Bài viết "Ngành Khoa học dữ liệu: Nhu cầu và kỹ năng" giúp bạn tìm hiểu Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên quan đến việc xử lý dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng nhiều phương pháp thống kê và thuật toán máy tính khác nhau. Nó là một lĩnh vực đa ngành kết hợp toán học, thống kê và khoa học máy tính. Mời các bạn cùng tham khảo! | NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU NHU CẦU VÀ KỸ NĂNG Nguyễn Thanh Trường Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính - Marketing Email Tóm tắt Việc sử dụng thuật ngữ quot khoa học dữ liệu quot ngày càng phổ biến cũng như quot dữ liệu lớn quot . Nhưng nó có nghĩa gì Có điều gì độc đáo về nó Những kỹ năng quot nhà khoa học dữ liệu quot cần để làm việc hiệu quả trong một thế giới bị che khuất bởi dữ liệu Tìm hiểu khoa học có những tác động gì Là những câu hỏi thường đặt ra gần đây. Các nhà khoa học dữ liệu thường đóng vai trò là nhà tư vấn được thuê bởi các công ty nơi họ tham gia vào các quá trình ra quyết định khác nhau và tạo ra các chiến lược. Nói cách khác Nhà khoa học dữ liệu sử dụng những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu để hỗ trợ các công ty đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh hơn. Từ khóa Khoa học dữ liệu data Science phân tích dữ liệu data analytics 1. GIỚI THIỆU Khoa học dữ liệu KHDL là khoa học về việc quản trị và phân tích dữ liệu để tìm ra các hiểu biết các tri thức hành động các quyết định dẫn dắt hành động. KHDL gồm ba phần chính Tạo ra và quản trị dữ liệu phân tích dữ liệu và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Nôm na bước thứ nhất là về số hóa và bước thứ hai là về dùng dữ liệu. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức toán học thống kê toán học công nghệ thông tin máy học và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể. Khoa học dữ liệu là về khai thác chuẩn bị phân tích trực quan hóa và duy trì thông tin. Đây là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu . Hình 1 Các khối kiến thức liên quan đên Khoa học dữ liệu 306 Với sự xuất hiện của các công nghệ mới dữ liệu đã tăng lên theo cấp số nhân. Điều này đã tạo cơ hội để phân tích và rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu. Nó đòi hỏi kiến thức chuyên môn đặc biệt của một Nhà khoa học dữ liệu người có thể sử dụng các công cụ thống kê amp máy học khác nhau
