Khóa học dành cho ngành khoa học dữ liệu 2023

Kỷ nguyên của dữ liệu lớn đang mở ra, nhưng sức mạnh của dữ liệu không nằm ở khối lượng, mà ở cách chúng ta khai phá và sử dụng nguồn tài nguyên này. Đây chính xác là một trong những lý do ngành Khoa học dữ liệu xuất hiện. Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của các thuật toán, công cụ và nguyên tắc học máy khác nhau, để xác định được giá trị và ý nghĩa từ các tập dữ liệu thô.

Thế giới càng phát triển, nhu cầu khai thác dữ liệu lại càng cấp thiết. Vì vậy nguồn nhân lực trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nếu bạn mong muốn phát triển trong lĩnh vực này, dưới đây là các khóa học về khoa học dữ liệu dành cho bạn. 

1. Ngành Khoa học dữ liệu là gì?

Hiểu một cách đơn giản, Khoa học dữ liệu gồm các phần chính: Dữ liệu, Lập trình (Python và R), Thống kê và Xác suất, Học máy và dữ liệu lớn,…. Để lập trình và phân tích dữ liệu phải dựa vào ba nguồn tri thức là: Toán học (thống kê toán học), Công nghệ thông tin (máy học) và Tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể. Các lĩnh vực của khoa học dữ liệu gồm: Khai thác dữ liệu (Data mining), Thống kê (Statistic), Học máy (Machine learning), Phân tích (Analyze) và Lập trình (Programming).

2.Ngành khoa học dữ liệu học gì?

Các nhóm kỹ năng cần thiết của một nhà khoa học dữ liệu bao gồm Phân tích (Analytics), Lập trình (Programming), và Kiến thức chuyên ngành (Domain Knowledge). Chính vì thế, nếu bạn theo học ngành Khoa học dữ liệu, bạn sẽ được học một số các môn chuyên ngành như:

• Thống kê áp dụng (Applied Statistics)
• Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)
• Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)
• Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
• Xác suất (Probability) 
• Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Thêm vào đó, người học sẽ được yêu cầu tìm hiểu về những công cụ chính phục vụ cho việc phân tích dữ liệu như Công cụ lập trình (programming languages) – Python, R, Matlab, Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu – SQL, Công cụ thống kê – Microsoft Excel, Minitab, Hệ thống phân tích thống kê- SAS, Công cụ trực quan hóa dữ liệu – Tableau

3. Ngành khoa học dữ liệu học xong thì làm công việc gì?

Sau khi tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu, người học sẽ có nhiều sự lựa chọn các công việc khác nhau. Sau đây là một số ngành nghề mà người học có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp ngành học này:

• Data Scientist (Nhà Khoa học dữ liệu)
• Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu)
• Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)
• Machine Learning Engineer
• Nhà phát triển Business Intelligence (BI)

3.1 Data Scientist là ai?

Data Science được định nghĩa là tất cả những gì về thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu để tìm ra insight giá trị. Sau đó trực quan hóa các Insight cho các bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động. Đây là lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp và quy trình khoa học để rút ra insight từ dữ liệu.

– Vai trò của Data Scientist 

Các Data Scientist sẽ nghiên cứu các dữ liệu đã được tổ chức và phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin bằng cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác nhau. Họ sẽ sử dụng các phương pháp thống kê để mô tả, trực quan hóa và đưa ra các thông tin giả thuyết từ dữ liệu đó.

Sau đó các Data scientist sẽ sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán các sự kiện sẽ xảy ra và đưa ra quyết định dựa trên các data đó. Những Data Scientist sẽ triển khai các mảng lớn công cụ và thực tiễn để nhận ra các mẫu dư thừa trong dữ liệu. Các công cụ này bao gồm SQL, Hadoop, Weka, R và Python. 

3.2 Data Engineer là ai?

Data Engineer (Kỹ sử dữ liệu) là người thu thập, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn thành 1 nguồn duy nhất. Những nguồn này có thể kể đến như từ website, phần mềm nghiệp vụ (bán hàng, nhân sự, tài chính kế toán, kho, ERP, Corebanking, excel file, text file…. ). Hệ thống xây dựng bởi Data Engineer thường phục vụ cho phòng ban nghiệp vụ, Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định. Cùng Inda tìm hiểu về Lộ trình trở thành Data Engineer nhé!

