VBD 
Trong thế kỷ 21, dữ liệu đang trở thành một tài nguyên quý giá có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề của con người. Do đó, Data Science, hay ngành khoa học dữ liệu, được Harvard Business Review nhận định là một trong những ngành “quyến rũ” nhất hiện nay. Với khả năng phân tích và chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành thông tin có ý nghĩa, Data Science đã trở thành nền tảng quan trọng đằng sau sự phát triển của nhiều ngành công nghiệp.
Trong bài viết này, hãy cùng chúng tôi tìm hiểu tất tần tật về ngành Data Science, từ các lĩnh vực chính, kỹ năng đến xu hướng phát triển. Bên cạnh đó, bài viết này cũng sẽ dẫn dắt bạn khám phá những ứng dụng xuất sắc của Data Science qua 4 ví dụ thực tiễn tiêu biểu.
1. Ngành Data Science là gì?
Data Science là một lĩnh vực đa ngành nghiên cứu chuyên sâu vào việc phân tích, xử lý, và trích xuất thông tin từ dữ liệu để đưa ra quyết định và dự đoán trong các lĩnh vực khác nhau. Data Science kết hợp nhiều phương pháp khác nhau từ thống kê, toán học, máy học đến khoa học máy tính để xác định và hiểu rõ các mô hình, xu hướng và thông tin ẩn trong dữ liệu.
2. Các lĩnh vực chính của ngành Data Science
Ngành Data Science là một lĩnh vực rộng lớn, bao gồm nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau. Dưới đây là một số lĩnh vực chính của ngành Data Science:
2.1. Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là lĩnh vực cơ bản của ngành Data Science, bao gồm các hoạt động thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để tìm ra những thông tin có giá trị. Phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề trong thực tiễn, chẳng hạn như:
- Phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu nhu cầu và hành vi của khách hàng.
- Phân tích dữ liệu thị trường để dự đoán xu hướng và cơ hội kinh doanh.
- Phân tích dữ liệu sản xuất để cải thiện hiệu quả hoạt động.
2.2. Machine learning
Machine learning (ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc phát triển các mô hình có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Có hai loại machine learning chính:
- Học máy có giám sát: Mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu có nhãn, trong đó mỗi mẫu dữ liệu được gắn nhãn với kết quả mong muốn. Ví dụ, một mô hình phân loại có giám sát có thể được đào tạo trên một tập dữ liệu gồm các hình ảnh của chó và mèo, trong đó mỗi hình ảnh được gắn nhãn là “chó” hoặc “mèo”.
- Học máy không giám sát: Mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu không có nhãn, trong đó các mẫu dữ liệu không được gắn nhãn với kết quả mong muốn. Ví dụ, một mô hình phân cụm không giám sát có thể được đào tạo trên một tập dữ liệu gồm các điểm dữ liệu, trong đó các điểm dữ liệu được nhóm lại thành các cụm dựa trên các đặc điểm của chúng.
Machine learning có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng thị trường, phân loại dữ liệu và nhận dạng đối tượng.
2.3. Trí tuệ nhân tạo AI
Trong ngành Data Science, trí tuệ nhân tạo (AI) là một công cụ quan trọng được sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ, phát hiện các mẫu trong dữ liệu và dự đoán các xu hướng trong tương lai.
3. Các kỹ năng cần có khi học ngành Data Science
Khoa học dữ liệu là một ngành đang phát triển nhanh chóng và có nhu cầu nhân lực cao. Để trở thành một Data Scientist thành công, bạn cần có những kỹ năng cần thiết sau:
- Kỹ năng lập trình: Kỹ năng lập trình là nền tảng quan trọng cho mọi Data Scientist. Bạn cần biết cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, R, hoặc SQL để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.
- Kỹ năng phân tích dữ liệu: Bạn cần có khả năng sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để khám phá dữ liệu, tìm ra các xu hướng và mối quan hệ tiềm ẩn.
- Kỹ năng trực quan hóa: Kỹ năng này giúp bạn truyền đạt kết quả phân tích của mình một cách hiệu quả. Bạn cần biết cách sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tạo ra các biểu đồ, đồ thị, v.v dễ hiểu và sinh động.
- Kỹ năng phản biện: Tư duy phản biện giúp bạn đánh giá dữ liệu một cách khách quan và đưa ra những kết luận chính xác. Bạn cần có khả năng đặt câu hỏi, xác định vấn đề và tư duy logic để giải quyết vấn đề.
- Kỹ năng giao tiếp: Với khả năng trình bày rõ ràng, súc tích và thuyết phục, bạn có thể truyền đạt kết quả phân tích của mình cho những người không chuyên về kỹ thuật.
