Chúng ta đang bước vào thời đại kỹ thuật số và nhu cầu lưu trữ và sử dụng các nguồn dữ liệu (dữ liệu lớn) ngày càng tăng. Trở thành chuyên viên phân tích dữ liệu hoặc đảm nhận một vị trí liên quan đến lĩnh vực phân tích dữ liệu là một công việc quan trọng đối với bất kỳ tổ chức, doanh nghiệp nào.
Dữ liệu lớn — một trong bốn nền tảng của cuộc cách mạng công nghệ 4.0
Cùng với iot (internet vạn vật), ai (trí tuệ nhân tạo), chuỗi khối (blockchain) và dữ liệu lớn (big data), nó là một trong bốn nền tảng quan trọng của cuộc cách mạng công nghệ. 4.0. Dữ liệu lớn được hiểu là dữ liệu khổng lồ, là một nguồn tài sản thông tin lớn và đa dạng, có tốc độ nhanh và đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin hiệu quả về chi phí để cải thiện quá trình ra quyết định và tối ưu hóa quy trình. Nói cách khác, dữ liệu lớn là một tệp dữ liệu khổng lồ không thể phân tích được bằng các công cụ và phần mềm thông thường.
Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không nằm ở số lượng dữ liệu mà chúng tôi có mà nằm ở cách chúng tôi xử lý nó. Hầu hết các doanh nghiệp và tổ chức sẽ sử dụng phân tích dữ liệu lớn để tìm câu trả lời cho các câu hỏi: giảm chi phí, rút ngắn thời gian, phát triển sản phẩm mới và tối ưu hóa dịch vụ, đưa ra quyết định. thông minh.
Khi phân tích nguồn dữ liệu lớn được hỗ trợ đầy đủ, chúng tôi có thể thực hiện tốt nhiều nhiệm vụ, chẳng hạn như: xác định nguyên nhân gốc rễ của sự thất bại, xây dựng chương trình khuyến mại hợp lý theo thói quen kinh doanh của khách hàng, tính toán trước những rủi ro gặp phải, phát hiện gian lận.
Việt Nam là một trong 20 quốc gia có số lượng người dùng Internet lớn nhất thế giới. Theo số liệu của Tổng cục Thống kê, tỷ lệ cư dân mạng năm 2019 là 68,7%. Mức trung bình của thế giới là 51,4%. Do đó, thị trường dữ liệu lớn tại Việt Nam được các chuyên gia đánh giá là thị trường hàng đầu châu Á. Tuy nhiên, sự phát triển của dữ liệu lớn trong nước vẫn chưa tương xứng với tiềm năng, chủ yếu tập trung ở các công ty công nghệ.
“Sự phát triển bùng nổ của dữ liệu đã khiến nhiều doanh nghiệp trong nước gặp phải hàng loạt khó khăn trong việc xử lý thông tin, dẫn đến việc không thể đưa ra quyết định chậm trễ hoặc chậm trễ. Điều này chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của doanh nghiệp về lâu dài. . ” – Ông Nguyễn Kim Hoa, Giám đốc Công nghệ và Hệ thống, ibm Việt Nam
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là một chuyên ngành của công nghệ thông tin. Trọng tâm là thu thập, sử dụng, quản lý và xử lý tập dữ liệu — dữ liệu lớn — để đưa ra phán đoán và dự đoán xu hướng hoạt động trong tương lai. Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu khám phá, phân tích dữ liệu xác nhận, phân tích dữ liệu định lượng và phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào dữ liệu như video, hình ảnh và văn bản).
Đây là một công việc có ý nghĩa và quan trọng đối với bất kỳ tổ chức hay doanh nghiệp nào. Đặc biệt trong các lĩnh vực ngân hàng đầu tư, bảo hiểm, du lịch, quốc phòng, hàng không vũ trụ và y học, phần mềm càng đóng một vai trò quan trọng.
Tương lai của phân tích dữ liệu
Nhiều công ty đang sử dụng hệ thống phân tích dữ liệu tự động. Tuy nhiên, nó vẫn chưa thể đáp ứng đầy đủ nhu cầu của người dùng. Theo nghiên cứu, 80% công việc không thể tự động hóa, 20% còn lại có thể được thực hiện bằng máy móc nhưng hiệu quả không cao. Ngoài ra, học máy chỉ có thể giải quyết các vấn đề đơn giản. Những vấn đề phức tạp hơn đòi hỏi tư duy của con người để giải quyết. Do đó, ngay cả khi công nghệ tiếp tục phát triển, ngành phân tích dữ liệu sẽ không biến mất.
Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (wef), nhu cầu tuyển dụng các nhà phân tích dữ liệu đã tăng mạnh vào năm 2020, cao gấp 6 lần so với 5 năm trước. Trong vòng 5 năm tới, tỷ lệ này sẽ tiếp tục tăng do lượng dữ liệu do con người tạo ra ngày càng nhiều. Chính vì vậy, cơ hội việc làm và thăng tiến nghề nghiệp cho những người làm việc trong ngành phân tích dữ liệu cũng rất rộng mở.
