Khoa học dữ liệu quan trọng vì: 1. Giúp dự đoán xu hướng (Phân tích dữ liệu lịch sử để đoán điều gì sắp xảy ra). - Ví dụ: Trong kinh doanh, công ty thời trang dùng dữ liệu bán hàng để dự đoán mặt hàng hot trend mùa sau. 2. Tối ưu hóa quy trình và tài nguyên (Giảm lãng phí, tăng hiệu suất). - Ví dụ: Hãng hàng không dùng khoa học dữ liệu để tối ưu lịch bay, tiết kiệm nhiên liệu. 3. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng (Hiểu rõ khách hàng để phục vụ đúng nhu cầu). - Ví dụ: Netflix dùng thuật toán đề xuất phim dựa trên hành vi xem của từng người. 4. Phát hiện bất thường và gian lận (Phòng ngừa rủi ro, bảo vệ tài sản.) - Ví dụ: Ngân hàng phát hiện giao dịch đáng ngờ (gian lận thẻ tín dụng) nhờ mô hình học máy. - Ví dụ: Công ty bảo hiểm dùng dữ liệu để xác minh hồ sơ khai gian. 5. Hỗ trợ ra quyết định chiến lược (Có số liệu rõ ràng để không quyết định mù mờ). - Ví dụ: CEO dùng dashboard dữ liệu để biết nên mở chi nhánh ở đâu.

Quy trình sử dụng mô hình học máy để phân nhóm khách hàng thành các nhóm là: 1. Bước 1: Thu thập dữ liệu khách hàng. 2. Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu. 3. Bước 3: Lựa chọn mô hình học máy. 4. Bước 4: Huấn luyện mô hình. 5. Bước 5: Đánh giá mô hình. 6. Bước 6: Gán nhãn và diễn giải. 7. Bước 7: Ứng dụng.

Vai trò của chuyên viên kĩ thuật trong các công ti có ứng dụng công nghệ thông tin là: - Triển khai và vận hành hệ thống CNTT. - Hỗ trợ kỹ thuật.

- Bảo mật thông tin - Tối ưu hiệu suất làm việc. - Tham gia phát triển và triển khai phần mềm. - Đào tạo và hướng dẫn người dùng.