4. Xu hướng phát triển của ngành Data Science trong tương lai
Trong những năm gần đây, khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những ngành nghề hot nhất trên thế giới. Theo Glassdoor và Forbes, nhu cầu đối với các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng 28% vào năm 2026, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của ngành này trong tương lai.
Cụ thể, trong bài viết “Top Trend In Data Science In 2024” đăng tải trên Medium, Brillica Services – một viện đào tạo IT ở Ấn Độ cho rằng các xu hướng phát triển dưới đây sẽ là xu hướng chính của ngành Data Science:
- Phân tích tăng cường (Augmented Analytics): Sử dụng AI và máy học để tự động hóa và cải thiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu, giúp chuyên gia Data Science làm việc hiệu quả hơn và đưa ra quyết định tốt hơn.
- Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm (Responsible AI): Phát triển và sử dụng AI một cách công bằng, minh bạch và có trách nhiệm. Điều này rất quan trọng vì AI có ảnh hưởng lớn đến cuộc sống của con người, cần đảm bảo sử dụng theo hướng có lợi và có đạo đức.
- Tính toán biên cho Data Science (Edge Computing for Data Science): Xử lý dữ liệu gần với nơi tạo ra dữ liệu. Điều này sẽ có lợi cho các ứng dụng Data Science cần xử lý theo thời gian thực hoặc yêu cầu độ trễ thấp.
- Tích hợp tính toán lượng tử (Quantum Computing Integration): Loại hình tính toán mới sử dụng các nguyên tắc của cơ học lượng tử để giải quyết các vấn đề, có khả năng cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, bao gồm Data Science.
- Học tập liên hợp (Federated Learning): Kỹ thuật máy học cho phép nhiều thiết bị huấn luyện một mô hình mà không chia sẻ dữ liệu của chúng. Điều này đặc biệt quan trọng với các ứng dụng nhạy cảm về quyền riêng tư.
- Blockchain trong Data Science: Công nghệ sổ cái phân tán sử dụng để bảo vệ và theo dõi dữ liệu, có tiềm năng cách mạng hóa cách quản lý và sử dụng dữ liệu trong các ứng dụng Data Science.
5. 4 ví dụ thực tiễn ứng dụng Data Science
5.1. Trong ngành du lịch – khách sạn
Trong ngành du lịch – khách sạn, Data Science được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó nâng tầm trải nghiệm khách hàng. Cụ thể, Data Science được sử dụng để:
- Phân tích dữ liệu khách hàng
Phân tích dữ liệu khách hàng là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu về khách hàng để hiểu rõ hơn về họ. Dữ liệu khách hàng có thể bao gồm thông tin về lịch sử đặt phòng, sở thích, hành vi mua sắm, v.v.
Ví dụ, một khách sạn có thể sử dụng Data Science để phân tích dữ liệu khách hàng để xác định các khách hàng tiềm năng có khả năng đặt phòng lại. Khách sạn có thể gửi các ưu đãi đặc biệt hoặc các chương trình khuyến mãi đến những khách hàng này để khuyến khích họ quay lại.
- Tự động hoá và tối ưu hóa quy trình
Data Science có thể được sử dụng để tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình trong ngành du lịch – khách sạn, chẳng hạn như tự động hóa quy trình check-in, quy trình đặt phòng, quy trình thanh toán, v.v
Ví dụ, Vizone Access – Giải pháp kiểm soát ra vào bằng khuôn mặt đến từ VinBigdata là một trong những sản phẩm ứng dụng Data Science hàng đầu hiện nay tại Việt Nam. Giải pháp này được phát triển dựa trên các công nghệ lõi về nhận dạng khuôn mặt và phát hiện giả mạo, có thể được áp dụng trong hệ thống khách sạn, khu nghỉ dưỡng.
Hiện tại, Vinpearl đang ứng dụng giải pháp Vizone Access cho cả hai đối tượng khách hàng và nhân viên. Với khách hàng, Vizone Access giúp mang lại trải nghiệm check-in/out “không chạm”, mở cửa phòng, thanh toán tự động, sử dụng dịch vụ tại các nhà hàng, khu vui chơi, v.v. Với nhân viên, Vizone Access được dùng để quản lý chấm công và kiểm soát ra vào giữa các khu vực làm việc theo phân quyền.
5.2. Trong ngành y tế
Trước đây, hình ảnh y tế chủ yếu được tạo ra bởi hệ thống in phim nhựa cũ hoàn thiện Bệnh án điện tử (EMR). Tuy nhiên, hiện nay, các giải pháp hỗ trợ bởi AI đang dần trở nên phổ biến hơn, giúp nén hình ảnh và cho ra kết quả nhanh hơn. Với hình ảnh có độ phân giải cao và sự hỗ trợ của thuật toán AI, các bác sĩ có thể dễ dàng phát hiện các trường hợp bất thường tiềm ẩn trên hình ảnh y tế, ngay cả khi những bất thường đó rất nhỏ hoặc khó phát hiện bằng mắt thường.
