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

Data Science là gì?

Data Science có nghĩa là khoa học dữ liệu kết hợp nhiều lĩnh vực, bao gồm thống kê, phương pháp khoa học, trí tuệ nhân tạo AI và phân tích dữ liệu, để chiết xuất giá trị từ dữ liệu. Những người thực hành khoa học dữ liệu được gọi là nhà khoa học dữ liệu và họ kết hợp một loạt các kỹ năng để phân tích dữ liệu thu thập được từ website, điện thoại thông minh, khách hàng, cảm biến và các nguồn khác để thu được những thông tin chi tiết hữu ích.

Data Science bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu để phân tích, bao gồm làm sạch, tổng hợp và xử lý dữ liệu để thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao. Các ứng dụng phân tích và các nhà khoa học dữ liệu sau đó có thể xem xét kết quả để phát hiện ra các mẫu và cho phép các nhà lãnh đạo doanh nghiệp rút ra những quyết định và chiến lược.

Giá bán	Miễn phí
Chủ đề	Đa phương tiện
Bảo mật	★★★★ ☆
Quyền riêng tư	★★★★ ☆
Phổ biến	★★★★ ★
Hệ điều hành	iOS, Android, Windows

Data Science: Một nguồn tài nguyên chưa được khai thác dành cho máy học

Data Science là một trong những lĩnh vực thú vị nhất hiện nay. Nhưng tại sao nó lại quan trọng đến vậy? Bởi vì các công ty đang lưu trữ một kho tàng dữ liệu. Khi công nghệ hiện đại cho phép tạo ra và lưu trữ lượng thông tin ngày càng tăng, khối lượng dữ liệu đã bùng nổ. Người ta ước tính rằng 90% dữ liệu trên thế giới được tạo ra trong hai năm qua. Ví dụ, người dùng Facebook tải lên 10 triệu bức ảnh mỗi giờ. Nhưng dữ liệu này thường chỉ nằm trong cơ sở dữ liệu, chủ yếu là chưa được khai thác.

Sự phong phú của dữ liệu được thu thập và lưu trữ bởi những công nghệ này có thể mang lại những lợi ích mang tính biến đổi cho các tổ chức và xã hội trên toàn thế giới — nhưng chỉ khi chúng ta có thể giải thích được nó. Đó là nơi Data Science xuất hiện.

Data Science tiết lộ các xu hướng và cung cấp thông tin chi tiết mà các doanh nghiệp có thể sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn và tạo ra các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo hơn. Có lẽ quan trọng nhất, Data Science cho phép các mô hình học máy (ML) học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ được cung cấp cho chúng, thay vì chủ yếu dựa vào các nhà phân tích kinh doanh để xem họ có thể khám phá những gì từ dữ liệu.

Dữ liệu là nền tảng của sự đổi mới, nhưng giá trị của nó đến từ dữ liệu thông tin mà các nhà khoa học có thể thu thập được từ đó và sau đó hành động.

Sự khác biệt giữa Data Science, trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Marchine Learning) là gì?

Để hiểu rõ hơn về khoa học dữ liệu — và cách bạn có thể khai thác nó — điều quan trọng không kém là phải biết các thuật ngữ khác liên quan đến lĩnh vực này, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Marchine Learning) . Thông thường, bạn sẽ thấy rằng các thuật ngữ này được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng có những sắc thái riêng.

Đây là một phân tích đơn giản:

AI: có nghĩa là khiến máy tính bắt chước hành vi của con người theo một cách nào đó.

Data Science: là một tập hợp con của AI và nó đề cập nhiều hơn đến các lĩnh vực thống kê, phương pháp khoa học và phân tích dữ liệu trùng lặp — tất cả đều được sử dụng để trích xuất ý nghĩa và thông tin chi tiết từ dữ liệu..

Marchine Learning: là một tập hợp con khác của AI và nó bao gồm các kỹ thuật cho phép máy tính tìm ra mọi thứ từ dữ liệu và cung cấp các ứng dụng AI.

Deep learning: là một tập hợp con của học máy cho phép máy tính giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

Sự khác biệt giữa Data Science và Data Analyst?

