Báo Cáo Nhập Môn Toán Tin Định Hướng Của Bản Thân Và Những Kiến Thức Mong Muốn Được Học.pdf

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

VIỆN TOÁN ỨNG DỤNG VÀ TIN HỌC

—————————————–

BÁO CÁO

NHẬP MƠN TỐN TIN

Nhóm sinh viên thực hiện:

Nguyễn Huy Hải20216824Trần Minh Hạnh20210317Đặng Duy Hậu20216825Nguyễn Thị Ngọc Hiền 20216826Bùi Duy Hiển20216827

HÀ NỘI, 02/2022

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

Mục lục

1.1 Tìm hiểu chung về ngành toán tin . . . . 3

1.2 Chương trình đào tạo ngành Tốn tin trường đại học Bách Khoa Hà Nội. . . . 4

2 Lĩnh vực nghề nghiệp 62.1 Trí tuệ nhân tạo (Artical intelligence) . . . . 6

4.2 Những điều nhà tuyển dụng quan tâm . . . 16

4.3 Trình độ học vấn sau khi ra trường khoa Toán Tin trường ĐHBKHN . . . 17

5 Định hướng của bản thân và những kiến thức mong muốn được học 175.1 Suy nghĩ của sinh viên Tốn Tin về chất lượng chương trình đào tạo . . . 17

5.2 Suy nghĩ của sinh viên về giảng viên . . . 19

5.3 Định hướng của bản thân . . . 19

5.4 Kiến thức mong muốn được giảng dạy, hỗ trợ . . . 20

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

Cụ thể, sinh viên sẽ được trang bị kiến thức cơ bản và chuyên sâu về toán học, toán học ứng dụng như giảitích hàm, đại số đại cương, xác suất thống kê, các phương pháp tối ưu, toán tài chính, phương trình đạohàm riêng, giải tích phức, điều khiển tối ưu, phân tích số liệu, mơ hình mơ phỏng các hệ sinh thái. . . Bêncạnh đó, sinh viên cũng sẽ được cung cấp kiến thức và kỹ năng thực hành về khoa học máy tính như kỹthuật lập trình, cơ sở dữ liệu, hệ điều hành, cấu trúc dữ liệu và giải thuật, phân tích và thiết kế hệ thống,mật mã, an tồn máy tính, đồ họa máy tính, mạng và hệ thống máy tính...

Báo cáo này tổng hợp những kiến thức mà các thầy cô và các anh chị từ các công ty đã dạy và truyền đạtcho chúng em trong mơn học Nhập mơn Tốn tin cũng như là các thông tin được chúng em tìm hiểu và sưutầm được từ những gì đã thu hoạch và tiếp nhận được. Trong quá trình làm báo cáo, chúng em cũng khơngtránh khỏi những sai sót, chúng em rất mong được nhận những ý kiến và lời nhận xét, chỉ bảo thêm từ cácthầy cô .

Chúng em cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô của bộ mơn nhập mơn tốn tin cũng như các anh chịcựu sinh viên của Viện đã dành thời gian giảng dạy, nói chuyện và giao lưu và cho chúng em những giờ họcthật bổ ích ,cũng như truyền cho chúng em cảm hứng học tập và để chúng em có thể hiểu hơn về ngành màchúng em đã chọn, giúp chúng em có một cái nhìn kỹ hơn về ngành mà chúng em đang theo học, đó là bànđạp là động lực để chúng em tiếp tục cố gắng, tiếp tục theo đuổi ngành học mà chúng em đã lựa chọn.

Chúng em xin chân thành cảm ơn!

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

1 Giới thiệu ngành Tốn Tin

1.1 Tìm hiểu chung về ngành tốn tin

•Tốn tin là gì?

“Khơng có lĩnh vực khoa học nào thâm nhập và ảnh hưởng đến các lĩnh vực của cuộc sống và cơng việcnhư Tốn học. Từ chế tạo ô tô đến phân làn đường, từ mua bán trong siêu thị đến kiến trúc, từ dự báothời tiết đến nghe MP3, từ đi tàu đến Internet – tất cả đều là Toán học!”

