ĐỒ án cơ sở các ỨNG DỤNG KHOA học dữ LIỆU (DATA SCIENCE APPLICATIONS)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỒ ÁN CƠ SỞ CÁC ỨNG DỤNG KHOA HỌC DỮ LIỆU (DATA SCIENCE APPLICATIONS) Giảng viên hướng dẫn: PHẠM ĐÌNH TÀI Sinh viên thực hiện: CHU DOÃN ĐỨC MSSV: 2000003917 Chuyên ngành: Khoa học liệu Môn học: Đồ án sở Khoa học Dữ liệu Khóa: 2022 Tp.HCM, 22 tháng năm 2022 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYỄN TẤT THÀNH KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỒ ÁN CƠ SỞ CÁC ỨNG DỤNG KHOA HỌC DỮ LIỆU (DATA SCIENCE APPLICATIONS) Giảng viên hướng dẫn: PHẠM ĐÌNH TÀI Sinh viên thực hiện: CHU DOÃN ĐỨC MSSV: 2000003917 Chuyên ngành: Khoa học liệu Môn học: Đồ án sở Khoa học Dữ liệu Khóa: 2022 Tp.HCM, 22 tháng năm 2022 ii Trường Đại học Nguyễn Tất Thành Khoa Công Nghệ Thông Tin 🙜  🙜  🙝  🙝 CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc 🙜  🙜  🙝  🙝 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN CƠ SỞ (Sinh viên phải đóng tờ vào báo cáo) Họ tên: Chu Doãn Đức MSSV: 2000003917 ` Email: 2000003917@nttu.edu.vn SĐT: 09080482772 Chuyên ngành: Khoa học liệu Lớp: 20DTH1D Tên đề tài: Các ứng dụng khoa học liệu (Data Science Applications) Giáo viên hướng dẫn: Phạm Đình Tài Thời gian thực hiện: 20 / 06 /2021 đến 20 / 09 /2021 Nhiệm vụ/nội dung (mô tả chi tiết nội dung, yêu cầu, phương pháp… ): MÔ TẢ ĐỀ TÀI: - Data Science định nghĩa tất thu thập, khai thác phân tích liệu để tìm insight giá trị Sau trực quan hóa Insight cho bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động Đây lĩnh vực đa ngành sử dụng phương pháp quy trình khoa học để rút insight từ liệu NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP: - Tìm hiểu data Science kỷ nguyên số, vai trò tầm quan trọng Data Science - Các ứng dụng Data Science lĩnh vực ngân hàng, tài chính, sản xuất, giao thơng vận tải, chăm sóc sức khỏe … YÊU CẦU: - Tìm hiểu data Science, trình bày ứng dụng chủ yếu data Science đời sống Nội dung yêu cầu thông qua Bộ môn TP.HCM, ngày 27 tháng 06 năm 2022 TRƯỞNG BỘ MÔN GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN (Ký ghi rõ họ tên) (Ký ghi rõ họ tên) ThS Vương Xn Chí ThS Phạm Đình Tài iii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Trường Đại học Nguyễn Tất Thành đưa môn học “đồ án sở Khoa học liệu” vào trương trình giảng dạy Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giảng viên mơn – Thầy Phạm Đình Tài trực tiếp hướng dẫn, dạy dỗ, truyền đạt kiến thức quý báu cho em suốt thời gian học tập vừa qua Trong thời gian tham gia lớp học thầy, em có thêm cho nhiều kiến thức bổ ích, tinh thần học tập hiệu quả, nghiêm túc cho em chắn hoạch định tương lai “Đồ án sở Khoa học liệu” môn học thú vị, vô bổ ích có tính thực tế cao Đảm bảo cung cấp đủ kiến thức, gắn liền với nhu cầu thực tiễn sinh viên nói chung riêng thân em nói riêng Tuy nhiên, vốn kiến thức