Sự khác nhau giữa Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo đều là nhánh của Khoa học máy tính và thường bị nhầm lẫn với nhau. Tuy nhiên, hai ngành này lại có nhiều điểm khác. Để “gỡ rối” những băn khoăn của các bạn, VTC Academy Plus đã xem xét các khía cạnh khác nhau của hai ngành, thảo luận về mức lương trong các lĩnh vực này, các kỹ năng cần thiết, lộ trình phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực Big Data (dữ liệu lớn) hoặc Trí tuệ nhân tạo (AI) trong bài viết sau. Từ đó, giúp cho các bạn yêu thích và mong muốn theo đuổi sự nghiệp trong ngành công nghệ thông tin tìm được hướng phát triển phù hợp cho mình.

Khoa học dữ liệu (Data Science) là gì?

Khoa học dữ liệu hiện nay chính là công nghệ thống trị hiện tại đã chinh phục các ngành công nghiệp trên toàn thế giới.

Đây là kết quả của sự bùng nổ dữ liệu lớn và nhu cầu ngày càng tăng của các ngành công nghiệp dựa vào dữ liệu để tạo ra các sản phẩm tốt hơn như dịch vụ, thương mại, tài chính, ngân hàng,.. Khoa học dữ liệu được cho là đã mang lại nhiều thành tựu cho cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và hiện nó đang là trọng tâm của quá trình ra quyết định kinh doanh. Các công ty đã nhận ra giá trị to lớn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu.

Các doanh nghiệp lớn và nhỏ đang tận dụng giá trị của ngành Khoa học dữ liệu mỗi ngày. Công ty càng có nhiều dữ liệu, thì họ càng có thể tạo ra được những sản phẩm tốt hơn cho doanh nghiệp.

Các công ty như Airbnb sử dụng khoa học dữ liệu để xử lý và phân tích dữ liệu do khách hàng tạo ra nhằm dự đoán hành vi của khách hàng. Điều này cho phép công ty giải quyết các vấn đề về dịch vụ và phát triển các tính năng, sản phẩm và dịch vụ mới để cung cấp cho khách hàng của họ. Ngay cả các công ty bảo hiểm và ngân hàng hiện cũng trích xuất thông tin liên hệ bằng các phương pháp khoa học dữ liệu.

Ngày nay, Meta (công ty mẹ của Facebook) là công ty dẫn đầu trong thế giới truyền thông xã hội. Có hàng triệu người dùng đã đăng ký nền tảng từ khắp nơi trên toàn cầu, Facebook sử dụng một lượng lớn nghiên cứu thông qua Khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin liên quan đến các tương tác xã hội của người dùng. Nó sử dụng các kỹ thuật Khoa học Dữ liệu tiên tiến để hiểu hành vi của người dùng và hơn nữa, để cải thiện sản phẩm hoặc ứng dụng của họ. Đây chỉ là một tình huống sử dụng của công nghệ này trong số rất nhiều.

Các kỹ năng yêu cầu của Khoa học dữ liệu:

• Kỹ năng lập trình bằng các ngôn ngữ như C, C ++, Python và R
• Báo cáo và trực quan hóa dữ liệu
• Kiến thức về thống kê và toán học
• Có kinh nghiệm phân tích rủi ro
• Hiểu biết về các kỹ thuật Học máy ̣(Machine Learning/ ML)̣
• Kiến thức về cấu trúc dữ liệu và kho dữ liệu

Khoa học dữ liệu bao gồm các bước và thủ tục như trích xuất dữ liệu, thao tác, trực quan hóa và bảo trì dữ liệu.

Một nhà khoa học dữ liệu sẽ cần trang bị kiến ​​thức về nhiều khái niệm và công nghệ khác nhau, bao gồm các thuật toán Học máy và AI. Nếu bạn muốn làm việc chuyên sâu với Trí tuệ nhân tạo thì kỹ sư Trí tuệ nhân tạo là hướng đi phù hợp hơn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Công nghệ Blockchain (chuỗi khối) và AI là hai xu hướng công nghệ hot nhất hiện nay. Trí tuệ nhân tạo là một tập hợp các thuật toán máy tính phức tạp bắt chước trí thông minh của con người. Máy tính được lập trình với AI có thể “học” các hành vi của con người khi chúng thu nhận nhiều dữ liệu hơn. Nó cũng bao gồm các bản dịch, hiểu giọng nói của con người, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói và quá trình ra quyết định.

Trí tuệ nhân tạo là sản phẩm do con người tạo ra, được phát triển để cho phép máy tính đọc, hiểu và học hỏi từ dữ liệu, giúp ích cho quá trình ra quyết định. Những quyết định này dựa trên những suy luận mà con người khó có thể nắm bắt được.

Với những lợi ích kể trên, Trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng vào một loạt các lĩnh vực: Y tế – Chăm sóc sức khỏe, Tài chính – Ngân hàng, Sản xuất, Kinh doanh, Truyền thông – Giải trí, Giáo dục… Nhiều doanh nghiệp hiện đại đã tăng cường sử dụng công nghệ AI cho các sản phẩm và dịch vụ của họ. Các sàn thương mại điện tử nổi tiếng như Tiki, Shopee, Lazada, Amazon đã sớm tích hợp công nghệ AI để tăng cường trải nghiệm khách hàng.