Data Analyst có nghĩa là phân tích dữ liệu thường giải thích những gì đang diễn ra bằng cách xử lý lịch sử dữ liệu. Mặt khác, khoa học dữ liệu không chỉ phân tích khám phá để hiểu biết sâu sắc, mà còn sử dụng các thuật toán Machine Learning tiên tiến khác nhau để xác định sự xuất hiện của một sự kiện cụ thể trong tương lai.

Vì vậy, khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng để đưa ra quyết định và dự đoán bằng cách sử dụng phân tích nguyên nhân dự đoán, phân tích theo quy định (khoa học dự đoán cộng với quyết định) và máy học.

• Phân tích nguyên nhân dự đoán – Nếu muốn một mô hình có thể dự đoán khả năng của một sự kiện cụ thể trong tương lai, bạn cần áp dụng phân tích nguyên nhân dự đoán. Giả sử, nếu bạn đang cung cấp tiền cho tín dụng, thì xác suất khách hàng thực hiện thanh toán tín dụng trong tương lai đúng hạn là vấn đề bạn sẽ quan tâm. Tại đây, bạn có thể xây dựng một mô hình có thể thực hiện phân tích dự đoán về lịch sử thanh toán của khách hàng để dự đoán liệu các khoản thanh toán trong tương lai có đúng hạn hay không?
• Phân tích căn cứ theo quy định – Nếu muốn một mô hình có sự thông minh trong việc đưa ra quyết định của riêng mình và khả năng sửa đổi với các tham số động, bạn chắc chắn cần phân tích theo quy định cho nó. Lĩnh vực tương đối mới này là tất cả về cung cấp lời khuyên. Nói cách khác, nó không chỉ dự đoán mà còn gợi ý một loạt các hành động được quy định và các kết quả liên quan. Ví dụ tốt nhất cho điều này là chiếc xe tự lái của Google dữ liệu được thu thập bởi các phương tiện có thể được sử dụng để đào tạo xe tự lái. Bạn có thể chạy các thuật toán trên dữ liệu này để mang lại sự thông minh cho nó. Điều này sẽ cho phép chiếc xe của bạn đưa ra các quyết định như khi nào cần rẽ, đường nào sẽ đi, khi nào giảm tốc độ hoặc tăng tốc.

• Machine Learning để đưa ra dự đoán – Nếu có dữ liệu giao dịch của một công ty tài chính và cần xây dựng một mô hình để xác định xu hướng trong tương lai, thì thuật toán Machine Learning là giải pháp tốt nhất. Điều này rơi vào mô hình học tập có giám sát. Được gọi là giám sát vì bạn đã có dữ liệu dựa trên đó, nơi bạn có thể huấn luyện máy tính. Ví dụ, một mô hình phát hiện gian lận có thể được đào tạo bằng cách sử dụng hồ sơ lịch sử mua hàng gian lận.
• Machine Learning để khám phá mẫu – Nếu không có các tham số dựa trên đó bạn có thể đưa ra dự đoán, bạn cần tìm ra các mẫu ẩn trong tập dữ liệu để có thể đưa ra dự đoán có ý nghĩa. Đây không là gì khác ngoài mô hình không được giám sát vì bạn không có bất kỳ nhãn hiệu được xác định trước nào để nhóm lại. Thuật toán phổ biến nhất được sử dụng để khám phá mẫu là Clustering.

Giả sử bạn đang làm việc trong một công ty điện thoại và bạn cần thiết lập một mạng bằng cách đặt các tòa tháp trong một khu vực. Sau đó, bạn có thể sử dụng kỹ thuật phân cụm để tìm các vị trí tháp đó và để đảm bảo rằng tất cả người dùng nhận được cường độ tín hiệu tối ưu.

Chúng ta hãy xem tỷ lệ của các cách tiếp cận được mô tả ở trên khác nhau như thế nào đối với phân tích dữ liệu cũng như Data Science. Như bạn có thể thấy trong hình ảnh bên dưới, phân tích dữ liệu bao gồm các phân tích mô tả và dự đoán ở một mức độ nhất định.  Mặt khác, khoa học dữ liệu thiên về phân tích nguyên nhân dự đoán và học máy.

Vì sao Data Science lại quan trọng?