cịn nhiều hạn chế khả tiếp thu thực tế nhiều bỡ ngỡ hạn hẹp Mặc dù em cố gắng chắn báo cáo em khó tránh khỏi thiếu sót nhiều chỗ cịn chưa xác, kính mong thầy/cơ chấm xem xét góp ý để tiểu luận em hồn thiệt Kính chúc thầy có nhiều sức khỏe, hạnh phúc, thành cơng đường giảng dạy Em xin chân thành cảm ơn! iv LỜI MỞ ĐẦU Cách khoảng thập niên, hình ảnh chiệc máy tính bàn cồng kềnh thường gắn liền với góc làm việc người mõi liệu lưu ổ cứng máy tính đĩa CD Thế với thời đại công nghệ số liệu cá nhân hay tổ chức lưu trữ xuất phương tiện số điện toán đám mây, mạng xã hội, website, thiết bị di động thiết bị cảm biến Chính bùng nổ liệu lớn (Big Data) địi hỏi phải có phương pháp khoa học công nghệ khai thác ứng dụng nhiều lĩnh vực khác Việc hiểu rõ chất liệu Big giúp phát triển nhiều lĩnh vực kinh doanh, thương mại, kỹ thuật, ngân hàng, y tế, v.v… Chính ngành khoa học liệu ngành chủ chốt có ưu đầu Những năm gần đây, vai trò việc ứng dụng khoa học liệu vào đời sống ngày lớn mạnh Từ chỗ sử dụng để hỗ trợ số hoạt động văn phòng, doanh nghiệp, Đã trở nên có vai trị chiến lược hầu hết tất ngành nghề Đặc biệt ứng dụng khoa học liệu khiến đời sống ngày dễ dàng tiền nghi doanh nghiệp ý tới việc áp dụng để gia tăng ưu cạnh tranh tạo hội cho Hiện nay, trào lưu áp dụng ứng dụng khoa học liệu không giới hạn ngành nghề lớn, nghiên cứu tầm cỡ đa quốc gia mà lan rộng tất tiên nghi đời sống Tuy nhiên việc ứng dụng khoa học liệu vào đời sống đơn giản với doanh nghiệp lớn, dồi nguồn lực, nhân lực kinh nghiệm Một ứng dụng thành công doanh nghiệp chưa thành cơng tương tự doanh nghiệp khác Vì vậy, hơm nhóm em tìm hiểu “các ứng dụng Khoa học liệu” để có nhìn sâu hơn, thực tế việc ứng dụng khoa học liệu vào ngành nghề đời sống Vì thời gian thực khơng nhiều yếu mặt kiến thức chuyên ngành nên chắn cịn nhiều thiếu sót, mong thầy hướng dẫn thêm Trân trọng cảm ơn thầy/cô! v PHẦN NHẬN XÉT + CHẤM ĐIỂM CỦA GIẢNG VIÊN Điểm giáo viên hướng dẫn: Điểm giảng viên chấm vòng 2: Giáo viên chấm vòng TPHCM, Ngày …… tháng …… năm Giáo viên hướng dẫn vi vii MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU 1.1 – KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ? 1.2 – TẠI SAO KHOA HỌC DỮ LIỆU LẠI QUAN TRỌNG? .3 1.3 – LỊCH SỬ VÀ TƯƠNG LAI CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU? 1.3.1 – Lịch sử: .4 1.3.2 – Tương lai: 1.4 – KHOA HỌC DỮ LIỆU CĨ CƠNG DỤNG GÌ? 1.4.1 – Phân tích mơ tả: 1.4.2 – Phân tích chuẩn đốn: 1.4.3 – Phân tích dự đốn: .5 1.4.4 – Phân tích đề xuất: 1.5 – KHOA HỌC DỮ LIỆU MANG TỚI CHO DOANH NGHIỆP NHỮNG LỢI ÍCH GÌ? 1.5.1 – Khám phá mẫu biến đổi tiềm ẩn: 1.5.2 – Sáng tạo sản phẩm giải pháp mới: 1.5.3 – Tối ưu hóa thời gian thực: 1.6 – QUY TRÌNH LÀM VIỆC CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU: .8 1.6.1: O – Thu thập liệu (Obtain data): 10 1.6.2: S – Làm liệu (Scrub data): 10 1.6.3: E – Khám