Khi nói tới dữ liệu lớn người ta thường nghĩ tới kích thước lớn của dữ liệu. Tuy nhiên, trong thực tế, có những dữ liệu không chỉ có kích thước lớn, thường xuyên được cập nhật mà còn bao gồm nhiều loại khác nhau. Em có thể chỉ ra một vài ví dụ về những dữ liệu như vậy không?

Tính chất liên ngành của Khoa học dữ liệu được thể hiện qua việc kết hợp các yếu tố từ nhiều lĩnh vực khác nhau:

- Kết hợp của nhiều lĩnh vực: Khoa học dữ liệu sử dụng kiến thức từ khoa học máy tính, toán học, thống kê, và tri thức chuyên ngành. Điều này giúp tạo ra một hệ thống toàn diện và đa dạng để xử lý và phân tích dữ liệu.

- Sự đa dạng trong ứng dụng: Khoa học dữ liệu áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh doanh, y tế, khoa học xã hội, marketing, và nhiều ngành công nghiệp khác. Sự đa dạng này thể hiện tính liên ngành của nó.

- Hiểu biết về lĩnh vực cụ thể: Tri thức chuyên ngành là yếu tố quan trọng để hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu. Khoa học dữ liệu không chỉ là việc xử lý dữ liệu mà còn đòi hỏi hiểu biết sâu về lĩnh vực mà dữ liệu đang áp dụng.

Học máy và tri thức chuyên ngành đóng vai trò quan trọng trong Khoa học dữ liệu:

- Học máy:

+ Cung cấp các công cụ và kỹ thuật để xử lý, phân tích và khai phá dữ liệu.

+ Sử dụng ngôn ngữ lập trình và thuật toán học máy để xây dựng các mô hình dự đoán.

+ Đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và khai phá dữ liệu.

- Tri thức chuyên ngành:

+ Là tri thức của từng lĩnh vực, ví dụ kinh doanh, y tế, khoa học xã hội.

+ Giúp hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu.

+ Đánh giá chất lượng và độ chính xác của dữ liệu, diễn giải kết quả phân tích và khai phá dữ liệu theo cách phù hợp với lĩnh vực ứng dụng để đưa ra quyết định đúng đắn.

Đáp án đúng là: C. Kinh doanh, phân phối dữ liệu thu thập được cho các cá nhân, tổ chức quan tâm.

Lý do chọn đáp án này là vì các hoạt động trong lựa chọn C không nằm trong phạm vi hoạt động của Khoa học Dữ liệu. Dưới đây là lý do chi tiết:

A. Nghiên cứu phát triển các phương pháp thu thập và quản lí dữ liệu: Đây là một phần quan trọng của Khoa học Dữ liệu. Việc thu thập và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả là cần thiết để có thể sử dụng dữ liệu đó cho các mục đích nghiên cứu và ứng dụng.

B. Khai phá các thông tin, tri thức từ dữ liệu thu được để nâng cao hiệu quả kinh doanh, quản lí: Đây cũng là một phần chính của Khoa học Dữ liệu. Việc khai thác tri thức từ dữ liệu có thể giúp cải thiện quyết định kinh doanh và quản lý thông qua việc phân tích dữ liệu và rút ra các insights quan trọng.

C. Kinh doanh, phân phối dữ liệu thu thập được cho các cá nhân, tổ chức quan tâm: Đây không phải là một phần của Khoa học Dữ liệu. Trong thực tế, việc kinh doanh và phân phối dữ liệu thường liên quan đến các hoạt động thương mại, không phải nghiên cứu và phân tích dữ liệu.

D. Phát triển và áp dụng các phương pháp và kỹ thuật để nhận biết các mẫu hình, các quan hệ và xu hướng có trong dữ liệu: Đây là một phần quan trọng của Khoa học Dữ liệu. Việc phát triển và áp dụng các phương pháp và kỹ thuật như machine learning và data mining giúp phân tích và nhận biết các mẫu hình và xu hướng trong dữ liệu.

Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực đa ngành sử dụng thống kê, tính toán khoa học, phương pháp khoa học, thuật toán và hệ thống để trích xuất hoặc suy luận kiến thức và thông tin từ dữ liệu có thể không chính xác, có cấu trúc hoặc không có cấu trúc 1 2 Đây là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ và có ảnh hưởng lớn đến nhiều ngành công nghiệp.

