phẩm là một giải pháp/phát loài kiến mới, thì phần tử Data Science của công ty các bạn sẽ có nhiệm vụ viết bài báo hoặc tổ chức hội thảo công nghệ để chào làng kết quả nghiên cứu.

Tuy nhiên, có một vài công ty lớn như Facebook, Google… có thành phần chuyên nghiên cứu về Data Science.

Xem thêm: Review Sách Không Có Gì Là Thất Bại Tất Cả Chỉ Là Thử Thách, Không Bao Giờ Là Thất Bại

Và trên thực tế, cũng rất hiếm có phát con kiến mới rất có thể áp dụng thực tiễn. Vì rất nhiều khi, bạn tạo nên được một mô hình tốt, đúng mực song lại chạy quá chậm, vượt tốn tài nguyên thì cũng không đưa vào sử dụng được.