Dạo này mà lướt các trang tuyển dụng là thấy toàn tin tuyển Data Analyst, Data Scientist... tưởng chừng ngành này đã bão hòa nhưng thực tế lại ngược lại hoàn toàn nha!
Doanh nghiệp "bơi" trong data nhưng vẫn "khát" info - nghịch lý phết!
Bây giờ thì dữ liệu có ở khắp mọi nơi rồi đó. Từ lúc khách hàng click vào quảng cáo, mua hàng, đến cách họ "bỏ của chạy lấy người" khỏi website - tất tần tật đều được ghi lại hết á. Nghe qua thì tưởng các công ty giờ "giàu data" lắm rồi đúng không? Nhưng plot twist ở chỗ: dù ngập trong data nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn... không hiểu khách hàng của mình đang nghĩ gì và chẳng biết ra quyết định thế nào cho đúng
Theo báo cáo từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), trong số các nghề phát triển nhanh nhất đến năm 2030, chuyên gia dữ liệu lớn đứng top 1 luôn nha! Còn chuyên viên phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu thì lọt top 10. Các con số này cho thấy ngành liên quan đến dữ liệu đang bùng nổ thật sự, không chỉ ở các nước phát triển mà cả thị trường mới nổi như Việt Nam mình nữa đó.
Thêm nữa là dữ liệu lớn còn được WEF xếp vào list kỹ năng phát triển nhanh nhất ở tất cả các ngành luôn. Từ ngân hàng, bán lẻ, logistics đến công nghệ - ai cũng đang cần tuyển gấp các vị trí như chuyên viên phân tích dữ liệu, chuyên gia thông tin kinh doanh, Kỹ sư máy học...
Riêng ở Việt Nam, nhu cầu tuyển dụng các vị trí liên quan đến dữ liệu tăng mạnh vãi, dự báo có thể tăng hơn 40% mỗi năm luôn các bạn ơi!
Nhưng mà điểm quan trọng là: nhu cầu tuyển dụng tăng không phải vì doanh nghiệp thiếu data, mà vì họ thiếu người hiểu và "xử" được data đấy 
Nhiều bạn vẫn nghĩ làm Data là ngồi làm báo cáo, "cày" Excel hay code vài câu SQL thôi. But reality check: giờ đây đã khác rồi! Doanh nghiệp không cần thêm những bảng số liệu dài ngoằng nữa, họ cần câu trả lời cụ thể cho các vấn đề như: sao doanh thu lại giảm, tại sao khách hàng không quay lại, hay chiến dịch nào thực sự hiệu quả.
Để trả lời được những câu hỏi đó, người làm Data phải hiểu vấn đề kinh doanh, biết đặt câu hỏi đúng, chọn data phù hợp, phân tích rồi cuối cùng là đưa ra hướng giải quyết. Đó là cả một process từ data đến action chứ không chỉ "nhìn số" thôi nhé!
AI phát triển nhanh quá - yêu cầu tuyển dụng cũng cao theo luôn
Sự phát triển của AI càng làm rõ vai trò này hơn nữa. AI có thể xử lý data nhanh hơn, thậm chí gợi ý một số phân tích ban đầu. Nhưng AI không hiểu context doanh nghiệp, không biết mục tiêu cụ thể là gì và cũng không thể "gánh" trách nhiệm cho quyết định cuối cùng. Vì vậy, người biết kết hợp data với AI hiệu quả mới là "chân ái"
Đây cũng là lý do tại sao nhiều doanh nghiệp nói họ "khát" nhân sự Data, mặc dù ngoài kia không thiếu người học ngành này. Vấn đề không phải ở số lượng mà ở chất lượng và sự phù hợp đó mọi người!
Học Data thế nào cho "chuẩn chỉnh"?
Trong bối cảnh nhu cầu tuyển dụng tăng nhanh nhưng tiêu chí ngày càng khắt khe, thì phải chọn chương trình đào tạo nào để bắt kịp yêu cầu thị trường đây?
Theo ông Kallol Mukherjee - Phó Chủ tịch Tập đoàn Aptech Ấn Độ, khoảng cách lớn nhất hiện giờ không nằm ở số lượng người học, mà ở chỗ người học chưa có đủ trải nghiệm làm việc với data thực tế. Một chương trình đào tạo chuẩn không thể chỉ dạy công cụ suông, mà phải giúp học viên hình thành tư duy phân tích và khả năng xử lý bài toán cụ thể, nắm chắc các công nghệ mới nhất.
