Kỷ nguyên của dữ liệu lớn đang mở ra, nhưng sức mạnh của dữ liệu không nằm ở khối lượng, mà ở cách chúng ta khai phá và sử dụng nguồn tài nguyên này. Đây chính xác là một trong những lý do ngành Khoa học dữ liệu xuất hiện. Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của các thuật toán, công cụ và nguyên tắc học máy khác nhau, để xác định được giá trị và ý nghĩa từ các tập dữ liệu thô.

Thế giới càng phát triển, nhu cầu khai thác dữ liệu lại càng cấp thiết. Vì vậy nguồn nhân lực trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nếu bạn mong muốn phát triển trong lĩnh vực này, dưới đây là 10 khóa học online hoàn toàn miễn phí về khoa học dữ liệu dành cho bạn. 

Machine learning Course for Beginners – FreeCodecamp

Chắc chắn bất kỳ ai cũng sẽ ngạc nhiên vì khóa học này được phát triển bởi 1 đứa trẻ. Tuy nhiên, nội dung và khả năng diễn đạt của khóa học này cực kỳ gần gũi, dễ hiểu. Khóa học này có sẵn miễn phí trên YouTube tại kênh của FreeCodecamp, có nhiều chủ đề như nguyên tắc cơ bản về học máy, hồi quy tuyến tính và logistic, mô hình quyết định, tăng cường, phân cụm phân cấp… đều được đề cập một cách chi tiết.

Python for Data Science

Được giảng dạy và trình bày bởi Đại học California, San Diego, khóa học này giới thiệu cho người học một loạt các công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ như Python, Git, Pandas… Sau khi kết thúc khóa học, người học có thể sử dụng thành thạo các công cụ python trong việc nhập dữ liệu, khám phá, học hỏi, xử lý, phân tích, hình dung và ra quyết định từ các tập dữ liệu. 

Data-driven Decision making – Coursera

Khóa học được cung cấp bởi PwC, bao gồm nhiều công cụ và kỹ thuật được sử dụng để giải quyết các thách thức về dữ liệu trong hoạt động kinh doanh. Khóa học này kéo dài 4 tuần. Kết thúc khóa học, người học cần thực hành triển khai xử lý dữ liệu và đưa ra giải pháp cho doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh mô phỏng. 

Introduction to Data Science

Đúng như tên gọi, khóa học này cung cấp hệ thống toàn bộ kiến thức cơ bản của khoa học dữ liệu: Từ xác định khoa học dữ liệu là gì và sử dụng vì mục đích gì, giới thiệu về hồi quy, R và Python, đến việc ứng dụng khai thác dữ liệu như thế nào trong các lĩnh vực. 

Data Science Tools

Chúng ta chỉ có thể khai phá được tối đa sức mạnh của dữ liệu khi sử dụng các công cụ đủ mạnh. Khóa học “Data science Tools” được thiết kế để cung cấp cho người học kiến thức đầy đủ về các công cụ Khoa học dữ liệu như Jupyter Notebooks, RStudio IDE và Watson Studio.

Data Science Methodology

Một trong những thách thức lớn mà các tổ chức, doanh nghiệp phải đối mặt là chưa hiểu rõ phương thức tận dụng dữ liệu để giải quyết chính xác các vấn đề đang xảy ra. Khóa học “Data science Methodology” được xây dựng để thực hiện mục tiêu này. Khóa học sẽ giúp người học tìm hiểu các bước chính liên quan đến việc giải quyết một vấn đề ứng dụng khoa học dữ liệu.

Become a Data Scientist

“Become a data scientist” là một khóa học được cung cấp bởi Dataquest, một tổ chức nổi tiếng chuyên cung cấp các khóa học trực tuyến trong lĩnh vực khoa học công nghệ. Trong khóa học này tập trung vào việc đưa ra định hướng để lên ý tưởng, cũng như sử dụng thành thạo các kỹ năng liên quan đến Python trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu. 

Hadoop Platform and Application Framework

Nếu bạn muốn tìm hiểu các công cụ cơ bản được sử dụng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu lớn, thì khóa học này là dành cho bạn. Tại đây, bạn sẽ có cơ hội được tham khảo các mẫu thực hành với các khung Spark và Hadoop. Khóa học kéo dài 5 tuần này sẽ cung cấp các quy trình cơ bản của kiến ​​trúc Hadoop, môi trường thực thi và các ứng dụng liên quan.

Data Science: R Basics

Khóa học này tập trung giới thiệu những kiến ​​thức cơ bản về lập trình R, bao gồm các chức năng và kiểu dữ liệu của R, cách hoạt động trên vectơ và khi nào sử dụng các chức năng nâng cao như sắp xếp. Ngoài ra khóa học này cũng cung cấp các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu và xử lý dữ liệu.

