Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là hai lĩnh vực nghiên cứu được quan tâm nhất nhất hiện nay. Chúng được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực và ghi dấu bằng nhiều thành tựu đáng ngưỡng mộ và sẽ ngày càng phổ biến với tiềm năng phát triển khổng lồ. Vậy hãy cùng bài viết này tìm hiểu định nghĩa, so sánh, và xem qua những ứng dụng thực tiễn của hai loại công nghệ này trong đời sống con người.
Đọc bài viết này để hiểu rõ:
- Tổng quan về khoa học dữ liệu
- Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
- So sánh khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
- Xu hướng của Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong tương lai
Tổng quan về khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là hình thức nghiên cứu và phân tích dữ liệu, từ đó đưa ra những thông tin chuyên sâu đóng góp vào các hoạt động kinh doanh. Đây được gọi là một phương thức tiếp cận đa ngành (multidisciplinary) dùng để phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ việc kết hợp giữa các nguyên tắc từ các lĩnh vực như toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo AI, kỹ thuật máy tính. Kết quả phân tích sẽ đóng góp vào quá trình xây dựng chiến lược thêm phần thực tế cho các doanh nghiệp.
Ngành công nghiệp này rất quan trọng vì nó kết hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ để biến các dữ liệu thô thành những thông tin mang tính quyết định. Theo thống kê, quy mô thị trường khoa học dữ liệu toàn cầu được dự đoán sẽ tăng từ 81,47 tỷ USD vào năm 2022 lên 484,17 tỷ USD vào năm 2029 với chỉ số CAGR lên đến 29,0%.
Với lượng dữ liệu ngày càng tăng, các tổ chức doanh nghiệp cũng dần thiết kế ra những ứng dụng tự động thu thập và lưu trữ. Các hệ thống trực tuyến và cổng thanh toán đang thu thập nhiều dữ liệu hơn trong các lĩnh vực thương mại điện tử, y học, tài chính và mọi khía cạnh khác của cuộc sống con người.
Khoa học dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu dữ liệu theo bốn cách chính:
Phân tích mô tả
Phân tích mô tả xem xét dữ liệu để thu thập thông tin chuyên sâu về những sự kiện đã hoặc đang xảy ra trong môi trường dữ liệu. Đặc trưng của phương pháp này là sự trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như bằng biểu đồ tròn, biểu đồ cột, biểu đồ đường, bảng hoặc văn bản thuyết minh.
Ví dụ: một dịch vụ đặt vé máy bay có thể ghi lại dữ liệu như số lượng vé được đặt mỗi ngày. Phân tích mô tả sẽ chỉ ra mức tăng giảm đột biến trong số lượng vé được đặt và các tháng hoạt động hiệu quả cao của dịch vụ này.
Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán là một phương pháp phân tích chuyên sâu hoặc chi tiết dữ liệu để nắm được nguyên nhân khiến một sự kiện xảy ra. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như truy sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và đối chiếu. Nhiều thao tác vận hành và chuyển đổi dữ liệu có thể được thực hiện trên một tập dữ liệu nhất định để phát hiện ra những mẫu độc đáo trong từng kỹ thuật này.
Ví dụ: dịch vụ đặt vé máy bay có thể sẽ truy sâu vào một tháng hoạt động đặc biệt hiệu quả để hiểu rõ hơn về mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt. Điều này có thể dẫn tới việc phát hiện ra rằng nhiều khách hàng ghé thăm một thành phố nhất định để tham dự một sự kiện thể thao hàng tháng.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về mẫu dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như máy học, dự báo, so khớp mẫu và lập mô hình dự đoán. Trong mỗi kỹ thuật, máy tính được đào tạo để thiết kế ngược các mối quan hệ nguyên nhân-kết quả trong dữ liệu.
Ví dụ: đội ngũ dịch vụ đặt vé máy bay có thể sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán mẫu đặt vé trong năm tới vào thời điểm đầu mỗi năm. Chương trình hoặc thuật toán máy tính có thể xem xét dữ liệu trong quá khứ và dự đoán mức tăng đột biến trong số lượng vé được đặt cho các điểm đến nhất định trong tháng 5. Khi đã dự đoán được nhu cầu du lịch trong tương lai của khách hàng, công ty sẽ có thể bắt đầu quảng cáo nhắm mục tiêu cho các thành phố đó từ tháng 2.
Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất đưa dữ liệu dự đoán lên một tầm cao mới. Phương pháp này không chỉ dự đoán sự kiện gì sẽ xảy ra mà còn đề xuất một phản ứng tối ưu cho kết quả đó. Nó có thể phân tích tác động tiềm ẩn của các lựa chọn khác nhau và đề xuất hướng hành động tốt nhất. Nó sử dụng phân tích đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron và công cụ đề xuất từ máy học.
Quay lại ví dụ về dịch vụ đặt vé máy bay, phân tích đề xuất có thể xem xét các chiến dịch tiếp thị trước đây để tăng tối đa lợi thế của mức tăng đột biến sắp tới trong số lượng vé được đặt. Nhà khoa học dữ liệu có thể dự đoán kết quả đặt vé cho các mức chi tiêu tiếp thị khác nhau trên những kênh tiếp thị đa dạng. Những dự báo này sẽ giúp công ty đặt vé máy bay tự tin hơn khi đưa ra các quyết định tiếp thị.
Kỹ thuật khoa học dữ liệu
Các chuyên gia khoa học dữ liệu sử dụng hệ thống máy tính để giám sát quy trình khoa học dữ liệu. Những kỹ thuật hàng đầu được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu là:
Phân loại (Classification)
Phân loại là kỹ thuật sắp xếp dữ liệu thành các nhóm hoặc danh mục cụ thể. Máy tính được đào tạo để xác định và sắp xếp dữ liệu. Các tập dữ liệu đã xác định được sử dụng để xây dựng những thuật toán ra quyết định trong một máy tính có khả năng xử lý và phân loại dữ liệu một cách nhanh chóng.
Ví dụ:
- Phân loại sản phẩm theo phổ biến hoặc không phổ biến
- Phân loại đơn bảo hiểm theo rủi ro cao hoặc rủi ro thấp
- Phân loại bình luận trên mạng xã hội thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập.
- Các chuyên gia khoa học dữ liệu sử dụng hệ thống máy tính để giám sát quy trình khoa học dữ liệu.
Hồi quy (Regression)
Hồi quy là phương pháp tìm ra mối quan hệ giữa 2 điểm dữ liệu dường như không liên quan. Mối liên kết này thường được lập mô hình xoay quanh một công thức toán học và được biểu thị dưới dạng đồ thị hoặc đường cong. Khi giá trị của một điểm dữ liệu đã được xác định, hồi quy sẽ được sử dụng để dự đoán điểm dữ liệu còn lại.
Ví dụ:
- Tốc độ lây nhiễm của các căn bệnh lây qua đường không khí.
- Mối quan hệ giữa mức độ hài lòng của khách hàng và số lượng nhân viên.
- Mối quan hệ giữa số trạm cứu hỏa và số người bị thương do hỏa hoạn tại một địa điểm cụ thể.
Gộp nhóm (Clustering)
Gộp nhóm là phương pháp gộp các dữ liệu có liên quan chặt chẽ lại với nhau để tìm kiếm các mẫu và điểm dị thường. Gộp nhóm khác với phân loại vì dữ liệu không thể được sắp xếp chính xác vào các hạng mục cố định. Do đó, dữ liệu được nhóm thành các mối quan hệ có khả năng xảy ra nhất. Thông qua Gộp nhóm, các mẫu và mối quan hệ mới có thể được phát hiện.
Ví dụ:
- Nhóm những khách hàng có hành vi mua hàng tương đối giống nhau để cải thiện dịch vụ khách hàng.
- Nhóm lưu lượng mạng có dấu hiệu bất thường để xác định mẫu sử dụng hàng ngày và nhanh chóng phát hiện một cuộc tấn công mạng.
- Nhóm các bài viết thành nhiều hạng mục tin tức khác nhau và sử dụng thông tin này để tìm kiếm tin giả.
Nguyên tắc cơ bản đằng sau các kỹ thuật khoa học dữ liệu:
- Mặc dù khác nhau về chi tiết, nhưng những kỹ thuật này có các nguyên tắc cơ bản như sau:
- Đào tạo một cỗ máy cách phân loại dữ liệu dựa trên một tập dữ liệu đã xác định. Ví dụ: những từ khóa mẫu được nhập vào máy tính kèm theo giá trị phân loại của chúng. “Hạnh phúc” là tích cực, còn “Ghét” là tiêu cực.
- Cung cấp dữ liệu chưa xác định cho máy và cho phép thiết bị phân loại tập dữ liệu một cách độc lập.
- Cho phép sai lệch về kết quả và xử lý hệ số xác suất của kết quả.
