Khóa học đã chọn

Data Science và Machine Learning - biến dữ liệu thành điều vi diệu

ngày 20-12-2023

Trong thời kỳ công nghệ số, chuyển đổi số hiện nay, từ mỗi click chuột có chủ ý của người dùng cho đến hàng triệu thiết bị thu thập tự động mọi hoạt động xảy ra trên thế giới đều tạo ra dữ liệu. Chúng ta đang góp phần tạo ra một lượng dữ liệu lớn trong mỗi khoảnh khắc, một lượng dữ liệu khổng lồ trong mỗi ngày và kết quả là thế giới ngày càng có nhiều, rất nhiều dữ liệu. Nhưng, liệu chúng ta có cách nào “hô biến” những dữ liệu thô sơ này thành thông tin có ý nghĩa, giá trị, "vi diệu"? Từ những năm 2000, các công ty lớn như Netflix, Amazon, Google… đã tìm thấy câu trả lời thông qua việc ứng dụng các thuật toán máy học và họ đã ngày càng phát triển, lớn mạnh.

Data Science và Machine Learning giờ đây không chỉ là lĩnh vực học thuật hay nghiên cứu khoa học, không còn là sân chơi của các “gã khổng lồ” công nghệ mà ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp, giúp tạo nên những phát kiến đổi mới có giá trị. Biết cách ứng dụng Data Science và Machine Learning, doanh nghiệp sẽ khai thác được điều giá trị từ dữ liệu, tạo nên lợi thế cạnh tranh và ngày càng vững vàng hơn trong thị trường ngày càng biến động khó lường như hiện nay.

Thời 4.0 – Thời của quyết định dựa trên dữ liệu (Data – Driven Decision)

Các doanh nghiệp và tổ chức ngày nay đang hoạt động trong một môi trường "data-driven", nơi dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định kinh doanh và chiến lược. Dữ liệu không chỉ là số liệu thô mà còn chứa đựng thông tin quý giá giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về khách hàng, xu hướng thị trường và các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.

Dữ liệu không chỉ là dữ liệu cấu trúc có được từ các hệ quản trị cơ sở dữ liệu truyền thống, lưu trữ các giao dịch phát sinh trong doanh nghiệp mà còn là dữ liệu bán cấu trúc từ các nguồn như mạng xã hội, thiết bị IoT…, và cả dữ liệu phi cấu trúc như âm thanh, video, hình ảnh. Dữ liệu được tổ chức lưu trữ trong Data Lake với công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (big data) để người dùng có thể thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Trong hầu hết các ngành, dữ liệu ngày càng đóng vai trò quan trọng, có ảnh hưởng đến hoạt động của đơn vị, tổ chức. Dữ liệu giúp cải thiện hiệu suất, tối ưu hóa quy trình và mang lại cách tiếp cận mới nhưng chặt chẽ, có cơ sở trong việc giải quyết các vấn đề. Ví dụ, trong ngành y tế, dữ liệu từ các thiết bị theo dõi sức khỏe cá nhân có thể giúp đưa ra những chẩn đoán chính xác hơn và cá nhân hóa phác đồ điều trị của bác sĩ hơn. Trong kinh doanh, dữ liệu giúp các công ty hiểu rõ hơn về khách hàng, tối ưu hóa các chiến dịch marketing và phát triển sản phẩm/dịch vụ mới. Dữ liệu cũng giúp cải thiện các dịch vụ công, tăng cường an ninh và hỗ trợ nghiên cứu, ứng dụng khoa học vào cuộc sống.

