Theo nhận định của Harvard Business Review, Data Science còn là một trong những ngành “quyến rũ” nhất thế kỷ 21. Vậy Data Scientist là gì? Họ phải đảm nhiệm những công việc như thế nào và đòi hỏi những kỹ năng gì? Cùng MCI tìm hiểu trong bài viết dưới đây

1. Công việc của Data Science 

Mục tiêu của bộ phận Data Science là làm sao để các bộ phận các tại Doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Vì thế Data Science có vai trò hỗ trợ (tương tự như CNTT) cho phép tổ chức hoạt động tốt hơn và tăng giá trị nhanh hơn thông qua việc ra quyết định tốt hơn.

Luồng công việc của bộ phận Data Science sẽ gồm các Cột mốc quan trọng (đám mây), các giai đoạn (đường kẻ đứt nét) và các bước (box màu xám). Quy trình bắt đầu từ một vấn đề cụ thể (Cột mốc 1) – doanh nghiệp sẽ ưu tiên đưa vấn đề này đến nhóm khoa học dữ liệu và họ sẽ bắt đầu vào quy trình quản lý dự án. 

2. 5 ngôn ngữ lập trình quan trọng trong ngành Data Science

1.  Ngôn ngữ lập trình Python

Python là ngôn ngữ Lập trình phổ biến và quan trọng cho Data Science. Theo Khảo sát Kaggle Data Science and Machine Learning 2019 , 75% trong số hơn 10.000 trong ngành Data Science khẳng định rằng họ thường xuyên sử dụng Python để hỗ trợ công việc. Đồng kết quả trên, báo cáo của Glassdoor năm 2019 cho thấy hơn 75% vị trí khoa học dữ liệu được liệt kê bao gồm Python trong công việc của họ. Có thể thấy, nếu bạn đã biết cách lập trình, thì Python là tuyệt vời cho bạn vì nó sử dụng cú pháp rõ ràng, có thể đọc được. Bạn có thể làm nhiều điều bạn đã quen làm trong các ngôn ngữ lập trình khác nhưng với Python, bạn có thể làm điều đó với ít mã hơn. Nếu bạn muốn học lập trình, đó cũng là một ngôn ngữ bắt đầu tuyệt vời vì Python có một cộng đồng khổng lồ và nguồn tài liệu phong phú. Trên thực tế, một số cuộc khảo sát khác nhau trong năm 2019 cho thấy hơn 80% các chuyên gia dữ liệu trên toàn thế giới sử dụng Python. Python rất hữu ích cho nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu, AI và học máy, phát triển web và các thiết bị IoT như Raspberry Pi. Các tổ chức lớn sử dụng Python nhiều bao gồm IBM, Wikipedia, Google, Yahoo !, Cern, NASA, Facebook, Amazon, Instagram, Spotify và Reddit.

Một số ưu điểm của ngôn ngữ lập trình Python:

• Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng mạnh mẽ có thể làm nhiều việc.
• Python được hỗ trợ rộng rãi bởi một cộng đồng toàn cầu và được tổ chức bởi Quỹ phần mềm Python
• Đây là ngôn ngữ lập trình đa năng cấp cao có thể được áp dụng cho nhiều loại vấn đề khác nhau.
• Python có một thư viện tiêu chuẩn lớn, cung cấp các công cụ phù hợp với nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở cơ sở dữ liệu, tự động hóa, quét web, xử lý văn bản, xử lý hình ảnh, học máy và phân tích dữ liệu.
• Đối với khoa học dữ liệu, bạn có thể sử dụng các thư viện điện toán khoa học của Python như Pandas, numpy, scipy và matplotlib.
• Đối với trí tuệ nhân tạo, Python có Tensorflow, Pytorch, Keras và Scikit-Learn.
• Python cũng có thể được sử dụng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên (NLTK)

2. Java

Trong thuật chuyên sâu hơn về điện toán, Java được biết đến như một ngôn ngữ lập trình. Hơn nữa, có các framework Java phổ biến dành riêng cho phân tích dữ liệu, máy móc và trí tuệ nhân tạo. Các framework như Apache Spark, Hadoop và Hive ngày càng phổ biến trong môi trường thương mại, làm cho Java trở thành một trong những ngôn ngữ được các nhà khoa học dữ liệu yêu cầu. Kiến thức về Java sẽ tạo điều kiện cho bạn điều chỉnh và duy trì các nền tảng dữ liệu lớn như Hadoop được viết bằng cùng một ngôn ngữ.