Cách thức hoạt động của khoa học dữ liệu
Quy trình khoa học dữ liệu thường được bắt đầu bởi một vấn đề kinh doanh. Nhà khoa học dữ liệu sẽ làm việc với các bên liên quan để tìm hiểu nhu cầu của doanh nghiệp. Một khi vấn đề đã được xác định, nhà khoa học dữ liệu sẽ giải quyết nó bằng cách sử dụng quy trình khoa học dữ liệu OSEMN:
O – Thu thập dữ liệu (Obtain data)
Dữ liệu có thể tồn tại từ trước, mới được thu thập hoặc là một kho dữ liệu có thể tải xuống từ Internet. Các nhà khoa học dữ liệu có thể trích xuất dữ liệu từ những cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc bên ngoài, phần mềm CRM của công ty, nhật ký máy chủ web, mạng xã hội hoặc mua dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba đáng tin cậy.
S – Làm sạch dữ liệu (Scrub data)
Làm sạch dữ liệu là quy trình chuẩn hóa dữ liệu dựa theo một định dạng được định trước. Quy trình này bao gồm xử lý dữ liệu còn thiếu, sửa lỗi dữ liệu và loại bỏ mọi dữ liệu ngoại lai.
Một số ví dụ về làm sạch dữ liệu:·
- Thay đổi toàn bộ các giá trị ngày thành một định dạng tiêu chuẩn phổ biến.
- Sửa lỗi chính tả hoặc thừa khoảng trống.
- Sửa lỗi tính toán không chính xác hoặc xóa dấu phẩy khỏi các số lớn.
E – Khám phá dữ liệu (Explore data)
Khám phá dữ liệu là thao tác phân tích sơ bộ dữ liệu được sử dụng để lập kế hoạch kỹ hơn cho các chiến lược mô hình hóa dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu nắm được hiểu biết ban đầu về dữ liệu bằng cách sử dụng thống kê mô tả và các công cụ trực quan hóa dữ liệu. Sau đó họ khám phá dữ liệu để xác định các mẫu thú vị có thể được nghiên cứu hoặc tận dụng.
M – Mô hình hóa dữ liệu (Model data)
Phần mềm và các thuật toán máy học được sử dụng để thu thập thông tin chuyên sâu hơn, dự đoán kết quả và đề xuất hướng hành động tốt nhất. Các kỹ thuật máy học như liên kết, phân loại và Gộp nhóm được áp dụng cho tập dữ liệu đào tạo. Mô hình có thể được thử nghiệm so với dữ liệu thử nghiệm định trước để đánh giá độ chính xác của kết quả. Mô hình dữ liệu có thể được tinh chỉnh nhiều lần để cải thiện kết quả thu được.
N – Diễn giải kết quả ( iNterpret results)
Các nhà khoa học dữ liệu hợp tác cùng các chuyên gia phân tích và doanh nghiệp để chuyển đổi thông tin chi tiết về dữ liệu thành hành động. Họ tạo ra các sơ đồ, đồ thị và biểu đồ để thể hiện những xu hướng và dự đoán.
Tóm tắt dữ liệu giúp các bên liên quan hiểu rõ và triển khai kết quả một cách hữu hiệu.
Ứng dụng thực tiễn của khoa học dữ liệu
Một số ứng dụng phổ biến của khoa học dữ liệu bao gồm:
- Chăm sóc sức khỏe (để dự đoán bệnh và y học cá nhân),
- Tài chính (để phát hiện gian lận trong giao dịch và đánh giá rủi ro)
- Bán lẻ (cho hệ thống khuyến nghị và phân tích thị trường)
- Vận tải (để bảo trì dự đoán và tối ưu hóa tuyến đường).
Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – gọi tắt là AI) là sự đột phá của hệ thống máy tính có thể tự động hóa trong việc xử lý những tác vụ vốn đòi hỏi nhận thức từ con người.
Đây là hệ thống sử dụng những công nghệ tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy, hệ thống chuyên gia, mạng robots, để mang lại độ chính xác, khả năng thích ứng với năng suất cao.
Một số lợi ích của trí tuệ nhân tạo bao gồm:
- Các hệ thống AI, khi được lập trình chính xác, sẽ không xảy ra lỗi do phân tích dự đoán, từ đó, nâng cao độ chính xác và hiệu quả, đồng thời tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
- Thay vì phải tự thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại, AI giúp tự động hóa quá trình, cho phép chỉ cần nhập dữ liệu vào một lần, giúp tiết kiệm thời gian của nhân viên.
- Có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu có khối lượng và dung lượng lớn một cách nhanh chóng, trích xuất và chuyển đổi thông tin liên quan để phân tích sâu hơn.
