Trường đại học Công nghệ thông tin là một trong những trường đầu tiên tại Việt Nam đào tạo chuyên sâu ngành khoa học dữ liệu
Cần giỏi toán và tư duy logic
Cuối năm 2017, nhóm nghiên cứu Viện John von Neuman, ĐH Quốc gia TP.HCM công bố dự án ứng dụng học máy (ML) - phương pháp mô phỏng trí tuệ con người - để phân tích nguyên nhân và dự đoán các chuyến bay trễ giờ tại sân bay Changi, Singapore.
"Khi phần ML, AI đã chín muồi, 80% yếu tố quyết định sự thành công của hệ thống là dựa vào khả năng xử lý dữ liệu, tức khoa học dữ liệu (DS - Data Science)" - PGS.TS Quản Thành Thơ, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết.
Mỗi giờ ở sân bay có hàng trăm chuyến bay đáp đất và cất cánh. Để xử lý toàn bộ thông tin đó chính xác, nhanh chóng, giới quản lý phải số hóa dữ liệu, tự động hóa và AI.
Theo TS Thơ, hiện tại hầu hết ĐH trong nước chưa chính thức có chuyên ngành DS, mà chỉ có các môn học liên quan.
"Đây là ngành mũi nhọn với nhiều ĐH, được nhiều sinh viên, giảng viên nghiên cứu. Thật sự là nghề hấp dẫn và thú vị. DS cần người giỏi, công việc dù thách thức nhưng luôn tạo ra cảm hứng trước những bài toán mới" - TS Thơ chia sẻ.
DS đưa ra nhiều thách thức kỹ thuật, người làm nghề này luôn tiếp xúc bài toán mới, nghiên cứu đi vào ứng dụng thực tế. Vì vậy, ai muốn theo đuổi công việc này cần hai yếu tố: toán và tư duy logic.
Cụ thể phải nắm vững kiến thức, kỹ năng toán, không ngại đối diện với loạt bài toán; có tư duy phân tích vấn đề làm nền tảng cho tư duy lập trình tốt.
Thế mạnh cạnh tranh cốt lõi của doanh nghiệp
Trên trang tìm kiếm việc làm Jobstreet, gõ từ khóa "data engineer" có hơn 1.050 vị trí đang cần người với mức lương 2.000 - 6.000 USD/tháng.
Ông Hồng Trung Dũng, phụ trách mảng kỹ thuật của ví điện tử Momo, cho biết: "DS mang lại giá trị cho doanh nghiệp dựa vào dữ liệu. Đó có thể là thông tin tổng hợp giúp doanh nghiệp định hình chiến lược, thay đổi sản phẩm hoặc nắm bắt nhu cầu, thói quen của khách hàng".
Cũng theo ông Dũng, nhu cầu nhân lực về DS ở các công ty fintech (công nghệ tài chính) hiện nay rất lớn, nhiều khả năng giữ ở mức rất lớn trong vòng 5-10 năm tới, bởi DS tạo ra thế mạnh cạnh tranh cốt lõi cho nhiều công ty.
Thứ nhất, việc dựa trên dữ liệu sẽ giúp loại bỏ những quyết định sai lầm do cảm tính. Thứ hai, DS giúp doanh nghiệp hiểu nhu cầu của nhiều đối tượng khách hàng trên mỗi loại sản phẩm, giúp khách hàng gắn bó lâu dài với sản phẩm. Thứ ba, DS giúp các đối tác của công ty hiểu biết thêm về khách hàng
Kỹ sư IT có thể phù hợp các vị trí sau trong ngành DS:
- Kỹ sư dữ liệu: Về kỹ năng cơ bản, vị trí này không khác nhiều so với kỹ sư IT, công việc đòi hỏi làm việc nhiều hơn với hệ thống dữ liệu lớn (Big Data).
- Kỹ sư học máy và nhà khoa học về khoa học dữ liệu: Hai vị trí này cần nhiều kiến thức về ML, xác suất thống kê. Công nghệ ML còn khá mới ở VN, nên phải bổ sung kiến thức ở bậc cao học hoặc tự học trên Internet.
Trong hai vị trí trên, kỹ sư học máy sẽ giải quyết nhiều hơn các vấn đề mang tính hệ thống, đảm bảo về độ chính xác, tốc độ và sự tự động hóa của các mô hình. Nhà khoa học dữ liệu đi sâu hơn về việc phân tích dữ liệu, thử nghiệm các mô hình lý thuyết.
Đăng ký tại đây
Bình luận hay