Thế giới của tương lai là thế giới ngập tràn dữ liệu và những thuật toán máy học sẽ mang đến cho chúng ta những điều giá trị hơn. Hãy tưởng tượng một ngày nào đó bạn sẽ không phải vào Google để tìm thông tin về chiếc xe mà bạn nghĩ là phù hợp (chiếc xe hơi dòng sedan màu đỏ của hãng Honda) như giá, nơi bán, các chính sách khuyến mãi,.. rồi cân nhắc chỗ mua, mà bạn chỉ cần yêu cầu “Google ơi, dựa trên dữ liệu bạn biết về tôi (thói quen, sở thích, công việc, nhu cầu, quan điểm về môi trường….), hãy cho tôi biết chiếc xe nào là phù hợp với tôi? Thật là tuyệt vời nếu thuật toán máy học có thể “hiểu”, có thể đưa ra các gợi ý phù hợp và người dùng chỉ cần nói “đồng ý”, “không đồng ý” hay “còn ý nào khác không ?”

Với Data Science và Machine Learning, chúng ta có thể có được những hiểu biết sâu sắc và giá trị từ kho dữ liệu, mở ra cánh cửa cơ hội mới, tạo nên lợi thế cạnh tranh cho đơn vị, tổ chức.

Data Science và Machine Learning – Chìa khóa tạo nên sức mạnh cho dữ liệu

Data Science kết hợp với Machine Learning cho phép chúng ta vừa có thể tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, nhiều định dạng khác nhau, phân tích được những quy luật, những điểm giá trị cần lưu ý và “học” từ dữ liệu, làm cơ sở cho các quyết định quan trọng. Kết hợp cùng nhau, Data Science và Machine Learning giúp các đơn vị, tổ chức không chỉ lưu trữ và quản lý dữ liệu hiệu quả mà còn biến dữ liệu thành thông tin có giá trị, giúp hỗ trợ cho các quyết định quan trọng.

Các ngành công nghiệp như bán lẻ, tài chính và y tế đều đã nhiều phát kiến nhờ ứng dụng Data Science và Machine Learning. Trong bán lẻ, công ty Walmart sử dụng Machine Learning để dự đoán nhu cầu sản phẩm, tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng JP Morgan áp dụng Machine Learning trong việc phân tích rủi ro tín dụng và phòng chống gian lận. Trong ngành y tế, công nghệ này giúp phát hiện sớm bệnh tật và cá nhân hóa điều trị cho bệnh nhân.

Trong lĩnh vực giải trí, các công ty như Netflix và Spotify đã sớm sử dụng Machine Learning để phân tích sở thích và hành vi của người dùng, từ đó cá nhân hóa các đề xuất nội dung. Cách tiếp cận này không chỉ tăng cường trải nghiệm người dùng mà còn giúp các công ty này giữ chân khách hàng và thu hút người dùng mới.

Trong lĩnh vực tài chính, American Express sử dụng Machine Learning để phân tích lịch sử giao dịch và hành vi mua sắm của khách hàng, nhằm dự đoán rủi ro tín dụng và ngăn chặn gian lận. Bằng cách này, họ giảm đáng kể tỷ lệ gian lận, đồng thời tăng cường khả năng cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Công ty sản xuất ô tô Tesla sử dụng dữ liệu thu thập từ các cảm biến và camera trên xe để cải thiện hệ thống lái tự động. Dữ liệu này giúp Machine Learning mô phỏng và dự đoán các tình huống lái xe, từ đó cải thiện an toàn và hiệu suất của xe.

General Electric sử dụng Machine Learning trong quản lý chuỗi cung ứng và sản xuất. Hệ thống của họ phân tích dữ liệu từ máy móc và thiết bị để dự đoán sự cố và cần thiết kế bảo dưỡng, giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

Trong ngành y tế, IBM Watson sử dụng AI và ML để hỗ trợ chẩn đoán bệnh và đề xuất phác đồ điều trị. Dựa trên dữ liệu lớn từ nghiên cứu y học và hồ sơ bệnh án, Watson có thể phân tích và đưa ra gợi ý điều trị dựa trên bằng chứng khoa học.