Ngày càng có nhiều công ty đang nhận ra tầm quan trọng của khoa học dữ liệu, AI và Marchine Learning. Bất kể ngành nghề hay quy mô, các tổ chức muốn duy trì khả năng cạnh tranh trong thời đại dữ liệu lớn cần phát triển và thực hiện hiệu quả khả năng Data Science hoặc sẽ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau.

Tại sao chúng ta cần Data Science?

Theo truyền thống, dữ liệu mà chúng ta có hầu hết có cấu trúc và kích thước nhỏ, có thể được phân tích bằng cách sử dụng các công cụ BI đơn giản. Không giống như dữ liệu trong các hệ thống truyền thống được cấu trúc chủ yếu, ngày nay hầu hết các dữ liệu không có cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Chúng ta hãy xem các xu hướng dữ liệu trong hình ảnh được đưa ra dưới đây cho thấy rằng vào năm 2020, hơn 80% dữ liệu sẽ không được cấu trúc.

Dữ liệu này được tạo từ các nguồn khác nhau như: nhật ký tài chính, tệp văn bản, biểu mẫu đa phương tiện, cảm biến và công cụ. Các công cụ BI đơn giản không có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng này. Đây là lý do tại sao chúng ta cần các công cụ và thuật toán phân tích phức tạp và tiên tiến hơn để xử lý, phân tích và rút ra những hiểu biết ý nghĩa về nó.

Đây không phải là lý do duy nhất khiến Data Science trở nên phổ biến. Hãy tìm hiểu sâu hơn và xem khoa học dữ liệu đang được sử dụng như thế nào trong các lĩnh vực khác nhau.

Sẽ thế nào nếu có thể hiểu các yêu cầu chính xác của khách hàng từ dữ liệu hiện có như lịch sử duyệt web, lịch sử mua hàng, tuổi và thu nhập của khách hàng. Không còn nghi ngờ gì nữa, bạn đã có tất cả dữ liệu này sớm hơn, nhưng bây giờ với số lượng lớn và đa dạng dữ liệu, bạn có thể đào tạo các mô hình hiệu quả hơn và giới thiệu sản phẩm cho khách hàng với độ chính xác cao hơn.

Chúng ta hãy lấy một kịch bản khác để hiểu vai trò của Data Science trong việc ra quyết định. Sẽ thế nào nếu xe của bạn có trí thông minh để đưa bạn về nhà? Những chiếc xe tự lái thu thập dữ liệu trực tiếp từ các cảm biến, bao gồm radar, máy ảnh và laser để tạo ra một bản đồ về môi trường xung quanh. Dựa trên dữ liệu này, phải đưa ra các quyết định như khi nào tăng tốc, khi nào giảm tốc độ, khi nào vượt qua, nơi nào cần thực hiện lần lượt – cần sử dụng các thuật toán máy học tiên tiến. Hãy xem Data Science có thể được sử dụng như thế nào trong các phân tích dự đoán. Hãy lấy dự báo thời tiết làm ví dụ. Dữ liệu từ tàu, máy bay, radar, vệ tinh có thể được thu thập và phân tích để xây dựng mô hình. Những mô hình này sẽ không chỉ dự báo thời tiết mà còn giúp dự đoán sự xuất hiện của bất kỳ thiên tai nào. Nó sẽ giúp bạn thực hiện các biện pháp thích hợp trước và cứu nhiều mạng sống quý giá.

Data Science đang chuyển đổi hoạt động kinh doanh như thế nào?

Các tổ chức đang sử dụng khoa học dữ liệu để biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh bằng cách tinh chỉnh các sản phẩm và dịch vụ. Các trường hợp sử dụng Data Science và Marchine Learning bao gồm:

• Xác định tình hình chuyển hướng của khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu thu thập được từ các cuộc gọi, để tiếp thị có thể thực hiện hành động để giữ chân khách hàng.
• Nâng cao hiệu quả bằng cách phân tích các mô hình giao thông, điều kiện thời tiết và các yếu tố khác để các công ty hậu cần có thể cải thiện tốc độ giao hàng và giảm chi phí.
• Cải thiện chẩn đoán của bệnh nhân bằng cách phân tích dữ liệu xét nghiệm y tế và các triệu chứng được báo cáo để bác sĩ có thể chẩn đoán bệnh sớm hơn và điều trị hiệu quả hơn.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách dự đoán khi nào thiết bị sẽ hỏng.
• Phát hiện gian lận trong các dịch vụ tài chính bằng cách nhận biết các hành vi đáng ngờ và các hành động bất thường.
• Cải thiện doanh số bán hàng bằng cách tạo các đề xuất cho khách hàng dựa trên các lần mua hàng trước đó.