- Sử dụng thuật toán để Đẩy nhanh quá trình thu thập thông tin và tổng hợp dữ liệu, đảm bảo tính khả dụng liên tục để đưa ra quyết định nhanh chóng.
- Tăng hiệu quả, năng suất và doanh thu của công ty bằng cách tối ưu hóa quy trình và tạo quy trình làm việc tốt hơn, ít xảy ra lỗi.
- Hoạt động 24/7, xử lý các công việc lặp đi lặp lại liên tục mà không làm giảm năng suất của con người.
Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo là gì và đang thay đổi cuộc sống con người ra sao?
Các nhánh trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu AI đã phát triển thành công các ứng dụng hiệu quả để giải quyết nhiều vấn đề. Tuy nhiên, đằng sau hệ thống đó là các nhánh công nghệ trí tuệ nhân tạo với trọng tâm và bộ kỹ thuật riêng, bao gồm:
- Học máy (Machine Learning): Đây là khái niệm liên quan đến việc phát triển các thuật toán có khả năng tự cải thiện độ chính xác của nó từ dữ liệu mẫu (training data). Thuật toán ML được ứng dụng đa dạng, bao gồm nhận dạng hình ảnh, lọc thư rác và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các thư viện được sử dụng: Scikit-Learn, NumPy, Pandas cho Python và Tidyverse cho R.
- Học sâu (Deep Learning): Đây là một lĩnh vực con của học máy mô tả quá trình hoạt động với các mạng nơ-ron nhân tạo và thông qua các thuật toán để bắt chước khả năng tư duy và xử lý dữ liệu của bộ não con người. Các thư viện như: Keras, Tensorflow, Pytorch hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing – NLP): Xử lý sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Kỹ thuật NLP được sử dụng để hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người và trong các ứng dụng khác nhau, bao gồm dịch máy, nhận dạng giọng nói và phân tích văn bản. Các thư viện nổi tiếng như: NLTK, spaCy, TextBlob.
- Hệ thống chuyên gia: Đây là các chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng khả năng suy luận và ra quyết định của các chuyên gia. Hệ thống này được ứng dụng rộng rãi bao gồm chẩn đoán y tế, lập kế hoạch tài chính và dịch vụ khách hàng. Thư viện mã gen AlphaFold là một trong những ví dụ rất nổi tiếng có thể tạo nên cuộc cách mạng trong tìm ra phương pháp chữa ung thư.
Đọc thêm: Top lĩnh vực và xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nổi bật 2025
So sánh khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
Điểm giống nhau giữa khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
Ứng dụng dự đoán (Predictive applications)
Cả hai lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu đều đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới thu được từ việc áp dụng các mô hình và phương pháp học được khi phân tích dữ liệu trước đó. Ví dụ: dự đoán doanh số chung hàng tháng trong tương lai dựa trên dữ liệu của những năm trước là một ví dụ về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong khoa học dữ liệu.
Tương tự, một chiếc xe tự lái là ví dụ về hệ thống trí tuệ nhân tạo dự đoán. Khi chạy trên đường, xe tự lái tính khoảng cách đến chiếc xe phía trước và tốc độ của cả hai xe. Xe tự lái duy trì ở tốc độ có thể tránh va chạm dựa trên dự đoán xe phía trước sẽ phanh đột ngột.
Yêu cầu về chất lượng dữ liệu
Cả công nghệ AI và khoa học dữ liệu đều cho kết quả kém chính xác hơn nếu dữ liệu đào tạo không nhất quán, sai lệch hoặc không đầy đủ. Ví dụ: thuật toán khoa học dữ liệu và AI có thể:
- Lọc ra dữ liệu mới nếu nó hoàn toàn mới và không có trong tập dữ liệu gốc.
- Ưu tiên các thuộc tính cụ thể trong tập dữ liệu hơn so với tất cả các thuộc tính còn lại nếu dữ liệu đầu vào thiếu biến thể.
- Tạo thông tin không tồn tại hoặc hư cấu vì dữ liệu đầu vào sai.
Học máy
Máy học (ML) được coi là một loại phụ của cả khoa học dữ liệu và AI. Điều này có nghĩa là tất cả các mô hình ML được coi là mô hình khoa học dữ liệu và tất cả các thuật toán ML cũng được coi là thuật toán AI. Mọi người thường có quan niệm sai lầm là tất cả AI đều sử dụng ML nhưng thực ra không phải như vậy. Không phải lúc nào cũng cần ML trong các giải pháp AI phức tạp. Tương tự, không phải tất cả các giải pháp khoa học dữ liệu đều liên quan đến ML.
