Ngành công nghệ xử lý dữ liệu là gì năm 2024

Cùng với cách mạng 4.0, các ngành học xử lý dữ liệu đã trở thành một chủ đề nổi bật, quen thuộc và là một nghề nghiệp mới hấp dẫn với mức thu nhập cao. Đối với doanh nghiệp, dữ liệu lớn được ví là tài sản giúp nắm bắt chính xác, đầy đủ mọi thông tin về khách hàng cũng như các trải nghiệm của người dùng, lưu lượng truy cập web, nguồn cung, doanh thu, lợi nhuận…

Phân tích, xử lý dữ liệu là một chuyên ngành trong Khoa học dữ liệu liên quan đến việc quản trị dữ liệu để tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động. Việc phân tích và sử dụng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học và tối ưu hóa), các thuật toán học máy và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

2. Nghề nghiệp tương lai

Sinh viên tốt nghiệp Chương trình đào tạo Kỹ sư Xử lý dữ liệu có thể làm việc ở những phạm vi và lĩnh vực khác nhau như:

- Chuyên gia phân tích dữ liệu trong kinh tế, tài chính, môi trường và kiến trúc

- Kỹ sư về dữ liệu: Data Architect, Data science Manager

- Kỹ sư học máy (Machine learning Engineer)

- Chuyên gia về Phân tích, xử lý dữ liệu

- Giảng dạy về Khoa học dữ liệu.

Môi trường làm việc năng động và sáng tạo nên người tốt nghiệp ngành Phân tích, xử lý dữ liệu có cơ hội học tập và làm việc ở các công ty, doanh nghiệp, các tập đoàn lớn và các nước tiên tiến, đây là mơ ước của những bạn trẻ yêu thích sự tự do và năng động.

3. Những yếu tố cần thiết để trở thành kỹ sư xử lý dữ liệu

- Tính cẩn thận, chính xác: Trong các công việc thực hiện cần phải đầy đủ, tỉ mỉ và có độ chính xác cao: Xác định chính xác các nguồn dữ liệu, phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập được và đưa ra các giải pháp thích hợp nhất.

- Kỹ năng chuyên môn: Vận dụng kỹ năng lập luận, phân tích, dự báo, thống kê cao cấp và giải quyết vấn đề liên quan đến chuyên ngành Phân tích, xử lý dữ liệu. Sử dụng thành thạo các công cụ công nghệ trong ngành khoa học dữ liệu như ngôn ngữ lập trình R, Python và công cụ phụ trợ như GitHub để thực hiện các công việc liên quan đến xử lý, phân tích và quản lý dữ liệu.

- Thành thạo Excel và ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu: Sử dụng thành thạo Microsoft Excel là một trong những kỹ năng cần thiết để có thể phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Excel là chương trình bảng tính được hàng triệu người trên thế giới sử dụng để lưu trữ, chia sẻ thông tin, thực hiện các phép toán, thống kê cũng như tạo báo cáo, biểu đồ trực quan. Đối với các chuyên viên phân tích dữ liệu thì đây là công cụ không thể thiếu trong quá trình làm việc.

- Kỹ năng giao tiếp: Ngoài khả năng biến số liệu thành hình ảnh trực quan, các chuyên viên phân tích dữ liệu cũng cần có kỹ năng giao tiếp, truyền đạt thông tin một cách hiệu quả vì công việc này đòi hỏi phải phối hợp với các bên liên quan, đồng nghiệp và cả các nhà cung cấp dữ liệu.

- Hiểu biết về Machine learning: Machine learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), có chức năng giúp các hệ thống tự học hỏi và nâng cấp mà không cần phải thông qua lập trình. Machine learning chủ yếu tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính thông qua nguồn dữ liệu thu thập được. Xử lý dữ liệu là việc chuyển đổi dữ liệu thành dạng có thể sử dụng được. Trước đây, việc xử lý được thực hiện thủ công, tốn thời gian và dễ sai sót, thì hiện nay hầu hết việc xử lý được thực hiện tự động bằng máy tính sẽ cho kết quả nhanh và chính xác. Trong bài viết này, UniTrain sẽ hướng dẫn bạn cách dữ liệu được xử lý.

