Giải bài toán “khát” chương trình đào tạo về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo tại Việt Nam

Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo tại Việt Nam: Mũi nhọn trong thời đại số, nhưng khan hiếm chương trình đào tạo có chuyên môn

Chuyển đổi số trong kinh doanh đã và đang được thúc đẩy mạnh mẽ bởi sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT). Nhờ vậy, các doanh nghiệp nắm bắt sâu sắc hơn về hành vi người tiêu dùng thông qua những ứng dụng của khoa học dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho những cải tiến mới trong hoạt động kinh doanh và gia tăng giá trị cho khách hàng. Cùng với đó, những công nghệ như ô tô tự lái, trợ lý ảo (Alexa), chatbot (ChatGPT), hay dịch vụ y tế AI đã chứng minh rằng: Công nghệ sẽ cách mạng hóa cách con người sống và làm việc trong nhiều năm tới. Và những ai có thể làm chủ và tận dụng các công cụ đầy sức mạnh này sẽ sở hữu lợi thế trong một thế giới việc làm cạnh tranh và biến đổi không ngừng.

Hơn một thập kỷ đã trôi qua kể từ khi tạp chí danh giá Havard Business Review đưa ra nhận định “Khoa học dữ liệu là ngành học hấp dẫn nhất của thế kỷ 21”. Theo trang tin tài chính Finbold, giá trị ước tính của thị trường trí tuệ nhân tạo sẽ vượt ngưỡng 1.000 tỷ USD vào năm 2028, và tăng lên lên mức 1.870 tỷ USD vào năm 2030, chính thức trở thành thị trường nghìn tỷ USD. Theo Cục thống kê lao động Mỹ, việc làm cho các nhà Khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ tăng 35% từ 2022 đến 2032, nhanh gấp hơn nhiều lần so với các nghề nghiệp khác.

Là lĩnh vực dựa trên toán học và thống kê dữ liệu thông tin, Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo đang ngày càng mở ra nhiều cơ hội việc làm trong thời đại số, như chuyên gia phân tích kinh doanh; Chuyên gia phân tích dữ liệu (data analyst) trong các cơ quan quản lý nhà nước và các doanh nghiệp tài chính, ngân hàng; Kỹ sư máy học; Chuyên viên giải pháp phần mềm công nghệ thông tin; Chuyên viên phát triển hệ thống AI…

Tuy nhiên, đi cùng với tiềm năng cơ hội phát triển là thách thức lớn về nhân sự chất lượng cao, nhất là trong bối cảnh khan hiếm chương trình đào tạo chuyên môn bài bản trong nước. Bên cạnh đó, cơ sở hạ tầng và công nghệ còn hạn chế, cũng như khó khăn trong tiếp cận nguồn thông tin và tài liệu chính quy, gây trở ngại cho quá trình thực hành rèn luyện của sinh viên.

Khai phá tiềm năng sự nghiệp với chương trình Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo tại BUV

Nắm bắt nhu cầu của thị trường lao động và xu thế về đào tạo, BUV chính thức đưa chương trình Cử nhân Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo vào chương trình giảng dạy, được cấp bằng trực tiếp bởi Đại học Stirling.

Đại học Stirling đứng thứ 4 tại Scotland và đứng thứ 43 tại Anh Quốc về tác động của những nghiên cứu lên xã hội. Hơn 80% những nghiên cứu được công bố của Stirling được đánh giá cao với chất lượng hàng đầu thế giới. Ngành học Khoa học Máy tính của Stirling cũng nằm trong top 3 tại Scotland và top 10 tại Anh về mức độ hài lòng của sinh viên.

Với phương pháp giảng dạy đề cao tính thực tế và sáng tạo, chương trình đào tạo tại BUV cung cấp cho sinh viên kiến thức nền tảng về công nghệ trong ngành Khoa học Dữ liệu, các phương pháp phân tích nâng cao và chuyên sâu, cũng như các ứng dụng khoa học và ứng dụng trong ngành. Đó là nền tảng vững chắc để sinh viên tự tin ứng dụng lý thuyết và kỹ năng vào môi trường làm việc chuyên nghiệp, tạo lợi thế cạnh tranh cho sinh viên khi ra trường.

Cụ thể, sinh viên sẽ được chú trọng đào tạo về năng lực kỹ thuật, từ khả năng thu thập, thống kê, xử lý và phân tích dữ liệu; Sử dụng các công nghệ điện toán hiện tại như mã hóa bằng Python và Java, tiếp cận với điện toán quy mô lớn trên cơ sở dữ liệu Cụm máy tính (Cluster), SQL và NoQuery. Với nền tảng kiến thức này, sinh viên có thể tự tin làm việc với những công nghệ mới trong môi trường kinh doanh đầy thách thức.

Đặc biệt, đạo đức nghề nghiệp cũng là một trong những năng lực cốt lõi đầu ra trong chương trình đào tạo ngành Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo tại BUV. Sinh viên sẽ được tiếp cận với việc quản trị dữ liệu có đạo đức trong tổ chức, có hiểu biết về quyền riêng tư, bảo mật và quyết định dựa trên dữ liệu (Automated Decision Making).