>>>Đọc thêm: KHÓA HỌC TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU

Công việc chính của một Data Engineer

Thu thập và lưu trữ dữ liệu:

• Data Engineer sẽ cùng với DBA (Database Administration) thiết kế các vùng lưu trữ dữ liệu từ các nguồn sao cho hiệu quả nhất
• Quản lý, sao lưu, phục hồi dữ liệu sao cho hiệu quả từ các Database, File Server là việc của DBA nhưng đưa dữ liệu vào Database và File Server bằng cách nào (FTP, drag and drop, …) và lưu trữ ra sao (.csv, xlsx, .dat, database) là nhiệm vụ của Data Engineer
• Tools: Bash jobs, SQL, ETL Tools

Lưu chuyển, làm sạch và chuẩn hóa, tập trung dữ liệu (ETL)

• Dữ liệu được lưu chuyển trao đổi giữa các nơi lưu trữ khác nhau, nhằm phục vụ một số mục đích như đối chiếu, bổ sung và có thể là backup.
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là 2 khái niệm đã quá quen thuộc, khi ta cần loại bỏ dữ liệu dư thừa, dữ liệu rác và chuyển các dữ liệu về các định dạng nhất định..
• Tập trung dữ liệu hay Load dữ liệu là việc đưa dữ liệu từ các nguồn về một kho chứa chung, hay còn gọi là Data Warehouse. Nơi này là nơi chưa đầy đủ các thông tin lịch sử, được thiết kế theo những mô hình chuyên biệt, chỉ dành cho việc phân tích hoặc khôi phục dữ liệu trong trường hợp cần thiết.
• Tools: SQL, SSIS, Data Stage, Talend, Bash jobs, Python

Phân tích và trích xuất dữ liệu

• Data Engineer sẽ sử dụng BI Tools, lấy dữ liệu từ DWH hoặc một số DB khác để tạo các báo cáo và dashboards.
• Một số yêu cầu phức tạp hơn sẽ cần phải áp dụng các mô hình thuật toán, sử dụng code độc lập hoặc nhúng vào tool.
• Tools: R, Python, Oracle BI, Power BI, Tableau

Học gì để trở thành Data Engineer

Lộ trình trở thành Data Engineer cần có nhiều kỹ năng liên quan đến ngôn ngữ lập trình, cơ sở dữ liệu, hệ điều hành và các tác vụ liên quan đến dữ liệu. Dưới đây là nhưng kỹ năng cần có để có thể trở thành một kỹ sư dữ liệu:

Ngôn ngữ lập trình

Data Engineer cần có kiến ​​thức chuyên môn về các ngôn ngữ lập trình sau (tối thiểu):

• SQL :  Để thiết lập, truy vấn và quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu sẽ cần phải làm việc với cơ sở dữ liệu SQL một cách thường xuyên và liên tục.

>>>Đọc thêm: KHÓA HỌC TRỞ THÀNH DATA ENGINEER CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU

• Python :  Để tạo data pipelines, hãy viết các ETL scripts trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác và để thiết lập các mô hình thống kê và thực hiện phân tích. Giống như R, đây là ngôn ngữ quan trọng đối với khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu — và nó đặc biệt quan trọng đối với ETL, phân tích dữ liệu và các ứng dụng học máy.
• R:  Để phân tích dữ liệu và thiết lập các mô hình thống kê, trang tổng quan và hiển thị trực quan. Giống như Python, đây là một ngôn ngữ quan trọng cho khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu — và nó đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng phân tích dữ liệu và học máy.

Hệ cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ:

Các Data Engineer cần biết cách làm việc với nhiều nền tảng dữ liệu, đặc biệt là các hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên SQL (RDBMS) như MySQL, PostgreSQL (một cơ sở dữ liệu kết hợp SQL và NoSQL), Microsoft SQL Server và Cơ sở dữ liệu Oracle. Các Data Engineer cũng nên phát triển các kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB, Cassandra, Couchbase, Cơ sở dữ liệu Oracle NoSQL và các cơ sở khác.

Giải pháp ETL / ELT:

Các Data Engineer cũng cần biết cách sử dụng các hệ thống ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải)  vào kho dữ liệu. Họ cũng nên hiểu cách sử dụng các giải pháp ETL để hỗ trợ việc chuyển đổi và di chuyển dữ liệu từ hệ thống lưu trữ hoặc ứng dụng này sang hệ thống lưu trữ hoặc ứng dụng khác.

Data Warehouse

Sau khi trích xuất thông tin từ các hệ thống kinh doanh khác nhau, các Data Engineer cần chuẩn bị thông tin để tích hợp thông tin đó với hệ thống kho dữ liệu — nếu họ muốn truy vấn thông tin đó để có thông tin chi tiết và thông tin khác. Vì kho dữ liệu dựa trên đám mây tạo thành xương sống của hầu hết các hệ thống dữ liệu doanh nghiệp gần đây, điều quan trọng là các kỹ sư dữ liệu phải hiểu cách thiết lập và kho dữ liệu dựa trên đám mây, kết nối nhiều loại dữ liệu với nó và tối ưu hóa những kết nối cho tốc độ và hiệu quả.