phá liệu (Explore data): 10 1.6.4: M – Mơ hình hóa liệu (Model data): 11 1.6.5: N – Diễn giải kết (Interpret results): .11 1.7 – CÁC KỸ THUẬT KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ? .11 1.7.1 – Phân loại: 11 1.7.2 – Hồi quy: 12 1.7.3 – Phân nhóm: .12 1.7.4 – Nguyên tắc đằng sau kỹ thuật khoa học liệu: 13 1.8 – SẢN PHẨM DATA (DỮ LIỆU): 13 viii 1.8.1 – Mơ hình Data: 13 1.9 – NHỮNG TỐ CHẤT VÀ KỸ NĂNG CẦN CÓ CỦA NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: 14 1.9.1 – Tố chất: .14 1.9.2 – Kỹ cần có: 16 CHƯƠNG 2: CÁC ỨNG DỤNG CỦA KHOA HỌC DỮ LIỆU 19 1.1 – ỨNG DỤNG TRONG Y TẾ: 19 1.1.1 – Xây dựng hệ thống trợ lý chăm sóc sức khỏe ảo: 19 1.1.2 – Nghiên cứu gen di truyền: 21 1.1.3 – Điều chế thuốc: 21 1.2 – ỨNG DỤNG TRONG TÌM KIẾM THƠNG TIN: 22 1.3 – ỨNG DỤNG TRONG LÍNH VỰC QUẢNG CÁO: 22 1.4 – ỨNG DỤNG TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ VÀ DỊCH VỤ SỐ: .23 1.5 – ỨNG DỤNG TRONG TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG: .25 1.5.1 – Ngân hàng: 26 1.5.2 – Tài chính: 27 1.6 – ỨNG DỤNG TRONG SẢN XUẤT: 28 1.7 – ỨNG DỤNG TRONG GIAO THÔNG VẪN TẢI: .29 CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN .32 ix DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU x Trong thời đại kỹ thuật số, nhiều trường hợp bệnh nhân không thực cần thiết phải đến gặp bác sĩ trực tiếp Một ứng dụng di động đưa giải pháp hiệu cách đưa bác sĩ đến với bệnh nhân Hình 2: Ứng dụng khoa học liệu y tế Các ứng dụng hỗ trợ AI cung cấp hỗ trợ chăm sóc sức khỏe bản, thường thơng qua chatbot Từ có ứng dụng Data Science, ngành y tế chăm sóc sức khỏe có bước nhảy vọt quan trọng nhóm lĩnh vực áp dụng thành cơng ứng dụng Data Science kể đến Phân tích hình ảnh y khoa, gen gen, điều chế thuốc, phân tích chẩn đốn, ứng dụng phần mềm sức khỏe hay trợ lý sức khỏe tâm lý Từ khâu tiếp nhận thông tin bệnh nhân, đến chẩn đốn hình ảnh, khám chữa bệnh ngày có góp mặt góp cơng Data Science Xử lý chẩn đoán qua X-ray, MRI, CT-scans dễ dàng cịn “thơng minh” Cịn lĩnh vực di truyền học MapReduce xem tảng hỗ trợ đắc lực cho việc dự báo gen 20 Bạn cần mơ tả triệu chứng đặt câu hỏi, sau nhận thơng tin tình trạng bệnh bạn phương pháp chữa trị Các ứng dụng cịn nhắc bạn uống thuốc đặt hẹn với bác sĩ bệnh viện gần cần Cách tiếp cận giúp tiết kiệm thời gian xếp hàng chờ hẹn, giảm thiểu tình trạng tải cho bệnh viện cho phép bác sĩ tập trung vào trường hợp quan trọng I.1.2 – Nghiên cứu gen di truyền: Ứng dụng khoa học liệu cịn cho phép cá nhân hóa điều trị cấp độ nâng cao thông qua nghiên cứu di truyền gen Ngành khoa học liệu mang lại bước tiến đáng kể việc hiểu sâu DNA người, cách tích hợp loại liệu khác với liệu gen nghiên cứu bệnh tật Mục đích để hiểu tác động DNA sức khỏe tìm mối liên hệ sinh học di truyền, bệnh tật phản ứng với thuốc I.1.3 – Điều chế thuốc: Không thể không nhắc đến ứng dụng Data