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!
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 - Marketing Email: tx.huong@ufm.edu.vn, lht.mai@ufm.edu.vn, san.tranthanh@ufm.edu.vn Tóm tắt: Ngày với xu hội nhập kinh tế tồn cầu, phát triển hoạt động kinh doanh theo mơ hình kinh tế số chiến lược chủ đạo tổ chức, doanh nghiệp tập trung đầu tư Nguồn nhân lực lĩnh vực khoa học liệu (Data Science) trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) quan tâm trở thành tiêu chí ưu tiên việc tuyển dụng đội ngũ phát triển hệ thống thông tin theo định hướng chuyển đổi số kinh tế thông minh Bài viết tập trung nội dung liên quan đến phân tích xu phát triển nhu cầu nguồn nhân lực lĩnh vực khoa học liệu – trí tuệ nhân đáp ứng nhu cầu xã hội thích ứng với thời đại 4.0 Từ khóa: khoa học liệu (Data Science), kinh tế số, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) GIỚI THIỆU CHUNG VỀ LĨNH VỰC KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Khoa học liệu (Data Science) lĩnh vực khoa học ứng dụng quản trị phân tích nguồn liệu thu thập liên quan đến phạm vi nghiên cứu, từ khai thác giá trị thơng tin tiềm để tìm tri thức từ hành vi đối tượng muốn tiếp cận, tri thức phục vụ định dẫn dắt hành động cho người quản trị Hoạt động nghiên cứu lĩnh vực Data Science chất việc tiến hành: Tạo quản trị liệu, phân tích liệu, chuyển kết phân tích thành giá trị hành động Vì khai thác liệu từ Data Science thực chất bao gồm bước: thứ số hóa liệu thứ hai sử dụng giá trị tri thức khai thác từ liệu hỗ trợ định Việc phân tích dùng liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: tốn học (thống kê tốn học), cơng nghệ thơng tin (máy học) tri thức lĩnh vực ứng dụng cụ thể Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính Là trí tuệ người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính tự động hóa hành vi thơng minh người Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic ngơn ngữ lập trình việc ứng dụng hệ thống học máy (machine learning) để mô trí tuệ người xử lý mà người làm tốt máy tính Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có trí tuệ người như: biết 296 suy nghĩ lập luận để giải vấn đề, biết giao tiếp hiểu ngơn ngữ, tiếng nói, biết học tự thích nghi, … Ngày nay, khoa học liệu (Data Science) trở thành ngành có nhu cầu nhân lực cao kỷ XXI Khái niệm khoa học liệu gắn liền với trí tuệ nhân tạo nội dung nghiên cứu chiến lược phát triển kinh doanh thông minh Điều cho thấy, ngồi việc thu thập phân tích liệu, việc đưa định thông minh vận dụng thuật toán máy học từ việc khai thác nguồn tri thức tiềm xu tất yếu để phát triển tổ chức, doanh nghiệp kinh tế số hóa tồn cầu Hình 1: Giới thiệu chung lĩnh vực Khoa học liệu Trí tuệ nhân tạo XU THẾ ĐÀO TẠO KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG THỜI ĐẠI KINH TẾ SỐ Dưới bước tiến mạnh mẽ thành tựu khoa học công nghệ, đặc biệt công nghệ thông tin viễn thông (ICT), công nghệ trí tuệ nhân tạo, liệu lớn (big data) bắt đầu có nhiều ứng dụng hoạt động sản xuất kinh doanh phân tích kinh tế Điều góp phần thúc đẩy q trình nghiên cứu đào tạo công nghệ ứng dụng kinh tế Ngày có nhiều doanh nghiệp quan tâm tới ngành khoa học liệu họ sẵn sàng đầu tư cho việc nghiên cứu, đào tạo phát triển đội ngũ nhân lực phù hợp với nhu cầu tuyển dụng 297 Hình 2: Khoa học liệu Trong