High-dimensional Data Analysis

Khóa học bắt đầu với phần giới thiệu ngắn gọn về học máy và cách áp dụng các thuật toán học máy cho dữ liệu quy mô lớn, thông qua các chủ đề như phân tích nhân tố, biểu đồ tỷ lệ đa chiều….

Trên đây là 10 khóa học về khoa học dữ liệu hoàn toàn miễn phí và được nhiều chuyên gia trong ngành gợi ý. Nếu bạn mong muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu trong tương lai, hãy tập trung tìm hiểu về lĩnh vực tiềm năng này ngay từ bây giờ nhé. 

Tư liệu tham khảo: Analytics Insight

Theo một cuộc khảo sát được NewVantage Partners thực hiện cuối năm 2021, trong số 94 công ty lớn, có 91,7% cho biết họ đang tăng cường đầu tư vào các dự án dữ liệu lớn và ​​AI. 

Tuy nhiên, ngay cả những công ty này cũng đang phải vật lộn để tối đa hóa tiềm năng kinh doanh từ dữ liệu lớn, các hệ thống phân tích và mô hình AI. Chỉ 39,7% cho biết họ đang quản lý dữ liệu như một tài sản kinh doanh và chỉ 26,5% cho biết đã xây dựng được một tổ chức hoạt động dựa trên dữ liệu (data-driven organization).

Sự phát triển của dữ liệu lớn đã mở ra một kho tàng thông tin cho các doanh nghiệp. Trước đó, các ứng dụng BI (Business Intelligence) hay phân tích hầu như chỉ giới hạn ở dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ (relational databases) và kho dữ liệu (data warehouse) – chẳng hạn như các giao dịch và hồ sơ tài chính. Trong khi đó, dữ liệu lớn có thể được sử dụng để xử lý, quản lý và phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau. Một số loại dữ liệu hiện có sẵn trong các tổ chức bao gồm cơ sở dữ liệu khách hàng và email, thao tác chuột trên internet, tệp nhật ký, hình ảnh, bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu cảm biến, thông tin y tế và nhiều hơn nữa.

Vậy làm thế nào để các doanh nghiệp tận dụng triệt để tiềm năng của dữ liệu lớn? Bài viết dưới đây sẽ đưa đến một góc nhìn toàn diện về dữ liệu lớn trong doanh nghiệp.

Tại sao dữ liệu lớn lại quan trọng đối với doanh nghiệp?

Có thể bạn chưa biết, theo thống kê của Techjury thực hiện năm 2021, bằng việc ứng dụng dữ liệu lớn, Netflix đã tiết kiệm được 1 tỷ USD mỗi năm cho việc giữ chân khách hàng. Nghiên cứu của Entrepreneur năm 2019 cũng cho thấy 8-10% là tỷ lệ gia tăng lợi nhuận của các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu lớn.

Trước khi các công cụ và nền tảng dữ liệu lớn được phát triển, nhiều tổ chức chỉ có thể sử dụng một phần nhỏ dữ liệu của họ trong các ứng dụng vận hành và phân tích. Phần còn lại thường gọi là “dark-data” được xử lý và lưu trữ nhưng không tận dụng thêm. Quy trình quản lý dữ liệu lớn hiệu quả cho phép các doanh nghiệp sử dụng tốt hơn tài sản dữ liệu của họ.

Dữ liệu lớn tạo ra nhiều cơ hội cho phát triển học máy, phân tích dự đoán, khai thác dữ liệu, phân tích luồng, khai thác văn bản và các ngành khoa học dữ liệu và phân tích nâng cao khác. Từ đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về khách hàng, xác định các vấn đề hoạt động, phát hiện các giao dịch gian lận và quản lý chuỗi cung ứng,…. Lợi ích của dữ liệu lớn đối với doanh nghiệp có thể minh chứng qua một vài con số dưới đây

Nếu được thực hiện tốt, kết quả cuối cùng dữ liệu lớn mang lại là các chiến dịch tiếp thị và quảng cáo hiệu quả, quy trình kinh doanh được cải thiện, tăng doanh thu, giảm chi phí – tất cả đều có thể dẫn đến kết quả tài chính tốt hơn và lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ kinh doanh. Ngoài ra, dữ liệu lớn góp phần tạo ra những đột phá trong chẩn đoán và điều trị y tế, nghiên cứu khoa học và các sáng kiến ​​thành phố thông minh,…

Những thách thức phổ biến khi sử dụng dữ liệu lớn 

Tuy giàu giá trị, song để xử lý, quản lý và sử dụng dữ liệu lớn một cách hiệu quả lại không ít thách thức. Môi trường dữ liệu lớn thường phức tạp, với nhiều hệ thống và công cụ cần được điều phối tốt để hoạt động trơn tru cùng nhau. Bản thân dữ liệu cũng phức tạp, đặc biệt khi tập dữ liệu lớn và đa dạng hoặc liên quan đến dữ liệu truyền trực tuyến.

