Cơ hội có việc làm ở nhiều lĩnh vực
Những năm gần đây, trong sự chuyển mình của khoa học công nghệ với hàng loạt sự ra đời của công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo), chat GPT… Và dữ liệu, đặc biệt là big data (dữ liệu lớn), cũng có tốc độ phát triển cao. Vì vậy, rất cần nhân lực chuyên về xử lý, phân tích dữ liệu trong nhiều vấn đề việc làm và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Data analysis là ngành học có cơ hội việc làm rất lớn
THANH SƠN
Theo ông Lê Thanh Sơn, Giám đốc đào tạo Aptech Computer Education, ngành học này có ba nhánh chính là data analysis (nhà phân tích dữ liệu), data scientist (nhà khoa học dữ liệu) và data engineer (kỹ sư dữ liệu). Trong đó, data analysis là vị trí việc làm đầy tiềm năng cho các doanh nghiệp trong thời đại 4.0, điển hình là lĩnh vực kinh doanh.
"Tầm quan trọng của dữ liệu không phải nằm ở khối lượng thông tin mà còn là cách để tổ chức, làm gì với khối lượng thông tin đó. Khi nhiều công ty muốn có được thông tin của khách hàng chính xác, những dữ liệu ý nghĩa và giá trị để đưa ra chiến lược kinh doanh hợp lý, hiệu quả. Dựa trên nhu cầu đó thì chuyên viên phân tích dữ liệu là vô cùng cần thiết dành cho doanh nghiệp để họ có thể xử lý dữ liệu thô từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau thành thông tin chuyên sâu hữu ích. Điều đó sẽ giúp định hình các quy trình kinh doanh, cải thiện khả năng ra quyết định và thúc đẩy tăng trưởng doanh nghiệp trong thời đại chuyển đổi số hiện nay", ông Thanh Sơn cho hay.
Việc học về phân tích dữ liệu phù hợp với giai đoạn chuyển đổi số hiện tại
THANH SƠN
Chuyên gia này cho rằng data analysis là một chuyên ngành quan trọng trong tương lai cùng với sự phát triển IoT (vạn vật kết nối Internet), AI, blockchain (chuỗi khối), big data. Phân tích dữ liệu sẽ tập trung vào việc thu thập, khai thác, quản lý và xử lý bộ dữ liệu lớn, từ đó đưa ra các nhận định, dự đoán xu hướng hoạt động của tương lai.
Trước câu hỏi data analysis có phải là ngành học rất "hot" tại Việt Nam? Ông Ngô Minh Hiếu, Nhà sáng lập dự án Chongluadao.vn, nói: "Ngành này hiện tại đang 'hot', vì thông tin dữ liệu bắt đầu ngày càng nhiều mà đặc biệt là các sàn thương mại điện tử, các ngân hàng, các tổ chức tài chính… họ cực kỳ quan tâm đến ngành này. Điển hình như các tổ chức bất động sản có thể đưa ra những phân tích dữ liệu tại một khu đất thì có tiềm năng tới đâu trong vòng 5 - 10 năm nữa".
Ông Minh Hiếu cũng nói thêm: "Khi có được chứng chỉ về ngành này thì người trẻ có thể làm phân tích dữ liệu từ các công ty tài chính, tập đoàn liên quan đến bất động sản, chứng khoán… cho đến ngân hàng sẽ giúp cho việc tinh chỉnh về giá, lãi suất cho vay. Đối với các đơn vị hành chính Nhà nước thì phân tích dữ liêu sẽ giúp căn chỉnh thuế, phân tích dữ liệu quốc dân, GDP để đưa ra kết quả phù hợp cho việc đánh thuế hợp lý hoặc lãi suất từ ngân hàng nhà nước"
"Cung không đủ cầu"
Dù có rất nhiều cơ hội hứa hẹn, nhưng data analysis vẫn còn nhiều vấn đề cần phải lưu ý nếu người trẻ muốn được đào tạo bài bản hoặc tìm kiếm cơ hội nghề nghiệp. Bà Vũ Thùy Như Linh, Phó giám đốc HR1Tech, cho biết: "Ngành này tuy rất 'hot' nhưng ở một số trường đại học vẫn chưa đào tạo sâu vào chuyên ngành. Cho nên, người trẻ cần phải vừa học, vừa làm thêm để tích lũy kinh nghiệm tại các doanh nghiệp".
