Tin tức Tin tức

CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI
 | Lượt xem: 1422

1. Xu hướng nghề nghiệp trong tương lai

Hiện tại, chúng ta đang sống trong giai đoạn đầu của thời kỳ cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Triết lý của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là chúng ta phải sử dụng công nghệ thông tin để tăng được năng suất lao động, từ đó tiết kiệm được chi phí, mang lại lợi ích cho người tiêu dùng. Vì vậy, những ngành nghề nào ứng dụng nhiều công nghệ sẽ tăng trưởng mạnh mẽ và vượt trội hơn so với các ngành khác, những ngành truyền thống không chịu thay đổi sẽ bị tụt hậu nhanh chóng. Theo dự báo, sẽ có khoảng 70% – 80% công việc hiện nay biến mất trong 20 năm tới. Nghiên cứu của các chuyên gia phân tích lao động và việc làm tại Hoa Kỳ cho thấy, những ngành nghề dưới đây sẽ là xu hướng “hot” cho kỉ nguyên công nghệ này.

1. Phát triển IoT (Internet kết nối vạn vật) và Phân tích dữ liệu lớn (Big Data).

2. Nghiên cứu cải tiến robot và xe hơi tự hành.

3. Công nghiệp xây dựng và in 3D

4. Dịch vụ Tài chính và Đầu tư chứng khoán

5. Công nghệ Sinh học

6. Dịch vụ y tế, chăm sóc sức khỏe chất lượng cao.

Như vậy, cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 mở ra cơ hội cho những sinh viên theo đuổi ngành nghề phù hợp, đúng xu hướng và trọng điểm. Giữa thời đại công nghệ phát triển và thay đổi nhanh chóng, các bạn trẻ cần hiểu rõ công việc, giá trị nghề nghiệp tương lai của mình để có những sự lựa chọn đúng đắn.

2. Khoa học dữ liệu và chuyên gia phân tích dữ liệu

Dữ liệu trong nền kinh tế hiện đại là dữ liệu phi truyền thống, phi cấu trúc. Từng bức ảnh, đoạn âm thanh, đoạn văn bản, dòng trao đổi, hành động “thích” của người dùng đều là các dữ liệu có giá trị, đều là nguồn tài nguyên cần khai thác. Những thông tin sẽ được chuyển đổi thành dạng số, để từ đó trích xuất các thông tin tiềm ẩn sâu hơn, có thể phân tích, dự báo, đưa ra các chính sách phù hợp, đưa ra các quyết định chính xác kịp thời. Khoa học dữ liệu (Data Science) là sự giao thoa của ba lĩnh vực: Toán và thống kê – Khoa học máy tính – Chuyên ngành sử dụng dữ liệu (kinh tế, kinh doanh, y tế, sinh học, nông nghiệp,…).

Khoa học dữ liệu nói chung hay phân tích dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh nói riêng là lĩnh vực có vai trò rất quan trọng hiện nay, nó tác động tới mọi hoạt động sản xuất kinh doanh, mọi quyết định trong nền kinh tế số. Các nguồn dữ liệu trong nền kinh tế số được thu thập liên tục và phạm vi bao phủ toàn cầu, không bị giới hạn bởi không gian và thời gian như trước đây tạo thành dữ liệu lớn (Big Data). Do đó Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) sẽ giúp đưa ra những quyết định nhanh chóng, khoa học, mang lại lợi ích lớn nhất cho mỗi quốc gia hay doanh nghiệp.

Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey đã đưa ra dự đoán: “Nhu cầu thế giới về những người có đủ kỹ năng để tạo ra tri tức từ dữ liệu lớn sẽ vượt 50% so với nguồn cung, trong đó chỉ riêng nước Mỹ cần đến 490.000 người, trong khi đào tạo và nguồn cung thu hút từ các nước khác chỉ được gần 200.000 người…”.

Do có sự thiếu hụt lớn nhân lực trong lĩnh vực này mà thu nhập của các chuyên gia phân tích dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh thuộc loại cao nhất trong lĩnh vực kinh tế, cũng có thời gian tìm được việc làm phù hợp rất ngắn. Tính toán của IBM cho thấy tại thị trường Mỹ, thời gian tìm được việc làm phù hợp là 43 đến 50 ngày. Tiền lương và thời gian tìm được việc làm phù hợp theo trang forbes.com được cho trong bảng sau:

Vị trí làm việc

Data- ra quyết định

Phân tích chức năng

Phát triển hệ thống Data

Phân tích số liệu

Phân tích nâng cao

Quản lý phân tích

Thời gian tìm được việc trung bình (ngày)

48

40

50

38

46

43

Mức tiền lương (USD/năm)

