Khoa học dữ liệu lúc bấy giờ chính là công nghệ tiên tiến thống trị hiện tại đã chinh phục những ngành công nghiệp trên toàn quốc tế .
Đây là kết quả của sự bùng nổ dữ liệu lớn và nhu cầu ngày càng tăng của các ngành công nghiệp dựa vào dữ liệu để tạo ra các sản phẩm tốt hơn như dịch vụ, thương mại, tài chính, ngân hàng,.. Khoa học dữ liệu được cho là đã mang lại nhiều thành tựu cho cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và hiện nó đang là trọng tâm của quá trình ra quyết định kinh doanh. Các công ty đã nhận ra giá trị to lớn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu.
Các doanh nghiệp lớn và nhỏ đang tận dụng giá trị của ngành Khoa học dữ liệu mỗi ngày. Công ty càng có nhiều dữ liệu, thì họ càng hoàn toàn có thể tạo ra được những mẫu sản phẩm tốt hơn cho doanh nghiệp .Các công ty như Airbnb sử dụng khoa học dữ liệu để giải quyết và xử lý và nghiên cứu và phân tích dữ liệu do người mua tạo ra nhằm mục đích Dự kiến hành vi của người mua. Điều này cho phép công ty xử lý những yếu tố về dịch vụ và tăng trưởng những tính năng, mẫu sản phẩm và dịch vụ mới để phân phối cho người mua của họ. Ngay cả những công ty bảo hiểm và ngân hàng nhà nước hiện cũng trích xuất thông tin liên hệ bằng những chiêu thức khoa học dữ liệu .Ngày nay, Meta ( công ty mẹ của Facebook ) là công ty đứng vị trí số 1 trong quốc tế truyền thông online xã hội. Có hàng triệu người dùng đã ĐK nền tảng từ khắp nơi trên toàn thế giới, Facebook sử dụng một lượng lớn điều tra và nghiên cứu trải qua Khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin tương quan đến những tương tác xã hội của người dùng. Nó sử dụng những kỹ thuật Khoa học Dữ liệu tiên tiến và phát triển để hiểu hành vi của người dùng và hơn nữa, để cải tổ loại sản phẩm hoặc ứng dụng của họ. Đây chỉ là một trường hợp sử dụng của công nghệ tiên tiến này trong số rất nhiều .
Các kỹ năng yêu cầu của Khoa học dữ liệu:
- Kỹ năng lập trình bằng các ngôn ngữ như C, C ++, Python và R
- Báo cáo và trực quan hóa dữ liệu
- Kiến thức về thống kê và toán học
- Có kinh nghiệm phân tích rủi ro
- Hiểu biết về các kỹ thuật Học máy ̣(Machine Learning/ ML)̣
- Kiến thức về cấu trúc dữ liệu và kho dữ liệu
Khoa học dữ liệu gồm có những bước và thủ tục như trích xuất dữ liệu, thao tác, trực quan hóa và bảo dưỡng dữ liệu .
Một nhà khoa học dữ liệu sẽ cần trang bị kiến thức về nhiều khái niệm và công nghệ tiên tiến khác nhau, gồm có những thuật toán Học máy và AI. Nếu bạn muốn thao tác nâng cao với Trí tuệ nhân tạo thì kỹ sư Trí tuệ nhân tạo là hướng đi tương thích hơn .
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Công nghệ Blockchain (chuỗi khối) và AI là hai xu hướng công nghệ hot nhất hiện nay. Trí tuệ nhân tạo là một tập hợp các thuật toán máy tính phức tạp bắt chước trí thông minh của con người. Máy tính được lập trình với AI có thể “học” các hành vi của con người khi chúng thu nhận nhiều dữ liệu hơn. Nó cũng bao gồm các bản dịch, hiểu giọng nói của con người, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và quá trình ra quyết định.
Trí tuệ nhân tạo là mẫu sản phẩm do con người tạo ra, được tăng trưởng để cho phép máy tính đọc, hiểu và học hỏi từ dữ liệu, giúp ích cho quy trình ra quyết định hành động. Những quyết định hành động này dựa trên những suy luận mà con người khó hoàn toàn có thể chớp lấy được .