Khi xu hướng AI ngày càng phát triển, các nhà cung cấp đã tăng cường thúc đẩy việc sử dụng AI cho các sản phẩm và dịch vụ của họ. Thông thường những gì họ đề cập đến là AI chỉ đơn giản là một thành phần như máy học. AI đòi hỏi một nền tảng của phần cứng và phần mềm chuyên dụng để viết và đào tạo các thuật toán học máy.

Các kỹ năng yêu cầu của Trí tuệ nhân tạo:

• Có kỹ năng trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, chẳng hạn như C ++, Python hoặc Java
• Kiến thức về đánh giá dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu
• Có kinh nghiệm về xác suất và thống kê
• Hiểu biết về máy tính phân tán
• Kiến thức chuyên môn về các thuật toán Học máy

Tìm hiểu thêm: Trí tuệ nhân tạo cần học những gì?

Sự khác biệt giữa là Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc phân tích, dự đoán và trực quan hóa trước khi xử lý. AI là việc thực hiện một mô hình dự đoán để thấy trước các sự kiện. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao trùm cho các kỹ thuật thống kê, kỹ thuật thiết kế và phương pháp phát triển.

Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

Cùng theo dõi bảng so sánh dưới đây để phân biệt một số điểm khác nhau giữa ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo:

Tóm lại một số điểm chính về hai lĩnh vực này:

1. Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu có thể hoạt động thay thế cho nhau. Nhưng AI hiện đại được sử dụng trong thế giới ngày nay không có đầy đủ quyền tự chủ và ý thức như con người.

2. Khoa học dữ liệu là phân tích và nghiên cứu dữ liệu và một Kỹ sư Khoa học dữ liệu có trách nhiệm trích xuất những hiểu biết sâu sắc giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định. Vai trò của một Kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu khác nhau.

3. Đối với các Kỹ sư Khoa học dữ liệu, AI là công cụ giúp họ thực hiện phân tích dữ liệu. Tùy thuộc vào yêu cầu của công ty, nhu cầu về sự hiểu biết AI sẽ khác nhau. Các công việc về khoa học dữ liệu yêu cầu kiến ​​thức về các ngôn ngữ ML như ngôn ngữ R và Python để thực hiện các hoạt động dữ liệu khác nhau và kiến ​​thức chuyên môn về khoa học máy tính.

4. Khoa học dữ liệu sử dụng nhiều công cụ hơn ngoài AI. Điều này là do khoa học dữ liệu liên quan đến nhiều bước để phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết.

5. Các mô hình khoa học dữ liệu được xây dựng cho những hiểu biết thống kê trong khi AI được sử dụng để xây dựng các mô hình bắt chước nhận thức và hiểu biết của con người.

Các vị trí công việc của Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

Cả AI và Khoa học dữ liệu đều là những lựa chọn nghề nghiệp sinh lợi, đặc biệt vì tốc độ phát triển theo cấp số nhân của chúng.

Một số vị trí cho Khoa học dữ liệu

• Data Scientist
• Data Engineer
• Data Architect
• Data Analyst
• Machine Learning Engineer
• Database Administrator
• Business Analyst

Một số vị trí cho Trí tuệ nhân tạo

• AI Engineer
• Machine Learning Engineer
• Big Data Engineer
• Software Engineer
• Data Scientist
• Robotics Scientist
• Business Intelligence Developer

Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo đều là hai lĩnh vực có nhu cầu tuyển dụng cao và cơ hội nghề nghiệp rộng mở hiện nay. Mức lương ngành trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu dành cho sinh viên vừa tốt nghiệp cũng cao hơn so với các ngành khác hiện nay.

Làm thế nào để theo đuổi ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo

Điều đầu tiên mà bạn cần làm chính cần hiểu và xác định lĩnh vực mà bạn thực sự quan tâm. Nếu bạn là người giỏi phân tích dữ liệu thì bạn có thể phát triển thiên hướng về Khoa học dữ liệu, ngược lại, nếu bạn là người thích các thuật toán cùng việc phát triển các sản phẩm thực tế, thì AI sẽ phù hợp bạn hơn.

Nền tảng vững chắc về toán học, vật lý và khoa học máy tính sẽ giúp bạn có một vị trí tuyệt vời để theo đuổi ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo. Kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính và giải tích, cũng như xác suất và thống kê, cũng rất có lợi. Lập trình đặc biệt quan trọng trong trí tuệ nhân tạo, vì các thuật toán dành cho học máy khác với các thuật toán được sử dụng trong lập trình truyền thống. Vì những lý do này và nhiều lý do khác, các kỹ sư AI sẽ tiếp tục có nhu cầu cao trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm công nghệ, dịch vụ tài chính, chính phủ và tư vấn.

Khóa học Trí tuệ nhân tạo tại VTC Academy Plus sẽ trang bị cho các bạn viên một nền tảng kiến thức chuyên sâu và các nền tảng cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo như Machine Learning, Deep Learning, thuật toán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mạng nơ-ron… Chương trình giảng dạy chuyên sâu với các chuyên gia hàng đầu trong ngành CNTT và cơ hội tham gia hoàn thành các dự án từ doanh nghiệp sẽ giúp các bạn sớm làm quen với môi trường việc làm thực tế. Với chương trình đào tạo chuyên sâu chuẩn quốc tế được giảng dạy bằng tiếng Anh, học viên sau khi tốt nghiệp có thể tự tin ứng tuyển vào các tập đoàn công nghệ hàng đầu, đảm nhận các dự án quốc tế hoặc lựa chọn du học liên thông tại những quốc gia phát triển mạnh trong lĩnh vực CNTT như Canada, Nhật Bản, Mỹ, Singapore…