Khoa học dữ liệu đang ngày càng khẳng định vai trò không thể thiếu trong lĩnh vực y tế, bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu y tế, bao gồm hình ảnh y tế, kết quả xét nghiệm và thông tin bệnh án, các nhà nghiên cứu và bác sĩ có thể phát triển các mô hình học máy để hỗ trợ chẩn đoán chính xác và nhanh chóng hơn.
Ví dụ: Amazon dùng khoa học dữ liệu để gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi duyệt web.

Bước 1. Thu thập dữ liệu: Xác định rõ các bộ dữ liệu của mỗi khách hàng, sau đó loại bỏ các cột dữ liệu không cần thiết trước khi thu thập.

Bước 2. Chuẩn bị dữ liệu: Chuyển đổi kích thước thành một bảng dữ liệu, loại bỏ các dữ liệu thiếu tiêu chuẩn (chứa rỗng, thiếu hụt dữ liệu,...), chia tách dữ liệu thanh hai tập là huấn luyện và kiểm tra.

Bước 3. Huấn luyện mô hình: Lựa chọn mô hình học không giám sát vì mục đích là phân cụm khách hàng dựa trên phân tích dữ liệu về họ.

Bước 4. Kiểm thử mô hình: Đánh giá mô hình với dữ liệu kiểm tra và điều chỉnh nếu cần.

Bước 5. Triển khai mô hình: Đưa mô hình vào ứng dụng thực tế và giám sát hiệu quả của nó.

-Thiết kế và triển khai hệ thống: Xây dựng, cấu hình và triển khai hạ tầng CNTT phục vụ hoạt động doanh nghiệp.
-Bảo trì và hỗ trợ kỹ thuật: Đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, khắc phục sự cố nhanh chóng.
-Đảm bảo an ninh thông tin: Cài đặt, duy trì các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu và hệ thống.
-Tư vấn và đào tạo nội bộ: Hướng dẫn, hỗ trợ kỹ thuật cho nhân viên và các phòng ban.
-Cập nhật công nghệ và tối ưu hóa: Theo dõi xu hướng, đề xuất nâng cấp hệ thống nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động.