Khoa học dữ liệu quan trọng trong nhiều lĩnh vực vì nó giúp phân tích, hiểu và khai thác thông tin từ dữ liệu, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác, tối ưu hóa hoạt động và tạo ra giá trị mới. Trong thời đại số, dữ liệu được ví như “dầu mỏ mới” – nếu được xử lý tốt, sẽ mang lại lợi ích to lớn.

Ví dụ minh hoạ theo từng lĩnh vực:

1. Y tế:

• Ứng dụng: Dự đoán nguy cơ mắc bệnh, cá nhân hóa phác đồ điều trị, phân tích hình ảnh y tế.

• Minh hoạ: Hệ thống AI có thể phân tích hình ảnh chụp X-quang để phát hiện sớm ung thư phổi.

2. Kinh doanh và marketing:

• Ứng dụng: Dự đoán hành vi khách hàng, tối ưu chiến dịch quảng cáo, phân tích thị trường.

• Minh hoạ: Amazon sử dụng dữ liệu mua hàng để gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng người dùng.

3. Tài chính - ngân hàng:

• Ứng dụng: Phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng, dự đoán rủi ro đầu tư.

• Minh hoạ: Ngân hàng sử dụng mô hình học máy để xác định khách hàng có khả năng vỡ nợ cao.

4. Giao thông - logistics:

• Ứng dụng: Tối ưu tuyến đường, dự báo nhu cầu vận chuyển, giảm chi phí.

• Minh hoạ: Grab hoặc Uber dùng khoa học dữ liệu để ước lượng thời gian đến nơi và giá cước linh hoạt theo nhu cầu.

5. Giáo dục:

• Ứng dụng: Phân tích hành vi học tập, cá nhân hóa nội dung học, dự đoán học sinh có nguy cơ bỏ học.

• Minh hoạ: Các nền tảng như Coursera dùng dữ liệu để đề xuất khóa học phù hợp với người học.

Thu thập dữ liệu data

Tiền xử lí dữ liệu

Gán nhãn dữ liệu

Chọn mô hình Học máy

Đánh giá mô hình

-Quản lí và bảo trì hệ thống

-Hỗ trợ người dùng

- Triển khai và tích hợp hệ thống

- Đảm bảo an ninh mạng

- Tư vấn công nghệ

-Đào tạo nội bộ