Khám Phá Khoa Học Dữ Liệu: Ứng Dụng và Phát Triển

Phân tích khả năng vay vốn dựa trên dữ liệu bảng cân đối kế toán của IDA bằng phần mềm Orange, giúp tối ưu hóa quyết định tài chính.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Vân Anh
• Người hướng dẫn: TS. GV C Nguyễn Quốc Hùng
• Trường học: Hồ Chí Minh University
• Chuyên ngành: Khoa Học Dữ Liệu
• Đề tài: Khám Phá Khoa Học Dữ Liệu: Ứng Dụng và Phát Triển
• Loại tài liệu: Đề Tài
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Giới thiệu về khoa học dữ liệu
• 1.1.1. Sự phát triển của khoa học công nghệ
• 1.1.2. Ứng dụng của Khoa học dữ liệu
• 1.2. Giới thiệu đề tài
• 1.2.1. Cơ sở hình thành, mục tiêu đề tài nghiên cứu
• 1.2.2. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CHƯƠNG TRÌNH SỬ DỤNG VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG
• 2.1. Tổng quan về phần mềm Orange
• 2.2. Tổng quan về các phương pháp sử dụng
• 2.3. Quá trình phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu
• 2.4. Tiền xử lý dữ liệu
• 2.4.1. Làm sạch dữ liệu
• 2.4.2. Tích hợp và chuyển đổi dữ liệu
• 2.4.3. Rút gọn dữ liệu
• 2.5. Phương pháp phân lớp dữ liệu (học có giám sát)
• 2.5.1. Bài toán phân lớp dữ liệu
• 2.5.2. Quy trình phân lớp
• 2.5.3. Một số phương pháp phân lớp cơ bản
• 2.5.3.1. Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
• 2.5.3.2. Cây quyết định (Tree)
• 2.5.3.3. SVM – Support Vector Machine
• 2.5.4. Các phương pháp đánh giá mô hình phân lớp
• 2.5.4.1. Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix)
• 2.5.4.2. Phương pháp phân chia dữ liệu Hold – out
• 2.5.4.3. K – fold cross Validation
• 2.5.5. Minh hoạt phân lớp bằng Orange (trong chương 3)
• 2.6. Phương pháp phân cụm dữ liệu (học không giám sát)
• 2.6.1. Bài toán phân cụm dữ liệu
• 2.6.2. Một số phương pháp phân cụm
• 2.6.2.1. Phân cụm theo phân cấp (Hierarchical Clustering)
• 2.6.2.2. Phân cụm theo phân hoạch (Partitioning Clustering)
• 2.6.3. Đánh giá mô hình phân cụm
• 2.6.3.1. Đánh giá ngoài (External Validation)
• 2.6.3.2. Đánh giá nội bộ (Internal Validation)
• 2.6.3.3. Đánh giá tương đối (Relative Validation)
• 2.6.4. Minh hoạ mô hình phân cụm bằng Orange (trong chương 3)
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT
• 4. CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀO BÀI TOÁN CỤ THỂ
• 4.1. Phân tích dữ liệu Balance Sheets
• 4.2. Tiền xử lí dữ liệu
• 4.3. Phân cụm dữ liệu
• 4.3.1. Phương pháp Hierarchical Clustering
• 4.3.2. Phương pháp K-Means
• 4.4. Một số phương pháp phân lớp
• 4.5. Kết quả mô hình
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Những công việc đã thực hiện
• 5.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Khoa Học Dữ Liệu Định Nghĩa và Vai Trò Quan Trọng

Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và hiểu biết từ dữ liệu ở nhiều dạng khác nhau. Nó bao gồm nhiều lĩnh vực như thống kê, khai phá dữ liệu, học máy và phân tích dự đoán. Vai trò của khoa học dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh dữ liệu lớn (Big Data), giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên bằng chứng và thông tin chi tiết. Dự án nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng khoa học dữ liệu để phân tích khả năng vay vốn, một vấn đề thực tiễn và cấp thiết trong lĩnh vực tài chính. Các công cụ và kỹ thuật của khoa học dữ liệu cho phép khai thác thông tin từ các bộ dữ liệu phức tạp, từ đó hỗ trợ quá trình đánh giá rủi ro và ra quyết định.

