Năm 2026, Học viện Chính sách và Phát triển dự kiến tuyển sinh 100 chỉ tiêu ngành Khoa học Dữ liệu

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và xu hướng chuyển đổi số toàn cầu, Khoa học dữ liệu đã nhanh chóng vươn lên trở thành một trong những lĩnh vực có tầm ảnh hưởng sâu rộng nhất, định hình lại cách các tổ chức, doanh nghiệp và chính phủ vận hành. Dữ liệu không còn chỉ là sản phẩm phụ của hoạt động, mà đã trở thành tài sản chiến lược, là nền tảng cho mọi quyết định quan trọng.

Sức hút từ nhu cầu nhân lực và tiềm năng phát triển

Sự bùng nổ của Dữ liệu lớn (Big Data), Internet vạn vật (IoT) và Trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra một nhu cầu cấp thiết về nguồn nhân lực có khả năng "phiên dịch" dữ liệu thành những thông tin chi tiết hữu ích. Theo báo cáo của StatusNeo, nhu cầu tuyển dụng trong ngành Khoa học Dữ liệu được dự báo sẽ tăng trưởng đến 36% trong giai đoạn 2023-2033, một tốc độ vượt xa mức trung bình của hầu hết các ngành nghề khác.

Sức hút này không chỉ đến từ số lượng việc làm mà còn từ mức đãi ngộ hấp dẫn. Tại các thị trường phát triển như Mỹ, mức lương trung bình cho một chuyên gia dữ liệu có thể dao động từ 95.000 đến 150.000 USD mỗi năm (khoảng 2,5 - 4 tỷ đồng). Tại Việt Nam, thị trường lao động cũng đang chứng kiến một "cơn khát" nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực này. Theo dữ liệu từ TopCV, mức lương phổ biến cho các vị trí liên quan đến dữ liệu dao động từ 14,5 triệu đến 50 triệu đồng/tháng, tùy thuộc vào kinh nghiệm và năng lực chuyên môn. Điều này phản ánh rõ ràng giá trị và vai trò không thể thiếu của các chuyên gia dữ liệu trong nền kinh tế hiện đại.

Ứng dụng đa dạng: Từ hoạch định chính sách vĩ mô đến tối ưu kinh doanh

Tầm ảnh hưởng của Khoa học Dữ liệu không giới hạn trong một lĩnh vực cụ thể nào. Trong khu vực công, các cơ quan hoạch định chính sách ngày càng dựa vào phân tích dữ liệu lớn để theo dõi các chỉ số kinh tế quan trọng như lạm phát, tăng trưởng GDP hay tỷ lệ thất nghiệp, từ đó đưa ra các quyết sách kịp thời và hiệu quả hơn. Một ví dụ điển hình là việc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã triển khai các mô hình cảnh báo sớm rủi ro tài chính dựa trên nền tảng dữ liệu lớn, giúp tăng cường sự ổn định của hệ thống.

Trong khu vực tư nhân, Khoa học Dữ liệu là động lực cốt lõi của sự đổi mới. Các nền tảng thương mại điện tử hàng đầu như Shopee, Tiki sử dụng phân tích dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, AI và Học máy (Machine Learning) được ứng dụng để phát hiện gian lận, quản lý rủi ro tín dụng và dự báo xu hướng thị trường. Ở mảng marketing, doanh nghiệp phân tích hành vi khách hàng để xây dựng các chiến dịch quảng cáo hiệu quả, nhắm đúng đối tượng và tối ưu hóa chi phí.

Giáo dục đại học vào cuộc: Đào tạo thế hệ chuyên gia dữ liệu mới

Trước nhu cầu cấp thiết của xã hội, hệ thống giáo dục đại học tại Việt Nam đã có những bước chuyển mình mạnh mẽ. Nhiều trường đại học đã và đang xây dựng các chương trình đào tạo chuyên sâu về Khoa học Dữ liệu, không chỉ trang bị cho sinh viên kiến thức nền tảng về Toán, Thống kê, và các công cụ lập trình thiết yếu như Python, R, SQL, mà còn chú trọng phát triển tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề trong bối cảnh thực tế.

Nắm bắt xu hướng này, Học viện Chính sách và Phát triển - trường đại học trực thuộc Bộ Tài chính cũng chính thức tuyển sinh ngành Khoa học Dữ liệu. Với thế mạnh truyền thống về đào tạo và nghiên cứu trong các lĩnh vực kinh tế - tài chính, quản trị - quản lý và chính sách phát triển, Học viện đã khẳng định vị thế là một trong những cơ sở đào tạo uy tín, cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao cho hệ thống cơ quan nhà nước và cộng đồng doanh nghiệp. Một điểm đáng chú ý trong chương trình của Học viện là việc thiết kế các hướng đi chuyên sâu, gắn liền với thế mạnh sẵn có của trường.

Hướng chuyên sâu "Phân tích dữ liệu kinh tế và tài chính": Hướng đi này được xây dựng để đáp ứng trực tiếp nhu cầu của khu vực công và các tổ chức hoạch định chính sách. Sinh viên sẽ được đào tạo để áp dụng Khoa học Dữ liệu vào việc phân tích, dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mô, đánh giá tác động chính sách và quản lý tài chính công.

Hướng chuyên sâu "Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh": Hướng này tập trung vào việc đào tạo các chuyên gia dữ liệu cho khối doanh nghiệp, trang bị kỹ năng sử dụng AI và Học máy để tối ưu hóa vận hành, phân tích thị trường và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

Cách tiếp cận này cho thấy một xu hướng mới trong đào tạo: không chỉ dạy về công cụ, mà còn đào tạo chuyên gia có khả năng đặt công cụ đó vào đúng bối cảnh chuyên ngành (kinh tế, chính sách, kinh doanh) để tạo ra giá trị thực tiễn.

Bên cạnh đó, chương trình còn đảm bảo chất lượng và năng lực cạnh tranh toàn cầu cho sinh viên thông qua việc tích hợp các chuẩn nghề nghiệp quốc tế. Theo lộ trình, sinh viên có thể đạt được chứng chỉ uy tín như Google Data Analytics Professional Certificate hoặc các chứng chỉ của tổ chức ICDL. Học viện mang đến một môi trường học tập đậm tính thực tiễn, nơi sinh viên không chỉ được tiếp cận hệ thống phòng máy cấu hình cao và nguồn dữ liệu từ các đối tác chiến lược như Tổng cục Thống kê, FiinGroup, VietData, mà còn được trực tiếp lĩnh hội kiến thức và kinh nghiệm từ đội ngũ chuyên gia, lãnh đạo đang công tác tại các đơn vị thuộc Bộ, các tập đoàn lớn như Viettel, T&T, Sở Giao dịch Hàng hóa và các công ty chứng khoán hàng đầu.