(Top Banner Ad)
data science
C1
Danh từ C1 Công nghệ thông tin, Thống kê

data science

UK: /ˈdeɪtə ˌsaɪəns/ • US: /ˈdeɪtə ˌsaɪəns/

Nghĩa tiếng Việt

khoa học dữ liệu
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

An interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from many structural and unstructured data.

Vietnamese Meaning

Một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và thông tin chi tiết từ nhiều dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "Data science is crucial for understanding customer behavior and improving business strategies."

    "Khoa học dữ liệu rất quan trọng để hiểu hành vi khách hàng và cải thiện các chiến lược kinh doanh."

  • "The company is investing heavily in data science to gain a competitive edge."

    "Công ty đang đầu tư mạnh vào khoa học dữ liệu để đạt được lợi thế cạnh tranh."

  • "Data science projects often require a multidisciplinary team."

    "Các dự án khoa học dữ liệu thường yêu cầu một đội ngũ đa ngành."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Noun data scientist nhà khoa học dữ liệu (người thực hành khoa học dữ liệu)
Noun data analysis phân tích dữ liệu (một phần quan trọng của khoa học dữ liệu)
Noun data analytics phân tích dữ liệu (tương tự data analysis, nhưng thường nhấn mạnh hơn về khía cạnh kinh doanh)
Adjective data-driven dựa trên dữ liệu (ví dụ: a data-driven decision - một quyết định dựa trên dữ liệu)
Noun big data dữ liệu lớn (tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp)

Synonyms

data analytics (phân tích dữ liệu)

Related Words

machine learning (học máy)artificial intelligence (trí tuệ nhân tạo)big data (dữ liệu lớn)

Subject Area

Công nghệ thông tin, Thống kê

Etymology (Nguồn gốc)

Latin
datum ('a thing given')
English (1640s)
data (plural of datum)
Latin
scientia ('knowledge')
Old French
science
Modern English (c. 2001)
data science

Nguồn Gốc Của 'Data'

Từ 'data' bắt nguồn từ tiếng Latin 'datum', có nghĩa là 'một thứ được cho'. Ban đầu, 'data' là dạng số nhiều của 'datum'. Ngày nay, trong tiếng Anh hiện đại, 'data' thường được dùng như một danh từ không đếm được để chỉ thông tin, đặc biệt là các con số hoặc sự kiện được máy tính phân tích.

Sự Ra Đời Của 'Data Science'

Thuật ngữ 'Khoa học dữ liệu' (Data Science) được phổ biến vào đầu những năm 2000 bởi các nhà lãnh đạo công nghệ như DJ Patil (của LinkedIn) và Jeff Hammerbacher (của Facebook). Họ nhận thấy cần có một thuật ngữ mới để mô tả vai trò của những chuyên gia có thể kết hợp kỹ năng thống kê, lập trình và kiến thức chuyên ngành để khai phá giá trị từ một lượng dữ liệu khổng lồ.

Usage Note

Data science là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều kỹ năng khác nhau như thống kê, khoa học máy tính và kiến thức chuyên môn về một lĩnh vực cụ thể. Nó không chỉ đơn thuần là phân tích dữ liệu mà còn bao gồm việc thu thập, làm sạch, và trực quan hóa dữ liệu để đưa ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề.

Prepositions

in for with

Ví dụ: 'data science in healthcare' (khoa học dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe), 'data science for business intelligence' (khoa học dữ liệu cho tình báo doanh nghiệp), 'working with data science tools' (làm việc với các công cụ khoa học dữ liệu).

Collocations (Từ đi kèm)

Adjective + data science
  • applied data science
    (khoa học dữ liệu ứng dụng)
  • modern data science
    (khoa học dữ liệu hiện đại)
  • computational data science
    (khoa học dữ liệu tính toán)
Verb + data science
  • study data science
    (học/nghiên cứu khoa học dữ liệu)
  • apply data science to...
    (ứng dụng khoa học dữ liệu vào...)
  • use data science for...
    (sử dụng khoa học dữ liệu cho...)
Noun + data science
  • field of data science
    (lĩnh vực khoa học dữ liệu)
  • data science project
    (dự án khoa học dữ liệu)
  • data science team
    (đội/nhóm khoa học dữ liệu)
  • data science bootcamp
    (trại huấn luyện/khóa học cấp tốc về khoa học dữ liệu)

Idioms

  • Data is the new oil.

    Dữ liệu là dầu mỏ mới. (Một cách ví von rằng dữ liệu là tài nguyên cực kỳ giá trị trong nền kinh tế hiện đại, giống như dầu mỏ trong quá khứ).

    "Investors are pouring money into tech companies, believing that data is the new oil."

    (Các nhà đầu tư đang đổ tiền vào các công ty công nghệ, tin rằng dữ liệu chính là dầu mỏ mới.)

  • (To be) the sexiest job of the 21st century.