1.1. Khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu không chỉ là một lĩnh vực đơn lẻ mà là sự kết hợp của nhiều ngành khoa học khác nhau. Nó bao gồm các kỹ thuật như khai thác dữ liệu, thống kê học, học máy, và trực quan hóa dữ liệu. Mục tiêu chính là biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích, phục vụ cho việc ra quyết định và giải quyết vấn đề. Khoa học dữ liệu có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ tài chính đến y tế và marketing.

1.2. Vai trò của khoa học dữ liệu trong kinh doanh

Khoa học dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, tối ưu hóa quy trình hoạt động và dự đoán xu hướng thị trường. Bằng cách phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên bằng chứng, thay vì chỉ dựa vào trực giác. Điều này giúp tăng cường hiệu quả kinh doanh và tạo lợi thế cạnh tranh.

II. Thách Thức trong Ứng Dụng Khoa Học Dữ Liệu Khó Khăn và Giải Pháp

Việc triển khai khoa học dữ liệu vào thực tế không phải lúc nào cũng suôn sẻ. Một trong những thách thức lớn nhất là chất lượng dữ liệu. Dữ liệu không đầy đủ, không chính xác hoặc không nhất quán có thể dẫn đến kết quả phân tích sai lệch. Thêm vào đó, việc thiếu nhân lực có kỹ năng chuyên môn về khoa học dữ liệu cũng là một rào cản lớn. Các tổ chức cần đầu tư vào đào tạo và tuyển dụng những chuyên gia có khả năng khai thác và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Ngoài ra, vấn đề bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu cũng cần được xem xét kỹ lưỡng, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu nhạy cảm. Để giải quyết những thách thức này, cần có một chiến lược toàn diện bao gồm cải thiện chất lượng dữ liệu, phát triển nguồn nhân lực và áp dụng các biện pháp bảo mật phù hợp. Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định.

2.1. Vấn đề về chất lượng dữ liệu trong phân tích dữ liệu

Chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt quyết định độ tin cậy của kết quả phân tích dữ liệu. Dữ liệu bị thiếu, sai lệch hoặc không nhất quán có thể dẫn đến những kết luận sai lầm và quyết định kém hiệu quả. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu đòi hỏi các biện pháp kiểm soát và làm sạch dữ liệu nghiêm ngặt, cũng như sự hiểu biết sâu sắc về nguồn gốc và ý nghĩa của dữ liệu.

2.2. Thiếu hụt nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu

Nhu cầu về chuyên gia khoa học dữ liệu đang tăng lên nhanh chóng, nhưng nguồn cung lại chưa đáp ứng được. Điều này dẫn đến sự cạnh tranh gay gắt để thu hút và giữ chân những tài năng trong lĩnh vực này. Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức cần đầu tư vào đào tạo và phát triển nhân lực, cũng như hợp tác với các trường đại học và viện nghiên cứu để tạo ra nguồn nhân lực chất lượng cao.

2.3. Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Khi làm việc với dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu nhạy cảm, việc bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo an toàn dữ liệu là vô cùng quan trọng. Các tổ chức cần tuân thủ các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu và áp dụng các biện pháp bảo mật kỹ thuật và tổ chức phù hợp để ngăn chặn truy cập trái phép và rò rỉ dữ liệu.

III. Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Hiệu Quả Từ A đến Z

Phân tích dữ liệu hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp của nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau. Các phương pháp thống kê như hồi quy và phân tích phương sai được sử dụng để mô tả và phân tích mối quan hệ giữa các biến. Kỹ thuật khai phá dữ liệu như phân cụm và phân loại giúp khám phá ra các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu. Học máy cung cấp các thuật toán để dự đoán và phân loại dựa trên dữ liệu đã có. Trong dự án này, phần mềm Orange được sử dụng để thực hiện các phân tích thống kê và khai phá dữ liệu. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu phân tích.

