Group10 presentatiom

DATA SCIENCE VÀ ỨNG DỤNG
1. Phạm Nguyễn Đăng Duy
2. Nguyễn Hoàng Duy
3. Trần Nguyễn Đăng Khoa
4. Trần Quang Kha
5. Huỳnh Thái Duy

Nhóm 10

Giảng viên hướng dẫn: Võ Tấn Khoa



DATA SCIENCE là gì ?


DATA SCIENCE (Khoa học dữ liệu)
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành về các quá trình và các
hệ thống rút trích tri thức hoặc hiểu biết từ dữ liệu ở các dạng khác
nhau.
Toán và Thống
kê
Khoa học máy
tính

Khoa học dữ liệu
Kiến thức kinh
doanh


Tổng quan hình thành và phát triển:

Data
Science

Data
Science

Data
Science

196
0

200
1

200
7

Data
Science

201
2
Data
Science


Data Science công việc quyến rũ nhất thế kỉ XI

Glassdoor báo cáo rằng mức lương trung bình
của một nhà khoa học dữ liệu năm 2014 là
118,709 $ so với 64,537 $ của một lập trình viên.
Theo dự báo của học viện toàn cầu McKinsey: vào
năm 2018, riêng nước Mỹ có thể đối mặt với tình
trạng 118,709
thiếu hụt từ
000 chuyên
$ 140 000 tới 19064,537
$ gia
phân tích dữ liệu, thiếu 1.5 triệu nhà quản lý biết
sử dụng các công cụ của Dữ liệu lớn để thực hiện
việc ra quyết định hiệu quả hơn. Những người có
kỹ năng về khoa học dữ liệu (Data Science) đang
được chào đón hơn bao giờ hết.


Các loại công việc và yêu cầu.

Data Scientist-nhà khoa học dữ liệu
Data Engineers-kỹ sư dữ liệu
Data Analysts- nhà phân tích dữ liệu


• Data scientist
Áp dụng kiến thức lý thuyết của họ về thống kê và thuật toán để tìm
ra cách tốt nhất để giải quyết vấn đề khoa học dữ liệu.

• Data Engineers
Xây dựng mô hình, thuật toán để phân tích dữ liệu về
khách hàng, hệ thống mạng. Tìm ra các thông tin quan
trọng để tối ưu hệ thống.


• Data analysts
Phân tích dữ liệu xem xét dữ liệu và cung cấp các báo cáo và trực quan
hóa để giải thích những thông tin chi tiết mà dữ liệu đang ẩn.


ỨNG DỤNG CỦA DATA SCIENCE


FACEBOOK


"Mỗi cú nhích chuột, mỗi cái like, mỗi bình luận và
tất cả các kết nối đều được sử dụng để xây dựng một
hồ sơ hoàn chỉnh cho mỗi người dùng.“ Đằng sau
những trải nghiệm kết nối và tương tác giữa bạn bè và
người thân, đó là sự vận hành của các thuật toán đánh
giá người dùng được xây dựng bởi những kỹ sư hàng
đầu thế giới.




Thách thức và cơ hội

Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang bùng nổ,
mọi quốc gia trên thế giới đều phải dựa nhiều
hơn vào khoa học công nghệ mà nền tảng chính
là khoa học dữ diệu (Data science).


• Khoa học dữ liệu – Cơ hội lớn cho người làm
công nghệ
- Trung tâm Kinh tế và Nghiên cứu Kinh doanh (CEBR) cũng

đưa ra dự đoán cho đến năm 2020, nước Anh sẽ cần 182.000
nhân viên mới liên quan đến Big Data và IoT, đặc biệt là các
nhà khoa học dữ liệu, chuyên viên phân tích hay lập trình viên
và kỹ sư.
- Bên cạnh đó, các nước có nền khoa học kĩ thuật phát triển
cũng đã ghi nhận nhu cầu chuyên gia khoa học dữ liệu ngày
càng tăng trưởng rất lớn như Pháp, Bồ Đào Nha, Đức, Tây Ban
Nha và Hà Lan,… Trong khi đó nguồn nhân lực trong nước
không thể đáp ứng đủ.


• Thách thức ngành nghề “khát” nhân lực:

- Theo Daniel Gutierrez, Thư ký tòa soạn của tạp
chí inside BIGDATA ở Los Angeles, cho biết có rất
nhiều người đang chuyển từ các lĩnh vực việc
làm khác sang khoa học dữ liệu.
- Nhưng sau vụ bê bối về sự riêng tư của Facebook
Inc. và những vụ tai tiếng lớn khác về dữ liệu,

chuyện tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu trở nên
khó khăn hơn, và đây là một trong những mối
thách thức lớn nhất đối với ngành công nghiệp
dữ liệu.


THỰC TRẠNG DATA SCIENCE TẠI VIỆT NAM
- Tại Việt Nam, Data science là một lĩnh vực còn
khá mới mẻ và lạ lẫm.
- Bởi lẽ Việt Nam vốn là một nước nông nghiệp,
cơ sở hạ tầng còn chưa phát triển.
- Còn hạn chế về khả năng ứng dụng các thành tựu
về khoa học công nghệ.
- Còn nhiều hạn chế nên vấn đề đầu tư cho lĩnh
vực Data Science chưa được quan tâm đúng
mức.
 Vì vậy, để có thể đứng vững và hội nhập tốt với
thế giới, chúng ta cần phải có sự quan tâm đầu
tư đúng mức đến vấn đề Data Science này.


VI. PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP VÀ NGHIÊN
CỨU


Với sự phát triển nhu cầu nhân lực khoa học
dữ liệu, đã tạo ra rất nhiều cơ hội cho tất cả
mọi người. Đặc biệt là các sinh viên CNTT
cần nâng cao nhận thức ngành nghề, chủ động
học tập để mở rộng con đường nghề nghiệp

cho tương lai.


Thế chúng ta cần trang bị những gì :

- Kiến thức về các thuật toán, thống kê, toán học.
- Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình.
- Kiến thức về cách cấu trúc một vấn đề dữ liệu
- Kiến thức về các kỹ năng liên quan đến phần mềm,
công nghệ thông tin.
- Nắm vững thao tác dữ liệu và truyền thông dữ liệu.


PHƯƠNG PHÁP HỌC TẬP, NGHIÊN CỨU :

Luyện tập :
Tìm hiểu :
Cập nhật thông tin thường
xuyên :