Phương pháp tiếp cận liên ngành
Cả hai lĩnh vực đều đa ngành dựa trên các lĩnh vực như toán học, thống kê, khoa học máy tính hay trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, phương pháp này thường sẽ phù hợp hơn để phát triển AI vì nó thường liên quan đến sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học máy tính và chuyên gia lĩnh vực để phát triển các hệ thống thông minh có khả năng ra quyết định tự động.
Điểm khác nhau giữa khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
| Yếu tố | Trí tuệ nhân tạo | Khoa học dữ liệu |
| Định nghĩa | Triển khai mô hình dự đoán để đánh giá các sự kiện hoặc xu hướng trong tương lai. | Thu thập, phân tích và đưa ra kết quả từ các bộ dữ liệu lớn. |
| Cần gì | Lập trình, tư duy logic và kỹ năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu, cùng với khả năng kể những câu chuyện hấp dẫn. | Kỹ năng tốt về toán, thống kê và lập trình, cùng với các thuật toán học máy và hiểu biết sâu về học tập. |
| Mục tiêu | Dạy máy móc và máy tính hành động theo cách thông minh, giống con người. | Tìm kiếm các thông tin ẩn trong dữ liệu hay và sử dụng chúng để đưa ra quyết định kinh doanh hoặc nghiên cứu. |
| Mục đích | Cải thiện cuộc sống bằng cách tạo ra các hệ thống hỗ trợ con người trong công việc và nhu cầu hàng ngày. | Giúp chính phủ và công ty đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin tốt nhất hiện có. |
| Khi nào dùng? |
|
|
Xu hướng của Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong tương lai
AI sáng tạo nhưng cần mang lại giá trị
Thời gian qua, AI đã thu hút được một lượng lớn sự chú ý của doanh nghiệp và người tiêu dùng. Nhưng nó có thực sự mang lại giá trị kinh tế cho các tổ chức áp dụng nó không? Kết quả khảo sát cho thấy mặc dù sự hào hứng với công nghệ này rất cao nhưng giá trị phần lớn vẫn chưa được chuyển giao.
Tất nhiên, việc triển khai sản xuất AI thế hệ sẽ đòi hỏi nhiều đầu tư hơn và thay đổi tổ chức, không chỉ các thử nghiệm. Các quy trình kinh doanh sẽ cần phải được thiết kế lại và nhân viên sẽ cần được đào tạo lại kỹ năng (hoặc có thể chỉ trong một số trường hợp được thay thế bằng hệ thống AI tổng quát). Các khả năng AI mới sẽ cần được tích hợp vào cơ sở hạ tầng công nghệ hiện có.
Có lẽ thay đổi quan trọng nhất sẽ liên quan đến dữ liệu – quản lý nội dung phi cấu trúc, cải thiện chất lượng dữ liệu và tích hợp các nguồn đa dạng.
Khoa học dữ liệu đang chuyển từ thủ công sang công nghiệp
Các công ty cảm thấy cần phải đẩy nhanh việc sản xuất các mô hình khoa học dữ liệu. Những gì từng là một hoạt động thủ công đang trở nên công nghiệp hóa hơn. Các công ty đang đầu tư vào nền tảng, quy trình và phương pháp, kho tính năng, hệ thống vận hành máy học (MLOps) và các công cụ khác để tăng năng suất và tỷ lệ triển khai. Hệ thống MLOps giám sát trạng thái của các mô hình học máy và phát hiện xem chúng có còn dự đoán chính xác hay không. Nếu không, các mô hình có thể cần được đào tạo lại bằng dữ liệu mới.
Sản xuất mô hình dữ liệu – từng là một hoạt động thủ công – đang ngày càng được công nghiệp hóa.
Hầu hết các khả năng này đến từ các nhà cung cấp bên ngoài, nhưng một số tổ chức hiện đang phát triển nền tảng của riêng họ. Mặc dù tự động hóa đang giúp tăng năng suất và cho phép tham gia khoa học dữ liệu rộng rãi hơn, nhưng lợi ích lớn nhất đối với năng suất của khoa học dữ liệu có lẽ là việc tái sử dụng các tập dữ liệu, tính năng hoặc biến hiện có và thậm chí toàn bộ mô hình.