nghiên cứu O'Reilly, nhà phát hành chun mảng cơng nghệ khoa học máy tính, có dạng nhà khoa học liệu tiêu biểu định hướng phát triển, cụ thể: Doanh nhân (Data Businesspeople): Quan tâm vào sản phẩm phát triển lợi nhuận, họ nhà lãnh đạo, nhà quản lý doanh nhân có am hiểu mặt kỹ thuật Đa phần có tảng giáo dục xuất phát kỹ sư kết hợp với MBA Nhà sáng tạo (Data Creatives): Có nhiều mạnh kinh nghiệm với nhiều dạng liệu công cụ Điểm nhấn thường thấy linh hoạt việc vận dụng công nghệ trực quan (Visualization Techonology) mã nguồn mở, sáng tạo việc khai thác tiềm từ nguồn liệu có sẵn đưa có giải pháp sáng kiến hiệu Nhà phát triển (Data Developers): Nhà phát triển liệu thường tập trung vào việc viết phần mềm để làm phân tích, thống kê, nhiệm vụ học máy, thường xuyên môi trường sản xuất Họ thường có trình độ khoa học máy tính, có kinh nghiệm xử lý thường xun làm việc với “dữ liệu lớn" (Big Data) Nhà nghiên cứu (Data Researchers): Đó người áp dụng kỹ đào tạo khoa học với cơng cụ kỹ thuật, số liệu Một số có tiến sĩ, ứng dụng sáng tạo cơng cụ tốn học mang lại hiểu biết sản phẩm có giá trị 298 Tại Việt Nam, với định hướng đa ngành, đa lĩnh vực cung cấp chương trình đào tạo đáp ứng yêu cầu trình chuyển đổi số, xu phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao lĩnh vực Data Science&Artificial Intelligence quan tâm nhằm đáp ứng phù hợp với yêu cầu từ kinh tế số Một số trường Đại học Công Nghệ, Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Sư phạm (Hà Nội) bước đưa vào chương trình giảng dạy, hướng dẫn đào tạo sinh viên, đồng thời nghiên cứu cơng bố cơng trình liên quan tới lĩnh vực Nhiều nhóm nghiên cứu đơn vị đào tạo thành lập TS Lê Hoàng Sơn (Đại học Khoa học tự nhiên – Đại học quốc gia Hà Nội) làm phân cụm, phân nhóm, hay Viện tốn ứng dụng tin học, Viện thông tin truyền thông (Đại học Bách khoa Hà Nội) nghiên cứu liệu lớn (big data) Về đơn vị bên ngoài, đặc biệt ngành viễn thông, y tế, giáo dục, có nhóm nghiên cứu riêng trung tâm truyền hình VTV cab, tập đồn giáo dục Topica, tập đồn Equest Academy trung tâm Cơng nghệ thông tin Y tế (Phượng Nguyễn, 2017) Hai tập đồn lớn ln đồng hành việc đào tạo nhân lực phải kể đến FPT Tập đồn Cơng nghiệp - Viễn thơng qn đội (Viettel) VỊ TRÍ VIỆC LÀM TRONG LĨNH VỰC KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Trong xu phát triển hội nhập, ngày bỏ qua tầm quan trọng liệu khả phân tích, xếp bối cảnh hóa liệu Dựa kho liệu việc làm khổng lồ phản hồi nhân viên, Glassdoor xếp hạng Nhà khoa học liệu đứng số danh sách 25 việc làm tốt Mỹ Khi công nghệ Machine Learning trở nên phổ biến hết nhà khoa học liệu tiếp tục sóng đổi tiến Hình 3: Data Science cơng nghệ đáng kinh ngạc Mặc dù có khả lập trình giỏi quan trọng, khoa học liệu công nghệ phần mềm Khả nhà khoa học liệu nằm điểm giao lập 299 trình, thống kê tư phản biện Như Josh Wills nói, “Nhà khoa học liệu người giỏi thống kê lập trình viên giỏi lập trình nhà thống kê nào” Nhà phân tích liệu (Data Analyst): nhà phân tích liệu đóng vai trị giải cơng việc như: khai thác liệu, làm liệu, thăm dò liệu trực quan hóa liệu Cụ thể, họ người trích xuất phân tích tập liệu, tìm hiểu sâu câu trả lời cho câu hỏi nghiên cứu biến liệu thành báo cáo, mục tiêu bảng điều khiển Nhà phân tích liệu cần có kiến thức, cấp liên quan đến lĩnh vực toán học, thống kê khoa học