Theo glassdoor (một trang web việc làm của Hoa Kỳ), mức lương trung bình cho một chuyên viên phân tích dữ liệu là khoảng 84.000 USD / năm. Theo thống kê của topdev, tại Việt Nam, con số này cũng đã lên tới hơn 470 triệu mỗi năm. Mức thu nhập này trên cả mức trung bình khiến phân tích dữ liệu trở thành một nghề béo bở và hấp dẫn, được đánh giá là nghề “quyến rũ” nhất thế kỷ. jeanne harris – giám đốc điều hành cấp cao của Viện Nghiên cứu Hiệu suất Cao (AIHP) cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của các nhà phân tích, khẳng định “Dữ liệu là vô ích nếu không có những người có đủ trình độ kỹ năng để phân tích dữ liệu” i>.
Xem thêm:
- Phân tích dữ liệu và những điều bạn nên biết!
- Quyền Công dân Toàn cầu – Điểm đến của Mọi Sinh viên
Học phân tích dữ liệu ở đâu?
Phân tích dữ liệu là một ngành tương đối mới ở Việt Nam, nhưng nó là một xu hướng tiềm năng trong tương lai với triển vọng nghề nghiệp hấp dẫn. Bắt kịp xu hướng và mong muốn mang lại thành công cho các bạn trẻ trong nghề này, Swinburne Việt Nam là một trong những trường tiên phong đào tạo chuyên ngành phân tích dữ liệu.
Sự khác biệt là tại swinburne, phân tích dữ liệu là một lĩnh vực chính hoặc phụ trong cả kinh doanh và công nghệ thông tin. Vì vậy, người học có thể lựa chọn chuyên ngành này ở một trong hai ngành trên để phù hợp với mục tiêu và hướng đi làm trong tương lai.
Trọng tâm chính của chuyên ngành Phân tích dữ liệu là kiến thức và kỹ năng liên quan đến quản lý, thu thập các loại dữ liệu khác nhau, cách lưu trữ, xử lý, trích xuất đầu ra và trực quan hóa bằng các công cụ mới nhất. Mỗi môn học chuyên ngành sẽ cung cấp cho sinh viên kiến thức về thống kê, xác suất, thuật toán tối ưu hóa, phát triển các kỹ thuật và phần mềm để xử lý dữ liệu lớn.
Phân tích dữ liệu cũng có liên quan đến việc ra quyết định đối với các hoạt động kinh doanh. Bằng cách phân tích dữ liệu kinh doanh, chúng tôi có thể tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, bao gồm đánh giá các mô hình kinh doanh hiện có, xác định cách hiệu quả nhất để phân phối sản phẩm, sản phẩm, phân công công việc cho nhân viên, điều chuyển người, chi phí …
Bạn có thể chọn chuyên ngành Công nghệ thông tin và Phân tích dữ liệu hoặc chọn chuyên ngành trong lĩnh vực kinh doanh, chẳng hạn như chuyên ngành thứ hai về Quản trị kinh doanh, Tiếp thị và Phân tích dữ liệu. Chất liệu (đồng chuyên ngành). Vì vậy, ngay cả khi bạn học kinh doanh, bạn có thể có kiến thức về quản lý dữ liệu để phục vụ cho sự nghiệp của mình.
Ngoài việc học với các giáo sư có trình độ quốc tế, sinh viên còn được tiếp cận với nhiều phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau do tập đoàn fpt cung cấp. fpt hiện là đơn vị tiên phong trong việc nghiên cứu và ứng dụng các vấn đề liên quan đến dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo. Sinh viên sẽ được giúp thực hành giải quyết các vấn đề trong thế giới thực với các cố vấn trong ngành.
Bất kể chuyên ngành phân tích dữ liệu được chọn là ngành nào, sinh viên Swinburne phải thông thạo tiếng Anh, làm việc với tốc độ nhanh và đáp ứng nhu cầu kinh doanh khi làm việc trong các công ty đa quốc gia. Điều này có thể thực hiện được vì sinh viên có một học kỳ thực tập (đào tạo tại chỗ) tại các công ty bắt đầu từ năm 3. Sinh viên có cơ hội làm việc trong các dự án thực tế và tích lũy kinh nghiệm làm việc từ các chuyên gia trong ngành.
Có thể nói, Cử nhân Phân tích dữ liệu của swinburne Việt Nam là “tấm vé thông hành” đảm bảo cho các bạn trẻ sau khi ra trường. của Đại học Công nghệ Swinburne, liên tục được xếp hạng là một trong những trường tốt nhất thế giới về chất lượng đào tạo, xếp hạng 372 trong Bảng xếp hạng Đại học QS 2020.
Trang khỏa thân
Crank trang