91.467

69.162

78.553

69.949

94.576

105.9

(Nguồn:https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-demand-for-data-scientists-will-soar-28-by 2020/#7e8021d7e3bd )

3. Đào tạo về phân tích dữ liệu lớn tại Việt Nam

Hiện nay, tất cả các nước phát tiển trên thế giới đều đào tạo về Phân tích dữ liệu nói chung hay Phân tích dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh nói riêng. Tại Mỹ có trên 100 trường đại học đào tạo về lĩnh vực này ở trình độ cử nhân, thạc sỹ và tiến sỹ. Các sinh viên theo học chuyên ngành Phân tích dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh đều có nền tảng tốt về Toán, Thống kê, Kinh tế, và Kinh doanh; sử dụng thành thạo Ngôn ngữ Python, R, SQL, Stata, Spark,…

Tại Việt Nam, Học viện Chính sách và Phát triển (đơn vị sự nghiệp thuộc Bộ Kế hoạch và Đầu tư) với Trường Đại học Kinh tế Quốc dân là những trường đại học tiên phong trong việc đào tạo cử nhân kinh tế, chuyên ngành Phân tích dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh. Tuy nhiên, mỗi trường lại có những đặc thù trong việc tổ chức đào tạo và chương trình đào tạo như ở bảng sau:

Tiêu chí so sánh

Học viện CS&PT

Đại học KTQD

Tên chuyên ngành

Phân tích dữ liệu lớn trong Kinh tế và Kinh doanh

Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh

Ngôn ngữ đào tạo

TIẾNG VIỆT

TIẾNG ANH

Mức học phí

Khoảng 8 triệu/năm (do đây là trường được Ngân sách Nhà nước hỗ trợ)

Nguồn: Đề án tuyển sinh 2019 – HVCS&PT

Khoảng 30 triệu/năm (do đây là trường tự chủ tài chính và chương trình đào tạo bằng tiếng Anh)

Nguồn: Đề án tuyển sinh 2019 – ĐHKTQD

Tham khảo chương trình đào tạo

Đại học công nghệ Swinburne (Australia), Đại học Portsmouth (Vương quốc Anh), Đại học Azirona (Hoa Kỳ)

Nguồn:http://tuyensinh.apd.edu.vn/hoc- vien-chinh-sach-va-phat-trien/phan-tich-du-lieu-lon-trong-kinh-te-va-kinh-doanh.html

Các đại học tại Australia và Singapore

Nguồn: https://dantri.com.vn/giao-duc-khuyen-hoc/nganh-hoc-hot-trong-thoi-40-khoa-hoc-du-lieu-trong-kinh-te-va-kinh-doanh-20190715082743124.htm

 

Chuẩn đầu ra

Học viên sử dụng tốt các ngôn ngữ lập trình như R, Python, SQL cho phân tích dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh. Có khả năng xây dựng và phát triển các mô hình phân tích dữ liệu lớn và phức tạp (Big Data), đề xuất các biện pháp, đề xuất các chính sách, chiến lược thực hiện nhằm tăng hiệu quả, giảm thiểu rủi ro trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh cho các tổ chức, doanh nghiệp.

Nguồn:http://tuyensinh.apd.edu.vn/hoc- vien-chinh-sach-va-phat-trien/phan-tich-du-lieu-lon-trong-kinh-te-va-kinh-doanh.html

Học viên vận dụng tốt các phương pháp Toán – Thống kê trong phân tích dữ liệu, mô hình hóa, suy diễn thống kê, áp dụng học máy (machine learning), có khả năng thiết kế thuật toán để giải quyết các bài toán kinh tế - kinh doanh với dữ liệu lớn, từ đó đưa ra các giải pháp, đề xuất kiến nghị, hỗ trợ ra quyết định trong kinh tế và kinh doanh.

Nguồn: http://mfe.neu.edu.vn/dseb-chuan-dau-ra/

Điểm chuẩn dự kiến (năm 2019)

Từ 17 điểm – 18 điểm

(trong đó môn Toán >= 6 điểm)

Nguồn: Dự báo của bộ phận tuyển sinh HVCS&PT.

Từ 20 điểm trở lên

Nguồn: https://laodong.vn/giao-duc/dai-hoc-kinh-te-quoc-dan-dua-ra-diem-chuan-du-kien-nam-2019-744189.ldo

Hi vọng rằng với những phân tích ở trên, các em học sinh sẽ có những lựa chọn cho riêng mình. Hãy ước mơ của riêng các em, khám phá những công việc triển vọng phù hợp với khả năng và sở thích của mình. Không ai nói trước được tương lai, biết đâu các em sẽ có những ý tưởng mang lại hàng triệu đô la. Nhưng để làm được điều đó hãy lựa chọn một trường đại học để chắp cánh cho ước mơ của các em!