máy tính, có kỹ lập trình hình dung liệu nắm vững cơng cụ trực quan hóa liệu Nhà khoa học liệu (Data Scientist): thường đóng vai trị nhà tư vấn công ty, tham gia vào trình định khác tạo chiến lược Nhờ vào hiểu biết từ liệu, họ hỗ trợ công ty đưa định kinh doanh thông minh Nhà khoa học liệu thường có nhiều u cầu lập trình nhà phân tích liệu, họ khơng lấy liệu mà cịn phát triển mơ hình thuật tốn để giải vấn đề, thử nghiệm sản phẩm đưa công ty theo hướng thông qua xử lý liệu tiên tiến Theo nhà khoa học liệu nghiên cứu liệu tổ chức phân tích kỹ lưỡng để trích xuất thông tin cách sử dụng nhiều phương pháp thống kê khác Họ sử dụng phương pháp thống kê để mơ tả, trực quan hóa đưa thông tin giả thuyết từ liệu Sau nhà khoa học liệu sử dụng thuật toán Machine learning để dự đoán kiện xảy đưa định dựa liệu Những nhà khoa học liệu triển khai mảng lớn công cụ thực tiễn để nhận mẫu dư thừa liệu Các công cụ bao gồm SQL, Hadoop, Weka, R Python Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst): Các nhà phân tích kinh doanh xác định cải tiến quy trình xu hướng hành vi làm thay đổi kết kinh doanh lợi nhuận Họ giúp doanh nghiệp đưa nhu cầu lý cần thay đổi, đồng thời thiết kế mô tả giải pháp mang lại giá trị Cụ thể, nhà phân tích kinh doanh chịu trách nhiệm cho vai trò như: Khám phá điều mà doanh nghiệp cần giải thông tin liên quan đến yêu cầu sản phẩm dự án thường thơng qua trị truyện với bên liên quan; tổ chức, định mơ hình hóa u cầu để đảm bảo chúng hồn thiện rõ ràng; tài liệu hóa yêu cầu theo định dạng để chia sẻ với bên liên quan; đảm bảo yêu cầu dẫn đến nhu cầu doanh nghiệp 300 thực tế chấp chận tất bên liên quan Hơn nữa, yêu cầu phải đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng thiết yếu Nhà phân tích kinh doanh u cầu có kinh nghiệm với phần mềm SAP, SQL Tableau sử dụng liệu phân tích định lượng để đưa định kinh doanh dựa liệu thông tin Kỹ sư liệu (Data Engineer): Có nhiều người nhầm lẫn nhà phân tích liệu với kỹ sư liệu kỹ lập trình gần trùng lặp Tuy nhiên có khác biệt rõ hai vai trò Một kỹ sư liệu thường xây dựng sở hạ tầng khuôn khổ cần thiết cho việc tạo liệu Các kỹ sư làm việc khía cạnh kiến trúc liệu, chẳng hạn thiết kế chuẩn bị sở hạ tầng liệu để thu thập liệu, lưu trữ liệu phân tích liệu tổ chức Trọng tâm kỹ sư liệu quản lý sở liệu công nghệ liệu lớn – Big data Đáng ý việc lưu trữ liệu lĩnh vực cụ thể đáng quan tâm khai thác liệu Kỹ sư liệu có kinh nghiệm lập trình ngơn ngữ Java, Python Scala, có kiến thức sâu rộng SQL (Structured Query Language) NoSQL Kỹ sư học máy (Machine learning engineer): Học máy (Machine Learning) nhánh trí tuệ nhân tạo, nơi thuật toán sử dụng liệu đầu vào để dự đoán cách tự động kết tương lai Một kỹ sư máy học không thiết phải có tảng từ lập trình viên sản phẩm họ chương trình đặc biệt Chúng cho phép máy móc tự học thực tác vụ Kỹ sư máy học sử dụng học máy để tạo mơ hình mạnh mẽ mở rộng cho khoa học liệu Những kỹ sư lập trình cho máy tính robot thực thi lệnh cách học tập từ mơ hình liệu (HỌC VIỆN CNTT MICROSOFT, n.d.) NHU CẦU NGUỒN NHÂN LỰC TRONG LĨNH VỰC KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Trong thời đại cách mạng cơng nghiệp 4.0, với phát triển không ngừng tiến khoa học công nghệ đáp ứng yêu cầu ngày phức tạp đa dạng kinh tế số, đội ngũ nhân lực ngành công nghệ thông tin nói