Science việc điều chế thuốc dựa vào tư liệu người dùng v.v… Công tác chẩn đoán bệnh trở nên khoa học xác ứng dụng Data Science vào máy móc y khoa Thêm vào đó, ứng dụng khoa học liệu thuật toán máy học giúp đơn giản hóa rút ngắn trình phát triển loại thuốc, từ việc sàng lọc ban đầu hợp chất thuốc đến dự đoán tỷ lệ thành công dựa yếu tố sinh học Các thuật tốn dự báo cách hợp chất hoạt động thể, cách sử dụng mơ hình tốn học nâng cao mơ thay thí nghiệm phịng thí nghiệm 21 I.2 – ỨNG DỤNG TRONG TÌM KIẾM THƠNG TIN: Khi nói tìm kiếm, nghĩ đến Google Bên cạnh đó, cịn có nhiều cơng cụ tìm kiếm khác Yahoo, Bing, Ask, v.v Hình 3: Ứng dụng khoa học liệu tìm kiếm thơng tin Tất cơng cụ tìm kiếm sử dụng thuật toán khoa học liệu để mang lại kết tốt cho lần tìm kiếm từ khóa Và thường q trình diễn vịng vài giây ngắn ngủi Nếu khơng có ứng dụng khoa học liệu, Google không ‘Google’ mà biết ngày I.3 – ỨNG DỤNG TRONG LÍNH VỰC QUẢNG CÁO: Đã bạn gặp quảng cáo mạng xã hội liên quan đến cụm từ khóa mà bạn vừa tìm kiếm Google vài phút trước đó? Đó ứng dụng tuyệt vời khoa học liệu 22 Hình 4: Ứng dụng khoa học liệu quảng cáo Đây lý quảng cáo kỹ thuật số nhận tỉ lệ người xem cao nhiều so với quảng cáo truyền thống Dựa thuật toán cao siêu, chúng giúp nhà quảng cáo, cơng ty nhắm mục tiêu dựa hành vi trước người dùng, thay hướng quảng cáo tới số đông tất người trước I.4 – ỨNG DỤNG TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ VÀ DỊCH VỤ SỐ: E-commerce hay thương mại điện tử ngành công nghiệp bán lẻ ngành “hưởng lợi” lớn từ Data Science Để nhận biết tảng khách hàng tiềm năng, Data Science sử dụng khai thác sản phẩm, dịch vụ nhà cung cấp, ngồi cịn phân tích dự đoán xu 23 thị trường Với Data Science, doanh nghiệp tối ưu cấu giá cho phân khúc khách hàng Data Science có ý nghĩa phân đoạn thị trường chọn lọc đối tượng khách hàng mục tiêu doanh nghiệp Sử dụng kỹ thuật Data Science đề xuất nâng cao hệ thống, tảng E-commerce hồn tồn đưa thơng tin giá trị khả thi doanh nghiệp để họ định hướng chiến lược mua bán thị trường Cũng tương tự, doanh nghiệp dùng phương pháp phân tích dựa liệu có sẵn phản hồi khách hàng để có thơng tin mà họ muốn Cơng việc địi hỏi sử dụng Natural Language Processing để phân tích câu chữ khách hàng (cách lọc negative/ positive comment facebook) hay kết khảo sát Hình 5: Ứng dụng khoa học liệu thương mại điên tử Điển Fraud Detection, cơng cụ có vai trị Machine Learning nhằm phát gian lận kinh doanh online, offline 24 Khi mua sắm online Shopee, Lazada sàn thương mại điện tử khác, bạn bắt gặp đề xuất sản phẩm Chúng khơng giúp bạn tìm mặt hàng có liên quan tới nhu cầu từ hàng tỷ sản phẩm có sẵn, mà cịn cải thiện nhiều cho trải nghiệm người dùng Và lại ứng dụng khoa học liệu Rất nhiều gã khổng lồ công nghệ lĩnh vực thương mại điện tử dịch vụ số, Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, v.v, sử