Cụ thể, khoa học dữ liệu kết hợp các yếu tố sau:

- Toán học và thống kê: Sử dụng các phương pháp thống kê và toán học để phân tích dữ liệu và tạo ra các mô hình dự đoán.

- Lập trình chuyên sâu: Sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R hoặc Python để xử lý và phân tích

dữ liệu.

- Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy: Áp dụng các thuật toán học máy để xây dựng mô hình dự đoán và phân loại. Kiến thức về lĩnh vực cụ thể: Hiểu về lĩnh vực mà dữ liệu đang được áp dụng, ví dụ: y học, tài chính, marketing, v.v.

Với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu và nguồn dữ liệu đa dạng, khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất ở mọi ngành công nghiệp. Không ngạc nhiên khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu đã được gọi là “công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21" bởi Harvard Business Review 1. Các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào họ để hiểu và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các đề xuất hành động để cải thiện kết quả kinh doanh.

Quá trình khoa học dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau:

1. Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

2. Lưu trữ và xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu, chuẩn hóa, biến đổi và lưu trữ vào các hệ thống dữ liệu như data warehouse hoặc data lake.

3. Phân tích dữ liệu: Khám phá dữ liệu, tìm hiểu các mẫu và xu hướng, và xây dựng các mô hình dự đoán.

4. Trình bày kết quả: Trình bày thông tin dưới dạng báo cáo và biểu đồ để giúp người quản lý và ra quyết định hiểu rõ hơn về dữ liệu và tác động của nó lên kết quả kinh doanh 1.

Tóm lại, khoa học dữ liệu không chỉ là một công cụ hữu ích, mà còn là một phần quan trọng của sự phát triển và ứng dụng thực tế.

Với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu và nguồn dữ liệu đa dạng, khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất ở mọi ngành công nghiệp. Không ngạc nhiên khi vai trò của nhà khoa học dữ liệu đã được gọi là "công việc hấp dẫn nhất của thế kỷ 21" bởi Harvard Business Review 1. Các tổ chức ngày càng phụ thuộc vào họ để hiểu và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra các đề xuất hành động để cải thiện kết quả kinh doanh.

Quá trình khoa học dữ liệu bao gồm các giai đoạn sau:

1. Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

2. Lưu trữ và xử lý dữ liệu: Xử lý dữ liệu, chuẩn hóa, biến đối và lưu trữ vào các hệ thống dữ liệu như data warehouse hoặc data lake.

3. Phân tích dữ liệu: Khám phá dữ liệu, tìm hiểu các mẫu và xu hướng, và xây dựng các mô hình dự đoán.

4. Trình bày kết quả: Trình bày thông tin dưới dạng báo cáo và biểu đồ để giúp người quản lý và ra quyết định hiểu rõ hơn về dữ liệu và tác động của nó lên kết quả kinh doanh 1.

Tóm lại, khoa học dữ liệu không chỉ là một công cụ hữu ích, mà còn là một phần quan trọng của sự phát triển và ứng dụng thực tế.

- Học bán giám sát (Supervised Learning):

+ Trong học bán giám sát, mô hình được đào tạo trên dữ liệu có nhãn (gần nhãn) và không có nhãn (không gắn nhãn).

+ Dữ liệu gần nhân là những ví dụ mà chúng ta biết kết quả mong muốn (ví dụ: hình ảnh của mèo hoặc chó đã được gắn nhãn là “mèo" hoặc "chó").

+ Mục tiêu là học cách dự đoán đúng kết quả cho các ví dụ mới chưa gặp trước đó.

+ Học bán giám sát thường được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại hình ảnh, và nhiều ứng dụng khác.

- Học tăng cường (Reinforcement Learning):

+ Trong học tăng cường, tác nhân (agent) tương tác với môi trường và nhận phần thưởng (hoặc hình phạt) dựa trên hành động của nó.

+ Mục tiêu là học cách thực hiện các hành động để tối đa hóa phần thưởng trong môi trường.