Dữ liệu được xử lý như thế nào?

Xử lý dữ liệu bắt đầu với việc thu thập dữ liệu. Dữ liệu được thu thập để chuyển đổi dạng mong muốn phải được xử lý bằng cách xử lý dữ liệu theo từng bước như dữ liệu thu thập được phải được lưu trữ, sắp xếp, xử lý, phân tích và trình bày.

Vì vậy, điều này được chia thành 6 bước cơ bản như sau: thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, xử lý dữ liệu. phân tích dữ liệu, trình bày dữ liệu và kết luận.

Hãy thảo luận chi tiết từng cái một:

1. Thu thập dữ liệu

Như chúng ta đã thảo luận về các nguồn thu thập dữ liệu, dữ liệu liên quan về mặt logic được thu thập từ các nguồn khác nhau, định dạng khác nhau, các loại khác nhau như từ XML, tệp CSV, phương tiện truyền thông xã hội, hình ảnh là dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc,…

2. Lưu trữ dữ liệu

Dữ liệu được thu thập bây giờ cần được lưu trữ dưới dạng vật lý như giấy tờ, sổ ghi chép, và tất cả hoặc dưới bất kỳ hình thức vật lý nào khác. Hiện nay do khai thác dữ liệu và dữ liệu lớn, việc thu thập dữ liệu là rất lớn kể cả ở dạng có cấu trúc hay không có cấu trúc. Dữ liệu sẽ được lưu trữ dưới dạng kỹ thuật số để thực hiện phân tích và trình bày có ý nghĩa theo các yêu cầu ứng dụng.

3. Sắp xếp dữ liệu

Sau bước lưu trữ, bước ngay lập tức sẽ là phân loại và lọc. Việc phân loại và lọc được yêu cầu để sắp xếp dữ liệu theo một số thứ tự có ý nghĩa và chỉ lọc ra những thông tin được yêu cầu giúp dễ dàng hình dung và phân tích.

4. Xử lý dữ liệu

Một loạt quá trình xử lý hoặc sử dụng liên tục và xử lý được thực hiện để xác minh, chuyển đổi, tổ chức, tích hợp và trích xuất dữ liệu ở dạng đầu ra hữu ích để sử dụng xa hơn.

5. Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là quá trình áp dụng hoặc đánh giá dữ liệu một cách có hệ thống bằng cách sử dụng lập luận phân tích và logic để minh họa từng thành phần của dữ liệu được cung cấp và để có được kết quả hoặc quyết định được đưa ra.

6. Trình bày dữ liệu và kết luận

Khi chúng ta đi đến kết quả phân tích, nó có thể được biểu diễn thành các dạng khác nhau như biểu đồ, tệp văn bản, tệp excel, đồ thị,…

Phần mềm đơn lẻ hoặc kết hợp các phần mềm có thể sử dụng để thực hiện lưu trữ, sắp xếp, lọc và xử lý dữ liệu tùy theo yêu cầu và khả thi. Nó có thể được thực hiện bằng phần mềm cụ thể theo tập hợp các hoạt động được xác định trước theo các yêu cầu ứng dụng.