3.1. Sử dụng phần mềm Orange trong phân tích dữ liệu

Phần mềm Orange là một công cụ mã nguồn mở mạnh mẽ cho phép người dùng thực hiện các phân tích thống kê và khai phá dữ liệu một cách dễ dàng. Nó cung cấp một giao diện đồ họa trực quan cho phép người dùng xây dựng các quy trình phân tích dữ liệu bằng cách kết nối các widget khác nhau. Orange hỗ trợ nhiều thuật toán học máy và cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ.

3.2. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến

Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá ra các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm phân cụm (clustering), phân loại (classification), và khai phá luật kết hợp (association rule mining). Phân cụm được sử dụng để nhóm các đối tượng tương tự lại với nhau, phân loại được sử dụng để dự đoán lớp của một đối tượng dựa trên các thuộc tính của nó, và khai phá luật kết hợp được sử dụng để tìm ra các mối quan hệ giữa các mục dữ liệu.

3.3. Ứng dụng học máy trong dự đoán và phân loại

Học máy cung cấp các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến mục tiêu hoặc để phân loại các đối tượng vào các lớp khác nhau. Ví dụ, một thuật toán học máy có thể được sử dụng để dự đoán khả năng vỡ nợ của một khách hàng dựa trên thông tin tài chính của họ.

IV. Ứng Dụng Khoa Học Dữ Liệu trong Tài Chính Phân Tích Vay Vốn

Trong lĩnh vực tài chính, khoa học dữ liệu có nhiều ứng dụng tiềm năng, từ quản lý rủi ro đến phát hiện gian lận và phân tích khách hàng. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất là đánh giá khả năng vay vốn. Bằng cách phân tích các dữ liệu tài chính, như bảng cân đối kế toán và báo cáo lưu chuyển tiền tệ, các tổ chức tài chính có thể đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định cho vay một cách sáng suốt hơn. Dự án này tập trung vào việc sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích khả năng vay vốn của các doanh nghiệp, giúp các tổ chức tài chính giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa danh mục cho vay. Việc này góp phần vào sự phát triển bền vững của nền kinh tế.

4.1. Đánh giá rủi ro tín dụng bằng khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu cung cấp các công cụ và kỹ thuật mạnh mẽ để đánh giá rủi ro tín dụng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và các yếu tố kinh tế vĩ mô, các tổ chức tài chính có thể xây dựng các mô hình dự đoán khả năng vỡ nợ và đưa ra quyết định cho vay dựa trên rủi ro. Điều này giúp giảm thiểu tổn thất và tối ưu hóa lợi nhuận.

4.2. Tối ưu hóa quyết định cho vay thông qua phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổ chức tài chính đưa ra các quyết định cho vay sáng suốt hơn. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, lịch sử giao dịch và các yếu tố kinh tế, các tổ chức tài chính có thể xác định các cơ hội cho vay tiềm năng và đưa ra các điều khoản cho vay phù hợp với từng khách hàng.

4.3. Phát hiện gian lận trong lĩnh vực tài chính

Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để phát hiện các giao dịch gian lận trong lĩnh vực tài chính. Bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch, các mô hình học máy có thể phát hiện ra các mẫu bất thường hoặc các hành vi đáng ngờ, từ đó giúp các tổ chức tài chính ngăn chặn các hoạt động gian lận và bảo vệ tài sản của mình.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển của Khoa Học Dữ Liệu

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, với nhiều tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Việc ứng dụng khoa học dữ liệu trong tài chính, đặc biệt là trong phân tích khả năng vay vốn, mang lại nhiều lợi ích, giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt hơn và giảm thiểu rủi ro. Trong tương lai, khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi các ngành công nghiệp và tạo ra giá trị mới từ dữ liệu. Cần tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển khoa học dữ liệu để khai thác tối đa tiềm năng của nó.

