May 23, 2023

7 xu hướng khoa học dữ liệu hàng đầu cho năm 2023

Công nghệ và xu hướng thay đổi theo thời gian. Sự xuất hiện của công nghệ tiên tiến như khoa học dữ liệu đã dẫn đến những đổi mới phi thường trong vài năm qua. Dữ liệu lớn, phân tích dự đoán và AI được tích hợp với tất cả các doanh nghiệp hiện đại, làm cho khoa học dữ liệu trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực công nghệ. Nó đã phá vỡ cách thức hoạt động của các doanh nghiệp hiện nay và cung cấp cái nhìn sâu sắc toàn diện về một lượng lớn dữ liệu trong một thời gian ngắn. Bài viết này sẽ đi sâu vào các xu hướng khoa học hiện đại có khả năng thống trị trong những năm tới.

Khoa học dữ liệu đã tạo ra cuộc cách mạng

1. Siêu tự động hóa

Theo tin tức khoa học dữ liệu mới nhất, điều này sẽ tiếp tục là một trong những xu hướng chủ đạo. Nó liên quan đến quá trình tự động hóa rộng rãi để cải thiện hiệu quả và năng suất của một doanh nghiệp. Cách tiếp cận tự động hóa các tương tác và quy trình CNTT, đồng thời làm cho quy trình từ đầu đến cuối trở nên thông minh hơn.

Nó tích hợp các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) để tự động hóa các tác vụ. Tóm lại, siêu tự động hóa được xây dựng dựa trên tự động hóa, biến nó thành một quy trình do AI điều khiển với hiệu quả được cải thiện khi có nhiều dữ liệu hơn được cung cấp.

2. AutoML

Nó có nghĩa là học máy tự động và là một trong những xu hướng có nhu cầu cao. Mục tiêu của các nhà phát triển là thiết kế và phát triển các công cụ cũng như nền tảng cho phép mọi người tạo ứng dụng ML của họ. Nó làm giảm nỗ lực và thời gian của các nhà khoa học dữ liệu để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.

Các công cụ AutoML nhằm mục đích tự động hóa các tác vụ liên quan đến làm sạch dữ liệu. AutoML là một trong những xu hướng có khả năng được tích hợp bởi hầu hết các doanh nghiệp vì nó giúp các nhà khoa học dữ liệu trực quan hóa dữ liệu, tự động hóa các mô hình thông minh và triển khai chúng. Do đó, quy trình này tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại của quá trình phát triển mô hình máy học.

3. Trải nghiệm khách hàng dựa trên dữ liệu

Đây là một xu hướng quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu được mong muốn của khách hàng và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa. Điều này liên quan đến việc tích hợp các chatbot AI vào các công cụ phân tích cho phép phân tích mô hình mua hàng của khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu giúp giải mã lựa chọn của khách hàng và mang lại khả năng cá nhân hóa cao hơn trong các dịch vụ hoặc hàng hóa mà doanh nghiệp cung cấp. Nó cũng giúp doanh nghiệp hiểu được vị trí thị trường của hàng hóa hoặc dịch vụ của mình và thực hiện các sàng lọc cần thiết.

4. Phân tích dự đoán

Mọi người chọn lấy chứng chỉ khoa học dữ liệu nâng cao để nâng cấp nghề nghiệp của họ và tìm hiểu các công nghệ mới nổi như phân tích dự đoán. Thông tin chi tiết về dữ liệu chính xác cho thấy có bao nhiêu doanh nghiệp đã phát triển vượt bậc trong vài năm qua về việc thu hút khách hàng.

Phân tích dự đoán liên quan đến các công cụ dữ liệu dự đoán xu hướng trong tương lai và giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu. Chi nhánh liên quan đến các phân tích nâng cao đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện có. Nó liên quan đến nhiều công nghệ như mô hình thống kê, khai thác dữ liệu và học máy để phân tích dữ liệu.

5. Phân tích tăng cường

Đây là một lĩnh vực khoa học dữ liệu đang thịnh hành khác được nhiều doanh nghiệp kết hợp. Nó kết hợp trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động phân tích một lượng lớn dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực.