Data Lake

Data Warehouse chỉ có thể hoạt động với thông tin có cấu trúc — chẳng hạn như thông tin trong cơ sở dữ liệu quan hệ nơi dữ liệu được tổ chức thành các cột và hàng được xác định rõ ràng. Trong khi đó, Data Lake có thể hoạt động với bất kỳ loại dữ liệu nào — bao gồm cả thông tin phi cấu trúc — và các giải pháp BI có thể kết nối với chúng để thu được những thông tin chi tiết có giá trị. Vì lý do này, nhiều công ty đang kết hợp các Data Lake vào cơ sở hạ tầng thông tin của họ.

Xây dựng báo cáo Phân tích:

Nhiều nền kinh doanh thông minh và máy học cho phép người dùng phát triển các bảng điều khiển tương tác , đẹp mắt, hiển thị kết quả của các truy vấn, dự báo AI, v.v. Các nhiệm vụ này thường do nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm ; tuy nhiên, các Data Engineer có thể hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu trong quá trình này. Mặc dù nhiều nền tảng BI và giải pháp RDBMS cho phép người dùng tạo trang tổng quan thông qua giao diện kéo và thả, kiến ​​thức về SQL, R và Python cho phép kỹ sư dữ liệu hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu thiết lập trang tổng quan phù hợp với nhu cầu của họ.

Học máy

Học máy chủ yếu là lĩnh vực của các nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, vì các kỹ sư dữ liệu là những người xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu hỗ trợ các hệ thống máy học. Ngoài ra, không phải tất cả các tổ chức sẽ có một nhà khoa học dữ liệu, vì vậy bạn nên hiểu cách thiết lập bảng điều khiển BI, triển khai các thuật toán học máy và trích xuất thông tin chi tiết chuyên sâu một cách độc lập.

Data Analyst (Chuyên viên phân tích dữ liệu) là ai?

Data Analyst – sẽ thu thập và tổng hợp một số lượng lớn dữ liệu, sắp xếp lại rồi chuyển chúng thành những thông tin có ích (thông qua các công cụ trực quan như bảng biểu, đồ thị, bản đồ, mô hình phân tích..), giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng chúng để đưa ra các quyết định nhanh chóng, chính xác. Cuối cùng, tất cả các phân tích đó sẽ giúp sửa đổi / cải thiện một số quy trình kinh doanh.

Chẳng hạn như, data analyst sẽ tổng hợp một lượng thông tin lớn thông qua việc làm khảo sát với hàng ngàn khách hàng (hoặc xem lại lịch sử mua bán của khách hàng trong quá khứ…) sau đó, chắt lọc, làm báo cáo hoặc xây dựng những bản trình bày trực quan bằng nhiều cách.

Doanh nghiệp sẽ căn cứ vào những thông tin này, cải thiện sản xuất, tăng doanh thu cho sản phẩm, dù sản phẩm này chỉ là một ứng dụng di động hay là một nhà máy sản xuất xe hơi cao cấp hoặc một siêu thị…

>>>Tham khảo thêm:

KHÓA HỌC TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU

Nếu bạn học các ngành: kỹ thuật, cơ điện, điện tử viễn thông, tự động hóa, toán tin, công nghệ thông tin… bạn nên theo LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH DATA ENGINEER

Data Analyst làm những công việc gì?

Công việc chính của một DA chủ yếu đó là:

• Thu thập yêu cầu phân tích dữ liệu của tất cả phòng ban trong doanh nghiệp
• Thực hiện các nghiệp vụ phân tích dữ liệu, bao gồm: thiết kế báo cáo tĩnh, động, các dashboard theo dõi vận hành, dashboard hỗ trợ khám phá dữ liệu trên công cụ báo cáo (như Power BI, Tableau, Qlik, Data Studio…)
• Dựa vào phân tích trên để trả lời những câu hỏi của Ban Giám Đốc và các phòng ban trong công ty như phòng kinh doanh, bộ phận marketing và bộ phận sản phẩm.
• Áp dụng các mô hình thống kê tiên tiến để có thể tư vấn thêm cho doanh nghiệp ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Học Khoa học dữ liệu ở đâu?

Ngành Khoa học dữ liệu tạo đem đến cho bạn cơ hội tiếp xúc với nền giáo dục hàng đầu và các chuyên gia trong ngành. Cùng tham khảo một số khóa học uy tín đào tạo ngành trí tuệ nhân tạo trên thế giới:

• Khóa đào tạo Data Engineer
• Khóa đào tạo Data Analyst

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc chọn khóa học phù hợp, hãy liên hệ với Học viện phân tích dữ liệu INDA để được tư vấn và hỗ trợ hoàn toàn miễn phí.