Nhiều công ty đã ưu tiên Data Science và đang đầu tư rất nhiều. Trong cuộc khảo sát gần đây của Gartner với hơn 3.000 CIO, những người được hỏi đã xếp hạng phân tích và trí tuệ kinh doanh là công nghệ tạo sự khác biệt hàng đầu cho tổ chức của họ. Các CIO được khảo sát coi những công nghệ này là chiến lược nhất đối với công ty và đang đầu tư tương ứng.

Khoa học dữ liệu được tiến hành như thế nào?

Quá trình phân tích và hành động dựa trên dữ liệu là lặp đi lặp lại thay vì tuyến tính, nhưng đây là cách mà vòng đời của khoa học dữ liệu thường diễn ra cho một dự án mô hình dữ liệu:

Lập kế hoạch: Xác định một dự án và các đầu ra tiềm năng của nó.

Xây dựng mô hình dữ liệu: Các nhà Data Science thường sử dụng nhiều thư viện mã nguồn mở hoặc các công cụ trong cơ sở dữ liệu CSDL để xây dựng các mô hình Marchine Learning. Thông thường, người dùng sẽ muốn các API giúp nhập dữ liệu, lập hồ sơ và trực quan hóa dữ liệu hoặc kỹ thuật tính năng. Họ sẽ cần các công cụ phù hợp cũng như quyền truy cập vào dữ liệu phù hợp và các tài nguyên khác, chẳng hạn như sức mạnh tính toán.

Đánh giá mô hình: Các nhà khoa học dữ liệu phải đạt được phần trăm độ chính xác cao cho các mô hình của họ trước khi họ có thể cảm thấy tự tin khi triển khai. Đánh giá mô hình thường sẽ tạo ra một bộ số liệu đánh giá và hình ảnh hóa toàn diện để đo lường hiệu suất của mô hình dựa trên dữ liệu mới và cũng xếp hạng chúng theo thời gian để cho phép hành vi tối ưu trong sản xuất. Đánh giá mô hình vượt ra ngoài hiệu suất thô để tính đến hành vi cơ sở dự kiến.

Giải thích mô hình: Có thể giải thích cơ học bên trong của các kết quả của mô hình Marchine Learning theo nghĩa của con người không phải lúc nào cũng khả thi — nhưng nó ngày càng trở nên quan trọng. Các nhà khoa học dữ liệu muốn các giải thích tự động về trọng số tương đối và tầm quan trọng của các yếu tố tạo ra dự đoán và các chi tiết giải thích cụ thể về mô hình về các dự đoán của mô hình.

Triển khai một mô hình: Lấy một mô hình Marchine Learning đã được đào tạo và đưa nó vào hệ thống phù hợp thường là một quá trình khó khăn và tốn nhiều công sức. Điều này có thể được thực hiện dễ dàng hơn bằng cách vận hành các mô hình dưới dạng các API bảo mật và có thể mở rộng hoặc bằng cách sử dụng các mô hình máy học trong cơ sở dữ liệu.

Giám sát các mô hình: Các mô hình phải luôn được giám sát sau khi triển khai để đảm bảo hoạt động bình thường. Dữ liệu mà mô hình được đào tạo có thể không còn phù hợp cho các dự đoán trong tương lai sau một khoảng thời gian. Ví dụ, trong việc phát hiện gian lận, bọn tội phạm luôn nghĩ ra những cách mới để hack tài khoản.

Công cụ cho khoa học dữ liệu

Xây dựng, đánh giá, triển khai và giám sát các mô hình máy học có thể là một quá trình phức tạp. Đó là lý do tại sao số lượng các công cụ Data Scinece ngày càng gia tăng. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều loại công cụ, nhưng một trong những công cụ phổ biến nhất là sổ ghi chép mã nguồn mở, là các ứng dụng web để viết và chạy mã, hiển thị dữ liệu và xem kết quả — tất cả trong cùng một môi trường.