Với những quyền lợi kể trên, Trí tuệ nhân tạo đã được vận dụng vào một loạt những nghành nghề dịch vụ : Y tế – Chăm sóc sức khỏe thể chất, Tài chính – Ngân hàng, Sản xuất, Kinh doanh, Truyền thông – Giải trí, Giáo dục đào tạo … Nhiều doanh nghiệp tân tiến đã tăng cường sử dụng công nghệ tiên tiến AI cho những mẫu sản phẩm và dịch vụ của họ. Các sàn thương mại điện tử nổi tiếng như Tiki, Shopee, Lazada, Amazon đã sớm tích hợp công nghệ tiên tiến AI để tăng cường thưởng thức người mua .Khi khuynh hướng AI ngày càng tăng trưởng, những nhà sản xuất đã tăng cường thôi thúc việc sử dụng AI cho những mẫu sản phẩm và dịch vụ của họ. Thông thường những gì họ đề cập đến là AI chỉ đơn thuần là một thành phần như máy học. AI yên cầu một nền tảng của phần cứng và ứng dụng chuyên sử dụng để viết và huấn luyện và đào tạo những thuật toán học máy .
Các kỹ năng yêu cầu của Trí tuệ nhân tạo:
- Có kỹ năng trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, chẳng hạn như C ++, Python hoặc Java
- Kiến thức về đánh giá dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu
- Có kinh nghiệm về xác suất và thống kê
- Hiểu biết về máy tính phân tán
- Kiến thức chuyên môn về các thuật toán Học máy
Tìm hiểu thêm: Trí tuệ nhân tạo cần học những gì?
Sự độc lạ giữa là Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo tương quan đến việc nghiên cứu và phân tích, Dự kiến và trực quan hóa trước khi giải quyết và xử lý. AI là việc thực thi một quy mô Dự kiến để thấy trước những sự kiện. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao trùm cho những kỹ thuật thống kê, kỹ thuật phong cách thiết kế và chiêu thức tăng trưởng .
Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Cùng theo dõi bảng so sánh dưới đây để phân biệt một số ít điểm khác nhau giữa ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo :
|
KHOA HỌC DỮ LIỆU
|
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
|
| Mục tiêu |
Khoa học dữ liệu nhằm mục đích mục tiêu quản trị dữ liệu khổng lồ để nghiên cứu và phân tích và trực quan hóa dữ liệu |
Trí tuệ nhân tạo giúp tiến hành dữ liệu và kỹ năng và kiến thức về máy móc |
| Kỹ năng |
Sử dụng các kỹ thuật thống kê để phát triển và thiết kế
|
Sử dụng những thuật toán để tăng trưởng và phong cách thiết kế |
| Loại dữ liệu |
Khoa học dữ liệu sẽ có nhiều loại dữ liệu khác nhau, gồm có loại dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc . |
AI sử dụng dữ liệu chuẩn hóa dưới dạng vectơ và nhúng . |
| Kỹ thuật được sử dụng |
Sử dụng kỹ thuật Phân tích dữ liệu |
Sử dụng những kỹ thuật Học sâu và Học máy |
| Mô hình |
Mô hình được thiết kế xây dựng trong Khoa học dữ liệu để tạo thông tin cụ thể thống kê cho việc ra quyết định hành động . |
Các quy mô được tạo ra trong Trí tuệ nhân tạo được cho là tựa như như sự hiểu biết và nhận thức của con người . |
| Công cụ liên quan |
SAS, SPSS, Keras, R, Python, v.v. |
Shogun, Mahout, Caffe, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, v.v. |
| Ví dụ |
Tối ưu hóa tiến trình, nghiên cứu và phân tích hành vi người mua và nghiên cứu và phân tích kinh tế tài chính |
Robot, Chatbots, game show trực tuyến và trợ lý ảo |
Tóm lại một số ít điểm chính về hai nghành nghề dịch vụ này :1. Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu hoàn toàn có thể hoạt động giải trí thay thế sửa chữa cho nhau. Nhưng AI văn minh được sử dụng trong quốc tế thời nay không có rất đầy đủ quyền tự chủ và ý thức như con người .2. Khoa học dữ liệu là nghiên cứu và phân tích và nghiên cứu và điều tra dữ liệu và một Kỹ sư Khoa học dữ liệu có nghĩa vụ và trách nhiệm trích xuất những hiểu biết thâm thúy giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định hành động. Vai trò của một Kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu khác nhau .3. Đối với những Kỹ sư Khoa học dữ liệu, AI là công cụ giúp họ thực thi nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Tùy thuộc vào nhu yếu của công ty, nhu yếu về sự hiểu biết AI sẽ khác nhau. Các việc làm về khoa học dữ liệu nhu yếu kiến thức về những ngôn từ ML như ngôn từ R và Python để triển khai những hoạt động giải trí dữ liệu khác nhau và kiến thức trình độ về khoa học máy tính .4. Khoa học dữ liệu sử dụng nhiều công cụ hơn ngoài AI. Điều này là do khoa học dữ liệu tương quan đến nhiều bước để nghiên cứu và phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin cụ thể .5. Các quy mô khoa học dữ liệu được kiến thiết xây dựng cho những hiểu biết thống kê trong khi AI được sử dụng để kiến thiết xây dựng những quy mô bắt chước nhận thức và hiểu biết của con người .