Những vấn đề chính trong triển khai dữ liệu lớn có thể kể đến:

Các yếu tố chính của môi trường dữ liệu lớn

Các dự án ​​phân tích và quản lý dữ liệu lớn thường bao gồm nhiều thành phần và chức năng khác nhau. Dưới đây là một số yếu tố cốt lõi cần được quan tâm: 

Công nghệ và công cụ dữ liệu lớn

Kỷ nguyên dữ liệu lớn được đánh dấu bằng sự ra đời của khung xử lý phân tán Hadoop, phát hành lần đầu tiên vào năm 2006, cung cấp một nền tảng mã nguồn mở có thể xử lý các tập dữ liệu đa dạng. Từ đó, một hệ sinh thái rộng lớn gồm các công nghệ hỗ trợ đã được xây dựng xung quanh Hadoop, bao gồm cả công cụ xử lý dữ liệu Spark. Ngoài ra, nhiều cơ sở dữ liệu NoSQL khác nhau đã được phát triển, cung cấp nhiều nền tảng hơn để quản lý và lưu trữ dữ liệu mà cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên SQL không được trang bị để xử lý.

Tuy đã bị Spark và các công nghệ mới hơn chiếm ưu thế, nhưng công cụ xử lý MapReduce tích hợp và các thành phần khác của Hadoop vẫn được nhiều tổ chức sử dụng. Nhìn chung, các công nghệ hiện là lựa chọn phổ biến cho môi trường dữ liệu lớn bao gồm:

Trên đây là một số hiểu biết cơ bản về dữ liệu trong doanh nghiệp. Hy vọng bài viết sẽ giúp bạn có được một góc nhìn toàn diện về dữ liệu lớn và các công cụ phân tích, quản lý.

Nguồn tham khảo: Tech Target

Biến dữ liệu thành những dự đoán có giá trị đối với việc kinh doanh? Học máy hoàn toàn có thể làm điều này. Thực tế, các thuật toán học máy dự đoán đang mang đến cho các doanh nghiệp vô số tiềm năng tạo ra lợi nhuận. Tuy nhiên, một mô hình học máy hiệu quả yêu cầu rất nhiều dữ liệu đào tạo và thử nghiệm (training data & testing data) đạt chất lượng. Các bộ dữ liệu khác nhau, thực chất, phục vụ các mục đích khác nhau trong quá trình xây dựng thuật toán.

Bài viết dưới đây sẽ so sánh các loại: dữ liệu đào tạo (training data), dữ liệu đánh giá (validation data) và dữ liệu thử nghiệm (testing data), đồng thời, giải thích vai trò của từng loại dữ liệu đối với học máy. Thực tế, cả ba loại dữ liệu này thường được tách ra từ một bộ dữ liệu lớn và mỗi loại đảm nhiệm một chức năng riêng biệt.

Khái niệm dữ liệu đào tạo, đánh giá và thử nghiệm

Mặc dù ba bộ dữ liệu này đều đảm nhiệm những vị trí khác nhau trong việc xây dựng và đào tạo các mô hình học máy, nhưng vẫn có thể nhận thấy một số điểm tương đồng giữa chúng. Sự khác biệt giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu thử nghiệm là rất rõ ràng: một bên huấn luyện mô hình, một bên xác nhận rằng nó hoạt động chính xác, song không loại trừ khả năng nhầm lẫn về chức năng của các loại dữ liệu này.

Hãy cùng khám phá thêm sự khác biệt giữa dữ liệu đào tạo, dữ liệu đánh giá và dữ liệu thử nghiệm, cũng như cách thức để đào tạo thuật toán học máy. 

Dữ liệu đào tạo & Dữ liệu đánh giá

Đối với dữ liệu đào tạo, thuật toán sẽ phân tích tập dữ liệu này, phân loại đầu vào và đầu ra, sau đó tiến hành phân tích lại. Nếu được đào tạo đầy đủ, một thuật toán về cơ bản sẽ ghi nhớ tất cả các đầu vào và đầu ra trong tập dữ liệu đào tạo. Tuy nhiên, thách thức đến từ những nguồn dữ liệu khác, khi mô hình phải xem xét các bộ dữ liệu mới trong thế giới thực. 

