Tổng hợp các thuật ngữ Data Science & Data Engineering phổ biến nhất năm 2026

Data Science năm 2026: Không còn là “thuật ngữ cho dân nghiên cứu”

Nếu trước đây Data Science thường gắn với nghiên cứu học thuật hoặc các mô hình phức tạp, thì đến năm 2026, khái niệm này đã dịch chuyển mạnh sang hướng ứng dụng. Data Scientist ngày nay không chỉ làm việc với thuật toán, mà còn tham gia trực tiếp vào bài toán kinh doanh, hệ thống dữ liệu và các sản phẩm AI. Điều này khiến nhiều thuật ngữ Data Science trở nên phổ biến hơn, không chỉ trong giới kỹ thuật mà cả với Business Analyst, Data Analyst và các vị trí liên quan đến dữ liệu.

5 thuật ngữ Data Science & Data Engineering được sử dụng nhiều nhất

1. Data Warehouse

Data Warehouse là hệ thống lưu trữ dữ liệu đã được xử lý, làm sạch và chuẩn hóa, được thiết kế tối ưu cho việc phân tích và báo cáo. Dữ liệu trong Data Warehouse thường có cấu trúc rõ ràng và được tổ chức theo mô hình phục vụ phân tích kinh doanh. Trong doanh nghiệp, Data Warehouse đóng vai trò là nguồn dữ liệu chính thống, giúp đảm bảo các báo cáo và dashboard sử dụng cùng một tập số liệu nhất quán.

2. ETL/ ELT

ETL (Extract - Transform - Load) và ELT mô tả cách dữ liệu được xử lý trước khi sử dụng. Với ETL, dữ liệu được biến đổi trước khi đưa vào hệ thống lưu trữ, trong khi ELT cho phép tải dữ liệu thô vào trước rồi mới xử lý bên trong data warehouse. Đến năm 2026, ELT được nhiều doanh nghiệp ưu tiên nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn linh hoạt và tối ưu hiệu suất phân tích.

3. Feature Engineering

Feature Engineering là quá trình tạo, chọn lọc và biến đổi các biến đầu vào để mô hình Machine Learning học hiệu quả hơn. Trong nhiều dự án thực tế, việc thiết kế feature phù hợp có tác động lớn hơn cả việc lựa chọn thuật toán. Feature tốt giúp mô hình học nhanh hơn, ổn định hơn và phản ánh đúng bản chất bài toán kinh doanh.

4. Big Data

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ các tập dữ liệu có khối lượng lớn, tốc độ sinh ra nhanh và đa dạng định dạng, vượt quá khả năng xử lý của các hệ thống dữ liệu truyền thống. Big Data thường được mô tả thông qua các đặc tính như dung lượng lớn, dữ liệu liên tục thay đổi và khó chuẩn hóa ngay từ đầu. Trong thực tế, Big Data không chỉ là “dữ liệu nhiều”, mà là dữ liệu đòi hỏi kiến trúc xử lý và lưu trữ chuyên biệt để có thể khai thác hiệu quả.

5. Data Lake

Data Lake là hệ thống lưu trữ dữ liệu thô ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Khác với các hệ thống lưu trữ truyền thống, Data Lake cho phép lưu dữ liệu nguyên bản, chưa qua xử lý, để phục vụ nhiều mục đích phân tích khác nhau trong tương lai. Đến năm 2026, Data Lake thường được sử dụng như lớp lưu trữ trung tâm cho cả phân tích dữ liệu, Machine Learning và AI.

Tiếp cận Data Science & Data Engineering bài bản tại MCI

Việc hiểu đúng các thuật ngữ chỉ là bước đầu khi theo đuổi lĩnh vực Data Science & Data Engineering. Để có thể ứng dụng dữ liệu và AI trong môi trường doanh nghiệp, người học cần một lộ trình bài bản, kết hợp giữa nền tảng khái niệm, tư duy hệ thống và kỹ năng triển khai thực tế. Các chương trình đào tạo Data & AI tại MCI được thiết kế theo định hướng ứng dụng, giúp học viên không chỉ nắm vững thuật ngữ mà còn hiểu cách sử dụng chúng trong các dự án dữ liệu thực tế.

👉 Tìm hiểu các khóa học Data Science & Data Engineering tại:  https://mcivietnam.com

-----------------------------------------------------------------

MCI Academy - Thúc đẩy một Việt Nam số

Hotline: 0352.433.233

Website: https://mcivietnam.com/

youtube.com/@HocVienMCI

Trụ sở chính: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, Phường Thanh Xuân, Hà Nội

#DataScience #DataEngineering #DataSkills #BusinessAnalytics #MCIAcademy #HocTapThongMinh