Các vị trí công việc của Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Cả AI và Khoa học dữ liệu đều là những lựa chọn nghề nghiệp sinh lợi, đặc biệt quan trọng vì vận tốc tăng trưởng theo cấp số nhân của chúng .
Một số vị trí cho Khoa học dữ liệu
- Data Scientist
- Data Engineer
- Data Architect
- Data Analyst
- Machine Learning Engineer
- Database Administrator
- Business Analyst
Một số vị trí cho Trí tuệ nhân tạo
- AI Engineer
- Machine Learning Engineer
- Big Data Engineer
- Software Engineer
- Data Scientist
- Robotics Scientist
- Business Intelligence Developer
Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo đều là hai lĩnh vực có nhu cầu tuyển dụng cao và cơ hội nghề nghiệp rộng mở hiện nay. Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu dành cho sinh viên vừa tốt nghiệp cũng cao hơn so với các ngành khác hiện nay.
Làm thế nào để theo đuổi ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Điều đầu tiên mà bạn cần làm chính cần hiểu và xác định lĩnh vực mà bạn thực sự quan tâm. Nếu bạn là người giỏi phân tích dữ liệu thì bạn có thể phát triển thiên hướng về Khoa học dữ liệu, ngược lại, nếu bạn là người thích các thuật toán cùng việc phát triển các sản phẩm thực tế, thì AI sẽ phù hợp bạn hơn.
Nền tảng vững chãi về toán học, vật lý và khoa học máy tính sẽ giúp bạn có một vị trí tuyệt vời để theo đuổi ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo. Kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính và giải tích, cũng như Tỷ Lệ và thống kê, cũng rất có lợi. Lập trình đặc biệt quan trọng quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, vì những thuật toán dành cho học máy khác với những thuật toán được sử dụng trong lập trình truyền thống lịch sử. Vì những nguyên do này và nhiều nguyên do khác, những kỹ sư AI sẽ liên tục có nhu yếu cao trong nhiều ngành khác nhau, gồm có công nghệ tiên tiến, dịch vụ kinh tế tài chính, chính phủ nước nhà và tư vấn .
Khóa học Trí tuệ nhân tạo tại VTC Academy Plus sẽ trang bị cho các bạn viên một nền tảng kiến thức chuyên sâu và các nền tảng cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo như Machine Learning, Deep Learning, thuật toán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mạng nơ-ron… Chương trình giảng dạy chuyên sâu với các chuyên gia hàng đầu trong ngành CNTT và cơ hội tham gia hoàn thành các dự án từ doanh nghiệp sẽ giúp các bạn sớm làm quen với môi trường việc làm thực tế. Với chương trình đào tạo chuyên sâu chuẩn quốc tế được giảng dạy bằng tiếng Anh, học viên sau khi tốt nghiệp có thể tự tin ứng tuyển vào các tập đoàn công nghệ hàng đầu, đảm nhận các dự án quốc tế hoặc lựa chọn du học liên thông tại những quốc gia phát triển mạnh trong lĩnh vực CNTT như Canada, Nhật Bản, Mỹ, Singapore…
