Khoa học dữ liệu là một tập hợp các chuyên ngành đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau, chuyên phân tích dữ liệu và tìm ra các phương án tối ưu. Trước đây, chỉ có thống kê toán học và toán học ứng dụng giải quyết vấn đề này; sau đó, học máy và trí tuệ nhân tạo được đưa vào sử dụng, bổ sung khoa học máy tính vào bộ công cụ phân tích dữ liệu bên cạnh thống kê toán học.
Bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu, người ta có thể đưa ra các quyết định quản lý hiệu quả hơn. Những lợi ích của việc phân tích dữ liệu có thể đạt được trong hầu như bất kỳ lĩnh vực ứng dụng nào, nơi có sẵn đủ dữ liệu. Để hiểu cách áp dụng phân tích dữ liệu vào một lĩnh vực cụ thể, cần phải có chuyên môn về lĩnh vực đó.
Khoa học dữ liệu bao gồm ba lĩnh vực khác biệt nhưng có sự chồng lấp:
- kỹ năng của một nhà thống kê toán học, có thể mô hình hóa các tập dữ liệu và trích xuất thông tin cốt yếu từ đó;
- kỹ năng của một nhà khoa học máy tính, có thể thiết kế và sử dụng các thuật toán để lưu trữ, xử lý và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả;
- chuyên môn trong lĩnh vực cụ thể, được tích lũy qua quá trình học tập truyền thống về chủ đề đó — khả năng đặt ra những câu hỏi đúng đắn và xem xét các câu trả lời trong bối cảnh phù hợp.
Với suy nghĩ đó, tôi khuyên bạn nên xem khoa học dữ liệu không phải là một lĩnh vực kiến thức mới cần học, mà là một tập hợp kỹ năng mới để áp dụng trong lĩnh vực mà bạn đã am hiểu.