3. Ngôn ngữ lập trình R

Bên cạnh Python, R cũng là ngôn ngữ lập trình miễn phí được sử dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. R là một ngôn ngữ khác được hỗ trợ bởi một cộng đồng toàn cầu của mọi người đam mê về việc giúp sử dụng ngôn ngữ để giải quyết các vấn đề lớn. Nó thường được sử dụng bởi các nhà thống kê, nhà toán học và công cụ khai thác dữ liệu để phát triển phần mềm thống kê, biểu đồ và phân tích dữ liệu. Cú pháp định hướng mảng của ngôn ngữ R giúp dễ dàng dịch từ toán sang code, đặc biệt là đối với người không có nền tảng lập trình tối thiểu. Một số tập đoàn lớn sử dụng R: IBM, Google, Facebook, Microsoft, Bank of America, Ford, TechCrunch, Uber và Trulia. R đã trở thành kho kiến thức thống kê lớn nhất thế giới. Tính đến năm 2018, R có hơn 15.000 package được phát hành công khai, cho phép tiến hành phân tích dữ liệu khám phá phức tạp. R tích hợp tốt với các ngôn ngữ máy tính khác, chẳng hạn như C ++, Java, C, .Net và Python. R có các cơ sở lập trình hướng đối tượng mạnh mẽ hơn so với hầu hết các ngôn ngữ điện toán thống kê. Có nhiều cách để kết nối với người dùng R khác trên toàn cầu như Whyr?, satRdays và R-Ladies

4. SAS

Giống như R, bạn có thể sử dụng SAS để phân tích thống kê. Sự khác biệt duy nhất là SAS không phải là mã nguồn mở như R. Tuy nhiên, nó là một trong những ngôn ngữ lâu đời nhất được thiết kế để thống kê. Các nhà phát triển ngôn ngữ SAS đã phát triển bộ phần mềm của riêng họ để phân tích nâng cao, mô hình dự đoán và thông minh kinh doanh.

SAS có độ tin cậy cao và đã được các chuyên gia và nhà phân tích đánh giá cao. Các công ty đang tìm kiếm một nền tảng ổn định và an toàn, SAS là một ngôn ngữ lập trình hoàn toàn phù hợp với yêu cầu của họ. Mặc dù SAS có thể là một phần mềm nguồn đóng, nó cung cấp một loạt các thư viện và gói để phân tích thống kê và học máy.

5. Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc SQL

SQL hay Structured Query Language là ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc.  Mặc dù nó không phải là ngôn ngữ "khoa học dữ liệu", các nhà khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng nó vì nó đơn giản và mạnh mẽ. SQL rất hữu ích trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc, là dữ liệu kết hợp các mối quan hệ giữa các thực thể và biến. SQL được thiết kế để quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Một cơ sở dữ liệu quan hệ được hình thành bởi các bộ sưu tập các bảng hai chiều; Ví dụ, bộ dữ liệu và bảng tính Microsoft Excel. Mỗi bảng này sau đó được hình thành bởi một số cột cố định và bất kỳ số lượng hàng nào. Mặc dù SQL ban đầu được phát triển để sử dụng với các cơ sở dữ liệu quan hệ, bởi vì nó rất phổ biến và dễ sử dụng, giao diện SQL cho nhiều kho lưu trữ dữ liệu lớn và dữ liệu lớn cũng đã được phát triển. Ngôn ngữ SQL được chia thành một số yếu tố ngôn ngữ, bao gồm các điều khoản, biểu thức, vị ngữ, truy vấn và câu lệnh. Biết SQL sẽ giúp bạn thực hiện nhiều công việc khác nhau trong khoa học dữ liệu, bao gồm cả nhà phân tích kinh doanh và dữ liệu, và đó là điều bắt buộc trong kỹ thuật dữ liệu. Khi thực hiện các hoạt động với SQL, bạn truy cập trực tiếp vào dữ liệu mà không cần phải sao chép. Điều này có thể tăng tốc độ thực hiện quy trình làm việc đáng kể. SQL là trình thông dịch giữa bạn và cơ sở dữ liệu. Nếu bạn học SQL và sử dụng nó với một cơ sở dữ liệu, bạn sẽ có thể dễ dàng áp dụng kiến thức SQL đó cho nhiều cơ sở dữ liệu khác. Có nhiều cơ sở dữ liệu SQL khác nhau có sẵn, bao gồm MySQL, IBM DB2, PostgreSQL, Apache OpenOffice Base, SQLite, Oracle, Mariadb, Microsoft SQL Server, v.v. Cú pháp của SQL bạn viết có thể thay đổi một chút dựa trên hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ mà bạn đang sử dụng.

Tổng hợp và biên tập