Bên cạnh việc được đào tạo tại trường thì người trẻ cần phải tự tìm hiểu vì ngành học này vẫn còn khá mới tại Việt Nam
ANH HÙNG
Bà Như Linh cũng cho hay ngành học này "cung không đủ cầu", khi nhiều doanh nghiệp thuộc các lĩnh vực như e-commerce (thương mại điện tử), e-Logistics (chuỗi cung ứng điện tử), F&B (dịch vụ nhà hàng và quầy uống), fintech (công nghệ tài chính), martech (công nghệ tiếp thị)… đang cần nhân sự với số lượng lớn vào làm việc.
Các công việc về dữ liệu hiện tại "cung không đủ cầu"
NHƯ LINH
Chia sẻ về việc đào tạo data analysis, bà Lại Thị Hạnh, thạc sĩ công nghệ thông tin, Phó giám đốc Trung tâm tin học Trường ĐH Khoa học tự nhiên TP.HCM cho biết: "Hiện nay, khoa công nghệ thông tin của các trường đại học chưa có triển khai giảng dạy data analysis cho sinh viên mà chỉ có ngành khoa học dữ liệu (data science). Trong đó, phần phân tích dữ liệu như là một bước giúp cho việc định hướng các bước chuẩn hóa dữ liệu và áp dụng mô hình Machine Learning (học máy) nào cho phù hợp với tập dữ liệu".
Theo đó, các sinh viên khối kinh tế thì được học một phần của phân tích dữ liệu qua các môn như: toán xác suất thống kê, thống kê suy luận. Nhưng phần phân tích trực quan hóa dữ liệu thì chưa được chú trọng, trong khi doanh nghiệp thì đang rất cần những nhân sự có thể làm tốt phần này cho công việc phụ trách.
Người học phải thật sự chịu khó và bồi dưỡng các kỹ năng cần thiết cho ngành học "hot" này
THANH SƠN
Theo tiến sĩ Lê Đình Phong, Trưởng Khoa Công nghệ thông tin Trường ĐH Hoa Sen bày tỏ: "Hiện tại, khoa chưa có ngành data analysis tuy nhiên với tầm quan trọng của lĩnh vực này nên khoa đã đưa nhiều môn học liên quan đến phân tích dữ liệu vào các ngành của khoa. Ví dụ như trong ngành công nghệ thông tin và kỹ thuật phần mềm có môn dữ liệu lớn, ngành trí tuệ nhân tạo có một chuyên ngành học về phân tích dữ liệu căn bản và nâng cao, trực quan hóa dữ liệu và dữ liệu lớn. Và tất cả những môn học này đều được xây dựng trên cơ sở tham khảo những chương trình đào tạo về phân tích dữ liệu của các trường đại học mạnh về công nghệ thông tin trên thế giới như MIT, Stanford và CMU".
Cũng theo ông Phong, không có điều kiện nghiêm ngặt để yêu cầu một người dấn thân vào lĩnh vực nghiên cứu phân tích dữ liệu, nhưng có một nền tảng vững chắc về toán học, nhất là thống kê và khoa học máy tính có thể hữu ích. Ngoài ra, người trẻ nên có óc tò mò và óc phân tích, cũng như quan tâm đến việc làm việc với dữ liệu và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ nó.
Còn theo ông Minh Hiếu: "Nếu bạn trẻ đam mê ngành này thực sự thì nên học thêm những khóa học trực tuyến kèm theo, còn nếu muốn theo đuổi sâu rộng hơn một cách chuyên nghiệp về việc làm thì có thể du học ở một số quốc gia gần Việt Nam như Singapore chẳng hạn".
Bình luận (0)