CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI

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.

CHUYÊN GIA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU – SỰ THÀNH CÔNG TRONG TƯƠNG LAI

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!

Nguồn: Học viện Chính sách & Phát triển - Bộ Kế hoạch và Đầu tư

Có thể bạn chưa biết:

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

  • Khảo sát, đánh giá cơ sở hạ tầng hệ thống hiện có để xem tính khả thi cho việc ứng dụng lưu trữ và khai thác Bigdata.
  • Tư vấn và xây dựng hệ thống phục vụ Bigdata theo tình hình hoạt động sản xuất/kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu (Data warehouse).
  • Hệ thống xử lý dữ liệu (ETL system).
  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Analysis system).
  • Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & BI system).
  • Vận hành, bảo trì hệ thống.

Phân tích dữ liệu big data

  • Xây dựng thuật toán khai thác dữ liệu dựa thực tế kinh doanh của công ty
  • Ứng dụng các mô hình định lượng thông minh để phân tích hành vi tiêu dùng
  • Dự báo nhu cầu tiêu dùng và chuẩn đoán những nguy cơ rời dịch vụ
  • Phát triển các giải pháp kinh doanh tăng doanh thu và kiểm soát rủi ro trong kinh doanh

Tư vấn chiến lược

  • Xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên kết quả phân tích thông minh từ nguồn big data
  • Phân khúc thị trường và định vị những phân khúc ưu tiên khai thác
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ để giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro rời dịch vụ
  • Xây dựng các chương trình khuyến mãi theo khúc thị trường hạn chế tối thiểu spam đến khách hàng

Training lĩnh vực dữ liệu

  • Kiến thức về cơ bản trong khai thác big data
  • Kiến thức nâng cao hướng đến khai thác big data
  • Xây dựng chiến lược marketing dựa trên kết quả khai thác big data
  • Chuyển giao công nghệ mô hình khai thác big data

 

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>

App đặt xe, xe công nghệ. Chi tiết

SGO Giải pháp thông minh cho các công ty vận chuyển, logistics thuê ngoài

ứng dụng quản lý vận tải thông minh

ứng dụng quản lý đội xe, điều tài thông minh

Phần mềm, ứng dụng thông minh dành cho quản lý xe doanh nghiệp, điều xe đi công tác,...

Quản lý giao vận thông minh

driverplus

fintech

banking mobile apps

insurtech

medical tech, health care mobile apps

Copyright© Bigdata Solutions. All Rights Reserved. Tư vấn, xây dựng, chuyển giao Bigdata

Tìm kiếm