“Cơn khát” nhân lực chất lượng cao
Netflix tiết kiệm hàng tỷ đô la Mỹ mỗi năm nhờ hệ thống gợi ý giúp giữ chân người dùng và tăng mức độ tương tác. Khoảng 35% doanh thu của Amazon đến từ các đề xuất cá nhân hóa. Google tạo ra hàng trăm tỷ đô từ quảng cáo mục tiêu dựa trên khả năng phân tích và dự đoán thói quen người dùng.
Điểm chung giữa những mô hình này là khả năng chuyển hóa dữ liệu thành giá trị kinh tế khổng lồ.
Từ công nghệ đến tài chính, thương mại điện tử đến sản xuất, dữ liệu đang định hình lại cách doanh nghiệp vận hành, cạnh tranh và phát triển sản phẩm. Chính vì vậy, các vị trí như chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hay nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) không còn là vai phụ trong doanh nghiệp – mà đang trở thành lực lượng nòng cốt đưa ra khuyến nghị chiến lược.
Tại Việt Nam, nhu cầu tuyển dụng các vị trí liên quan đến dữ liệu tăng nhanh trong nhiều năm gần đây, đặc biệt ở các ngành dẫn đầu như ngân hàng, công nghệ và thương mại điện tử. Mức lương cho các vị trí này dao động từ 20 đến 60 triệu đồng/tháng – một con số phản ánh rõ nét mức độ cạnh tranh để thu hút nhân sự giỏi.
Tuy nhiên, cơ hội lớn lại đi kèm với yêu cầu cao. Theo nền tảng học thuật Research Gate, để tạo ra giá trị thực trong môi trường doanh nghiệp, người làm dữ liệu không chỉ cần kỹ năng sử dụng công cụ như Python, R, SQL… mà còn phải sở hữu tư duy hệ thống, khả năng hiểu bài toán kinh doanh, và kiến thức liên ngành từ toán học đến công nghệ.
Điều đó cũng lý giải vì sao các khóa học ngắn hạn thường không đủ để đáp ứng yêu cầu thực tế. Để vượt qua ngưỡng “xử lý dữ liệu” và tiến tới vai trò “đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu”, người học cần một nền tảng học thuật bài bản, gắn với thực tiễn và được dẫn dắt bởi phương pháp đào tạo có chiều sâu.
Kiến tạo năng lực vững vàng
Trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Phân tích Kinh doanh (Data Science and Business Analytics), khoảng cách lớn nhất hiện nay không nằm ở công nghệ – mà nằm ở mô hình đào tạo. Để có thể tạo ra những chuyên gia thật sự hiểu và sử dụng được dữ liệu trong bối cảnh doanh nghiệp, chương trình học phải vừa đáp ứng chuẩn quốc tế, vừa sát với thị trường Việt Nam.
Tại Việt Nam, Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam (BUV) là một trong số rất ít đơn vị đào tạo bài bản chương trình này. Sinh viên theo học chương trình Cử nhân Khoa học Dữ liệu & Phân tích Kinh doanh tại BUV được cấp bằng bởi University of London – một trong những hệ thống trường đại học hàng đầu thế giới, dưới sự cố vấn chuyên môn của Trường Kinh tế và Khoa học Chính trị London (LSE).
Điểm nổi bật của chương trình là sự kết hợp giữa nền học thuật Anh Quốc và trải nghiệm thực tiễn trong môi trường doanh nghiệp. Trong suốt ba năm học, sinh viên không chỉ học các môn cốt lõi như xác suất thống kê, lập trình, mô hình toán học và xử lý dữ liệu lớn, mà còn được tham gia các dự án mô phỏng, nghiên cứu tình huống và phân tích trong môi trường giả lập tại phòng Financial Training Lab.
Sinh viên được đào tạo để phân tích dữ liệu trong bối cảnh kinh doanh cụ thể
Mỗi học kỳ, sinh viên sẽ đối mặt với các “bài toán thật” như tối ưu hóa hoạt động doanh nghiệp, phân tích dữ liệu hành vi người dùng, dự báo nhu cầu sản phẩm… Người học phải xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn, xây dựng mô hình phân tích và trình bày kết quả như một nhà tư vấn thực thụ. Điều này không chỉ giúp củng cố kiến thức lý thuyết, mà còn phát triển kỹ năng truyền đạt bằng dữ liệu.
Thực tập từ năm nhất giúp sinh viên làm quen sớm với nhịp độ và kỳ vọng từ doanh nghiệp
Với nền tảng liên ngành vững chắc – kết hợp giữa công nghệ, toán học và tư duy kinh doanh – sinh viên tốt nghiệp từ BUV có đủ năng lực để gia nhập các tổ chức, doanh nghiệp toàn cầu, khởi nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, hoặc tiếp tục học lên các bậc cao hơn tại các đại học danh giá trên thế giới.
Tìm hiểu thêm về chương trình Cử nhân Khoa học Dữ liệu & Phân tích Kinh doanh tại BUV tại đây.
Đọc bài gốc tại đây.