Ngành Toán – Tin (tiếng Anh là Mathematics and Informatics) là ngành học đào tạo kiến thức và kỹnăng thực hành chuyên sâu về tin học, toán học, toán ứng dụng nhằm giải quyết các vấn đề về tốntài chính, tin sinh học, thống kê ứng dụng, quản trị big data, bảo mật và an toàn hệ thống. . .Một đặc trưng nổi bật trong thời đại chúng ta là sự ứng dụng

rộng rãi các phương pháp tốn học và khoa học máy tính trongmọi lĩnh vực khác nhau của đời sống, kinh tế, tài chính, văn hóa,khoa học kỹ thuật, y tế, bảo mật, quản lý, ra quyết định và thiếtlập các hệ thống phức tạp v.v.. Chẳng hạn, việc sinh mã có độtin cậy cao trong truyền dữ liệu dựa trên số học các số nguyêntố. Các mạng truyền thông hiệu quả được thiết kế dựa vào việcsử dụng lý thuyết biểu diễn vơ hạn chiều của nhóm. Mạng điệnthoại được vận hành thơng suốt là do đóng góp khơng nhỏ củathuật tốn đơn hình giải các bài tốn qui hoạch tuyến tính. Hệthống giao dịch tiền điện tử, trong đó có hệ thống ATM mà chúngta đang sử dụng hàng ngày sẽ không vận hành được nếu thiếucác công cụ đảm bảo an tồn thơng tin mà cốt lõi là các thuậttốn mã hóa. Các máy chụp cắt lớp hiện đại trong ngành y sẽkhơng ra đời nếu khơng có phép biến đổi ngẫu nhiên cùng với cácphương pháp giải phương trình với số biến khổng lồ v.v.. TốnTin có thể được sử dụng trong các ngành kỹ thuật, kinh tế và xãhội khác nhau.

Tốn ứng dụng đóng vai trị cực kỳ quan trọng trong mọi lĩnh vực xã hội, đặc biệt trong thời đại cơngnghệ 4.0. Ví dụ ngành Tài chính Ngân hàng ln tìm kiếm những nhân viên có khả năng phân tích,đánh giá rủi ro của các mơ hình đầu tư dựa trên các dữ liệu kinh doanh. Hoặc trong bối cảnh côngnghệ số phát triển, các cơ quan, doanh nghiệp đều cần cán bộ phụ trách tin học có hiểu biết về mãhóa để chủ động trong việc phát hiện, ngăn chặn và xử lý sớm các vụ tấn cơng mạng và tăng cườngan tồn thơng tin.

Có thể nói tốn học là nền tảng của mọi chun ngành nghiên cứu khoa học tự nhiên và xã hội. So vớicác chuyên ngành kỹ thuật khác thì lịch sử ra đời và phát triển của công nghệ thông tin ( CNTT) vẫncòn non trẻ. Tuy nhiên, cho đến thời điểm hiện tại, CNTT đã và đang phát triển nhanh chóng, vượttrội hơn hẳn so với các chuyên ngành khác cả về tốc độ, sản phẩm, mức độ ứng dụng và tính phorbiến của nó đối với tất cả mọi người trong mọi lĩnh vực. Để đáp ứng các nhu cầu từ xây dựng các mơhình tốn học cho xử lý, lưu trữ, khai thác và sử dụng dữ liệu, thông tin trong các ngành nghề, chođến xây dựng các chương trình mày tính để trợ giúp con người trong cơng việc, học tập, nghiên cứukhoa học, v.v.. thì tốn học là cơng cụ khơng thể thiếu được

Thấy rằng tốn học là một nền tảng giúp người học tư duy tạo nền tảng cho chính mình phục vụ chocơng việc sau này. Điển hình trong lĩnh vực Cơng nghệ thơng tin các tập đồn lớn trên thế giới lntìm kiếm những người có nền tảng Tốn học tốt. Tỷ phú Steve Ballmer là một ví dụ điển hình. Ơnglà đàn em của Bill Gates tại Harvard với tấm bằng tốt nghiệp ngành Tốn học ứng dụng và Kinh tế.Ơng trở thành Giám đốc Kinh doanh đầu tiên được Bill Gates tin tưởng lựa chọn. Khơng chỉ có thế,

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

bất kì lúc nào lên trang tuyển dụng của Microsoft cũng có thể thấy hàng chục đến hàng trăm vị trísăn tìm dân Tốn. Có thời điểm vào năm 2017, trang này đã có 140 vị trí tuyển dụng dành cho dânTốn trên tồn thế giới. Hay Sergey Brin – Đồng sáng lập Google có bằng Cử nhân về Tốn học vàKhoa học Máy tính tại Đại học Maryland trước khi chuyển sang Đại học Stanford để bắt đầu học tiếnsĩ về ngành Tốn. Tại đây, ơng đã gặp gỡ người chí hướng Larry Page và quyết định hợp tác để đồngsáng lập ra Google sau này.

