Bạn vui lòng đăng nhập trước khi sử dụng chức năng này.
Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và thống kê là gì?
Thống kê là một lĩnh vực dựa trên toán học nhằm thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Ngược lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất tri thức từ dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thống kê. Tuy nhiên, các lĩnh vực này khác nhau về quy trình và những vấn đề mà chúng nghiên cứu.
Trong thời đại số hóa ngày nay, chúng ta thường xuyên nghe đến thuật ngữ “dữ liệu”. Vậy chính xác dữ liệu trong tin học là gì và nó đóng vai trò quan trọng như thế nào? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm này, từ đó có cái nhìn toàn diện về tầm quan trọng của dữ liệu trong thế giới công nghệ thông tin.
Dữ liệu trong tin học chính là thông tin đã được đưa vào máy tính. Nó có thể là bất kỳ dạng thông tin nào, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh đến video, được biểu diễn dưới dạng mà máy tính có thể hiểu và xử lý, thường là dãy bit (0 và 1).
Để dễ hình dung, hãy tưởng tượng bạn đang nhập một văn bản vào máy tính. Những chữ cái, con số, ký tự đặc biệt bạn gõ vào chính là dữ liệu. Máy tính sẽ chuyển đổi chúng thành dãy bit để lưu trữ và xử lý.
Nhiều người thường nhầm lẫn giữa dữ liệu và thông tin. Thực chất, đây là hai khái niệm có liên quan mật thiết nhưng không đồng nhất:
Ví dụ, dãy số “25122023” chỉ là dữ liệu. Nhưng nếu biết đó là ngày sinh của một người, thì nó trở thành thông tin.
Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là gì?
Mặc dù hai thuật ngữ này có thể được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu là một nhánh phụ của khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu—từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê. Lĩnh vực này chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, trong khi đó, khoa học dữ liệu liên quan đến bức tranh toàn cảnh hơn về dữ liệu của tổ chức. Tại hầu hết môi trường làm việc, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phối hợp cùng nhau để đạt các mục tiêu kinh doanh chung. Một nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên. Một nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế phương thức lưu trữ, điều chỉnh và phân tích dữ liệu. Nói một cách đơn giản, nhà phân tích dữ liệu diễn giải dữ liệu hiện có, còn nhà khoa học dữ liệu tạo ra các phương pháp và công cụ mới để xử lý dữ liệu cho các nhà phân tích sử dụng.
Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và máy học là gì?
Máy học là lĩnh vực khoa học về đào tạo máy móc phân tích và học hỏi từ dữ liệu giống như con người. Đây là một trong những phương pháp được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu nhằm thu thập thông tin chuyên sâu tự động từ dữ liệu. Các kỹ sư máy học chuyên về kỹ năng tính toán, thuật toán và viết mã cụ thể cho các phương pháp máy học. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp máy học như một công cụ hoặc hợp tác chặt chẽ với các kỹ sư máy học khác để xử lý dữ liệu.
Vai Trò Của Dữ Liệu Trong Tin Học
Dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong tin học, được ví như “nguyên liệu thô” cho mọi hoạt động xử lý thông tin của máy tính. Cụ thể:
Dữ liệu trong tin học được phân thành nhiều loại khác nhau, phổ biến nhất là:
Hiểu rõ dữ liệu trong tin học là gì là bước cơ bản để bạn bước vào thế giới công nghệ thông tin. Từ việc lưu trữ thông tin cá nhân đến xử lý dữ liệu phức tạp trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, dữ liệu đều đóng vai trò then chốt. Hy vọng bài viết đã cung cấp cho bạn những kiến thức bổ ích về dữ liệu và khơi gợi sự hứng thú tìm hiểu sâu hơn về lĩnh vực đầy tiềm năng này.
Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu là gì?
Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép nhà khoa học dữ liệu truy cập và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc chặt chẽ với công nghệ cơ bản hơn là các nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này thường liên quan tới việc tạo các mô hình dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu và giám sát quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL). Tùy thuộc vào quy mô và cơ cấu của tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể quản lý cơ sở hạ tầng liên quan như nền tảng lưu trữ, truyền phát và xử lý dữ liệu lớn như Amazon S3. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu đã xử lý để xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể giao kết quả cho các nhà phân tích để đưa ra quyết định tiếp theo.
Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh là gì?
Mặc dù có sự trùng lặp giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh, điểm khác biệt chính giữa hai lĩnh vực này là việc sử dụng công nghệ trong từng lĩnh vực. Các nhà khoa học dữ liệu làm việc sát với công nghệ dữ liệu hơn các nhà phân tích kinh doanh. Các nhà phân tích kinh doanh thu hẹp khoảng cách giữa kinh doanh và CNTT. Họ xác định các trường hợp kinh doanh, thu thập thông tin từ những bên liên quan hoặc xác thực các giải pháp. Mặt khác, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để làm việc với dữ liệu kinh doanh. Họ có thể viết ra các chương trình, áp dụng những kỹ thuật máy học để tạo ra mô hình và phát triển thuật toán mới. Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ nắm rõ vấn đề mà còn có thể xây dựng một công cụ cung cấp giải pháp cho vấn đề đó. Việc các nhà phân tích kinh doanh phối hợp với những nhà khoa học dữ liệu trong cùng nhóm là chuyện không hiếm gặp. Nhà phân tích kinh doanh lấy và sử dụng kết quả từ nhà khoa học dữ liệu để diễn giải theo cách mà toàn thể doanh nghiệp có thể hiểu.
