Data Science

Chuyển đổi số và số hóa dữ liệu giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, tăng hiệu quả vận hành, thu hút người dùng

Dữ liệu hiện nay là tài sản quan trọng nhất của hầu hết các tổ chức nên việc vi phạm, không tuân thủ, xử lý sai hoặc mất dữ liệu có thể sẽ gây ra sự gián đoạn trong nhiều lĩnh vực hoạt động. Để giảm thiểu những rủi ro này, bạn sẽ cần hiểu rõ vòng đời sinh ra, hình thành, sử dụng và phá hủy của dữ liệu (Data Lifecycle Management - DLM).

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu—từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê.

Code và data đều là những thành phần cốt lõi của một hệ thống AI. Vậy các nhà phát triển nên tập trung vào yếu tố nào hơn? Để giúp bạn có được câu trả lời, bài viết dưới đây sẽ so sánh hai cách tiếp cận Data-centric và Model-centric trong học máy. Hãy đọc đến cuối để tìm thấy một số tips thú vị về cách áp dụng cơ sở hạ tầng tập trung vào dữ liệu (data-centric infrastructure) nhé!

Đường dẫn dữ liệu (ETL (Extract – Transform – Load) hay ELT (Extract – Load – Transform)) thực hiện nhiệm vụ tổng hợp, sắp xếp và di chuyển dữ liệu đến hệ thống mục tiêu nhằm tiến hành lưu trữ và phân tích. ETL và ELT đều rất cần thiết trong khoa học dữ liệu, bởi các nguồn thông tin — cho dù chúng sử dụng cơ sở dữ liệu SQL có cấu trúc hay cơ sở dữ liệu NoSQL không cấu trúc — thì đều hiếm khi ở các định dạng tương tự hoặc tương thích với nhau

Đường dẫn dữ liệu (ETL (Extract – Transform – Load) hay ELT (Extract – Load – Transform)) thực hiện nhiệm vụ tổng hợp, sắp xếp và di chuyển dữ liệu đến hệ thống mục tiêu nhằm tiến hành lưu trữ và phân tích. ETL và ELT đều rất cần thiết trong khoa học dữ liệu, bởi các nguồn thông tin — cho dù chúng sử dụng cơ sở dữ liệu SQL có cấu trúc hay cơ sở dữ liệu NoSQL không cấu trúc — thì đều hiếm khi ở các định dạng tương tự hoặc tương thích với nhau.