    Là công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21. (Một câu nói nổi tiếng để mô tả nghề nhà khoa học dữ liệu, nhấn mạnh sự hấp dẫn, nhu cầu cao và tầm quan trọng của nó).

    "Harvard Business Review called being a data scientist 'the sexiest job of the 21st century.'"

    (Tạp chí Harvard Business Review đã gọi nghề nhà khoa học dữ liệu là 'công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21.')

  • Garbage in, garbage out (GIGO).

    Rác vào, rác ra. (Một nguyên tắc cơ bản trong khoa học máy tính và dữ liệu, có nghĩa là nếu bạn đưa dữ liệu đầu vào kém chất lượng, bạn sẽ nhận được kết quả hoặc thông tin cũng kém chất lượng).

    "You need to clean the dataset first. Remember the principle of GIGO: garbage in, garbage out."

    (Bạn cần làm sạch bộ dữ liệu trước đã. Hãy nhớ nguyên tắc GIGO: rác vào thì rác ra.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

data science

Danh từ
Lật mặt

Một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và thông tin chi tiết từ nhiều dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.

"Data science is crucial for understanding customer behavior and improving business strategies."

Nghe phát âm

Grammar Rules

Rule: Noun Clauses (Mệnh đề Danh từ)

Loại câu Ví dụ Tiếng Anh Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định
That she is pursuing data science as a career is impressive.
 Việc cô ấy theo đuổi khoa học dữ liệu như một sự nghiệp thật ấn tượng.
Phủ định
It's not clear whether data science is the right path for him.
 Không rõ liệu khoa học dữ liệu có phải là con đường đúng đắn cho anh ấy hay không.
Nghi vấn
Whether understanding data science is essential for the job is still under debate.
 Liệu việc hiểu biết về khoa học dữ liệu có cần thiết cho công việc hay không vẫn đang được tranh luận.

Rule: Subject-Verb Agreement (Sự hòa hợp giữa Chủ ngữ và Động từ)

Loại câu Ví dụ Tiếng Anh Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định
Data science is a rapidly growing field.
 Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng.
Phủ định
Data science is not always the best solution for every problem.
 Khoa học dữ liệu không phải lúc nào cũng là giải pháp tốt nhất cho mọi vấn đề.
Nghi vấn
Is data science essential for modern businesses?
 Khoa học dữ liệu có cần thiết cho các doanh nghiệp hiện đại không?

Rule: Near Future with 'be going to' (Tương lai gần với 'be going to')

Loại câu Ví dụ Tiếng Anh Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định
She is going to study data science at university.
 Cô ấy sẽ học ngành khoa học dữ liệu tại trường đại học.
Phủ định
They are not going to pursue data science as a career.
 Họ sẽ không theo đuổi khoa học dữ liệu như một nghề nghiệp.
Nghi vấn
Is he going to apply his data science skills to this project?
 Anh ấy có định áp dụng các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình vào dự án này không?

Rule: Future Perfect Continuous Tense (Thì Tương lai Hoàn thành Tiếp diễn)

Loại câu Ví dụ Tiếng Anh Bản dịch Tiếng Việt
Khẳng định
By the time she graduates, she will have been studying data science for five years.
 Vào thời điểm cô ấy tốt nghiệp, cô ấy sẽ đã học khoa học dữ liệu được năm năm.
Phủ định
They won't have been using data science to solve that problem for very long when the new software is released.
 Họ sẽ không sử dụng khoa học dữ liệu để giải quyết vấn đề đó trong một thời gian dài khi phần mềm mới được phát hành.
Nghi vấn
Will the company have been investing in data science research for a decade by next year?
 Liệu công ty sẽ đã đầu tư vào nghiên cứu khoa học dữ liệu được một thập kỷ vào năm tới chứ?

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "data science".

Thung Lũng Silicon và 'Cơn Sốt Vàng' Dữ Liệu

Ngành khoa học dữ liệu bùng nổ mạnh mẽ từ Thung lũng Silicon, Hoa Kỳ. Các công ty công nghệ khổng lồ như Google, Facebook, và Netflix là những người tiên phong trong việc sử dụng dữ liệu để hiểu người dùng và cải thiện sản phẩm. Điều này đã tạo ra một 'cơn sốt vàng' hiện đại, nơi các nhà khoa học dữ liệu được săn đón với mức lương rất cao.

Đạo Đức Dữ Liệu và Quyền Riêng Tư

Ở các nước phương Tây, các cuộc tranh luận về đạo đức trong khoa học dữ liệu rất được quan tâm. Các vấn đề như quyền riêng tư của người dùng, sự thiên vị trong các thuật toán (ví dụ: thuật toán tuyển dụng ưu tiên nam giới), và việc lạm dụng dữ liệu là những chủ đề nóng. Các luật lệ như GDPR ở Châu Âu được tạo ra để bảo vệ người dân trước việc lạm dụng dữ liệu cá nhân.