5.1. Tầm quan trọng của việc đầu tư vào nghiên cứu khoa học dữ liệu

Để khai thác tối đa tiềm năng của khoa học dữ liệu, cần tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển. Nghiên cứu khoa học dữ liệu sẽ giúp tạo ra các phương pháp và thuật toán mới, cũng như mở rộng ứng dụng của khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.

5.2. Xu hướng phát triển của khoa học dữ liệu trong tương lai

Khoa học dữ liệu đang tiếp tục phát triển với tốc độ chóng mặt. Các xu hướng chính bao gồm sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), học sâu (deep learning), và điện toán đám mây (cloud computing). Những công nghệ này sẽ giúp khoa học dữ liệu trở nên mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1. Giới thiệu về khoa học dữ liệu: Khoa học dữ liệu là nghiên cứu dữ liệu nhằm khai thác những thông tin chuyên sâu có ý nghĩa đối với hoạt động kinh doanh. Đây là một lĩnh vực liên ngành, sử dụng các thuật toán và kết hợp ở các “lĩnh vực toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật máy tính để phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhằm khám phá các mẫu ẩn, tạo thông tin chuyên sâu và đưa ra quyết định nghiên cứu trực tiếp mang tính chiến lược. Nội dung phân tích này sẽ giúp các nhà khoa học dữ liệu đặt ra và trả lời những câu hỏi như sự kiện gì đã xảy ra, tại sao nó xảy ra, sự kiện gì sẽ xảy ra và kết quả thu được có thể sử dụng cho mục đích gì.

Sự kết hợp giữa trí thông minh của con người và tính tự động hoá của hệ thống giúp khoa học dữ liệu phân tích chi tiết hơn, hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu để cho ra kết quả chính xác nhất.” Vậy thì, đối tượng của khoa học dữ liệu là gì? Các nhà khoa học dữ liệu dành hàng giờ để làm việc và khai thác những gì? Đó chính là dữ liệu Dữ liệu (Data) là một tập hợp các dữ kiện có thể là số, hình ảnh, chuỗi ký tự nhằm đo lường hoặc mô tả một sự vật, đối tượng cụ thể. Dữ liệu dễ dàng được thu thập từ vô vàn các kênh thông tin khác nhau: từ các nguồn sẵn có trên mạng xã hội, các bên thứ ba (cơ quan nhà nước), hoặc tự thu thập thông qua việc quan sát, phỏng vấn, làm khảo sát,. Dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng trong lĩnh vực kinh doanh, giúp hiểu rõ hơn về các bài toán của doanh nghiệp. Việc sử dụng hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện tình trạng kinh doanh, hỗ trợ đưa ra các quyết định nhanh và chính xác hơn dự đoán được xu hướng của thị trường, tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Không chỉ trong lĩnh vực kinh tế mà còn ở tất cả mọi lĩnh vực. Theo sự tiến bộ của xã hội và trong cuộc cách mạng công nghệ 4.0, dữ liệu trở thành nguồn tài nguyên không thể thiếu trong thời đại số. Dữ liệu lớn (Big Data) ra đời như một sự phát triển của dữ liệu nói riêng và khoa học dữ liệu nói chung, là câu trả lời cho sự phổ biến, quy mô, giá trị và tầm quan trọng mà nó mang lại. Với những đặc tính đó, dữ liệu lớn càng khó để quản lý bằng các công cụ truyền thống, phần mềm thông thường (sổ sách, phần mềm excel).

Điều này đòi hỏi các nhà quản lý từ Nhà nước đến doanh nghiệp buộc phải khai thác nguồn dữ liệu khổng lồ này để đưa ra quyết định một cách phù hợp, đúng đắn. 5 “Theo số liệu thống kê của cơ quan nghiên cứu ung thư quốc tế (IACR, thuộc WHO) công bố về tình hình ung thư hiệu chỉnh theo độ tuổi của 185 quốc gia, vùng lãnh thổ năm 2020 thì so với năm 2018, thế giới ghi nhận thêm hơn 2 triệu ca mắc mới ung thư, lên gần 19,3 triệu ca và số ca tử vong tăng từ 9,6 triệu ca (2018) lên 9,96 triệu ca (2020).” “Dữ liệu về vấn đề kinh tế, xã hội được Tổng cục Thống kê đăng tải như sau: Tỷ lệ thất nghiệp trong độ tuổi lao động quý II/2022 là 2,32%, giảm 0,14 điểm phần trăm so với quý trước và giảm 0,30 điểm phần trăm so với cùng kỳ năm trước. Tỷ lệ thất nghiệp trong độ tuổi lao động 6 tháng đầu năm 2022 là 2,39%, giảm 0,13 điểm phần trăm so với cùng kỳ năm trước.” “Khoa học dữ liệu gồm ba phần chính: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Cũng như các hình thức thí nghiệm khác, khoa học dữ liệu sẽ yêu cầu thực hiện các quan sát, đặt câu hỏi, hình thành các giả thuyết, tạo các bài kiểm tra, phân tích kết quả và đưa ra một khuyến nghị thực tế. Chính vì vậy mà mục đích chính của Khoa học Dữ liệu là biến đổi một lượng lớn dữ liệu chưa qua xử lý, làm thế nào để định vị được thành mô hình kinh doanh, từ đó giúp đỡ các tổ chức tiết giảm chi phí, gia tăng hiệu quả làm việc, nhìn nhận cơ hội, rủi ro trên thị trường và làm gia tăng lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp.” Các lĩnh vực của khoa học dữ liệu gồm: Khai thác dữ liệu (Data Mining), thống kê (Statistic), học máy (Machine Learning), phân tích (Analyze) và lập trình (Programming). Hal Varian - CEO tại Google, Giáo sư khoa học thông tin, kinh doanh và kinh tế tại Đại học California đã nói rằng: “Kỹ năng phân tích dữ liệu là để hiểu được, xử lý được, trích xuất giá trị từ dữ liệu, trực quan hóa và truyền đạt dữ liệu, đó là những kỹ năng cực kỳ quan trọng trong những thập kỷ tới. Ngày càng có nhiều công ty nhận ra tầm quan trọng của khoa học dữ liệu, AI và học máy.

Bất kể ngành hay quy mô nào, các tổ chức muốn duy trì khả năng cạnh tranh trong thời đại “big data” cần phải phát triển và khai thác hiệu quả tối đa khả năng mà khoa học dữ liệu mang lại nếu không sẽ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Sự phát triển của khoa học công nghệ: Thuật ngữ "Khoa học dữ liệu" được tạo ra vào đầu những năm 1960 để mô tả một nghề mới hỗ trợ việc hiểu và giải thích một lượng lớn dữ liệu đang được tích lũy vào thời điểm đó. Khoa học dữ liệu bắt đầu với số liệu thống kê và đã phát triển để hình thành các mô hình như trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật… Ngày càng có nhiều dữ liệu, đầu tiên là bằng cách ghi lại các hành vi và xu hướng mua sắm, các doanh nghiệp đã thu thập và lưu trữ dữ liệu với số lượng lớn hơn bao giờ hết. Với sự phát triển của Internet, Internet of Things và sự tăng trưởng theo cấp số nhân của khối lượng dữ liệu có sẵn ở các doanh nghiệp, tạo nên một loạt thông tin mới và dữ liệu lớn.

Khi cánh cửa được mở ra bởi các doanh nghiệp đang tìm cách tăng lợi nhuận và thúc đẩy quá trình ra quyết định tốt hơn, việc sử dụng dữ liệu lớn bắt đầu được áp dụng cho các lĩnh vực khác, chẳng hạn như y học, kỹ thuật và khoa học xã hội. Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là sự kết hợp của công nghệ trong các lĩnh vực vật lý, công nghệ số và sinh học. Những đột phá phổ biến của cuộc cách mạng là IoT (Internet of Things – Internet vạn vật), AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo), Blockchain (Chuỗi khối), Cloud Computing (Điện toán đám mây) và Big Data (Dữ liệu lớn). Cùng với những đột phá công nghệ, khoa học dữ liệu mở ra cánh cửa mới cho những khả năng về cách công ty phát triển để biến họ trở nên đặc biệt trong cuộc cạnh tranh của nền kinh tế số.

Càng nhiều doanh nghiệp nhận ra những giá trị to lớn từ dữ liệu, họ phát hiện rằng mình nên tiếp cận dữ liệu một cách khoa học hơn, phù hợp hơn nữa. Nhiều tập đoàn lớn có cho riêng mình một đội ngũ khoa học dữ liệu như Google, Facebook, Youtube, Amazon,…và họ vẫn đang không ngừng tiếp tục tìm kiếm những nhà phân tích tài năng. Cơ hội nghề nghiệp của ngành tăng cao khi nhu cầu xử lý dữ liệu lớn gia tăng.  Theo thống kê của Glassdoor, một trong những trang web việc làm lớn nhất thế giới, ngành khoa học dữ liệu đứng đầu trong số 25 nghề nghiệp tốt nhất, đứng thứ 16 về mức lương với trung bình hơn $116,000 và có nhiều vị trí được tìm kiếm tuyển dụng nhất trong năm 2015 ở Hoa Kỳ.

7  Theo phân tích từ nguồn “Is Data Scientist Still the Sexiest Job of the 21st Century?” Tạp chí Kinh doanh Harvard cho rằng, ngành khoa học dữ liệu là “công việc quyến rũ nhất thế kỷ 21”. 10 năm sau đó, các công việc thuộc lĩnh vực này cũng có nhu cầu cao. Trí tuệ nhân tạo AI ngày càng phổ biến trong kinh doanh và các công ty thuộc mọi quy mô và địa điểm cảm thấy họ cần các nhà khoa học dữ liệu để phát triển các mô hình AI.  Vào năm 2019, bài đăng tuyển dụng công việc hoặc tìm kiếm nhà khoa học dữ liệu trên Indeed đã tăng đến 256%.

Bên cạnh đó, Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, dự đoán khoa học dữ liệu sẽ tăng trưởng hơn hầu hết các lĩnh vực khác từ nay đến năm 2029. Những người làm việc trong ngành khoa học dữ liệu có thể thu nhập lên tới 200. Ứng dụng của Khoa học dữ liệu: “Nếu phân tích dữ liệu về nhu cầu thị trường ta có thể quyết định cần nuôi bao nhiêu lợn mỗi nơi mỗi lúc. Nếu có và phân tích được dữ liệu mô phỏng các phương án xả lũ vào mùa mưa ta có thể chọn được cách xả lũ ít thiệt hại nhất.

Nếu có và phân tích được các bệnh án điện tử của người bệnh ta có thể tìm ra được phác đồ thích hợp hơn cả cho người bệnh. Amazon đã phân tích các lần mua hàng trước của bạn để dự đoán những món đồ bạn có thể sẽ thích mua và gửi quảng cáo tới,. Khi nghe nói về các thành tựu đột phá gần đây của Trí tuệ nhân tạo người nghe có thể cũng chưa biết rằng phần lớn chúng đều dựa vào các phương pháp và đột phá của khoa học dữ liệu. Qua đó có thể thấy, khoa học dữ liệu được ứng dụng liên ngành và đa dạng vào hầu hết các lĩnh vực ngành nghề.”  Ngành ngân hàng: Với khoa học dữ liệu, việc quản lý dữ liệu khách hàng trở nên hiệu quả hơn, dễ dàng hơn.

Khoa học dữ liệu còn giúp đánh giá dữ liệu có được từ các giao dịch mỗi ngày và thông tin của khách hàng từ đó dự đoán được doanh thu. Ngoài ra, khoa học dữ liệu cung cấp các thuật toán tự động hóa giúp hoạt động trong ngân hàng diễn ra suôn sẻ. Trong việc phân tích đánh giá, ngân hàng sử dụng các thuật toán học máy để cải thiện chiến 8 lược. Ví dụ khi ngân hàng muốn mở một chi nhánh mới, nhờ vào thuật toán phân cụm sẽ xác định được những địa điểm tập trung nhiều khách hàng tiềm năng.