Khoa Kinh tế và Kinh doanh Quốc Tế (Fibe)
 
Khoa học dữ liệu trong kinh doanh, xu hướng và cơ hội nghề nghiệp

Trong quá trình công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ. Đối với một trường đại học năng động thì đây còn là một trong những lĩnh vực vô cùng tiềm năng được nhà tuyển dụng cũng như nhiều bạn trẻ quan tâm.Vậy đâu là cơ hội nghề nghiệp khi theo đuổi lĩnh vực khoa học dữ liệu? Làm sao để chinh phục lĩnh vực siêu “hot” này thành công?... Mọi thắc mắc xoay quanh chủ đề đã được giải đáp trong Tọa đàm khoa học do Trung tâm Dữ liệu và Phân tích kinh tế - xã hội (CSEAD) của Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN tổ chức ngày 26/6/2021, trong chuỗi sự kiện “UEB - Reasearch & Sharing” của Trường.


Tại tọa đàm, ông Tô Mạnh Hoàng - Chuyên gia Giải pháp được Chứng nhận bởi Microsoft, Nhà sáng lập Datapot Analytics Group - đã đưa ra những khái niệm trong khoa học dữ liệu, giới thiệu Quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu trong doanh nghiệp, cũng như một số ứng dụng dữ liệu trong các bài toán kinh doanh thực tế và phân tích đôi nét về triển vọng của ngành phân tích dữ liệu trong tương lai.

TS. Nguyễn Văn Phương - Nhà khoa học dữ liệu, Khối dữ liệu và Phân tích (D&A) - Ngân hàng Techcombank chia sẻ các kỹ năng và kiến thức cần thiết để làm trong ngành dữ liệu. Ông nhấn mạnh “Ngày nay lĩnh vực ngân hàng đang rất cần các vị trí về phân tích dữ liệu và chưa có ngân hàng nào tại Việt Nam thực hiện thành công quá trình chuyển đổi số. Ngân hàng Techcombank mới chỉ là ngân hàng đang thực hiện quá trình chuyển đổi số tốt nhất. Các vị trí mà các doanh nghiệp đang rất cần thiết hiện nay gồm:

+ Data Analyst (phù hợp với các bạn sinh viên khối ngành kinh tế): Công việc của vị trí này là xử lý các dữ liệu mang tính thống kê, không tham gia và quá trình ra quyết định của công ty.

+ Data Engineer (phù hợp với các banh khối ngành kỹ thuật): là cầu nối và tạo ra môi trường là việc cho Data Analyst và Data Scientist.

+ Data Scientist: những người nghiên cứu và trực tiếp tham gia vào quá trình ra quyết định của công ty.

Để đáp ứng được các vị trí công việc trên, sinh viên cần có các kỹ năng chung để làm trong ngành dữ liệu như:

  • Hiểu biết về vấn đề kinh doanh
  • Kỹ năng toán thống kê
  • Tư duy lập trình
  • Thành thạo SQL
  • Khả năng ngoại ngữ

Kỹ năng đặc trưng mà sinh viên cần biết của từng vị trí:

- Data Analyst: Sử dụng thành thạo R hoặc Python, Công cụ cho Bussiness, Intelligence (BI) như Power BI.

- Data Engineer: Hadoop, Hive, Dig and Spark; Phát triển các gói ETL; Nền tảng Cloud như Google, Amazon…

- Data Scientist: Hiểu biết sâu về kinh doanh của công ty; Hiểu được các thuật toán máy học như Deep Learning; Sử dụng thành thạo Python, Git…; Lập trình hướng đối tượng (OOP).

Những chia sẻ vô cùng hấp dẫn và sâu sắc mà TS. Nguyễn Văn Phương đem lại có ý nghĩa rất lớn đối với các sinh viên, học viên yêu thích hoặc đang có mong muốn theo đuổi ngành khoa học dữ liệu. Bởi thông qua chia sẻ tại buổi tọa đàm sẽ các em nhận diện và nắm bắt được cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực khá mới mẻ và có sự chuẩn bị sẵn sàng để có thể tự tin tham gia ứng tuyển tại các công ty, tập đoàn. Phần chia sẻ của diễn giả cũng đã góp phần tạo nền tảng và động lực để sinh viên quyết tâm theo đuổi và thực hiện đam mê.

TS. Nguyễn Thế Kiên - Phó Giám đốc phụ trách, Trung tâm Dữ liệu và Phân tích Kinh tế - Xã hội (CSEAD) Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN đã đưa ra những định hướng lộ trình học tập cho sinh viên nhóm ngành kinh tế, kinh doanh.

Với triển vọng cao và cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn, không chỉ các giảng viên mong muốn có lộ trình đào tạo thích hợp cho sinh viên của mình để có kiến thức và kỹ năng tốt nhất khi theo đuổi lĩnh vực khoa học dữ liệu, mà ngay cả các bạn sinh viên nhóm ngành kinh tế - kinh doanh cũng vô cùng hứng thú, quan tâm học thế nào để đúng hướng và hiệu quả ngay khi còn ngồi trên ghế nhà trường.

Tiếp nối chuỗi sự kiện UEB - Research and Sharing, Tọa đàm khoa học số 2 trong chuỗi sự kiện “UEB - Reasearch & Sharing” đã đem đến những tri thức vô cùng bổ ích, hấp dẫn về lĩnh vực khoa học dữ liệu trong kinh doanh từ các chuyên gia, nhà khoa học hàng đầu chia sẻ. Sự thành công của tọa đàm số 2 này không chỉ góp phần đem lại những kiến thức, bài học ý nghĩa đối với các đối tượng quan tâm, đam mê theo đuổi lĩnh vực, mà còn là động lực to lớn để Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN thực hiện các sự kiện tiếp theo, mang tới những giá trị tốt đẹp lan tỏa tới cộng đồng. 

 

Các diễn giả chính của sự kiện:

 

Ông Tô Mạnh Hoàng - Chuyên gia giải pháp được Chứng nhận bởi Microsoft, Nhà sáng lập Datapot Analytics Group. Ông có kinh nghiệm 7 năm làm việc chuyên sâu trong mảng dữ liệu; đã tư vấn, đào tạo, triển khai ở các doanh nghiệp lớp như Unilever, Techcombank, Toyota, Topica, Airpay… . Hiện tại ông đang triển khai dự án Quản trị và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực chứng khoán.

 

TS. Nguyễn Văn Phương - Nhà Khoa học dữ liệu, Khối dữ liệu và Phân tích (D&A) - Ngân hàng Techcombank - một trong những ngân hàng lớn nhất Việt Nam. Công việc của ông bao gồm nghiên cứu và xây dựng các mô hình ứng dụng máy học trong thu hút và giữ chân khách hàng. Hiện ông đang xây dựng bộ tài liệu “Ứng dụng các thuật toán máy học và Deep Learning với ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng trong kinh doanh ngân hàng” tại Techcombank.

 

TS. Nguyễn Thế Kiên - Phó Giám đốc phụ trách, Trung tâm Dữ liệu và Phân tích Kinh tế - Xã hội (CSEAD) Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN là người có nhiều năm nghiên cứu và giảng dạy về phân tích định lượng, kinh nghiệm tư vấn và giảng dạy cho các doanh nghiệp.

 

Kiên Nguyễn