Ngày nay, kỹ năng lập trình ngày càng trở nên quan trọng, khi mà môi trường dữ liệu liên tục phát triển và nguồn máy tính ngày càng dễ tiếp cận. Thật vậy, nhiều tổ chức nhận ra rằng việc tái đầu tư vào dữ liệu nâng cao để phân tích những gì doanh nghiệp cần từ những gì dữ liệu thể hiện. Ví dụ, một công ty muốn tối ưu hóa doanh thu bán hàng sẽ thuê một chuyên gia khoa học dữ liệu để phân tích xu hướng và cung cấp những thông tin cần thiết để tối ưu các quyết định.
Vậy khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là việc tìm hiểu dữ liệu mình có, lấy được những thông tin giá trị. Nhờ đó, người ta hiểu hơn về nội tại cũng như các yếu tố khách quan xung quanh lĩnh vực mình đang làm, đưa ra được những quyết định quan trọng, có ích cho bản thân, doanh nghiệp, tổ chức hay xã hội.
Chính vì vậy mà mục đích chính của Khoa học dữ liệu là biến đổi một lượng lớn dữ liệu chưa qua xử lý, làm thế nào để định vị được thành mô hình kinh doanh, từ đó giúp đỡ các tổ chức tiết giảm chi phí, gia tăng hiệu quả làm việc, nhìn nhận cơ hội, rủi ro trên thị trường và làm gia tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.
Phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu
Thu hút sự tham gia của các bên liên quan vào phân tích tường thuật. Điều này giúp giảm thiểu sự mất mát tông tin, đảm bảo nhận thức rõ ràng về các kết luận và tránh mất sắc thái quan trọng tiềm ẩn trong quyết định cuối cùng.
Xem xét cẩn thận các dữ liệu và phương pháp phân tích. Điều này hỗ trợ cho nghiên cứu thực nghiệm. Ví dụ xem xét liệu kết quả có thể lặp lại được không, và tránh việc lấy mẫu hay các sai lệch khác.
Không nên đơn giản hoá quá mức dẫn đến bị bỏ sót các chi tiết.Trực quan hoá nên được dùng để chia sẻ tất cả, không bỏ bớt các điểm khuất quan trọng trong lập luận ví dụ như những giả định nào đã được đưa ra, tại sao dữ liệu này lại phù hợp để đi đến kết luận,…
Xem thêm
Các vị trí công việc về dữ liệu