Ngành nghề khoa học dữ liệu sẽ trở nên kém hấp dẫn hơn
Các nhà khoa học dữ liệu, những người được mệnh danh là “kỳ lân” và là người sở hữu “công việc quyến rũ nhất thế kỷ 21” vì khả năng thực hiện tất cả các khía cạnh của dự án khoa học dữ liệu, đang dần nhận thấy rằng vị trí khoa học dữ liệu không còn hấp dẫn.
Tuy nhiên, sự gia tăng của các công cụ tự động hóa và các vai trò liên quan khác đã làm giảm đi sự cần thiết của họ. Các nhóm chuyên gia bao gồm các kỹ sư dữ liệu, kỹ sư máy học, người dịch và trình kết nối, cùng với các người quản lý sản phẩm dữ liệu, đang thúc đẩy sự phát triển trong lĩnh vực này.
Một yếu tố khác làm giảm nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp là sự gia tăng khả năng tiếp cận khoa học dữ liệu với người dùng không chuyên , trong đó các công ty hiểu biết về mặt định lượng sẽ tự tạo ra các mô hình hoặc thuật toán. Những người này có thể sử dụng AutoML hoặc các công cụ học máy tự động để thực hiện nhiều công việc dữ liệu phức tạp. Một công cụ hữu ích đối với người dùng không chuyên là tính năng lập mô hình có sẵn trong ChatGPT được gọi là Advanced Data Analysis. Chỉ với câu prompt rất ngắn và tập dữ liệu được tải lên, nó có thể xử lý hầu như mọi giai đoạn của quá trình tạo mô hình và giải thích các hành động của nó.
Tất nhiên, vẫn còn nhiều khía cạnh của khoa học dữ liệu đòi hỏi các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Ví dụ: phát triển các thuật toán hoàn toàn mới hoặc giải thích cách thức hoạt động của các mô hình phức tạp là những nhiệm vụ vẫn chưa được thực hiện. Vai diễn này vẫn sẽ cần thiết nhưng có lẽ không nhiều như trước đây – và quyền lực sẽ không còn “hấp dẫn” như trước nữa.
Các câu hỏi thường gặp
AI có khó hơn khoa học dữ liệu không?
Khoa học dữ liệu thường tập trung vào việc phân tích và hiểu dữ liệu để tạo ra thông tin hữu ích. Quy trình này thường bao gồm việc thu thập dữ liệu, làm sạch, phân tích, và trình bày kết quả. Mặc dù có thể gặp phải các thách thức về hiệu suất và chất lượng dữ liệu, nhưng nó thường không đòi hỏi sự phức tạp của việc xây dựng các mô hình AI.
Trong khi đó, việc phát triển và triển khai các hệ thống AI có thể phức tạp hơn. Đây bao gồm việc xử lý dữ liệu lớn, lựa chọn và đào tạo mô hình, tối ưu hóa hiệu suất, và tích hợp các mô hình vào các ứng dụng thực tế. Bên cạnh đó, AI cũng đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các thuật toán máy học và học sâu.
Nhưng về mặt tổng thể, cả hai lĩnh vực đều đòi hỏi sự kỹ năng, kiến thức và sự cố gắng để vượt qua các thách thức cụ thể mà họ đối mặt.
Đọc thêm: Lộ trình học trí tuệ nhân tạo chi tiết nhất cho người mới bắt đầu
AI hay khoa học dữ liệu: Ngành nào yêu cầu kỹ năng coding?
Cả ngành trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu đều yêu cầu kỹ năng lập trình. Điều này bởi vì trong quá trình làm việc với dữ liệu và xây dựng các mô hình, việc sử dụng ngôn ngữ lập trình là cần thiết để thực hiện các tác vụ như thu thập, xử lý, phân tích và học máy.
Khoa học dữ liệu là ngành gì?
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp thống kê, toán học và lập trình để phân tích lượng dữ liệu lớn và phức tạp, từ đó rút ra những thông tin và kiến thức có giá trị mang tính quyết định. Cách công nghệ này hoạt động sẽ bắt đầu từ việc thu thập, tổ chức, phân tích và giải thích dữ liệu để khám phá các mẫu, đưa ra dự đoán và thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tổng kết
Việc tìm hiểu giữa khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là một quá trình dài bởi mỗi loại công nghệ mang đến lợi ích và tính ứng dụng khác nhau đối với các lĩnh vực. Tuy nhiên, có một điều có thể khẳng định rằng, dù là khoa học dữ liệu hay trí tuệ nhân tạo thì chắc chắn sẽ đóng góp rất nhiều cho sự phát triển của nền kinh tế toàn cầu.