Data science là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và thông tin chi tiết từ dữ liệu, cả có cấu trúc và không có cấu trúc. Nó kết hợp nhiều lĩnh vực khác nhau như thống kê, khoa học máy tính và toán học.
Các giai đoạn chính trong quy trình khoa học dữ liệu
Quy trình khoa học dữ liệu thường bao gồm các giai đoạn sau:
- Thu thập dữ liệu (Data collection): Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, API, trang web hoặc cảm biến.
- Làm sạch dữ liệu (Data cleaning): Xử lý dữ liệu thô để loại bỏ các giá trị bị thiếu, sai sót hoặc không nhất quán.
- Phân tích thăm dò dữ liệu (Exploratory data analysis – EDA): Sử dụng các kỹ thuật thống kê và trực quan hóa để khám phá các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong dữ liệu.
- Xây dựng mô hình (Modeling): Sử dụng các thuật toán máy học và thống kê để xây dựng các mô hình dự đoán hoặc phân loại.
- Đánh giá và triển khai (Evaluation and deployment): Đánh giá hiệu suất của mô hình và triển khai nó vào một ứng dụng hoặc hệ thống thực tế.
- Theo dõi và bảo trì (Monitoring and maintenance): Giám sát hiệu suất của mô hình theo thời gian và cập nhật khi cần.
Ứng dụng của khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm:
- Y tế: Dự đoán dịch bệnh, phân tích hình ảnh y tế.
- Tài chính: Phát hiện gian lận, dự báo thị trường chứng khoán.
- Bán lẻ: Đề xuất sản phẩm, tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
- Tiếp thị: Phân khúc khách hàng, cá nhân hóa quảng cáo.
- Công nghệ: Xây dựng hệ thống đề xuất (ví dụ: Netflix, Spotify), xe tự lái.