+ Học tăng cường thường được sử dụng trong chế tạo robot, chơi trò chơi, và các tác vụ tối ưu hóa.

- Bởi vì Học máy là một công cụ hữu ích, là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đóng góp vào sự phát triển của nhiều ứng dụng thực tế.

- Một vài ví dụ cụ thể:

+ Xử lý dữ liệu lớn và thời gian thực: Học máy cho phép xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Chương trình học máy có thể tự động xác định các mẫu và xu hướng quan trọng trong dữ liệu, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về sự biến đổi và thay đổi trong dữ liệu theo thời gian.

+ Tự động hóa nhiệm vụ phức tạp: Trước đây, nhiều nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi sự can thiệp của con người. Nhưng với học máy, chúng ta có thể tự động hoá các nhiệm vụ này. Ví dụ, học máy có thể tự động phát hiện thư rác trong email hoặc phân loại ảnh dựa trên nội dung.

+ Bổ sung tri thức và hỗ trợ chuyên gia: Học máy giúp chuyên gia và nhà nghiên cứu xây dựng và bổ sung tri thức. Chúng ta có thể học từ dữ liệu và áp dụng tri thức này vào các lĩnh vực như y học, tài chính, và khoa học tự nhiên.

+ Tự động cập nhật mô hình: Học máy không ngừng bổ sung dữ liệu và tự động cập nhật mô hình đã được huấn luyện. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng có dữ liệu đa dạng và thay đổi liên tục theo thời gian, ví dụ như phát hiện các mẫu thư rác mới, triệu chứng bệnh mới, hay bản dịch ngôn ngữ mới.

Học máy có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau và thể hiện sự quan trọng của nó qua các khía cạnh sau:

- Xử lý dữ liệu lớn: Học máy giúp xử lý lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nó có khả năng tìm ra các mẫu và xu hướng quan trọng trong dữ liệu, giúp nhận diện thông tin hữu ích và tri thức ẩn trong dữ liệu đó.

- Tự động hóa nhiệm vụ phức tạp: Học máy cho phép tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp mà trước đây đòi hỏi sự can thiệp của con người. Ví dụ, trong lĩnh vực lọc thư rác, học máy giúp xây dựng mô hình phân loại thư rác một cách tự động, giảm công sức và thời gian của người dùng.

- Chẩn đoán và dự đoán: Trong lĩnh vực y tế, học máy được sử dụng để xây dựng các mô hình chẩn đoán bệnh và dự đoán tình trạng sức khoẻ. Điều này giúp cải thiện khả năng chuẩn đoán của bác sĩ và đưa ra phương án điều trị phù hợp cho bệnh nhân.

- Phân tích và dự báo thị trường: Học máy có thể phân tích dữ liệu thị trường từ nhiều nguồn khác nhau để xác định xu hướng, dự báo biến động giá cả và hỗ trợ quyết định kinh doanh. Điều này giúp người đầu tư và nhà kinh doanh hiểu rõ hơn về thị trường và đưa ra các chiến lược đầu tư dựa trên thông tin phân tích.

- Nhận dạng và xử lý âm thanh và hình ảnh: Học máy giúp nhận dạng và xử lý các dạng bức ảnh, tiếng nói và chữ viết tay. Ví dụ, trong việc nhận dạng tiếng nói, học máy giúp xây dựng các mô hình nhận dạng và phân biệt tiếng nói của các người nói khác nhau.

- Dịch tự động: Học máy được sử dụng để xây dựng các mô hình dịch tự động, giúp dịch văn bản và tiếng nói từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác. Điều này giúp loại bỏ rào cản ngôn ngữ và tạo điều kiện cho giao tiếp và trao đổi thông tin đa ngôn ngữ.

Một số công việc mà ngày nay không thể thiếu vai trò của Học máy:

- Lọc thư rác.

- Chẩn đoán bệnh.

- Phân tích thị trường.

- Nhận dạng tiếng nói.

- Nhận dạng chữ viết.

- Dịch tự động.

Dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra được chia ra để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy:

- Dữ liệu huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình, tức là mô hình học từ dữ liệu này để tìm ra các mẫu và quy luật trong dữ liệu. 

- Dữ liệu kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện.