Kỹ Thuật Phân Tích Dữ Liệu Tại Đại Học Thái Nguyên

Thống kê là một hệ thống các phương pháp bao gồm thu thập, tổng hợp, trình bày số liệu, tính toán các đặc trưng của đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ quá trình phân tích, dự đoán và ra quyết định. Thống kê thường được chia thành hai lĩnh vực: thống kê mô tả và thống kê suy luận. Thống kê mô tả liên quan đến việc thu thập, tóm tắt, trình bày, tính toán và mô tả các đặc trưng khác nhau để phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu. Thống kê suy luận bao gồm các phương pháp ước lượng các đặc trưng của tổng thể, phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng nghiên cứu, dự đoán hoặc ra quyết định dựa trên thông tin thu thập từ kết quả quan sát mẫu.

Tổng thể thống kê là tập hợp các đơn vị thuộc hiện tượng nghiên cứu, cần quan sát, thu thập và phân tích về mặt lượng theo một hay một số tiêu thức nào đó. Các đơn vị cấu thành tổng thể thống kê gọi là đơn vị tổng thể. Như vậy, thực chất của việc xác định tổng thể thống kê là việc xác định các đơn vị tổng thể. Đơn vị tổng thể là xuất phát điểm của quá trình nghiên cứu thống kê vì nó chứa đựng những thông tin ban đầu cho quá trình nghiên cứu. Tổng thể đồng chất là tổng thể bao gồm các đơn vị giống nhau hay một số đặc điểm chủ yếu có liên quan trực tiếp đến mục đích nghiên cứu.

Xử lý dữ liệu lớn (Big Data) đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật đặc biệt để có thể lưu trữ, xử lý và phân tích một cách hiệu quả. Các hệ thống database truyền thống thường không thể đáp ứng được yêu cầu về tốc độ và khả năng mở rộng. Việc lựa chọn nền tảng và công nghệ phù hợp, như Hadoop, Spark, hay các dịch vụ cloud, là một thách thức đối với nhiều tổ chức. Ngoài ra, việc đảm bảo chất lượng dữ liệu và xử lý dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác cũng là một vấn đề quan trọng.

Nhu cầu về các chuyên gia phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu, và kỹ sư dữ liệu đang tăng cao, nhưng nguồn cung nhân lực lại chưa đáp ứng được. Các trường đại học và cơ sở đào tạo cần phải nhanh chóng cập nhật chương trình đào tạo để trang bị cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết. Đồng thời, các tổ chức cũng cần đầu tư vào việc đào tạo và phát triển đội ngũ nhân viên hiện có để nâng cao năng lực phân tích dữ liệu.

K-means là một thuật toán phân cụm đơn giản và hiệu quả, được sử dụng rộng rãi trong thực tế. Thuật toán này chia dữ liệu thành k cụm, trong đó mỗi đối tượng thuộc về cụm có khoảng cách gần nhất đến trung tâm của cụm đó. K-means có ưu điểm là dễ cài đặt và có độ phức tạp tính toán thấp, nhưng lại nhạy cảm với việc khởi tạo trung tâm cụm ban đầu và có thể bị mắc kẹt trong các cực tiểu cục bộ.

Phân cụm phân cấp là một phương pháp xây dựng cấu trúc phân cấp của các cụm, từ đó có thể xác định các cụm ở các mức độ khác nhau. Có hai loại phân cụm phân cấp chính: agglomerative (từ dưới lên) và divisive (từ trên xuống). Phương pháp agglomerative bắt đầu bằng việc coi mỗi đối tượng là một cụm riêng biệt, sau đó hợp nhất các cụm gần nhau nhất cho đến khi chỉ còn lại một cụm duy nhất. Phương pháp divisive bắt đầu bằng việc coi toàn bộ dữ liệu là một cụm, sau đó chia cụm này thành các cụm nhỏ hơn cho đến khi mỗi đối tượng là một cụm riêng biệt.

Việc phân cụm các quốc gia dựa trên các chỉ số phát triển kinh tế - xã hội giúp xác định các nhóm quốc gia có đặc điểm tương đồng, từ đó có thể học hỏi kinh nghiệm và chia sẻ các giải pháp phát triển. Các chỉ số thường được sử dụng bao gồm GDP bình quân đầu người, chỉ số phát triển con người (HDI), tỷ lệ nghèo đói, và tỷ lệ thất nghiệp. Kết quả phân tích có thể giúp các tổ chức quốc tế và các chính phủ đưa ra các quyết định đầu tư và hỗ trợ phát triển hiệu quả hơn.

MATLAB là một công cụ mạnh mẽ để xây dựng các chương trình phân tích dữ liệu và phân cụm. Với MATLAB, có thể dễ dàng cài đặt và thử nghiệm các thuật toán phân cụm khác nhau, cũng như trực quan hóa kết quả phân tích. Việc sử dụng MATLAB giúp các nhà nghiên cứu và sinh viên có thể hiểu sâu hơn về các thuật toán phân cụm và ứng dụng chúng vào các bài toán thực tế.

Nghiên cứu mô tả là loại hình nghiên cứu mà nhà nghiên cứu tiến hành, thực hiện nhằm xác định rõ bản chất các sự vật và hiện tượng trong những điều kiện đặc thù về không gian cũng như thời gian. Nghiên cứu mô tả thông thường bao gồm việc thu thập và trình bày số liệu một cách có hệ thống nhằm đưa ra một bức tranh rõ nét, đầy đủ về một tình hình, vấn đề sức khỏe cụ thể. Mô tả một hiện tượng chính xác mới hình thành được giả thuyết nhân - quả đúng, mới đề xuất được các biện pháp phòng ngừa có hiệu quả.

Một trong các cách để thảo mãn yêu cầu lấy một mẫu ngẫu nhiên là chọn mẫu theo một phương pháp sao cho mọi mẫu khác nhau với cùng một cỡ n đều có xác suất để được chọn là như nhau. Thủ tục này được gọi là lấy mẫu ngẫu nhiên và mẫu được chọn theo cách này được gọi là mẫu ngẫu nhiên với cỡ n. Một mẫu ngẫu nhiên gồm n đơn vị quan sát là một mẫu được lựa chọn theo một cách nào đó sao cho mọi mẫu khác nhau với cỡ n đều có xác suất được chọn bằng nhau.

Đại học Thái Nguyên đang triển khai các chương trình đào tạo khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu nhằm trang bị cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Chương trình đào tạo bao gồm các môn học về thống kê, máy học, khai phá dữ liệu, lập trình Python và R, quản lý cơ sở dữ liệu, và trực quan hóa dữ liệu. Sinh viên cũng được tham gia vào các dự án thực tế để áp dụng những kiến thức đã học vào giải quyết các bài toán cụ thể.

Sinh viên tốt nghiệp ngành phân tích dữ liệu có nhiều cơ hội việc làm trong các công ty công nghệ, các tổ chức tài chính, các bệnh viện, và các cơ quan chính phủ. Các vị trí phổ biến bao gồm chuyên viên phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia khai phá dữ liệu, và chuyên gia tư vấn dữ liệu. Mức lương khởi điểm của các vị trí này thường khá cao và có tiềm năng tăng trưởng lớn trong tương lai.