Nhu cầu nguồn nhân lực phát triển khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong thời đại kinh tế số

Bài viết "Nhu cầu nguồn nhân lực phát triển khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong thời đại kinh tế số" tập trung các nội dung chính liên quan đến phân tích xu thế phát triển và nhu cầu nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu – trí tuệ nhân đáp ứng nhu cầu xã hội thích ứng với thời đại 4.0. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nhu cầu nguồn nhân lực phát triển khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong thời đại kinh tế số NHU CẦU NGUỒN NHÂN LỰC PHÁT TRIỂN KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG THỜI ĐẠI KINH TẾ SỐ Trương Xuân Hương, Lâm Hoàng Trúc Mai, Trần Thanh San Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính - Marketing Email: tx.huong@ufm.edu.vn, lht.mai@ufm.edu.vn, san.tranthanh@ufm.edu.vn Tóm tắt: Ngày nay cùng với xu thế hội nhập kinh tế toàn cầu, phát triển hoạt động kinh doanh theo mô hình kinh tế số là chiến lược chủ đạo được các tổ chức, doanh nghiệp tập trung đầu tư. Nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu (Data Science) và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) đang rất được quan tâm và trở thành tiêu chí ưu tiên trong việc tuyển dụng đội ngũ phát triển hệ thống thông tin theo định hướng chuyển đổi số và nền kinh tế thông minh. Bài viết tập trung các nội dung chính liên quan đến phân tích xu thế phát triển và nhu cầu nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu – trí tuệ nhân đáp ứng nhu cầu xã hội thích ứng với thời đại 4.0. Từ khóa: khoa học dữ liệu (Data Science), kinh tế số, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence). 1. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ LĨNH VỰC KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực khoa học ứng dụng quản trị và phân tích các nguồn dữ liệu thu thập được liên quan đến phạm vi nghiên cứu, từ đó khai thác các giá trị thông tin tiềm năng để tìm ra các tri thức từ hành vi của đối tượng muốn tiếp cận, các tri thức phục vụ ra quyết định dẫn dắt hành động cho người quản trị. Hoạt động nghiên cứu lĩnh vực Data Science bản chất là việc tiến hành: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Vì vậy khai thác dữ liệu từ Data Science thực chất bao gồm 2 bước: thứ nhất là số hóa dữ liệu và thứ hai là sử dụng giá trị tri thức khai thác từ dữ liệu hỗ trợ ra quyết định. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể. Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết 296 suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi, … Ngày nay, khoa học dữ liệu (Data Science) trở thành một trong những ngành có nhu cầu nhân lực cao nhất ở thế kỷ XXI. Khái niệm khoa học dữ liệu gắn liền với trí tuệ nhân tạo trong nội dung nghiên cứu về các chiến lược phát triển kinh doanh thông minh. Điều này cho thấy, ngoài việc thu thập và phân tích dữ liệu, việc đưa ra các quyết định thông minh vận dụng các thuật toán máy học từ việc khai thác nguồn tri thức tiềm năng là xu thế tất yếu để phát triển của các tổ chức, doanh nghiệp trong nền kinh tế số hóa toàn cầu. Hình 1: Giới thiệu chung về lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo. 2. XU THẾ ĐÀO TẠO KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG THỜI ĐẠI KINH TẾ SỐ Dưới những bước tiến mạnh mẽ của thành tựu của khoa học công nghệ, đặc biệt là công nghệ thông tin và viễn thông (ICT), những công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn (big data) bắt đầu có nhiều ứng dụng trong hoạt động sản xuất kinh doanh và phân tích kinh tế. Điều này góp phần thúc đẩy quá trình nghiên cứu và đào tạo về công nghệ ứng dụng trong kinh tế. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp quan tâm hơn tới ngành khoa học dữ liệu và họ sẵn sàng đầu tư cho việc nghiên cứu, đào tạo và phát triển đội ngũ nhân lực phù hợp với nhu cầu tuyển dụng. 297 Hình 2: Khoa học dữ liệu Trong một nghiên cứu của O'Reilly, một trong những nhà phát hành chuyên về mảng công nghệ và khoa học máy tính, có 4 dạng nhà khoa học dữ liệu tiêu biểu được định hướng phát triển, cụ thể: Doanh nhân (Data Businesspeople): Quan tâm vào sản phẩm và phát triển lợi nhuận, họ là các nhà lãnh đạo, nhà quản lý và doanh nhân có sự am hiểu về mặt kỹ thuật. Đa phần đều có nền tảng giáo dục xuất phát bằng kỹ sư kết hợp với một MBA. Nhà sáng tạo (Data Creatives): Có nhiều thế mạnh và kinh nghiệm với nhiều dạng dữ liệu và công cụ. Điểm nhấn thường thấy là sự linh hoạt trong việc vận dụng các công nghệ trực quan (Visualization Techonology) và mã nguồn mở, sáng tạo trong việc khai thác tiềm năng từ nguồn dữ liệu có sẵn và đưa ra có giải pháp sáng kiến hiệu quả. Nhà phát triển (Data Developers): Nhà phát triển dữ liệu thường tập trung vào việc viết phần mềm để làm phân tích, thống kê, và nhiệm vụ học máy, thường xuyên trong môi trường sản xuất. Họ thường có trình độ khoa học máy tính, có kinh nghiệm xử lý và thường xuyên làm việc với “dữ liệu lớn' (Big Data). Nhà nghiên cứu (Data Researchers): Đó là những người áp dụng những kỹ năng được đào tạo trong khoa học cùng với các công cụ và kỹ thuật, số liệu. Một số có bằng tiến sĩ, và các ứng dụng sáng tạo các công cụ toán học mang lại những hiểu biết và sản phẩm có giá trị. 298 Tại Việt Nam, với định hướng đa ngành, đa lĩnh vực và cung cấp các chương trình đào tạo đáp ứng yêu cầu mới của quá trình chuyển đổi số, xu thế phát triển nguồn nhân l ...