Một số máy tính xách tay phổ biến nhất là Jupyter, RStudio và Zeppelin. Sổ tay rất hữu ích để tiến hành phân tích, nhưng có những hạn chế khi các nhà khoa học dữ liệu cần làm việc theo nhóm. Nền tảng khoa học dữ liệu được xây dựng để giải quyết vấn đề này.

Để xác định công cụ khoa học dữ liệu nào phù hợp với bạn, điều quan trọng là phải hỏi những câu hỏi sau: Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng loại ngôn ngữ nào? Họ thích loại phương pháp làm việc nào hơn? Họ đang sử dụng loại nguồn dữ liệu nào?

Ai giám sát quá trình Data Science?

Tại hầu hết các tổ chức, các dự án Data Science thường được giám sát bởi ba loại nhà quản lý:

Các nhà quản lý kinh doanh: Các nhà quản lý này làm việc với nhóm khoa học dữ liệu để xác định vấn đề và phát triển chiến lược phân tích. Họ có thể là người đứng đầu một ngành kinh doanh, chẳng hạn như tiếp thị, tài chính hoặc bán hàng và có một nhóm khoa học dữ liệu báo cáo cho họ. Họ làm việc chặt chẽ với các nhà quản lý khoa học dữ liệu và CNTT để đảm bảo rằng các dự án được chuyển giao.

Các nhà quản lý CNTT: Các nhà quản lý IT & CNTT cấp cao chịu trách nhiệm về cơ sở hạ tầng và kiến trúc sẽ hỗ trợ các hoạt động khoa học dữ liệu. Họ liên tục giám sát các hoạt động và việc sử dụng tài nguyên để đảm bảo rằng các nhóm khoa học dữ liệu hoạt động hiệu quả và an toàn. Họ cũng có thể chịu trách nhiệm xây dựng và cập nhật môi trường CNTT cho các nhóm khoa học dữ liệu.

Người quản lý khoa học dữ liệu: Những người quản lý này giám sát nhóm khoa học dữ liệu và công việc hàng ngày. Họ là những người xây dựng nhóm có thể cân bằng giữa việc phát triển nhóm với việc lập kế hoạch và giám sát dự án.

Nhưng người đóng vai trò quan trọng nhất trong quá trình này là nhà khoa học dữ liệu.

Nhà khoa học dữ liệu là gì?

Là một chuyên ngành, khoa học dữ liệu còn non trẻ. Data Science phát triển ra khỏi lĩnh vực phân tích thống kê và khai thác dữ liệu. Tạp chí Khoa học Dữ liệu ra mắt vào năm 2002, được xuất bản bởi Hội đồng Khoa học Quốc tế: Ủy ban về Dữ liệu Khoa học và Công nghệ. Đến năm 2008, danh hiệu nhà khoa học dữ liệu đã xuất hiện và lĩnh vực này nhanh chóng phát triển. Kể từ đó, đã có sự thiếu hụt các nhà khoa học dữ liệu, mặc dù ngày càng nhiều trường cao đẳng và đại học bắt đầu cung cấp các bằng cấp về khoa học dữ liệu.

Nhiệm vụ của nhà khoa học dữ liệu có thể bao gồm phát triển các chiến lược phân tích dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu để phân tích, khám phá, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, xây dựng mô hình với dữ liệu bằng các ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python và R, và triển khai các mô hình vào các ứng dụng.

Nhà khoa học dữ liệu không làm việc một mình. Trên thực tế, khoa học dữ liệu hiệu quả nhất được thực hiện theo nhóm. Ngoài một nhà khoa học dữ liệu, nhóm này có thể bao gồm một nhà phân tích kinh doanh xác định vấn đề, một kỹ sư dữ liệu chuẩn bị dữ liệu và cách truy cập, một kiến trúc sư CNTT giám sát các quy trình và cơ sở hạ tầng cơ bản và một nhà phát triển ứng dụng triển khai mô hình hoặc kết quả phân tích thành các ứng dụng và sản phẩm.