chung, khoa học liệu trí tuệ nhân tạo nói riêng khơng thể thiếu cho nhu cầu phát triển xã hội Data Science & AI ứng dụng đa dạng đời sống, từ công nghệ đến y tế, từ sống hàng ngày đến chiến lược kinh doanh cho nhiều ngành nghề giáo dục, văn hóa, du lịch, ngân hàng, kinh doanh … có xu ngày phát triển phong phú 301 Hình 4: Nhu cầu nhân mức lương ngành Data Science, Big Data Theo ước tính phịng nghiên cứu độc lập Element Artificial Intelligence Montreal, Canada, năm 2018, giới có khoảng 10.000 chuyên gia đủ trình độ để giải vấn đề phức tạp lĩnh vực Artificial Intelligence , phần lớn tập trung quốc gia phát triển Mỹ, EU, Trung Quốc Theo thống kê Glassdoor, trang web việc làm lớn giới, ngành khoa học liệu đứng đầu số 25 nghề nghiệp tốt nhất, đứng thứ 16 mức lương với trung bình $116,000 có nhiều vị trí tìm kiếm tuyển dụng Hoa Kỳ Tại Việt Nam, nhu cầu thị trường cao nguồn nhân lực lại vô khan Artificial Intelligence dẫn đầu tăng trưởng nhu cầu tuyển dụng nửa đầu năm 2019, tăng 46% so với năm 2017, số lượng ứng dụng tăng 86% Data Science chứng kiến gia tăng 21% số lượng người đăng ký 137% số lượng ứng dụng Con số Big Data 35% 56% Dự đoán, nhu cầu ngành tiếp tục tăng thời gian tới Báo cáo tháng đầu năm thị trường nhân lực công nghệ thông tin VietnamWorks cho biết là, mức lương đăng tuyển trung bình cho nhóm kỹ sư phát triển phần mềm liên quan nhóm phát triển phần mềm liên quan đến Artificial Intelligence 1.856 USD 302 Hình 5: Lương đăng tuyển trung bình chun mơn Blockchain, AI, Big Data, Data Science Data Science có số lượng đăng tuyển tăng 121% lượng ứng tuyển tăng đột biến đến 137% so với năm 2017 Mức lương đăng tuyển cho lĩnh vực Data Science 1.652 USD tháng Theo chuyên gia, sôi động tuyển dụng lĩnh vực Artificial Intelligence , Data Science bắt nguồn từ nhu cầu đổi công nghệ nhiều doanh nghiệp Theo cơng ty nghiên cứu phân tích thị trường tồn cầu IDC FutureScape, công nghệ bật Machine Learning Data Science thúc đẩy doanh nghiệp phải tự cải tiến (Mãnh Tử Nha, 2019) Thống kê Topdev cho thấy giai đoạn đến năm 2021, ngành công nghệ thông tin thiếu hụt đến 70.000 – 90.000 nhân Các công ty phải đối mặt với thách thức việc giữ chân nhân tài lĩnh vực cách đưa mức lương tiền thưởng thăng chức Ngoài ra, tập đoàn lớn Việt Nam Viettel, VNPT, FPT… nỗ lực ứng dụng công nghệ Dữ liệu lớn Khoa học liệu để có bước cải tiến vượt bậc sớm chiều Hơn 70% giám đốc điều hành CNTT sẵn sàng tích hợp phân tích liệu (Analytics) Artificial Intelligence vào hoạt động kinh doanh họ Với mục tiêu trở thành cơng ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu Việt Nam giai đoạn 2020 - 2025, Vietel riết tìm kiếm, thu hút phát triển chuyên gia, kỹ sư tài ngành Khoa học liệu Trí tuệ nhân tạo Tập đồn FPT xác định 303 Artificial Intelligence công nghệ mũi nhọn Chiến lược phát triển Artificial Intelligence tập đoàn hướng tới mục tiêu ứng dụng ba tầng: Tích hợp vào hệ sinh thái FPT, đóng gói thành sản phẩm, dịch vụ cung cấp cho thị trường xây dựng cộng đồng phát triển Artificial Intelligence Với định hướng vậy, FPT gặp khó khăn tìm kiếm nguồn nhân lực chất lượng cao lĩnh vực Artificial Intelligence Nguồn nhân lực có FPT đáp ứng khoảng 50% nhu cầu dự kiến thiếu hụt tiếp tục mở rộng đầu tư Do vậy, tập đoàn liên tục tuyển dụng nhân tài Artificial Intelligence cần đào tạo thêm