Ngoài ra, các tổ chức y tế cũng đang ngày càng quan tâm đến các giải pháp đám mây để lưu trữ dữ liệu hình ảnh y tế. Đám mây cung cấp khả năng lưu trữ và truy cập dữ liệu từ xa, giúp các bác sĩ có thể chia sẻ hình ảnh với nhau một cách dễ dàng.
Nhận thức được tầm quan trọng của việc xây dựng một hệ thống quản lý ảnh y tế thông minh, đội ngũ VinBigdata đã nghiên cứu và phát triển VinDr. VinDr được xây dựng hoàn toàn dựa trên các mô hình thị giác máy tính (CV), máy học (ML), học sâu (DL) và hơn 300.000 hình ảnh y tế được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.
Với độ chính xác trung bình trên 90%, giải pháp đã chứng minh được khả năng khoanh vùng tổn thương chính xác và đáng tin cậy. Bên cạnh đó, giải pháp cũng có tốc độ xử lý nhanh chóng, chỉ mất vài giây để đọc mỗi ca chụp. Hiện tại, VinDr đang được ứng dụng rộng rãi, trở thành “phụ tá” đắc lực cho đội ngũ bác sĩ tại nhiều bệnh viện lớn trên cả nước.
5.3. Trong ngành giao thông vận tải
Trong ngành giao thông vận tải, Data Science không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của các phương tiện giao thông mà còn đưa thêm yếu tố tự động hóa vào hệ thống, từ đó mang đến nhiều ứng dụng như:
- Phân tích dữ liệu tai nạn
Dữ liệu tai nạn giao thông là một nguồn thông tin quý giá giúp các nhà hoạch định chính sách và nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về nguyên nhân và hậu quả của tai nạn. Data Science có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu tai nạn nhằm xác định các xu hướng và mối tương quan tiềm ẩn.
- Phát triển ô tô tự lái
Ô tô tự lái là một trong những ứng dụng tiềm năng nhất của Data Science trong ngành giao thông – vận tải. Data Science được sử dụng để phát triển các hệ thống cảm biến, máy học và trí tuệ nhân tạo cần thiết cho ô tô tự lái. Ví dụ, Data Science được sử dụng để phát triển các hệ thống camera và radar có khả năng nhận dạng các vật thể ở xung quanh ô tô.
- Phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe
Các hệ thống hỗ trợ lái xe (ADAS) là một bước đệm quan trọng để phát triển ô tô tự lái. ADAS sử dụng các công nghệ như cảnh báo va chạm sớm, hỗ trợ giữ làn đường và kiểm soát hành trình thích ứng để giúp lái xe an toàn hơn.
5.4. Trong ngành thương mại điện tử
Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của Data Science trong thương mại điện tử. Data Science có thể được sử dụng để cá nhân hóa đề xuất sản phẩm, cải thiện khả năng tìm kiếm và cung cấp hỗ trợ khách hàng tốt hơn. Data Science cũng có thể được sử dụng để phân tích các phản hồi của khách hàng trên các kênh trực tuyến và ngoại tuyến, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm, khảo sát và phản hồi hỗ trợ khách hàng.
Ngoài ra, phát hiện gian lận là một vấn đề quan trọng trong thương mại điện tử. Do đó, Data Science thường được ứng dụng để phân tích dữ liệu giao dịch hoặc phát triển các giải pháp định danh khách hàng điện tử và nhận dạng tài liệu nhằm xác định các giao dịch đáng ngờ.
Ví dụ, Vizone Lens là một giải pháp định danh khách hàng điện tử và nhận dạng tài liệu dựa trên công nghệ AI và máy học được phát triển bởi VinBigdata. Điểm nổi bật là Vizone Lens có thể tự động nhận dạng, trích xuất thông tin từ hàng trăm loại giấy tờ trong cùng một lúc với độ chính xác cao. Đây hiện cũng là giải pháp duy nhất tại Việt Nam làm được điều này.
Kết luận
Những ví dụ trên chỉ là một phần nhỏ trong số các ứng dụng cho thấy ngành Data Science đang hình thành và thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Từ việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến phát triển các công cụ hỗ trợ y tế mới, Data Science đang giúp chúng ta tạo ra một tương lai thông minh hơn với sức mạnh của dữ liệu, góp phần giải quyết các vấn đề phức tạp và nâng cao chất lượng cuộc sống.
Liên hệ với VinBigdata để được tư vấn thêm về chiến lược triển khai nhân viên tư vấn ảo:
- Fanpage: VinBigdata
- LinkedIn: VinBigdata
- Email: info@vinbigdata.com
- Hotline: (024) 3 208 8208