dụng công cụ để quảng bá sản phẩm theo sở thích người dùng mức độ liên quan thông tin Các đề xuất đưa dựa kết tìm kiếm trước người dùng Ví dụ bạn dùng Netflix hay Youtube, bạn gợi ý phim có chủ để gần giống với bạn xem Hay bạn sử dụng Linkedin để mở rộng mạng lưới chuyên nghiệp, ứng dụng khoa học liệu đưa gợi ý kết bạn dựa theo thông tin cá nhân công ty, nơi ngành nghề quan tâm I.5 – ỨNG DỤNG TRONG TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG: Với khoa học liệu, ngân hàng quản lý nguồn lực cách hiệu Thêm vào đó, họ đưa định thông minh thông qua phát gian lận, quản lý liệu khách hàng, mơ hình hóa rủi ro, phân tích dự đốn thời gian thực, phân khúc khách hàng, v.v Ứng dụng khoa học liệu giúp đánh giá giá trị lâu dài khách hàng Điều cho phép họ theo dõi số lượng khách hàng mà họ có đưa số dự đoán doanh thu thơng qua lượng khách hàng 25 Hình 6: Ứng dụng khoa học liệu tài - ngân hàng I.5.1 – Ngân hàng: Ngân hàng ngành ứng dụng Data Science nhiều Big Data Data Science cho phép ngân hàng trở nên cạnh tranh thị trường Với Data Science, ngân hàng quản lý nguồn tài nguyên họ dễ dàng hơn, nhận biết vấn đề trục trặc sớm quản lý liệu khách hàng hiệu Bằng ứng dụng Data Science, ngân hàng tìm giá trị vòng đời khách hàng, cho phép họ định lượng khách hàng mà họ mong muốn Ngoài ra, liệu góp phần định hướng ngân hàng phát triển theo nhu cầu thị trường Đối với vấn đề nhận biết rủi ro, Data Science cung cấp công cụ để nâng cấp thẻ tín dụng, bảo hiểm kế toán Ngân hàng dùng Data Science nhằm phân tích gói cho vay đầu tư hệ sinh thái khách hàng để khai thác lợi cho doanh nghiệp khách hàng sử dụng dịch vụ 26 Trong phân tích đánh giá thực tế, ngân hàng sử dụng thuật toán Machine Learning để cải thiện chiến lược họ đào sâu tìm hiểu nhiều vấn đề tác động đến chất lượng công việc I.5.2 – Tài chính: Data Science đóng vai trị quan trọng quy trình tự động hóa nghiệp vụ tài kế tốn Chẳng hạn ngành tài sử dụng vận hành hệ thống báo động nguy ngân hàng qua Data Science Ngành tài kế tốn cần tự động hóa quy trình để thực chiến dịch, cơng việc hiệu Sử dụng trí tuệ máy móc, doanh nghiệp tài nhận diện, điều phối tiếp cận nguy để giải chúng Thuật toán Data Science thúc đẩy suất làm việc, phát triển công việc theo định hướng bền vững cách chắt lọc liệu khách hàng sẵn có Tương tự, nghiên cứu tài sử dụng Machine Learning để đưa dự báo phân tích Nó cho phép cơng ty dự báo giá trị vòng đời khách hàng thị phần họ chiếm lĩnh Data Science chìa khóa để tạo giao dịch dựa thuật tốn Dựa vào quy trình phân tích liệu cố định, doanh nghiệp tài dễ dàng tìm giải pháp cho liệu họ nắm giữ, mang đến trải nghiệm xây dựng quan hệ khách hàng tốt Đây bước tiến vượt trội việc áp dụng phân tích liệu người dùng qua quy trình cá nhân hóa liệu Những kỹ thuật thuật toán Machine Learning thúc đẩy tương tác truyền thông đa phương tiện, tăng tốc độ tiếp