Ví dụ như tại chương trình Data Analyst của Aptech, nội dung được xây dựng theo chuẩn quốc tế, dùng giáo trình từ Aptech Ấn Độ và cập nhật các công nghệ đang hot như MongoDB, Microsoft SQL Server, Python hay Excel. Trong quá trình học, học viên được tham gia các dự án data theo quy trình doanh nghiệp, từng bước làm quen với cách triển khai bài toán thực tế.
"Người học cần được đặt vào bối cảnh gần với công việc thực tế càng sớm càng tốt. Khi đó, họ không chỉ hiểu dữ liệu mà còn biết cách sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề", ông Kallol chia sẻ.
Cách tiếp cận này giúp người học không chỉ dừng lại ở lý thuyết, mà có thể xây dựng năng lực thực hành và portfolio ngay trong lúc học, từ đó sẵn sàng hơn khi apply vào các vị trí đang có nhu cầu cao trong lĩnh vực dữ liệu.
Bà Rakhee Das - Tiến sĩ Đại học Amity, chuyên gia AI quốc tế (đánh giá trên website chính thức của Aptech aptechvietnam.com.vn) cũng cho rằng thách thức lớn nhất hiện nay không nằm ở việc tiếp cận công nghệ, mà ở khả năng biến data thành giá trị thực tế.
Theo bà, trong môi trường AI ngày càng phổ biến, lợi thế không còn thuộc về người biết công cụ, mà thuộc về người hiểu cách data gắn với bài toán kinh doanh. Vì vậy, học phải theo hướng giúp rèn luyện khả năng phân tích trong bối cảnh cụ thể, thay vì chỉ "đọc vẹt" thao tác kỹ thuật.
Bà cũng nhấn mạnh, những người có thể kết nối data với thực tiễn sẽ có nhiều cơ hội hơn trên thị trường lao động, khi doanh nghiệp ngày càng ưu tiên nhân sự có thể đưa ra quyết định dựa trên data, thay vì chỉ xử lý thông tin suông.
Nguồn: svvn.tienphong.vn
Doanh nghiệp "bơi" trong data nhưng vẫn "khát" info - nghịch lý phết!
Bây giờ thì dữ liệu có ở khắp mọi nơi rồi đó. Từ lúc khách hàng click vào quảng cáo, mua hàng, đến cách họ "bỏ của chạy lấy người" khỏi website - tất tần tật đều được ghi lại hết á. Nghe qua thì tưởng các công ty giờ "giàu data" lắm rồi đúng không? Nhưng plot twist ở chỗ: dù ngập trong data nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn... không hiểu khách hàng của mình đang nghĩ gì và chẳng biết ra quyết định thế nào cho đúng
Theo báo cáo từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), trong số các nghề phát triển nhanh nhất đến năm 2030, chuyên gia dữ liệu lớn đứng top 1 luôn nha! Còn chuyên viên phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu thì lọt top 10. Các con số này cho thấy ngành liên quan đến dữ liệu đang bùng nổ thật sự, không chỉ ở các nước phát triển mà cả thị trường mới nổi như Việt Nam mình nữa đó.
Thêm nữa là dữ liệu lớn còn được WEF xếp vào list kỹ năng phát triển nhanh nhất ở tất cả các ngành luôn. Từ ngân hàng, bán lẻ, logistics đến công nghệ - ai cũng đang cần tuyển gấp các vị trí như chuyên viên phân tích dữ liệu, chuyên gia thông tin kinh doanh, Kỹ sư máy học...
Riêng ở Việt Nam, nhu cầu tuyển dụng các vị trí liên quan đến dữ liệu tăng mạnh vãi, dự báo có thể tăng hơn 40% mỗi năm luôn các bạn ơi!
Nhưng mà điểm quan trọng là: nhu cầu tuyển dụng tăng không phải vì doanh nghiệp thiếu data, mà vì họ thiếu người hiểu và "xử" được data đấy
Nhiều bạn vẫn nghĩ làm Data là ngồi làm báo cáo, "cày" Excel hay code vài câu SQL thôi. But reality check: giờ đây đã khác rồi! Doanh nghiệp không cần thêm những bảng số liệu dài ngoằng nữa, họ cần câu trả lời cụ thể cho các vấn đề như: sao doanh thu lại giảm, tại sao khách hàng không quay lại, hay chiến dịch nào thực sự hiệu quả.