Theo thống kê lĩnh vực làm việc từ 1 đến 3 năm sau khi ra trường của viện Toán ứng dụng và Tinhọc có đến 50% làm việc trong các tập đồn lớn trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và truyền thông.

1.2 Chương trình đào tạo ngành Tốn tin trường đại học Bách Khoa HàNội.

Chương trình đào tạo ngành Tốn – Tin hướng sinh viên tới lối tư duy chính xác của toán học, tư duy thuậttoán, các phương pháp tiếp cận khoa học với các vấn đề nảy sinh từ thực tế cũng như khả năng thích ứngnhanh chóng với sự phát triển của khoa học và công nghệ.

Các cấu trúc chương trình, các khối kiến thức, kỹ năng được cung cấp

•Thời gian đào tạo theo thiết kế: 4 năm(8 học kỳ chính). Theo quy chế đào tạo, để hồn thành chươngtrình sinh viên có thể rút ngắn tối đa 3 học kỳ hoặc kéo dài tối đa 5 học kỳ.

•Khối lượng kiến thức tồn khóa: 132 tín chỉ (TC).

•u cầu về Tiếng Anh: SV có điểm TOEIC từ 250 được miễn Tiếng Anh Pre- TOEIC, từ 300 đượcmiễn nhiễm Tiếng Anh TOEIC 1. Trước khi làm ĐATN, SV phải đạt 650 TOEIC.

•Các học phần GDTC và GDQP: có chứng chỉ riêng, không xét trong tổng khối lượng kiến thức chomột chun ngành đào tạo và trong tính điểm trung bình chung của sinh viên. Thời gian học và nộidung theo quy định chung của Bộ Giáo dục và Đào tạo.

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

TT MÃ SỐ TÊN HỌC PHẦN KHỐI LƯỢNG(TC)Lý luận chính trị + Pháp luật đại cương 121 SSH1110 Những NLCB của CN Mác- Lenin I 2(2-1-0-4)2 SSH1120 Những NLCB của CN Mác- Lenin II 3(2-1-0-6)3 SSH1050 Tư tưởng Hồ Chí Minh 2(2-0-0-4)4 SSH1130 Đường lối CM của Đảng CSVN 3(2-1-0-6)

Giáo dục thể chất (5TC)

6 PE1014 Lý luận thể dục thể thao 1(0-0-2-0)

Giáo dục Quốc phòng- An ninh(165 tiết)

11 MIL1110 Đường lối quân sự Đảng 0(3-0-0-6)12 MIL1120 Công tác quốc phòng, an ninh 0(3-0-0-6)13 MIL1130 QS chung và chiến thuật,kỹ thuật bắn súng tiểu liên AK(CKC) 0(3-0-2-8)

29 MI3060 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật 3(3-1-0-6)

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

TT MÃ SỐ TÊN HỌC PHẦN KHỐI LƯỢNG(TC)EM1010 Technical writing and presentation 3(2-1-1-6)

Mơ đun 1: Tính tốn và hệ thống phần mềm

MI4100 Mật mã và độ phức tạp thuật toán 3(3-1-0-6)

MI4374 Thiết kế, cài đặt và quản trị mạng 2(2-0-1-4)

MI4214 Kho dữ liệu và kinh doanh thông minh 2(2-1-0-4)Mô đun 2: Xử lí dữ liệu thơng minh

MI4100 Mật mã và độ phức tạp thuật toán 3(3-1-0-6)MI4214 Kho dữ liệu và kinh doanh thơng minh 2(2-1-0-4)

Mơ đun 3: Tính tốn khoa học

MI4084 Phương pháp sai phân và phần tử hữu hạn 3(3-1-0-6)

Mơ đun 4: Tốn ứng dụng trong kinh tế và cơng nghiệp

MI4341 Một số phương pháp tốn học trong tài chính 3(3-1-0-6)MI4141 Mơ phỏng ngẫu nhiên và ứng dụng 2(2-1-0-4)

2.1 Trí tuệ nhân tạo (Artical intelligence)

Theo dịng chảy của cuộc cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo ngày càng được phổ biến và ứng dụng rộng rãitrong mọi lĩnh vực của cuộc sống, mặc dù được John McCarthy – nhà khoa học máy tính người Mỹ đề cậplần đầu tiên vào những năm 1950 nhưng đến ngày nay thuật ngữ trí tuệ nhân tạo mới thực sự được biết đếnrộng rãi và được các “ông lớn” của làng công nghệ chạy đua phát triển.