Đây là khi dữ liệu đánh giá trở nên hữu ích. Dữ liệu đánh giá cung cấp bài kiểm tra ban đầu để xem mô hình có thể trả về các dự đoán hữu ích trong thực tế hay không. Điều này dữ liệu đào tạo không thể làm được. Thuật toán học máy có thể xem xét dữ liệu đào tạo và dữ liệu đánh giá cùng một lúc.

Dữ liệu đánh giá là một phân đoạn dữ liệu hoàn toàn riêng biệt, mặc dù nhà khoa học dữ liệu có thể tạo ra một phần của bộ dữ liệu đào tạo để đánh giá – miễn là các bộ dữ liệu được giữ riêng biệt trong toàn bộ quá trình đào tạo và thử nghiệm.

Ví dụ: giả sử thuật toán học máy có nhiệm vụ phân tích hình ảnh của động vật có xương sống và cung cấp phân loại khoa học của chúng. Bộ dữ liệu đào tạo sẽ bao gồm rất nhiều hình ảnh về các loài động vật có vú, nhưng không phải tất cả hình ảnh của chúng, chưa nói đến hình ảnh về các loài động vật có xương sống khác. Vì vậy, khi dữ liệu đánh giá đưa vào mô hình hình ảnh của một con sóc mà nó chưa từng thấy trước đó, nhà khoa học dữ liệu có thể xem xét khả năng thực hiện tác vụ của thuật toán. Đây là bài kiểm tra dựa trên một tập dữ liệu hoàn toàn khác với tập dữ liệu mà nó đã được đào tạo.

Dựa trên độ chính xác của các dự đoán sau giai đoạn đánh giá, các nhà khoa học dữ liệu có thể điều chỉnh các siêu tham số như tốc độ học, đặc tính đầu vào và các lớp ẩn. Mục tiêu là nhằm tránh overfitting, tức việc mô hình tìm được quá khớp với dữ liệu đào tạo, nhưng không hoạt động hiệu quả trên dữ liệu bổ sung. Vấn đề ngược lại, underfitting xảy ra khi mô hình không đủ phức tạp để đưa ra dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu đào tạo hoặc dữ liệu mới.

Nói tóm lại, khi bạn thấy các dự đoán tốt trên cả tập dữ liệu đào tạo và tập dữ liệu đánh giá, bạn có thể tin tưởng rằng thuật toán hoạt động hiệu quả trên dữ liệu mới, không chỉ dừng lại ở một tập con dữ liệu nhỏ.

Dữ liệu đánh giá & dữ liệu thử nghiệm

Không phải tất cả các nhà khoa học dữ liệu đều dựa vào cả dữ liệu đánh giá và dữ liệu thử nghiệm. Ở một mức độ nào đó, cả hai bộ dữ liệu đều phục vụ cùng một mục đích: đảm bảo mô hình hoạt động trên dữ liệu thực.

Tuy nhiên, có một số khác biệt giữa dữ liệu đánh giá và dữ liệu thử nghiệm. Bộ dữ liệu đánh giá thường được dán nhãn để các nhà khoa học dữ liệu có thể thu thập số liệu phục vụ mục tiêu đào tạo mô hình tốt hơn. Theo nghĩa này, dữ liệu đánh giá được coi như một phần của quá trình đào tạo mô hình. Ngược lại, mô hình hoạt động hoàn toàn tự nhiên và thực tế khi bạn chạy dữ liệu thử nghiệm. Do đó, có thể nói, dữ liệu đánh giá điều chỉnh mô hình, trong khi dữ liệu thử nghiệm chỉ xác nhận rằng mô hình có hoạt động tốt hay không.

Làm thế nào để xây dựng một mô hình học máy hoạt động hiệu quả hơn?

Sau khi nắm được sự khác biệt giữa dữ liệu đào tạo, dữ liệu đánh giá và dữ liệu thử nghiệm, bạn có thể bắt đầu xây dựng các thuật toán học máy một cách hiệu quả. Tuy nhiên, hãy ghi lại một số lưu ý sau đây: 

“Garbage in, garbage out.” (rác vào, rác ra), ý chỉ hiệu suất của thuật toán học máy phụ thuộc rất nhiều vào bộ dữ liệu đào tạo nên nó. Dữ liệu đào tạo mô hình học máy hiệu quả phải đáp ứng được 3 yếu tố chính:

Tùy thuộc vào cách tiếp cận và giai đoạn xây dựng mô hình học máy, nhãn hoặc thẻ có thể là một thành phần thiết yếu khác để thu thập dữ liệu. Trong các phương pháp học có giám sát, dữ liệu được dán nhãn rõ ràng nhằm đảm bảo rằng thuật toán có thể tự học. Điều này làm tăng công việc liên quan đến đào tạo và thử nghiệm thuật toán, đồng thời đòi hỏi độ chính xác cao hơn, tuy nhiên, mô hình dễ hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường thực.