CƠ HỘI NGHỀ NGHIỆP NGÀNH ICT HƯỚNG KHOA HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Thứ sáu - 25/08/2017 10:04

CƠ HỘI NGHỀ NGHIỆP NGÀNH ICT
HƯỚNG KHOA HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Khi Viện JVN tổ chức chương trình Thạc sĩ đầu tiên về Khoa Học Dữ Liệu năm 2015, đây vẫn còn là một khái niệm khá mới ở Việt Nam với khá ít sự quan tâm từ cộng đồng. Tuy nhiên, chỉ trong 3 năm trở lại đây, cùng với sự lên ngôi của trào lưu cách mạng 4.0, cũng như sự bùng nổ về Khoa Học Dữ Liệu toàn cầu, Khoa Học Dữ Liệu đã trở thành một chủ đề nóng, quen thuộc và là một nghề nghiệp mới, hấp dẫn cùng với mức thu nhập cao.
 
Chỉ cần tìm kiếm với cụm từ “Khoa học dữ liệu” hoặc “Data Science”, chúng ta dễ dàng tìm ra hàng loạt bài báo, phân tích, đánh giá của các chuyên gia, chủ doanh nghiệp về Khoa Học Dữ Liệu và nhu cầu thực tế cả trong và ngoài nước. Trên thực tế, nhu cầu về việc làm trong lĩnh vực này đang ngày càng cao. Một ví dụ vào quý đầu tiên của năm 2015, số lượng nhân sự về Khoa học dữ liệu tăng 57% so với cùng kì năm ngoái. Nếu tìm hiểu thêm trên các trang tuyển dụng phổ biến trong nước hoặc website quốc tế như Linkedin, chúng ta sẽ tìm ra được các yêu cầu tuyển dụng trực tiếp “Data Scientist” và “Data Analyst” hoặc rất nhiều yêu cầu về kĩ năng phân tích dữ liệu. Có thể khẳng định rằng đây là xu hướng toàn cầu. Từ kinh nghiệm thực tế qua dự án của chúng tôi, với profile Linkedin của Data Scientist trên Linkedin, trung bình mỗi tháng có thể có 2-3 liên hệ từ các công ty trong và ngoài nước.
 

Học viên Viện JVN học chuyển tiếp tại EURECOM (Pháp(
Học viên Viện JVN học chuyển tiếp tại EURECOM (Pháp)


 
Trong lĩnh vực này, nền tảng kiến thức và kĩ năng cơ bản thường được đề cập và chia sẻ:

  1. Toán xác suất/thống kê và đại số tuyến tính (Foundation on Probability/Statistics and Linear Algebra)
  2. Khả năng lập trình (Ngôn ngữ Python, R) (Programming Skills in Python, R)
  3. Cơ sở dữ liệu (Database)
  4. Các kỹ thuật data mining/machine learning
  5. Phân tích đặt bài toán từ dữ liệu (Problem Statement)
  6. Dữ liệu lớn và hệ thống phân tán (Big Data and Distributed System)
  7. Kiến thức trong lĩnh vực ứng dụng cụ thể (Practical Projects)
  8. Tiếng Anh (trong trường hợp Việt Nam) (English Skills for Communication)
 
Tuy nhiên, việc tiếp cận như trên chỉ là ở mức khái quát, vì tùy thuộc vào vị trí, vai trò và vấn đề cụ thể mà một người làm khoa học dữ liệu phải đào sâu và trao dồi các hướng khác nhau. Do đó, theo chúng tôi, những điều cần thiết cho những người tham gia lĩnh vực này là:
  1. Khả năng lý luận xuất phát từ dữ liệu với kinh nghiệp thực tế (Reasoning)
  2. Khả năng tự học và tự phát triển (Self Study and Development)
 
Học viên Viện JVN học chuyển tiếp tại Télécom-ParisTech (Paris - Pháp) và Eurecom (Nice - Pháp)
Học viên Viện JVN học chuyển tiếp tại Télécom-ParisTech (Paris - Pháp) và Eurecom (Nice - Pháp)
 
Ý kiến trên xuất phát từ kinh nghiệm đào tạo và làm việc thực tiễn trong những năm qua của chúng tôi. Khoa Học Dữ Liệu là một ngành kết hợp từ nhiều ngành học và kiến thức khác nhau với mục tiêu cuối cùng là đưa ra được đánh giá hỗ trợ việc ra quyết định từ dữ liệu thô ban đầu. Vì vậy, để giải quyết vấn đề, chúng ta cần xuất phát từ dữ liệu, kết hợp các kiến thức khác nhau. Và cuối cùng, đây là một ngành đang phát triển rất nhanh về công nghệ, lý thuyết và cả ứng dụng, nên những gì chúng ta có và đã học sẽ phải luôn được cập nhật và thay đổi để đáp ứng nhu cầu thực tiễn.
 
Ngoài ra, khi bắt đầu tìm hiểu và định hướng bản thân theo lĩnh vực này, việc chuẩn bị cho bản thân và lựa chọn một chương trình học chuyên sâu là cần thiết. Các tiêu chí quan trọng cho chương trình học như vậy bao gồm:
  1. Chương trình phải bằng tiếng Anh vì đây là kĩ năng cơ bản để bạn tham gia vào thị trường lao động và tự học hỏi thêm.
  2. Chương trình tạo điều kiện cho học viên tham gia các dự án thực tế để tăng thêm kinh nghiệm.
  3. Chương trình cung cấp được nền tảng kiến thức và khả năng tư duy để học viên có thể tự phát triển và mở rộng trong nghề nghiệp.

 
Chương trình thạc sĩ của JVN được thiết kế để bao hàm tất cả những gì được đề cập. Nếu bạn chấp nhận các cơ hội và thách thức khi bước chân vào lĩnh vực hấp dẫn như Khoa Học Dữ Liêu, JVN sẽ là một lựa chọn đáng cân nhắc.

(Chương trình ICT - Viện JVN)


-------------------------------------
Thông tin chương trình đào tạo: http://www.jvn.edu.vn/vi/page/Thac-si-ICT.html
Liên hệ: Viện John von Neumann - Khu phố 6, phường Linh Trung, quận Thủ Đức, TP.HCM
Số điện thoại: 028 3724 6560
Email: yen.nguyen@jvn.edu.vn

Những tin mới hơn

Những tin cũ hơn

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây
by duyetdev.com