Để trả lời được những câu hỏi đó, người làm Data phải hiểu vấn đề kinh doanh, biết đặt câu hỏi đúng, chọn data phù hợp, phân tích rồi cuối cùng là đưa ra hướng giải quyết. Đó là cả một process từ data đến action chứ không chỉ "nhìn số" thôi nhé!
AI phát triển nhanh quá - yêu cầu tuyển dụng cũng cao theo luôn
Sự phát triển của AI càng làm rõ vai trò này hơn nữa. AI có thể xử lý data nhanh hơn, thậm chí gợi ý một số phân tích ban đầu. Nhưng AI không hiểu context doanh nghiệp, không biết mục tiêu cụ thể là gì và cũng không thể "gánh" trách nhiệm cho quyết định cuối cùng. Vì vậy, người biết kết hợp data với AI hiệu quả mới là "chân ái"
Đây cũng là lý do tại sao nhiều doanh nghiệp nói họ "khát" nhân sự Data, mặc dù ngoài kia không thiếu người học ngành này. Vấn đề không phải ở số lượng mà ở chất lượng và sự phù hợp đó mọi người!
Học Data thế nào cho "chuẩn chỉnh"?
Trong bối cảnh nhu cầu tuyển dụng tăng nhanh nhưng tiêu chí ngày càng khắt khe, thì phải chọn chương trình đào tạo nào để bắt kịp yêu cầu thị trường đây?
Theo ông Kallol Mukherjee - Phó Chủ tịch Tập đoàn Aptech Ấn Độ, khoảng cách lớn nhất hiện giờ không nằm ở số lượng người học, mà ở chỗ người học chưa có đủ trải nghiệm làm việc với data thực tế. Một chương trình đào tạo chuẩn không thể chỉ dạy công cụ suông, mà phải giúp học viên hình thành tư duy phân tích và khả năng xử lý bài toán cụ thể, nắm chắc các công nghệ mới nhất.
Ví dụ như tại chương trình Data Analyst của Aptech, nội dung được xây dựng theo chuẩn quốc tế, dùng giáo trình từ Aptech Ấn Độ và cập nhật các công nghệ đang hot như MongoDB, Microsoft SQL Server, Python hay Excel. Trong quá trình học, học viên được tham gia các dự án data theo quy trình doanh nghiệp, từng bước làm quen với cách triển khai bài toán thực tế.
"Người học cần được đặt vào bối cảnh gần với công việc thực tế càng sớm càng tốt. Khi đó, họ không chỉ hiểu dữ liệu mà còn biết cách sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề", ông Kallol chia sẻ.
Cách tiếp cận này giúp người học không chỉ dừng lại ở lý thuyết, mà có thể xây dựng năng lực thực hành và portfolio ngay trong lúc học, từ đó sẵn sàng hơn khi apply vào các vị trí đang có nhu cầu cao trong lĩnh vực dữ liệu.
Bà Rakhee Das - Tiến sĩ Đại học Amity, chuyên gia AI quốc tế (đánh giá trên website chính thức của Aptech aptechvietnam.com.vn) cũng cho rằng thách thức lớn nhất hiện nay không nằm ở việc tiếp cận công nghệ, mà ở khả năng biến data thành giá trị thực tế.
Theo bà, trong môi trường AI ngày càng phổ biến, lợi thế không còn thuộc về người biết công cụ, mà thuộc về người hiểu cách data gắn với bài toán kinh doanh. Vì vậy, học phải theo hướng giúp rèn luyện khả năng phân tích trong bối cảnh cụ thể, thay vì chỉ "đọc vẹt" thao tác kỹ thuật.
Bà cũng nhấn mạnh, những người có thể kết nối data với thực tiễn sẽ có nhiều cơ hội hơn trên thị trường lao động, khi doanh nghiệp ngày càng ưu tiên nhân sự có thể đưa ra quyết định dựa trên data, thay vì chỉ xử lý thông tin suông.
Nguồn: svvn.tienphong.vn