Amazon sử dụng dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Hệ thống đề xuất sản phẩm của họ phân tích dữ liệu mua sắm, lịch sử duyệt web, và đánh giá sản phẩm để đưa ra đề xuất chính xác cho từng khách hàng. Cách tiếp cận này giúp Amazon tăng doanh thu và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Google sử dụng dữ liệu để cải thiện các dịch vụ của mình, bao gồm công cụ tìm kiếm, quảng cáo, và dịch vụ bản đồ. Họ phân tích dữ liệu tìm kiếm, vị trí, và hành vi người dùng để cung cấp kết quả tìm kiếm và quảng cáo chính xác hơn.

Những ví dụ này cho thấy cách các công ty hàng đầu đang sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các quyết định kinh doanh, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và duy trì sự cạnh tranh trên thị trường. Dữ liệu thật sự giá trị nếu biết cách khai thác, nhất là trong kỷ nguyên số hiện nay – kỷ nguyên của dữ liệu.

Data Science và Machine Learning – Nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn

Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Công việc của một Nhà khoa học dữ liệu là sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật, phân tích, trực quan hóa và giao tiếp để có thể biến dữ liệu thành thông tin có giá trị cho tổ chức. Tùy thuộc vào đơn vị, tổ chức mà công việc của Nhà khoa học dữ liệu có thể khác nhau, nhưng đây là những người có thể làm được ở nhiều vị trí trong quy trình của dự án khoa học dữ liệu:

- Thu thập và làm sạch dữ liệu: Nhà khoa học dữ liệu thường bắt đầu dự án bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, có các định dạng khác nhau. Sau đó, họ sẽ xác định các vấn đề trên dữ liệu và thực hiện xử lý làm sạch dữ liệu để loại bỏ các lỗi, đảm bảo dữ liệu nhất quán trong hệ thống.

- Phân tích khám phá dữ liệu: Bằng các kỹ thuật thống kê và phân tích, nhà khoa học dữ liệu sẽ thực hiện phân tích khám phá dữ liệu, tìm kiếm mối quan hệ, xu hướng hoặc các điểm dữ liệu đặc biệt.

- Trực quan hóa dữ liệu: Nhà khoa học dữ liệu thường cần phải trực quan hóa dữ liệu và kết quả phân tích của họ để dễ dàng giao tiếp, truyền đạt thông tin cho người khác, đặc biệt là những người không chuyên.

- Áp dụng các mô hình Máy học: Một phần quan trọng trong công việc của nhà khoa học dữ liệu là phát triển các mô hình máy học. Họ sẽ sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu và đưa ra dự báo, dự đoán hoặc cách phân loại, phân nhóm dữ liệu.

Từ đó nhà khoa học dữ liệu có thể cung cấp giải pháp dựa trên dữ liệu, góp phần quan trọng trong việc đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu. Có điều là các công nghệ và kỹ thuật trong lĩnh vực khoa học dữ liệu ngày càng phát triển nhanh chóng, do đó việc cập nhật kiến thức và kỹ năng mới là rất quan trọng.

Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Với vị trí chuyên gia phân tích dữ liệu, bạn sẽ tập trung vào việc phân tích dữ liệu để đưa ra hiểu biết giá trị, báo cáo, biểu đồ và thống kê về các xu hướng. Chuyên gia phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng xử lý, làm sạch dữ liệu và một ít kiến thức từ máy học để có thể chủ động xử lý dữ liệu khi phân tích dữ liệu và thực hiện một số dự báo, dự đoán đơn giản. Tuy nhiên, nhiệm vụ chính của Chuyên gia phân tích dữ liệu là phân tích nên thường các ứng viên được yêu cầu cần có các kỹ năng liên quan đến truy vấn, xử lý dữ liệu (SQL, Python, R), trực quan hóa dữ liệu (Power BI, Tableau) và các kỹ năng phân tích, thống kê, kể chuyện với dữ liệu. Đây cũng là một ví trí rất quan trọng trong doanh nghiệp.

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)

Là một kỹ sư dữ liệu, bạn sẽ chịu trách nhiệm xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn, giúp tăng cường khả năng xử lý và truy cập, chịu trách nhiệm đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu, cung cấp dữ liệu chất lượng và dễ truy cập cho nhóm khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu.

