Bài F15. Khoa học dữ liệu SVIP

1. Giới thiệu và mục tiêu của Khoa học dữ liệu

• Khoa học máy tính: cung cấp các công cụ và kĩ thuật xử lí, phân tích và khai phá dữ liệu.
• Toán học và thống kê: cung cấp cơ sở cho các phương pháp phân tích và khai phá dữ liệu.
• Tri thức chuyên ngành: là nguồn tri thức của từng lĩnh vực có vai trò quan trọng để hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa của dữ liệu nhằm đưa ra quyết định đúng đắn.

Mục tiêu chính là phân tích và khai phá dữ liệu để có được tri thức, vận dụng tri thức đó để giải quyết vấn đề và đưa ra các quyết định phù hợp.

Một số mục tiêu cụ thể được nêu ngắn gọn như sau:

• Khám phá tri thức giúp hiểu rõ hơn về tính chất, cấu trúc, đặc điểm, xu hướng, mối quan hệ và thông tin ẩn trong dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu nhằm xác định các đặc điểm quan trọng, nhận diện nhóm và xu hướng trong dữ liệu.
• Trực quan hoá dữ liệu nhằm biểu diễn dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu bằng các sơ đồ, biểu đồ hay hình ảnh.
• Tối ưu hoá quyết định nhằm làm cho quyết định trở nên hiệu quả và có ảnh hưởng tích cực đối với mục tiêu cụ thể.

2. Một số thành tựu của Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu hiện nay gắn với sự phát triển của dữ liệu lớn (loại dữ liệu khó xử lí theo cách thông thường).

a) Khám phá tri thức và nâng cao năng lực ra quyết định

Phát hiện mới và tri thức từ dữ liệu, từ việc tìm ra các mẫu dữ liệu và mối liên hệ giữa chúng đến khám phá tri thức mới.

➤ Các ứng dụng như SAS của SAS Institute, SPSS Modeler của IBM được các tổ chức tài chính và ngân hàng sử dụng để xác định được xu hướng hay các bất thường trong các giao dịch nhằm đưa ra quyết định liên quan lãi suất hay phát hiện kịp thời các rủi ro,...

b) Tự động hoá

Khoa học dữ liệu cùng với các mô hình học máy đã giúp tự động hoả các tác vụ lặp đi lặp lại.

➤ Robot thông minh như Amazon Robotic Drive Units (RDU) tự động hoá việc vận chuyển hàng hoá và sắp xếp các sản phẩm trong kho hàng của Amazon.

c) Cá nhân hoá dịch vụ

Khoa học dữ liệu đã đóng góp đáng kể vào việc phát triển và triển khai các phương pháp cá nhận hoá, từ việc hiểu biết rõ người dùng đến việc tạo ra trải nghiệm cá nhân hoá trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

➤ Netflix, YouTube có thể đề xuất nội dung phù hợp với sở thích và lịch sử xem của người dùng.

d) Dự đoán

Các mô hình học máy sử dụng dữ liệu y tế, hình ảnh y khoa để hỗ trợ chẩn đoán, phân tích xu hướng bệnh, dự đoán tình trạng sức khoẻ cá nhân.

➤ IBM Watson for Oncology giúp góp phần nâng cao hiệu quả điều trị ung thư và đã được ứng dụng ở Việt Nam.