•Trí tuệ nhân tạo là gì?

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

Trí tuệ nhân tạo (Aritical intelligence hay AI) là trí tuệ do con người lậptrình tạo nên cới mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vithơng minh như con người. Cụ thể, Trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có đượcnhững trí tuệ của con người như: biết suuy nghĩ và lập luận để giải quyếtvấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngơn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi...AI được thực hiện bằng cách nghiên cứu cách suy nghĩ của con người, cáchcon người học hỏi, quyết định và làm việc trong khi giải quyết một vấn đềnào đó, và sử dụng nhưng kết quả nghiên cứu này như một nền tảng để pháttriển phần mềm và hệ thống thơng minh, từ đố áp dụng vào các mục đíchkhác nhau của cuộc sống. Nói một cách dễ hiểu thì AI là việc sử dụng, phântích các dữ liệu đầu vào nhằm đưa ra sự dự đoán rồi đi đến quyết định cuốicùng.

•Phân loại AI

Theo hệ thống phân loại của Hiệp hội Máy tính Quốc tế ACM( Computing Analysis Scheme) có mộtkhung phân tích rõ ràng phù hợp để tổng hợp và đại diện cho công nghệ đang thay đổi Ai theo thờigian. Phân loại này được được sử dụng trong hơn 50 năm và bản cập nhật cuối cùng vào 2012 đã bổdung các cơng nghệ mới. Theo đó, cơng nghệ AI được chia theo 3 hướng chính:

□ Kỹ thuật AI(AI Technique): là các mơ hình tính tốn và thống kê tiên tiến như học máy logic mờvà hệ thống cơ sở tri thức cho phép tính tốn, nhiệm vụ do con người thực hiện; Các kỹ thuật trítuệ nhân tạo khác nhau được sử dụng để thực hiện các chức năng khác nhau.

□ Ứng dụng chức năng của trí tuệ nhân tạo (AI funtions appication):chẳng hạn như thị giác máytính (computer vision) có thể chứa một hoặc nhiều kỹ thuẩ trí tuệ khác nhau.

□ Ứng dụng trí tuệ nhân tạo theo lĩnh vực(AI Application field: là việc sử dụng các kỹ thuật hoặcứng dụng trí tuệ nhân tạo chức năng trong các lĩnh vực, ngành nghề cụ thể như giao thông vậntải, nông nghiệp, khoa học đời sống, y tế...

•Tầm quan trọng của Trí tuệ nhân tạo với cuộc sống con người

Hiện nay con người đã tạo ra những bộ máy có khối óc xử lý cực kỳ nhanh nhạy và chính xác. Vì vậymà AI hiện diện ở khắp mọi nơi. Trong “cuộc cách mạng công nghiệp 4.0” trí tuệ nhân tạo đã khơngcịn xa lạ ở khắp các lĩnh vực

AI là nền tảng cốt lõi của cách mạng 4.0. Phát triển AI tạo nên một cuộc đua tranh khốc liệt giữa cácông lớn công nghệ như Apple, Microsoft,..

Trong xã hội hiện đại, chúng ta bắt gặp AI ở khắp mọi nơi. AI ứng trong kinh tế, y tế, kỹ thuật quânsự, khoa học máy móc, các thiết bị công nghệ phục vụ sinh hoạt và các ứng dụng giải trí, AI đang dầntrở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống con người.

2.2 Machine learning

Học máy (machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựngcác kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ nhưcác máy có thể "học" cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác hay không và tự động xếp thư vào thưmục tương ứng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

Dưới góc nhìn của trí tuệ nhân tạo, động lực chính học máy bởi là nhu cầu thu nhận tri thức (knowledgeacquisition). Thật vậy, trong nhiều trường hợp ta cần kiến thức chuyên gia là khan hiếm (không đủ chuyêngia ngồi phân loại lừa đảo thẻ tín dụng của tất cả giao dịch hàng ngày) hoặc chậm vì một số nhiệm vụ cầnđưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên xử lý dữ liệu khổng lồ (trong mua bán chứng khoán phải quyếtđịnh trong vài khoảng khắc của giây chẳng hạn) và thiếu ổn định thì buộc phải cần đến máy tính. Ngồi ra,đại đa số dữ liệu sinh ra ngày nay chỉ phù hợp cho máy đọc (computer readable) tiềm tàng ngưồn kiến thứcquan trọng. Máy học nghiên cứu cách thức để mơ hình hóa bài tốn cho phép máy tính tự động hiểu, xử lývà học từ dữ liệu để thực thi nhiệm vụ được giao cũng như cách đánh giá giúp tăng tính hiệu quả.