Chuyên gia trí tuệ nhân tạo (AI Specialist)

Trở thành Chuyên gia trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để phát triển giải pháp sáng tạo cho các lĩnh vực như y tế, tài chính, năng lượng… Áp dụng AI để tối ưu hóa các quy trình tự động và làm tăng hiệu suất. Hiểu biết sâu sắc về Machine Learning, Deep Learning là yếu tố then chốt để ứng tuyển thành công vị trí công việc này.

Chương trình Data Science và Machine Learning phiên bản 2024 – Khóa học dành cho những ai muốn đóng góp vào thế giới vi diệu của dữ liệu

Nhiều bạn học viên trái ngành đã chọn đầu tư vào chương trình Data Science - Machine Learning dài hạn như một chiến lược đầu tư vào tương lai và đã gặt hái được nhiều thành quả nhất định với những cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn hơn.

Chương trình học gồm 6 môn học và 1 đồ án:

DL01 - Fundamentals of Python
DL02 - Data Manipulation and Visualization with Python
DL03 - Databases SQL and Data Collection for Data Science
DL04 - Data Pre-processing & Analysis
DL05 - Machine Learning with Python
DL06 - Big Data in Machine Learning
DL07 - Capstone Project (Đồ án tốt nghiệp)

Thời gian học từ 10-12 tháng.

Chương trình học trang bị đầy đủ kiến thức từ nền tảng đến chuyên sâu, giúp bạn nắm vững kỹ năng thu thập, xử lý, trực quan, phân tích dữ liệu, khai thác được những giá trị hữu ích từ dữ liệu. Áp dụng các thuật toán Machine Learning để xây dựng các mô hình dự đoán thông minh, góp phần vào các quyết định quan trọng cho doanh nghiệp.

Đặc biệt, chương trình luôn cập nhật các kiến thức mới nhất về AI, trang bị kỹ năng cần thiết để học viên có thể tận dụng công nghệ này trong việc tạo ra các ứng dụng thông minh, tối ưu hóa quy trình làm việc và giải quyết các vấn đề trong công việc & cuộc sống.

Học viên được cung cấp kho học liệu chất lượng, bao gồm giáo trình điện tử chi tiết, kho bài tập phong phú, dữ liệu làm bài đầy đủ, video record suốt buổi học để xem lại khi cần (đối với lớp online), tất cả được tích hợp trong một tài khoản e-learning tiện lợi, linh hoạt và dễ sử dụng. Những yếu tố này giúp bạn rất nhiều trong quá trình học tập và nghiên cứu, lộ trình học tập của bạn sẽ luôn đúng hướng và trở nên gần hơn.

Cuối mỗi môn học sẽ có bài kiểm tra cuối khóa, giúp bạn ôn tập lại các kiến thức đã học, tự đánh giá kỹ năng của bản thân. Điểm thi đạt từ 5 điểm trở lên sẽ được cấp Chứng nhận hoàn thành môn học. Với đủ 6 chứng nhận hoàn thành 6 môn học và điểm đồ án đạt từ 5 điểm trở lên sẽ được cấp Chứng nhận “Data Science and Machine Learning Certificate – Chuyên viên Khoa học dữ liệu và Máy học” bởi Trung tâm Tin học – Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, kèm theo bảng điểm chi tiết với đầy đủ các môn học và đồ án tốt nghiệp.

Trung tâm Tin học – Trường ĐH Khoa học Tự nhiên là một đơn vị đào tạo uy tín, hơn 37 năm kinh nghiệm đào tạo lĩnh vực Công nghệ Thông tin. Sở hữu Chứng nhận được cấp bởi Trung tâm, bổ sung vào hồ sơ xin việc sẽ giúp bạn nổi bật trong thị trường lao động đầy cạnh tranh của ngành Data Science and Machine Learning.

Hãy bắt đầu hành trình Data Science và Machine Learning của mình ngay hôm nay, để biến dữ liệu thành điều vi diệu !