Công nghệ này giúp các công ty hoặc doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn, chính xác hơn với sự trợ giúp của các công cụ thông minh. Các công cụ được sử dụng để chuẩn bị, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Nó thường bao gồm ba thành phần chính đó là:

Máy học (ML) sử dụng các thuật toán để tìm kiếm dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu và tạo thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Nó liên tục tạo ra dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc mới.
Công nghệ ngôn ngữ tự nhiên – Nó diễn giải ngôn ngữ của con người cho máy tính. Ngôn ngữ được dịch thành mã mà máy tính có thể hiểu được.
Tự động hóa – Công nghệ này liên quan đến việc tự động hóa các tác vụ thủ công thông qua các mô hình ML. Điều này làm giảm thời gian và ngăn chặn sự lặp lại mà không làm giảm hiệu quả.

6. Tiny ML

AutoML đang là xu hướng thì Tiny ML cũng vậy, một trong những chủ đề khoa học dữ liệu đang thịnh hành. Nó liên quan đến việc thu hẹp mạng lưới dữ liệu mở rộng và học sâu để phù hợp với phần cứng. Nó bao gồm sự kết hợp của ML nhúng (máy học), thuật toán, phần cứng và phần mềm. Nó cho phép nhúng AI trên phần cứng và do đó giảm vấn đề tiêu thụ không gian thông qua AI được nhúng.

Tiny ML hỗ trợ mức độ tự động hóa nâng cao thông qua các chu kỳ lặp lại nhanh hơn và tăng cường phản hồi, đồng thời giúp tạo ra các thiết bị nhúng AI. Công nghệ này đã được sử dụng chủ yếu trong việc thiết kế các thiết bị y tế và thiết bị giám sát.

7. Di chuyển đám mây

Một công nghệ khoa học dữ liệu khác đang có xu hướng và tiếp tục phát triển là di chuyển trên đám mây. Nó liên quan đến quá trình chuyển các hoạt động kinh doanh kỹ thuật số lên đám mây. Nó chỉ đơn giản là chuyển dữ liệu, ứng dụng, v.v. sang cơ sở hạ tầng đám mây. Điều này làm giảm sự phức tạp của việc lưu trữ và cải thiện khả năng mở rộng kinh doanh.

Hầu hết các doanh nghiệp hoặc công ty CNTT đã triển khai di chuyển đám mây với dữ liệu được lưu trữ trên đám mây. Các doanh nghiệp đang hướng tới các dịch vụ đám mây để lưu trữ dữ liệu, xử lý và phân phối tổng thể.

Khoa học dữ liệu đã và đang tạo ra rất nhiều tác động lên mọi lĩnh vực, ngành nghề. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn có sự chuẩn bị cho năm mới. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:

https://staragile.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC

Click để đọc tiếp

Các Business Analyst cần trau dồi những công nghệ gì trong năm 2025

Đối với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ ngày này, việc không ngừng trau dồi và học hỏi là điều bắt buộc mà các Business Analyst phải làm để phát triển hơn trong lĩnh vực phân tích nghiệp vụ. Trong bài viết này, các bạn hãy cùng BAC tìm hiểu các xu hướng và các kỹ năng mới để làm hành trang trên sự nghiệp Business Analyst nhé!
Sự khác biệt giữa UAT và Usability Testing Business Analyst cần lưu ý

UAT và Usability Testing thường được mang lên bàn cân để so sánh nhưng, đây là 2 phương pháp kiểm thử khác nhau. Trong khi Usability Testing đảm bảo sự hài lòng của người dùng thì UAT lại giúp các Business Analyst xác thực chức năng. Cả hai đều là một phần không thể thiếu để cung cấp một sản phẩm chất lượng cao. Hãy cùng BAC tìm hiểu ngay nhé!
API là gì? Khám phá cầu nối giữa các ứng dụng

API là nền tảng quan trọng kết nối các ứng dụng và dịch vụ trong kỷ nguyên số, tạo ra sự linh hoạt, hiệu quả và mở rộng cho các hệ thống. Bài viết sau giới thiệu API, cách hoạt động, các kiểu kiến trúc phổ biến cùng các công cụ kiểm thử API như Postman.
Meta AI là gì và cách sử dụng Meta AI hiệu quả 2025

Meta AI là một công cụ Trí Tuệ Nhân Tạo do chính công ty mẹ của Facebook, Instagram, WhatsApp ra mắt. Đây được xem là một cuộc cách mạng sẽ làm thay đổi cách mà các doanh nghiệp và người dùng sử dụng mạng xã hội.

Bình luận

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +