Sự thiếu hụt toàn cầu nhân lực phân tích dữ liệu và định hướng đào tạo của học viện chính sách và phát triển
419
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA
SỰ THIẾU HỤT TOÀN CẦU NHÂN LỰC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ
ĐỊNH HƯỚNG ĐÀO TẠO CỦA HỌC VIỆN CHÍNH SÁCH VÀ PHÁT TRIỂN
Trần Trọng Nguyên*
Đàm Thanh Tú**
TÓM TẮT: Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 mở ra cơ hội cho người lao động 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. Bài
viết sau sẽ chỉ ra sự thiếu hụt nghiêm trọng nguồn nhân lực trong lĩnh vực phân tích dữ liệu trên phạm vi
toàn cầu. Nhóm nghiên cứu cũng cho rằng với những lợi thế của Việt Nam, việc một số trường đại học
như Đại học công nghệ thông tin, Đại học Bách Khoa Hà Nội, Học viện Chính sách và Phát triển, Đại học
Kinh tế quốc dân,… đi tiên phong đào tạo cử nhân chính quy về khoa học dữ liệu nói chung, trong đó
có phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh nói riêng là hoàn toàn đúng đắn, khả thi và bắt kịp xu
hướng của thời đại.
ABSTRACT: The Industrial Revolution 4.0 opens up opportunities for employees to pursue suitable, right
and key occupations. In the era of technology development and rapid changes, young people need
to understand their work and future career values to make the correct choices. This paper studies
the serious shortage of human resources in the field of data analysis on a global scale. In condition
of Vietnam’s advantages, some universities such as the University of Information Technology, Hanoi
University of Science and Technology, Academy of Policy and Development and the National Economics
University,... have pioneered formal bachelor’s training in data science in general, including big data
analysis in economics and business in particular, is absolutely correct, feasible and catching up with the
trends of the times.
Từ khóa: cách mạng công nghiệp, chuyên gia phân tích dữ liệu, dữ liệu lớn
Keywords: Industrial revolution, data analyst, big data
1. GIỚI THIỆU
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.
* Học viện Chính sách và phát triển, Bộ kế hoạch và đầu tư, Hà Nội, Việt Nam. Tác giả nhận phản hồi: Tel.: +84 912142282; -
** Học viện Chính sách và phát triển, Bộ kế hoạch và đầu tư, Hà Nội, Việt Nam. Tác giả nhận phản hồi: Tel: 0912426326 - E-mail
address: [email protected]
420
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA
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. Thay vào đó
là rất nhiều loại công việc mới được tạo ra, nhờ vào khoa học công nghệ mà tương lai sẽ thay đổi
nhanh hơn rất nhiều so với những gì mà chúng ta có thể tưởng tượng. 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
cho kỉ nguyên công nghệ này.
. Phát triển IoT (Internet vạn vật) và Phân tích dữ liệu lớn.
. Phát triển trí tuệ nhân tạo để cải tiến robot và xe hơi tự hành.
. Công nghiệp xây dựng và in 3D
. Dịch vụ Tài chính và Đầu tư chứng khoán
. Công nghệ Sinh học
. 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 người lao động 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. CUNG CẦU THỊ TRƯỜNG LAO ĐỘNG VỀ NGUỒN NHÂN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU HIỆN NAY
Hiện tại, các hoạt động của doanh nghiệp, người dùng, máy móc có thể sinh ra nhiều dữ liệu,
đa dạng và liên tục. Lượng dữ liệu do người dùng toàn cầu tạo ra hằng ngày trên Facebook là trên
600 Tetrabyte, với mỗi chuyến bay của Boeing 787 thì các cảm biến của nó sinh ra và truyền về
mặt đất lượng dữ liệu khoảng 500 Gigabyte,...Các dữ liệu lớn này có thể mang lại nhiều hiểu biết
sâu sắc về sản phẩm, dịch vụ, hoạt động vận hành của thiết bị, doanh nghiệp, hay hiểu biết về
khách hàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu (PTDL) sẽ giúp doanh nghiệp có thể nhanh chóng
phản ứng, điều chỉnh, tối ưu hóa hoạt động, tăng doanh thu và lợi nhuận, phục vụ và làm hài lòng
khách hàng hơn. Vì thế, chuyên gia PTDL nổi lên như một nghề được săn lùng nhiều nhất hiện nay.
Nhấn mạnh về vai trò của việc PTDL trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, Eric Schmidt - cựu
chủ tịch Alphabet (Công ty mẹ của Google) cho rằng: “Bằng cách phân tích dữ liệu, con người có
một lượng kiến thức cơ bản về cách thống kê các hoạt động và đưa ra kết luận cuối cùng từ các
kho dữ liệu lớn. Sự hiểu biết cơ bản về phân tích dữ liệu quan trọng đối với những người trẻ bởi
đây chính là cách mà họ đi vào thế giới tương lai...”
Trong một nghiên cứu của Accenture đã cho biết: “Tại Mỹ 80% các công việc liên quan đến
PTDL mới được sinh ra trong khoảng năm 2010 đến năm 2011 vẫn chưa tìm được ứng viên nhận
nhiệm vụ. Riêng nước Mỹ sẽ tạo ra 400.000 vị trí làm việc mới liên quan đến PTDL trong khoảng
thời gian từ 2010 đến 2015, nhưng chỉ có thể tạo ra được 140.000 học viên tốt nghiệp mới đáp ứng
được công việc này…”.
Một nghiên cứu khác của McKinsey cũng 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
421
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA
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”. Sự thiếu hụt nguồn nhân lực này sẽ càng ngày càng trầm trọng và được
thể hiện như biểu đồ sau.
Biểu đồ 1: Chênh lệch cung cầu trong nghề phân tích dữ liệu
(Nguồn: www.delphianalytics.net)
Lý do làm nên sự thiếu hụt nhân lực nằm ở chỗ các vị trí làm việc với PTDL phải hội tụ được
nhiều kỹ năng cùng một lúc. Các vị trí này vừa phải nắm được các kỹ thuật thống kê và khai phá
dữ liệu, vừa phải biết lập trình và quản trị lượng dữ liệu lớn, đa dạng về cấu trúc, tốc độ truyền tải
nhanh. Ngoài ra, họ còn cần có hiểu biết về doanh nghiệp hoặc các ngành nghề cụ thể, nơi các kết
quả phân tích được ứng dụng. Hơn nữa, để làm việc với giới doanh nghiệp họ cần kỹ năng giao
tiếp tốt, kỹ năng trình bày báo cáo dễ hiểu để giúp doanh nghiệp ra quyết định. Số lượng người đáp
ứng được nhiều kỹ năng như vậy sẽ không thể nhiều bằng số lượng những người chỉ có một trong
số các kỹ năng nhất định.
Sự thiếu hụt nhân lực làm PTDL ở các nước lớn trên thế giới là cơ hội cho mọi quốc gia trên
thế giới, trong đó có Việt Nam. Đánh giá về cơ hội lớn này, ông Trương Gia Bình (Chủ tịch Tập
đoàn FPT) cho rằng: “Sự khan hiếm nhân lực về PTDL trên thị trường quốc tế là cơ hội cho các
nước có nền tảng toán học và các ngành khoa học tự nhiên tốt ở bậc phổ thông như Việt Nam. Thế
giới vẫn còn thiếu 6 triệu chuyên gia PTDL, cơ hội nằm ở những bộ não linh hoạt, điều mà người
trẻ Việt Nam có lợi thế…”.
Như vậy, có thể coi sự thiếu hụt nhân lực PTDL trên toàn cầu là cơ hội cho Việt Nam bứt
phá, đi tắt đón đầu trong đào tạo nhân lực công nghệ thông tin, nhanh đạt đến mục tiêu trở thành
quốc gia mạnh về công nghệ thông tin. Với những nền tảng sẵn có của các trường đại học của Việt
Nam thì định hướng đào tạo những chuyên gia PTDL là một hướng đi đúng đắn, phù hợp với xu
thế phát triển và hoàn toàn khả thi.
422
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA
3. THỰC TRẠNG ĐÀO TẠO NHÂN LỰC VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU Ở VIỆT NAM
Theo ông Trần Thế Trung (Viện trưởng Viện Nghiên cứu Công nghệ FPT) thì 4 công việc
liên quan đến PTDL là:
- Kiến trúc sư dữ liệu: Là người nắm rõ cấu trúc, đặc tính của các nguồn dữ liệu, hiểu rõ yêu
cầu sử dụng của các dự án phân tích dữ liệu, bao gồm nhu cầu ngắn hạn và nhu cầu mở rộng trong
tương lai. Người này có khả năng đưa ra kế hoạch tổng thể cho việc thu thập, lưu trữ, tích hợp và
bảo trì các nguồn dữ liệu này.
- Kỹ sư dữ liệu: Là người hiểu biết sâu sắc về các hệ quản trị dữ liệu và hệ thống phần mềm
liên quan, để có thể thực thi được các yêu cầu thiết kế của kiến trúc sư dữ liệu một cách hiệu quả.
Kỹ sư dữ liệu cài đặt các cơ sở dữ liệu, viết các câu lệnh truy vấn dữ liệu phức tạp, mở rộng hệ lưu
trữ ra trên nhiều máy tính hoặc thu gọn khi cần, xây dựng hệ thống phòng ngừa rủi ro để không
mất dữ liệu khi có các sự cố hay thiên tai xảy ra,...
- Nhà phân tích dữ liệu: Nhiệm vụ chính là tính toán và đưa ra các kết luận có khả năng đúng
cao, từ các con số. Họ thường có bằng cấp về ngành khoa học máy tính và kinh doanh. Họ sử dụng
dữ liệu từ các hệ quản trị dữ liệu hoặc thậm chí chỉ là tập tin Excel để phân tích và đưa ra các nhận
định có ý nghĩa cho hoạt động của doanh nghiệp.
- Nhà khoa học dữ liệu: Có nhiệm vụ giống như nhà PTDL, nhưng họ có kỹ năng để làm việc
với dữ liệu lớn hoặc có tốc độ truyền dữ liệu về cao, từ nhiều nguồn khác nhau. Họ biết về kỹ thuật
cơ sở dữ liệu, đặc biệt là kỹ thuật dữ liệu lớn như hệ thống Hadoop hay Apache Spark, sử dụng các
ngôn ngữ chuyên dụng cho phân tích dữ liệu như R hoặc ngôn ngữ cho phép dựng nhanh các ứng
dụng PTDL như Python và có kỹ năng về thống kê, khai phá dữ liệu.
Trước đây, việc đào tạo chính quy chuyên ngành PTDL chưa có một trường đại học nào của
Việt Nam triển khai mà chỉ có các chuyên ngành gần như Khoa học máy tính, Khoa học thông tin,
Thống kê trong kinh tế và kinh doanh,… Tuy nhiên, năm 2018 trường đại học đầu tiên của Việt
Nam đào tạo bậc cử nhân về chuyên ngành PTDL là Trường Đại học Công nghệ thông tin, ĐHQG
Thành phố Hồ chí Minh với 50 chỉ tiêu trong mùa tuyển sinh năm 2018 (điểm chuẩn trúng tuyển
là 20,6 điểm). Trong mùa tuyển sinh 2019, một số trường đại học như Đại học Bách khoa Hà Nội,
Đại học Kinh tế quốc dân, Học viện Chính sách và Phát triển, Đại học FPT, Đại học Đà Nẵng,
Đại học Tân Tạo, Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu, Khoa Quốc tế - ĐHQG Hà Nội,… cũng triển khai
chương trình đào tạo về chuyên ngành PTDL. Điểm trúng tuyển của các thí sinh theo học chuyên
ngành này cũng khá cao (Đại học Bách khoa Hà Nội là 27 điểm; Đại học Kinh tế quốc dân là 23
điểm; Đại học FPT là 21 điểm; Học viện Chính sách và Phát triển là từ 17,5 điểm đến 21 điểm tùy
đợt xét)
Tuy nhiên, mục tiêu đào tạo của mỗi trường về ngành khoa học này lại được phân hóa theo
2 định hướng như sau:
Thứ nhất, là các trường đào tạo theo định hướng trở thành nhà KHDL (Data Scientist). Mục
tiêu đào tạo của các trường này là tạo ra những con người là “bộ não” của KHDL, tức là họ sẽ
đảm nhiệm việc xử lý và lưu trữ dữ liệu, viết code/thuật toán để tạo ra sản phẩm từ các nguồn dữ
liệu lớn. Do đó, các học viên theo học sẽ được trang bị 3 khối kiến thức là nền tảng là: Công nghệ
423
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA
thông tin, Toán học và Thống kê học. Trong đó khối kiến thức về công nghệ thông tin là được chú
trọng hơn cả với nhiều môn học đòi hỏi tư duy rất cao như: Trí tuệ nhân tạo, Máy học (Machine
Learning), Các ngôn ngữ lập trình, Khai phá dữ liệu, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Tính toán song song
và phân tán, Cơ sở dữ liệu phân tán, Cấu trúc dữ liệu và giải thuật,… Như vậy đối tượng theo học
theo hướng này thường phải là những học sinh có tư duy tốt và đam mê công nghệ mới có thể đáp
ứng được yêu cầu của quá trình đào tạo. Các trường theo định hướng đào tạo này là những trường
có thế mạnh về công nghệ như Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Trường Đại học Công nghệ
thông tin - ĐHQG Thành phố Hồ chí Minh, Đại học FPT,...
Thứ hai, là các trường đào tạo theo định hướng trở thành nhà PTDL (Data analyst) trong lĩnh
vực kinh tế và kinh doanh. Theo quan điểm của các trường đại học này, nếu sinh viên chỉ được đào
tạo thuần các kiến thức về công nghệ thông tin trong PTDL thường thiếu kiến thức về kinh tế và
kinh doanh. Họ có thể đưa ra một sơ đồ trí tuệ nhân tạo nhưng lại không thể phân tích được phương
thức này tốt cho doanh nghiệp như thế nào. Với triết lý đó, trong quá trình đào tạo học viên sẽ được
trang bị 3 khối kiến thức nền tảng là: Kinh tế và kinh doanh; Công nghệ thông tin; Toán và thống
kê. Trong đó, khối kiến thức về Kinh tế và Kinh doanh vẫn chiếm vai trò chủ đạo trong chương
trình đào tạo. Các học viên có thể không nhất thiết phải thành thạo nhiều ngôn ngữ lập trình, không
thạo về quản trị hệ thống nhưng có thể sử dụng tốt các công cụ để đưa ra kết luận sau khi PTDL.
Như vậy đối tượng theo học theo hướng này không nhất thiết phải là những học sinh thông minh
nhất, chỉ cần các em có niềm đam mê công nghệ mới và hứng thú với công việc phân tích kinh
doanh là có thể đáp ứng tốt yêu cầu của quá trình đào tạo. Các trường theo định hướng đào tạo này
là những trường có thế mạnh về kinh tế và kinh doanh như Trường Đại học Kinh tế quốc dân, Học
viện Chính sách và Phát triển, Khoa quốc tế - ĐHQG Hà Nội,...
4. ĐỊNH HƯỚNG ĐÀO TẠO CỦA HỌC VIỆN CHÍNH SÁCH VÀ PHÁT TRIỂN
Trong mùa tuyển sinh năm 2019, Học viện Chính sách và Phát triển đã tuyển sinh chuyên
ngành “Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh”, thuộc ngành Kinh tế (mã ngành:
7310101) với số lượng thí sinh nhập học là 52 sinh viên/50 chỉ tiêu. Quan điểm đào tạo của Học
viện là thiên về xu hướng sử dụng các công cụ có sẵn để phân tích dữ liệu, đặc biệt là nhấn mạnh
vào việc phân tích dữ liệu lớn trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh vì đây là lĩnh vực có vai trò rất
quan trọng, tác động tới mọi hoạt động sản xuất kinh doanh, mọi quyết định trong nền kinh tế số.
Việc tổ chức thực thiện chương trình đào tạo của Học viện cũng mang nhiều tính thực hành,
học viên được tham gia tiếp xúc nhiều với doanh nghiệp và học thêm nhiều kỹ năng mềm để nhanh
chóng có sự hòa nhập mới môi trường làm việc khi tốt nghiệp.
Với định hướng đào tạo như vậy, Học viện Chính sách và Phát triển dành khoảng 40% thời
gian chương trình đào tạo chuyên ngành này cho khối kiến thức nền tảng về kinh tế và kinh doanh
với các học phần như: Kinh tế học vi mô, Kinh tế học vĩ mô, Chính sách công, Nguyên lý tài chính
tiền tệ, Nguyên lý kế toán, Tài chính doanh nghiệp, Kế toán tài chính, Quản trị doanh nghiệp,
Marketing căn bản, Ngân hàng thương mại, Thị trường chứng khoán, Phân tích và dự báo vĩ mô,
Phân tích hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, Phân tích báo cáo tài chính,…
Khối kiến thức về Công nghệ và Phân tích dữ liệu lớn được dành khoảng 25% thời gian đào
tạo với các học phần như: Dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh, Lập trình phân tích dữ liệu với
424
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA
R/Python, Hệ quản trị cơ sở dữ liệu, Quản trị trị dữ liệu lớn với Apache Spark, Khai phá dữ liệu
cho phân tích, Học máy và trí tuệ nhân tạo, Phân tích dữ liệu lớn với R/Python, Marketing số, Công
nghệ tài chính, Blockchain trong quản lý, Phân tích dữ liệu truyền thông xã hội,…
Khối kiến thức về Toán học và Thống kê được dành khoảng 15% thời gian đào tạo với các
học phần như: Toán cao cấp, Xác suất và thống kê, Nguyên lý thống kê kinh tế, Kinh tế lượng,
Toán tài chính, Phân tích thống kê nhiều chiều, Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và ứng dụng,
Quản trị rủi ro, Định giá tài sản tài chính,…
Khoảng 20% thời gian còn lại là đào tạo những kỹ năng mềm và các môn học chung theo quy
định của Bộ Giáo dục và Đào tạo.
Để thực hiện mục tiêu đào tạo của mình, ngoài đội ngũ giảng viên cơ hữu hiện có, Học viện
Chính sách và Phát triển đã cộng tác với các chuyên gia và giảng viên đến từ Viện Công nghệ
thông tin - Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam, Tập đoàn Viettel, Ngân hàng Ngoại
thương Việt Nam, Trường Đại học Kinh tế quốc dân, Học viện Tài chính,... Ngoài ra, với cơ sở mới
khang trang sẽ được hoàn thành vào tháng 2 năm 2020 tại Khu đô thị Nam An Khánh và hệ thống
dữ liệu lớn phục vụ cho công tác quản lý nhà nước của Bộ Kế hoạch và Đầu tư thì các học viên sẽ
được tận hưởng những dịch vụ tốt nhất cho quá trình học tập, nghiên cứu của mình.
Cử nhân tốt nghiệp chuyên ngành “Phân tích dữ liệu lớn trong kinh tế và kinh doanh” của
Học viện phải đáp ứng các yêu cầu:
- Về kiến thức: Có kiến thức cơ bản về dữ liệu và khai phá dữ liệu, nắm được các nguyên lý
kinh tế - kinh doanh cơ bản của nền kinh tế và doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp thuộc
các ngành tài chính, ngân hàng, marketing hay doanh nghiệp công nghệ trong nền kinh tế số; Có
kiến thức chuyên sâu về việc khai thác công cụ quản trị và phân tích dữ liệu lớn như Spark, Hadoop
Ecosystem, Machine Learning, Python, R, SPSS, Stata,... Có khả năng hình thành ý tưởng, thiết
kế, khai thác các công cụ thống kê và triển khai các phần mềm chuyên dụng để phân tích dữ liệu
trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh nhằm nâng cao sức cạnh tranh của doanh nghiệp, phát triển,
khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo.
- Về kỹ năng: Có kỹ năng phân tích, tổng hợp, kỹ năng nghiên cứu khoa học, kỹ năng quản
lý thời gian và nguồn lực, phát triển tư duy hệ thống, tư duy phản biện; Có kỹ năng viết báo cáo
phân tích, thuyết trình và làm việc theo nhóm; Trên cơ sở nguồn dữ liệu hiện có sẽ đưa ra các đánh
giá và đề xuất giải pháp kinh tế - kinh doanh phù hợp cho tổ chức, doanh nghiệp.
- Về thái độ: Có ý thức tự giác chấp hành các chủ trương, đường lối, chính sách của Đảng,
pháp luật của Nhà nước. Có ý thức khắc phục khó khăn để hoàn thành tốt nhiệm vụ học tập; tự tin,
có bản lĩnh và tinh thần khát khao học tập vươn lên khẳng định năng lực bản thân; Có tác phong
làm việc khoa học và chuyên nghiệp, tư duy năng động, coi trọng hiệu quả công việc; Có phẩm
chất đạo đức nghề nghiệp cần thiết của một nhà kinh tế, có bản lĩnh nghề nghiệp và thái độ trung
thực, yêu nghề và có trách nhiệm trong công việc..
- Về trình độ ngoại ngữ: Theo chuẩn đầu ra của Học viện Chính sách và Phát triển với điểm
TOEIC quốc tế tối thiểu 450. Sử dụng tốt tiếng Anh với những kỹ năng nghe, nói, đọc, viết trong
nghiên cứu, giao tiếp và soạn thảo báo cáo phân tích.
425
HỘI THẢO QUỐC TẾ: PHÁT TRIỂN KINH TẾ VÀ KINH DOANH BỀN VỮNG TRONG ĐIỀU KIỆN TOÀN CẦU HÓA
Với những yêu cầu đầu ra như vậy, cử nhân chuyên ngành “Phân tích dữ liệu lớn trong kinh
tế và kinh doanh” có thể làm việc tốt tại các cơ quan quản lý của Nhà nước về lĩnh vực thống kê,
phân tích và dự báo thuộc các Bộ/Ban/Ngành hay các doanh nghiệp có bộ phận nghiên cứu và phân
tích dữ liệu, dữ liệu lớn như ngân hàng, công ty bảo hiểm, công ty chứng khoán, công ty bất động
sản, công ty kinh doanh thương mại hay các công ty công nghệ trong nền kinh tế số.
5. KẾT LUẬN
Ngành khoa học dữ liệu ở Việt Nam cũng tương đối non trẻ so với ở các nước phát triển, hạ
tầng công nghệ thông tin cũng chưa thực sự tiên tiến nên chưa thể lưu trữ và xử lý dung lượng lớn
dữ liệu. Tuy nhiên, Việt Nam có thể trở thành nơi tiềm năng về phát triển công nghệ cao khoa học
dữ liệu. Điều này tạo ra hàng triệu việc làm trong lĩnh vực này nhưng cũng sẽ thay thế công việc
của hàng trăm triệu lao động giản đơn. Vì vậy, các trường đại học và viện nghiên cứu cần đẩy mạnh
các chương trình nghiên cứu và đào tạo về khoa học dữ liệu nói chung, khoa học về PTDL trong
kinh tế và kinh doanh nói riêng. Ngoài sự nỗ lực từ cả các trường đại học, viện nghiên cứu thì rất
cần vai trò của những doanh nghiệp, phải luôn đồng hành cùng nhau để hai bên hiểu rõ nhau hơn
về những nhu cầu và khả năng nhằm định hướng tốt cho đào tạo nguồn nhân lực có đủ trình độ đáp
ứng được nhu cầu của xã hội.
Trước khi kết cho bài viết này, chúng tôi xin trích dẫn một câu ngạn ngữ “Muốn đi nhanh
hãy đi một mình, muốn đi xa hãy đi cùng nhau”. Tất cả những ý tưởng vĩ đại đều bắt nguồn từ
ba hay bốn ý tưởng tốt và hầu hết những ý tưởng tốt đều bắt nguồn từ tư duy sẻ chia. Do đó, điều
mong muốn của chúng tôi không phải là phát triển một chương trình đào tạo chuẩn quốc tế về
PTDL dành riêng cho trường mình mà cần có sự chung tay vì một nền khoa học dữ liệu phát triển
cho cả nước Việt Nam. Muốn vậy, các trường đại học, viện nghiên cứu và các doanh nghiệp trên
toàn quốc cần có sự hợp tác, chia sẻ kinh nghiệm, chia sẻ nguồn thông tin, chia sẻ dữ liệu lớn, chia
sẻ nguồn nhân lực chất lượng cao trong khoa học dữ liệu. Sự chia sẻ này không làm chúng ta suy
yếu mà làm chúng ta ngày càng mạnh hơn, đào tạo ra nhiều lực lượng tinh nhuệ để phát triển các
công nghệ số cần thiết cho đất nước.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Đề án tuyển sinh năm 2019 của các trường Đại học, Học viện năm 2019.
nhat-the-ky-21.htm
du-lieu-trong-kinh-te-va-kinh-doanh-2540
lieu-41064.html
7 trang
11280
Free
Bạn đang xem tài liệu "Sự thiếu hụt toàn cầu nhân lực phân tích dữ liệu và định hướng đào tạo của học viện chính sách và phát triển", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- su_thieu_hut_toan_cau_nhan_luc_phan_tich_du_lieu_va_dinh_huo.pdf