để đáp ứng đủ nhu cầu (Thu Hằng, 2019) Theo TopDev, thị trường Việt Nam, có nhiều startup lớn nhỏ phát triển dự án tiềm liên quan trực tiếp đến Artificial Intelligence Machine Learning Vì mức lương độ "hot" chuyên gia lĩnh vực tiếp tục tăng mạnh năm tới Báo cáo từ TovDev cho thấy, Việt Nam mức lương kỹ sư trí tuệ nhân tạo lên đến 22.000 USD, tương đương 510 triệu đồng/năm Đây mức lương thuộc nhóm cao lĩnh vực CNTT Chuyên gia ngành dự báo đến 10 năm nữa, Artificial Intelligence phát triển lên tới đỉnh cao Một doanh nghiệp khác lĩnh vực Artificial Intelligence InfoRe Technology chia sẻ thực trạng nhân khan Anh Lê Công Thành - Founder InfoRe nhận định thời điểm vàng để làm start-up Artificial Intelligence Việt Nam Với nhu cầu "nóng" nhân lực lĩnh vực Artificial Intelligence , doanh nghiệp có nhiều bước để phát triển nhân sự, phục vụ cho dự án tiềm có Một số chủ động hợp tác với đơn vị đào tạo lĩnh vực Artificial Intelligence để chuẩn bị nguồn nhân chất lượng cho doanh nghiệp (Hồng Nhung, 2019) KẾT LUẬN Theo thống kê nghiên cứu từ chuyên gia ngành, nguồn nhân lực Artificial Intelligence Việt Nam chưa đáp ứng 50% nhu cầu thị trường, đặc biệt thiếu nhân lực Artificial Intelligence chất lượng, có trình độ chuyên môn mức cao đảm bảo đáp ứng yêu cầu thực tế nhà tuyển dụng Đứng trước yêu cầu từ việc số hóa liệu xu hướng đưa định ứng dụng trí tuệ nhân tạo bên cạnh thực trạng khan nguồn nhân lực, nhiều tổ chức giáo dục, công ty tập trung đào tạo, phát triển, huấn luyện đội ngũ nhân lực chất lượng cao ngày phù hợp với nhu cầu đa dạng phong phú xã hội Bên cạnh đó, để khuyến khích thu hút nguồn nhân lực 304 phát triển Data Science & Artificial Intelligence , đơn vị tuyển dụng đưa mức lương, chế độ đãi ngộ hấp dẫn Ngoài ra, để nâng cao chất lượng đội ngũ nhân lực, nhiều đơn vị đào tạo, doanh nghiệp tuyển dụng kết nối hợp tác đào tạo với chuyên gia giàu kinh nghiệm theo lĩnh vực nước Trong kỷ ngun số hóa, cơng nghệ yếu tố thiết yếu giúp doanh nghiệp thực cải tiến, nâng cao vị cạnh tranh thị trường Nhu cầu nguồn nhân lực chất lượng cao thông hiểu công nghệ bật liên quan đến Artificial Intelligence , Data Science, Machine Learning ngày nâng cao TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Hoàng Nhung (2019) 'Khát' nhân lực ngành AI Khoa học liệu Việt Nam [2] https://vnexpress.net/khat-nhan-luc-nganh-ai-va-khoa-hoc-du-lieu-ta-i-vie-t-nam3990050.html [3] HỌC VIỆN CNTT MICROSOFT (n.d.) Retrieved from https://abiz.edu.vn/khoa-hocdu-lieu-data-science-la-gi/ [4] Mãnh Tử Nha (2019) Nhu cầu tuyển dụng nhân Data Science, Blockchain AI tăng mạnh VnExpress [5] Phượng Nguyễn (2017) Khoa học phân tích liệu - Phần 3: Góc nhìn từ Việt Nam Thế Giới Vietnam Journal of Science 305 ... phát triển tổ chức, doanh nghiệp kinh tế số hóa tồn cầu Hình 1: Giới thiệu chung lĩnh vực Khoa học liệu Trí tuệ nhân tạo XU THẾ ĐÀO TẠO KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG THỜI ĐẠI KINH TẾ... n.d.) NHU CẦU NGUỒN NHÂN LỰC TRONG LĨNH VỰC KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0, với phát triển không ngừng tiến khoa học công nghệ đáp ứng yêu cầu ngày... đào tạo phát triển đội ngũ nhân lực phù hợp với nhu cầu tuyển dụng 297 Hình 2: Khoa học liệu Trong nghiên cứu O''Reilly, nhà phát hành chuyên mảng công nghệ khoa học máy tính, có dạng nhà khoa học