•Ứng dụngFacebook

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Machine Learning là Đề xuất gắn thẻ bạn bè tự độngtrên Facebook hoặc bất kỳ nền tảng truyền thông xã hội nào khác. Facebook sử dụng tính năng nhậndiện khn mặt và nhận dạng hình ảnh để tự động tìm thấy khn mặt của người phù hợp với Cơ sởdữ liệu của họ và do đó đề nghị người dùng gắn thẻ người đó dựa trên DeepFace.

Dự án DeepFace của Facebook thực hiện nhiệm vụ nhận diện khuôn mặt và xác định đối tượng cụ thểtrong ảnh. Nó cũng cung cấp Thẻ Alt (Thẻ thay thế) cho hình ảnh đã được tải lên trên facebookCảnh báo giao thông (trên ứng dụng Google Maps)

Giờ đây, Google Maps có lẽ là ứng dụng được sử dụng với tần suất nhiều nhất mỗi khi bạn tham giagiao thông. Đặc biệt khi các ứng dụng khác về di chuyển như Grab, Be được áp dụng rộng rãi, đồngnghĩa Google Maps được sử dụng liên tục để chỉ đường cho nhà cung cấp dịch vụ hay người sử dụngdịch vụ. Những thông tin về quãng đường tối ưu, thời gian di chuyển nhanh nhất cũng được phân tíchcùng lúc trên Google Maps.

Thực tế, dữ liệu lịch sử của tuyến đường đó đã được thu thập theo thời gian và một số dữ liệu cótừ các nguồn khác. Mọi người sử dụng bản đồ đều cung cấp vị trí, tốc độ trung bình, tuyến đường.Những thông tin này Google thu thập và tổng hợp thành Dữ liệu lớn về lưu lượng truy cập, thôngqua các thuật tốn phân tích phức tap trên Machine Learning, những thơng tin này trở nên có nghĩa,chúng giúp Google dự đoán lưu lượng sắp tới và điều chỉnh tuyến đường của bạn theo cách tối ưu nhất.Phân loại tin tức

Phân loại tin tức là một ứng dụng điểm chuẩn khác của phương pháp học máy. Vận dụng như thế nào?Như một vấn đề thực tế là bây giờ khối lượng thông tin đã tăng lên rất nhiều trên web. Tuy nhiên,mỗi người có sở thích hoặc lựa chọn cá nhân của mình. Vì vậy, để chọn hoặc thu thập một phần thôngtin phù hợp trở thành một thách thức đối với người dùng từ vô số nội dung trên trang web.Phân loại các danh mục một cách rõ ràng, dễ điều hướng giúp cho các khách hàng mục tiêu chắc chắnsẽ tăng khả năng truy cập các trang tin tức. Hơn nữa, độc giả hoặc người dùng có thể tìm kiếm tintức cụ thể một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Chăm sóc sức khỏe

Machine learning là một xu hướng đang phát triển nhanh chóng trong ngành chăm sóc sức khỏe, nhờsự ra đời của các thiết bị đeo trên người (wearable device) và nhiều cảm biến của nó có thể sử dụng

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

dữ liệu để đánh giá sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian thực. Công nghệ này cũng có thể giúp cácchuyên gia y tế phân tích dữ liệu để xác định các xu hướng hoặc dấu hiệu cảnh báo (red flag) mà cóthể đưa ra để cải thiện việc chẩn đốn và điều trị.

•Machine learning làm việc như thế nào?

Hệ thống học tập của một thuật toán Machine learning được chia thành ba phần chính:

1. Một quy trình quyết định (Decision Process): Nói chung, các thuật toán Machine learningđược sửdụng để đưa ra một dự đoán hoặc phân loại. Dựa trên một số dữ liệu đầu vào, có thể được gắnnhãn hoặc khơng được gắn nhãn, thuật toán của bạn sẽ sinh ra một ước tính về một mẫu trongdữ liệu.