Những thách thức khi thực hiện các dự án Data Science

Bất chấp những hứa hẹn về khoa học dữ liệu và các khoản đầu tư khổng lồ vào các nhóm khoa học dữ liệu, nhiều công ty không nhận ra giá trị đầy đủ của dữ liệu của họ. Trong cuộc chạy đua để thuê nhân tài và tạo ra các chương trình khoa học dữ liệu, một số công ty đã trải qua quy trình làm việc nhóm kém hiệu quả, với những người khác nhau sử dụng các công cụ và quy trình khác nhau không hoạt động tốt với nhau. Nếu không có sự quản lý tập trung, kỷ luật hơn, các giám đốc điều hành có thể không thấy được lợi tức đầy đủ từ các khoản đầu tư của họ.

Các nhà khoa học dữ liệu không thể làm việc hiệu quả. Bởi vì quyền truy cập vào dữ liệu phải được cấp bởi một quản trị viên CNTT, các nhà khoa học dữ liệu thường phải đợi dữ liệu và các nguồn lực mà họ cần để phân tích dữ liệu đó trong một thời gian dài. Khi họ có quyền truy cập, nhóm khoa học dữ liệu có thể phân tích dữ liệu bằng các công cụ khác và có thể không tương thích. Ví dụ, một nhà khoa học có thể phát triển một mô hình bằng ngôn ngữ R, nhưng ứng dụng nó sẽ được sử dụng được viết bằng một ngôn ngữ khác. Đó là lý do tại sao có thể mất vài tuần hoặc thậm chí vài tháng để triển khai các mô hình thành các ứng dụng hữu ích.

Các nhà lập trình ứng dụng không thể truy cập Marchine Learning có thể sử dụng được. Đôi khi các mô hình học máy mà các nhà lập trình nhận được chưa sẵn sàng để triển khai trong các ứng dụng. Và bởi vì các điểm truy cập có thể không linh hoạt, các mô hình không thể được triển khai trong tất cả các tình huống và khả năng mở rộng được để cho nhà lập trình ứng dụng.

Quản trị viên CNTT dành quá nhiều thời gian cho việc hỗ trợ. Do sự gia tăng của các công cụ nguồn mở, CNTT có thể có một danh sách ngày càng nhiều các công cụ để hỗ trợ. Ví dụ: Một nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực tiếp thị, có thể đang sử dụng các công cụ khác với một nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực tài chính. Các nhóm cũng có thể có các quy trình làm việc khác nhau, có nghĩa là CNTT phải liên tục xây dựng lại và cập nhật môi trường.

Các nhà quản lý doanh nghiệp đã loại bỏ khoa học dữ liệu. Quy trình làm việc của khoa học dữ liệu không phải lúc nào cũng được tích hợp vào các quy trình và hệ thống ra quyết định kinh doanh, gây khó khăn cho các nhà quản lý doanh nghiệp trong việc hợp tác ăn ý với các nhà khoa học dữ liệu. Nếu không có sự tích hợp tốt hơn, các nhà quản lý doanh nghiệp sẽ khó hiểu tại sao phải mất quá nhiều thời gian để đi từ nguyên mẫu đến sản xuất và họ ít có khả năng quay trở lại đầu tư vào các dự án mà họ cho là quá chậm.

Nền tảng Data Science cung cấp các khả năng mới

Nhiều công ty nhận ra rằng nếu không có nền tảng tích hợp, công việc khoa học dữ liệu sẽ kém hiệu quả, không an toàn và khó mở rộng quy mô. Sự nhận thức này đã dẫn đến sự phát triển của các nền tảng khoa học dữ liệu. Các nền tảng này là trung tâm phần mềm, nơi diễn ra tất cả các công việc khoa học dữ liệu. Một nền tảng tốt sẽ giảm bớt nhiều thách thức trong việc triển khai khoa học dữ liệu và giúp các doanh nghiệp biến dữ liệu của họ thành thông tin chi tiết nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Với nền tảng máy học tập trung, các nhà khoa học dữ liệu có thể làm việc trong môi trường cộng tác bằng cách sử dụng các công cụ nguồn mở, với tất cả công việc của họ được đồng bộ hóa bởi hệ thống kiểm soát.