nhận phản hồi, chăm sóc khách hàng để phân tích hiệu Ngồi ra, ngơn ngữ hóa data mining (khai phá liệu) ứng dụng Data Science giúp ích cho q trình chuyển đổi từ thơng tin sang dạng thức linh động, tiến để tăng lợi nhuận Khơng vậy, khoa học liệu cịn đóng vai trị quan trọng việc tự động hóa nhiệm vụ tài khác 27 Cũng giống cách ngân hàng phân tích rủi ro tự động, ngành tài sử dụng khoa học liệu cho nhiệm vụ này, cách tự động hóa phân tích rủi ro để thực định chiến lược cho công ty Các tổ chức tài sử dụng máy học để phân tích dự đốn Nó cho phép cơng ty dự đốn giá trị lâu dài khách hàng thay đổi thị trường chứng khoán I.6 – ỨNG DỤNG TRONG SẢN XUẤT: Trong kỷ 21, nhà khoa học liệu người tiên phong thời đại số Họ nắm giữ vai trò chủ chốt sản xuất ứng dụng Data Science, sản xuất cải thiện khả tạo sản phẩm, tối ưu hiệu suất, giảm chi phí tăng lợi nhuận Hơn nữa, với cơng cụ hỗ trợ IoT (Internet of Things), Data Science cho phép doanh nghiệp dự đoán vấn đề, điều phối hệ thống phân tích dịng liệu họ Hơn hết, với nhà khoa học liệu, sản xuất tiết kiệm chi phí nhiên liệu thời gian sản xuất Bằng phân tích từ đánh giá người tiêu dùng, nhà khoa học liệu giúp ngành sản xuất định đắn bắt đầu bước cải thiện chất lượng sản phẩm Một ứng dụng nhà khoa học liệu khác cho ngành sản xuất tự động hóa (automation) Với hỗ trợ hệ thống tự động hóa, dây chuyền sản xuất nhà máy trở nên hiệu chuẩn xác 28 Hình 7: Ứng dụng khoa học liệu sản xuất Khoa học liệu sử dụng rộng rãi để tối ưu hóa sản xuất, giảm chi phí tăng lợi nhuận Hơn nữa, với khoa học liệu, ngành cơng nghiệp theo dõi chi phí lượng tối ưu hóa sản xuất họ Với việc phân tích kỹ lưỡng đánh giá khách hàng, nhà khoa học liệu giúp ngành sản xuất cải thiện chất lượng sản phẩm họ Một khía cạnh quan trọng khác khoa học liệu ngành công nghiệp Tự động hóa I.7 – ỨNG DỤNG TRONG GIAO THƠNG VẪN TẢI: Ứng dụng khoa học liệu thể ngành cơng nghiệp vận tải nhờ việc tạo tuyến đường hậu cần tốt Bằng cách sử dụng phân tích nhiều biến số khác hồ sơ người tiêu dùng, vị trí, số kinh tế hậu cần, nhà cung cấp vận tải tối ưu hóa tuyến đường giao hàng phân bổ nguồn lực phù hợp 29 Một lĩnh vực ứng dụng Data Science quan trọng ngành giao thông vận tải Data Science giúp mơi trường giao thơng an tồn cho người điều khiển giao thông Data Science giúp phương tiện giao thơng cải tiến, thêm yếu tố tự động hóa Hơn nữa, lĩnh vực giao thông vận tải, Data Science nhân rộng khái niệm “xe tự lái” – bước tiến lớn ngành thời đại số Bằng cách áp dụng mẫu phân tích tiêu thụ nhiên liệu, hành vi người điều khiển vận hành máy phương tiện, Data Science góp phần tạo nên tảng cho ngành giao thông vận tải thời đại cơng nghiệp 4.0 Với phương tiện có khả “tự lái”, nhà sản xuất xe nói chung chạm đến tầm cao với nhiều sản phẩm “thơng minh” Hình 8: Ứng dụng khoa học liệu vận tải Lộ trình khoa học sản phẩm đời từ Data Science