2. Một Hàm So lỗi (Error Function): dùng để đánh giá dự đoán của mơ hình. Nếu tồn tại các mẫuđã biết, một Hàm So lỗi có thể thực hiện so sánh để đánh giá độ chính xác của mơ hình.3. Một Quy trình Tối ưu hóa Mơ hình (Model Optimization Procress): Nếu mơ hình có thể phù hợp

tốt hơn với các điểm dữ liệu trong tập huấn luyện, thì các trọng số được điều chỉnh nhằm làmgiảm sự khác biệt giữa mẫu thử đã biết và ước tính của mơ hình. Thuật tốn sẽ lặp lại quy trìnhđánh giá và tối ưu hóa này, việc cập nhật các trọng số sẽ làm một cách tự động cho đến khi đạtđến một ngưỡng chính xác.

•Tầm quan trọng của Machine Learning

Hiện nay, việc quan tâm machine learning càng ngày càng tăng lên là vì nhờ có machine learning giúpgia tăng dung lượng lưu trữ các loại dữ liệu sẵn, việc xử lý tính tốn có chi phí thấp và hiệu quả hơnrất nhiều.

Những điều trên được hiểu là nó có thể thực hiện tự động, nhanh chóng để tạo ra những mơ hình chophép phân tích các dữ liệu có quy mơ lớn hơn và phức tạp hơn đồng thời đưa ra những kết quả mộtcách nhanh và chính xác hơn.

Chính sự hiệu quả trong cơng việc và các lợi ích vượt bậc mà nó đem lại cho chúng ta khiến machinelearning ngày càng được chú trọng và quan tâm nhiều hơn.

Theo dòng chảy của cuộc cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo ngày càng được phổ biến và ứng dụng rộngrãi trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, mặc dù được John McCarthy – nhà khoa học máy tính ngườiMỹ đề cập lần đầu tiên vào những năm 1950 nhưng đến ngày nay thuật ngữ trí tuệ nhân tạo mới thựcsự được biết đến rộng rãi và được các “ông lớn” của làng công nghệ chạy đua phát triển.

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

Bên cạnh đó, Data Science được hoạt động bằng cách sử dụng các một loạt thực hành/ kỹ thuật về khoahọc, quy trình, thuật tốn cùng các hệ thống đề xuất nhằm tạo ra những thông tin giá trị từ việc phân tích,xử lý dữ liệu thành các nhóm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc.

•Vai trị của Data Sciene

Có thể khẳng định rằng ngày nay cơng ty nào nắm giữ được lượng dữ liệu càng lớn thì càng nắm trongtay ưu thế hơn các đối thủ cịn lại. Vì thu thập được dữ liệu lớn giúp các Data Scientist có thể phântích và dự đốn một cách chính xác hơn về các thực trạng về khách hàng, xã hội, xu hướng. Mà nhờđó cơng ty có thể phát triển được các chiến lược hiệu quả, giảm chi phí, giảm thiểu rủi ro. Và quantrọng hơn là giải quyết đúng ngay vấn đề mà khách hàng và xã hội đang gặp phải.

Thống kê chỉ ra số lượng vai trò của những Data Scientist đã phát triển 650% kể từ năm 2012. Khoảng11,5 triệu việc làm liên quan đến chức danh này sẽ được sản sinh ra đến năm 2026 (theo U.S. Bureauof Labor Statistics). ngồi ra cơng việc của các Data Scientist được xếp hạng top những cơng việc nổibật trên LinkedIn.

•Ứng dụng của Data ScieneLĩnh vực tài chính

Có thể nói, tài chính là lĩnh vực rất cần đến tự động hóa quy trình, thực hiện các cơng việc an tồn,hiệu quả. Việc áp dụng Data science sẽ giúp họ nhận diện, điều phối cũng như tiếp cận được nguy cơrủi ro tốt hơn. Và đây chính là lý do mà Data science đóng vai trị đặc biệt quan trọng trong lĩnh vựctài chính này.

Lĩnh vực sản xuất:

Có thể thấy, Data science là ứng dụng đi đầu trong thời đại số. Nhờ đó mà cơng nghệ sản xuất trongdoanh nghiệp cũng được cải thiện một cách rõ rệt, tối ưu về hiệu suất, cắt giảm bớt chi phí và gia tănglợi nhuận. Data science cung cấp cơng cụ hỗ trợ IoT giúp cho các doanh nghiệp có thể dự đoán trướcrủi ro, các vấn đề. Từ đây, doanh nghiệp sẽ có thể giảm được thời gian sản xuất, chi phí với hệ thốngtự động hóa và hiểu rõ hơn về nhu cầu của người tiêu dùng để cải thiện sản phầm.

Ngân hàng:

</div>