Lợi ích của nền tảng Data Science

Nền tảng khoa học dữ liệu làm giảm sự dư thừa và thúc đẩy sự đổi mới bằng cách cho phép các nhóm chia sẻ mã, kết quả và báo cáo. Nó loại bỏ các nút thắt trong quy trình làm việc bằng cách đơn giản hóa việc quản lý và kết hợp các phương pháp hay nhất.

Nói chung, các nền tảng Data Science tốt nhất nhằm mục đích:

• Giúp các nhà khoa học dữ liệu làm việc hiệu quả hơn bằng cách giúp họ tăng tốc và cung cấp các mô hình nhanh hơn và ít lỗi hơn.
• Giúp các nhà khoa học dữ liệu làm việc với khối lượng lớn và nhiều loại dữ liệu dễ dàng hơn.
• Cung cấp trí thông minh nhân tạo AI đáng tin cậy, cấp doanh nghiệp, không thiên vị, có thể nghe được và có thể tái tạo.

Nền tảng khoa học dữ liệu được xây dựng để cộng tác bởi nhiều người dùng bao gồm các nhà khoa học dữ liệu chuyên gia, nhà khoa học dữ liệu công dân, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư hoặc chuyên gia máy HỌC. Ví dụ: Nền tảng khoa học dữ liệu có thể cho phép các nhà khoa học dữ liệu triển khai các mô hình dưới dạng API, giúp dễ dàng tích hợp chúng vào các ứng dụng khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu có thể truy cập các công cụ, dữ liệu và cơ sở hạ tầng mà không cần phải đợi CNTT.

Nhu cầu về nền tảng khoa học dữ liệu đã bùng nổ trên thị trường. Trên thực tế, thị trường nền tảng dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ gộp hàng năm hơn 39% trong vài năm tới và dự kiến đạt 385 tỷ đô la Mỹ vào năm 2025.

Những gì một nhà khoa học dữ liệu cần trong một nền tảng

Nếu bạn đã sẵn sàng khám phá các khả năng của nền tảng Data Science, có một số khả năng chính cần xem xét:

Chọn giao diện người dùng dựa trên dự án khuyến khích cộng tác. Nền tảng này sẽ trao quyền cho mọi người làm việc cùng nhau trên một mô hình, từ giai đoạn hình thành đến phát triển cuối cùng. Nó sẽ cung cấp cho mỗi thành viên trong nhóm quyền truy cập tự phục vụ vào dữ liệu và tài nguyên.

Ưu tiên tích hợp và linh hoạt. Đảm bảo rằng nền tảng bao gồm hỗ trợ cho các công cụ nguồn mở mới nhất, các nhà cung cấp kiểm soát phiên bản phổ biến, chẳng hạn như GitHub, GitLab và Bitbucket, đồng thời tích hợp chặt chẽ với các tài nguyên khác.

Bao gồm các khả năng cấp doanh nghiệp. Đảm bảo nền tảng có thể mở rộng quy mô với doanh nghiệp của bạn khi nhóm của bạn phát triển. Nền tảng phải có tính khả dụng cao, có các kiểm soát truy cập mạnh mẽ và hỗ trợ một số lượng lớn người dùng đồng thời.

Làm cho khoa học dữ liệu tự phục vụ hơn. Tìm kiếm một nền tảng loại bỏ gánh nặng của CNTT và kỹ thuật, đồng thời giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tạo ra các môi trường ngay lập tức, theo dõi tất cả công việc của họ và dễ dàng triển khai các mô hình vào sản xuất.

Đảm bảo triển khai mô hình dễ dàng hơn. Triển khai và vận hành mô hình là một trong những bước quan trọng nhất của vòng đời máy học, nhưng nó thường bị bỏ qua. Đảm bảo rằng dịch vụ bạn chọn giúp vận hành các mô hình dễ dàng hơn, cho dù đó là cung cấp API hay đảm bảo rằng người dùng xây dựng mô hình theo cách cho phép dễ dàng tích hợp.

Khi nền tảng khoa học dữ liệu là bước đi đúng đắn

Tổ chức của bạn có thể đã sẵn sàng cho một nền tảng Data Science, nếu bạn nhận thấy rằng:

• Năng suất và sự cộng tác đang có dấu hiệu chững lại
• Không thể kiểm tra hoặc tái tạo các mô hình mấy học
• Mô hình không bao giờ được đưa vào sản xuất