Thông qua nhiều biến số thông tin khách hàng, địa điểm, dẫn kinh tế, logistics, phương tiện xe cộ nhận biết đoạn đường thuận lợi hướng cho người điều khiển cách tự động 30 Ngồi ra, cơng ty vận tải khác Uber sử dụng ứng dụng khoa học liệu để tối ưu hóa giá cung cấp trải nghiệm tốt cho khách hàng họ Bằng cách sử dụng cơng cụ dự đốn mạnh mẽ, họ dự đốn xác giá cho chuyến dựa thông số khoảng cách, thời tiết, khả vận chuyển, khách hàng, v.v 31 CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN Data Science định nghĩa tất thu thập, khai thác phân tích liệu để tìm insight giá trị Sau trực quan hóa Insight cho bên liên quan, để chuyển hóa Insight thành hành động Đây lĩnh vực đa ngành sử dụng phương pháp quy trình khoa học để rút insight từ liệu Với xuất công nghệ liệu tăng lên theo cấp số nhân Điều đem đến hội để phân tích chuyển hóa Insight ý nghĩa từ Data Theo đó, yêu cầu thiết đặt cần có chuyên gia “khoa học liệu”, người mà có khả dùng công cụ thống kê Machine learning (một lĩnh vực nhỏ Khoa Học Máy Tính, cơng cụ có khả tự học hỏi dựa liệu đưa vào mà không cần phải lập trình cụ thể) Một nhà khoa học liệu (Nhà khoa học liệu) không dừng lại việc phân tích liệu, mà cịn biết sử dụng thuật toán Machine Learning để dự đoán tương lai kiện Do đó, hiểu Data Science lĩnh vực liên quan đến xử lý liệu, phân tích trích xuất thơng tin chi tiết từ liệu phương pháp thống kê thuật tốn máy tính khác Đây lĩnh vực đa ngành kết hợp Toán học, Thống kê Khoa học máy tính Các cơng ty phụ thuộc vào tảng liệu để cấu trúc, phát triển cải tiến doanh nghiệp Các nhà khoa học liệu làm việc với số, phân tích một khối lượng lớn Data để xuất Insight ý nghĩa Những insight hữu ích phân tích cơng ty hoạt động công ty thị trường từ đưa định đắn 32 Cũng ngành công nghiệp thương mại khác, ngành chăm sóc sức khỏe ứng dụng Data Science Nơi mà cơng nghệ có nhu cầu lớn để nhận dạng khối u siêu nhỏ từ giai đoạn đầu Thống kê số lượng vai trò nhà khoa học liệu tăng trưởng 650% kể từ năm 2012 Khoảng 11,5 triệu việc làm liên quan đến chức danh tạo đến năm 2026 (theo U.S Bureau of Labor Statistics) Bên cạnh cơng việc nhà khoa học liệu xếp hạng top công việc bật LinkedIn 33 TÀI LIỆU THAM KHẢO  Https://insight.isb.edu.vn/  Slide mơn học thầy Phạm Đình Tài 34 ... Hình 5: Ứng dụng khoa học liệu thương mại điên tử 24 Hình 6: Ứng dụng khoa học liệu tài - ngân hàng 26 Hình 7: Ứng dụng khoa học liệu sản xuất 29 Hình 8: Ứng dụng khoa học liệu vận... Hình 1: Các ứng dụng hữu ích Data Science 19 Hình 2: Ứng dụng khoa học liệu y tế 20 Hình 3: Ứng dụng khoa học liệu tìm kiếm thơng tin 22 Hình 4: Ứng dụng khoa học liệu quảng... kết cách hữu hiệu 1.8 – CÁC KỸ THUẬT KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ? Các chuyên gia khoa học liệu sử dụng hệ thống máy tính để giám sát quy trình khoa học liệu Những kỹ thuật hàng đầu sử dụng nhà khoa học