Khoa học dữ liệu là khoa học về việc quản trị và phân tích dữ liệu, trích xuất các giá trị từ dữ liệu để tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động.
Khoa học dữ liệu 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. 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 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
Cũng như các hình thức thí nghiệm khác, khoa học dữ liệu sẽ yêu cầu bạn thực hiện các quan sát, đặt câu hỏi, hình thành các giả thuyết, tạo các bài kiểm tra, phân tích kết quả và đưa ra một khuyến nghị thực tế. Chính vì vậy mà mục đích chính của Khoa học Dữ liệu là biến đổi một lượng lớn dữ liệu chưa qua xử lý, làm thế nào để định vị được thành mô hình kinh doanh, từ đó giúp đỡ các tổ chức tiết giảm chi phí, gia tăng hiệu quả làm việc, nhìn nhận cơ hội, rủi ro trên thị trường và làm gia tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Các lĩnh vực của khoa học dữ liệu: Khai thác dữ liệu (Data mining), Thống kê (Statistic), Học máy (Machine learning), Phân tích (Analyze) và Lập trình (Programming).
Nhà phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích kinh doanh, Kỹ sư dữ liệu và Kỹ sư máy học là một vài trong số các vị trí nổi bật trong khoa học dữ liệu. Những người làm việc trong khoa học dữ liệu có thể dễ dàng di chuyển từ một loại khoa học dữ liệu sang loại khác nếu họ có thể xây dựng các kỹ năng mới.
Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst) là người trích xuất và phân tích các tập dữ liệu, tìm hiểu sâu câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu và biến dữ liệu thành báo cáo, mục tiêu và bảng điều khiển.
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) thường có nhiều yêu cầu về lập trình hơn nhà phân tích dữ liệu, họ không chỉ lấy dữ liệu mà còn phát triển các mô hình và thuật toán để giải quyết vấn đề, thử nghiệm sản phẩm và đưa công ty đi theo hướng mới thông qua xử lý dữ liệu tiên tiến.
Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst) thường là một sinh viên kinh doanh có kinh nghiệm với phần mềm như SAP, SQL và Tableau và có thể sử dụng dữ liệu và phân tích định lượng để đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu thông tin hơn. Các nhà phân tích kinh doanh có thể xác định các cải tiến quy trình và xu hướng hành vi làm thay đổi kết quả kinh doanh và lợi nhuận.
Ngành Khoa học Dữ liệu được chia thành nhiều lĩnh vực
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) đến từ một nền tảng kỹ thuật có kinh nghiệm lập trình bằng các ngôn ngữ như Java, Python và Scala. Công việc của họ là thiết kế và chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu để thu thập và phân tích dữ liệu trong một tổ chức.
Học máy (Machine Learning) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo nơi các thuật toán sử dụng dữ liệu đầu vào để dự đoán một cách tự động các kết quả trong tương lai. Một kỹ sư máy học sử dụng học máy để tạo ra các mô hình mạnh mẽ và có thể mở rộng cho khoa học dữ liệu. Những kỹ sư này cũng có thể lập trình cho máy tính và robot có thể thực thi các lệnh bằng cách học tập từ các mô hình dữ liệu.