Các loại đầu ra khác nhau

Các loại tệp đầu ra khác nhau như:

– Tệp văn bản thuần túy: Chúng được xuất dưới dạng tệp notepad hoặc WordPad. Đây là dạng đơn giản nhất của tệp dữ liệu. – Bảng/Bảng tính: Ở định dạng tệp này, dữ liệu biểu diễn theo hàng và cột, giúp dễ dàng hiểu và phân tích dữ liệu. Định dạng tệp này để thực hiện các hoạt động khác nhau như lọc và sắp xếp theo thứ tự tăng dần/giảm dần cũng như các hoạt động thống kê. – Đồ thị và Biểu đồ: Định dạng đồ thị và biểu đồ là các tính năng tiêu chuẩn trong hầu hết các phần mềm. Định dạng này rất dễ phân tích dữ liệu, không bắt buộc phải đọc từng dữ liệu số mà mất nhiều thời gian chỉ trong một lần nhìn là có thể hiểu và phân tích được dữ liệu. – Một Tệp Hình ảnh hoặc Bản đồ/Vectơ: Nếu ứng dụng yêu cầu lưu trữ và phân tích với dữ liệu không gian, tùy chọn xuất dữ liệu thành tệp hình ảnh và tệp bản đồ hoặc tệp vectơ rất được sử dụng. Cùng với những định dạng này, định dạng khác có thể là các định dạng tệp tin phần mềm cụ thể có thể được sử dụng và xử lý bằng phần mềm chuyên dụng.

Tại sao chúng ta nên sử dụng xử lý dữ liệu?

Giờ đây, dữ liệu của một ngày là quan trọng hơn hầu hết công việc dựa trên chính dữ liệu, vì vậy ngày càng có nhiều dữ liệu được thu thập cho các mục đích khác nhau như nghiên cứu khoa học, học thuật, sử dụng cá nhân và cá nhân, sử dụng thương mại, sử dụng tổ chức,… Cần phải xử lý dữ liệu đã thu thập này để tất cả các bước nêu trên được sử dụng cho quá trình được lưu trữ, sắp xếp, lọc, phân tích và trình bày ở định dạng sử dụng cần thiết. Quá trình xử lý tốn thời gian và phức tạp tùy thuộc vào kết quả được yêu cầu. Trong trường hợp thu thập dữ liệu khổng lồ hoặc dữ liệu lớn mà họ cần xử lý để có được kết quả tối ưu với sự trợ giúp của khai thác dữ liệu và quản lý dữ liệu thì điều đó càng trở nên quan trọng hơn.

Kết luận

Nó là sự chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích. Quá trình xử lý dữ liệu được chia thành 6 bước cơ bản là thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, trình bày dữ liệu và kết luận.

Ở đây chúng ta đã thảo luận về cách dữ liệu được xử lý, các loại đầu ra khác nhau và việc sử dụng xử lý dữ liệu.

Chuyên ngành xử lý dữ liệu là gì?

Xử lý dữ liệu là một chuyên ngành trong khối ngành Công Nghệ Thông Tin liên quan đến việc quản trị dữ liệu để tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động.

Công việc xử lý dữ liệu là gì?

Xử lý dữ liệu là phương pháp thu thập dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành thông tin có thể sử dụng được. Dữ liệu được thu thập trải qua các bước lọc, sắp xếp, xử lý, phân tích và lưu trữ tuần tự trước khi được trình bày ở định dạng có thể đọc được.

Dịch vụ xử lý dữ liệu là gì?

Xử lý dữ liệu có nghĩa là thu thập và sửa đổi thông tin để phân tích hoặc sử dụng thông tin đó sau này. Xử lý dữ liệu có thể hữu ích cho việc lưu trữ thông tin, phân tích dữ liệu, lọc dữ liệu , báo cáo , v.v. Trọng tâm chính của xử lý dữ liệu là chỉnh sửa dữ liệu theo cách mà nó phục vụ cho một mục đích nhất định.

Thiết bị xử lý dữ liệu tự động là gì?

"Máy xử lý dữ liệu tự động" thuộc nhóm 84.71 là máy thực hiện theo những chỉ dẫn (chương trình) được thiết lập trước bằng những hoạt động liên kết logic, cung cấp dữ liệu có thể được sử dụng, trong một số trường hợp cung cấp trở lại các số liệu cho các hoạt động xử lý dữ liệu khác.