Lê Thị Duyên (Thực hiện).

Học Toán Tin sẽ làm nghề gì? Không chỉ làm giảng viên, nghiên cứu viên, mà còn có thể làm về phần mềm, làm nghiên cứu & phát triển (R&D) trong lĩnh vực CNTT, hoặc làm chuyên viên toán ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác (kinh tế-tài chính,  thủy lợi, nông nghiệp, công nghiệp...). Nền tảng kiến thức của ngành Toán Tin rất thuận lợi để sinh viên phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực rất "HOT" hiện nay và tương lai – Phân tích dữ liệu và BigData – được đánh giá là “nghề vàng” thời kỷ nguyên kỹ thuật số, một trong những nghề “lên ngôi” nhờ cách mạng công nghiệp 4.0. Giờ chúng ta sẽ cùng trao đổi với một chuyên gia tư vấn giải pháp phân tích kinh doanh, chị đến từ tập đoàn SIFT AG (Singapore) – Chị Nguyễn Thị Lê Trang, cựu sinh viên ngành Toán Tin, hệ Kỹ sư tài năng, ĐHBKHN.

-       Em chào chị, cảm ơn chị đã nhận lời mời phỏng vấn ngày hôm nay, trước tiên em mời chị giới thiệu đôi chút về bản thân cũng như công việc hiện tại của chị ạ?

Chào em, chị tên đầy đủ là Nguyễn Thị Lê Trang, sinh viên khóa 48 ngành Toán - Tin ứng dụng, hệ Kỹ sư tài năng, BKHN. Công việc hiện tại của chị là tư vấn viên của tập đoàn SIFT AG, chuyên cung cấp các sản phẩm phần mềm và dịch vụ trong hoạt động phân tích kinh doanh.

-       Hiện tại, ở Công ty TNHH SIFT ANALYTICS GROUP Việt Nam thì chị đang làm việc ở vị trí nào, và công việc cụ thể của chị là những gì?

Vị trí của chị cụ thể trong công ty là tư vấn về các giải pháp phân tích kinh doanh, bao gồm các hoạt động đào tạo và triển khai tư vấn các dịch vụ phân tích kinh doanh khối ngành ngân hàng, tài chính, bán lẻ, giáo dục và quản trị nhân sự.

-       Theo chị thì cái hay và cái khó khi làm về phân tích dữ liệu và Bigdata là gì?

Cái hay khi làm về phân tích dữ liệu và Big data đó là dữ liệu lớn có mặt trong hầu hết các lĩnh vực kinh tế và sản xuất. Có rất nhiều công nghệ, công cụ, phần mềm đang phát triển để xử lí Big data. Cái khó trong nghề phân tích dữ liệu đó là việc thu thập dữ liệu khó khăn, các nguồn dữ liệu được lưu trữ rải rác, dữ liệu thô khó làm sạch.

-       Nhiều bạn sinh viên như em không biết mình nên chuẩn bị những kiến thức gì để có thể làm việc trong mảng này, chị có thể chia sẻ với chúng em được không ạ?

Theo kinh nghiệm học và làm việc của chị, kiến thức nền tảng nên chuẩn bị để làm việc trong ngành phân tích kinh doanh đó là thống kê, xác suất, tối ưu và kĩ năng lập trình.

-       Với những bạn bắt đầu tìm hiểu về Phân tích dữ liệu và Bigdata thì nên bắt đầu như thế nào? Chị có chia sẻ và lời khuyên gì cho các bạn ý không ạ?

Để bắt đầu tìm hiểu về nghề nghiệp Phân tích dữ liệu, các em nên ôn lại các kiến thức về thống kê, học thêm các thuật toán trong data mining, machine learning, các bài toán ứng dụng của tối ưu. Sau khi nắm được các kiến thức cơ bản trên, các em hãy tích cực tham dự các khóa đào tạo, hội thảo về phân tích kinh doanh, tìm kiếm cơ hội thực tập tại các công ty có mảng Analytics như khối ngân hàng, chứng khoán, tín dụng, bán lẻ, chuỗi siêu thị, chuỗi nhà hàng, phân phối sản xuất, logistics,..

-       Những kiến thức thời còn là một sinh viên Viện Toán UD&TH đã giúp chị như thế nào trong công việc sau này?

Những kiến thức thời còn là sinh viên Viện Toán UD&TH đã giúp ích chị rất nhiều trong công việc hiện tại, như đã kể ở trên đó là nền tảng về thống kê, xác suất, tối ưu và kĩ năng lập trình.

-       “Phân tích dữ liệu và Big Data là mảng khá mới và đang phát triển mạnh”, chị nghĩ sao về ý kiến này, nhận định của chị về tiềm năng phát triển của mảng này là gì?

Ngành phân tích dữ liệu đã và đang phát triển rất tích cực ở hầu hết các nước tiên tiến trên thế giới. Và Việt Nam cũng không phải ngoại lệ. VN sẽ tiếp bước các nước khác trong khối Đông Nam Á trên con đường phát triển này.

-      Em được biết chị là một cựu sinh viên KSTN, việc là một cô gái lại học hệ KSTN có kiến thức khá nặng, chị có gặp khó khăn gì không, và chị đã vượt qua những khó khăn đó như thế nào?

Nhớ lại hồi sinh viên BKHN, chị đã may mắn vì được tiếp xúc với các thầy cô rất tâm huyết tại Viện Toán ứng dụng & Tin học cũng như làm quen được với các thế hệ anh chị khóa trên nên chị nhìn thấy con đường nghề nghiệp của mình. Chị hầu như không gặp trở ngại gì trong quá trình học tập, nếu có đó là thời gian học tiếng Anh hạn chế. Chị thường tự học tiếng Anh và tự thi các chứng chỉ tiếng Anh để luôn trong tư thế sẵn sàng cho các đợt ứng tuyển và xin học bổng sau khi tốt nghiệp đại học.

-      Khi là sinh viên thì chị đã định hướng công việc của mình như thế nào, khi mới ra trường thì chị có khó khăn khi tìm một công việc phù hợp không, chị có lời khuyên gì cho các bạn chuẩn bị và mới ra trường ạ?

Như chia sẻ ở câu hỏi trước, từ năm thứ ba đại học, chị được tiếp xúc với những người có kinh nghiệm nên chị có định hướng đi du học, chị đã xin học bổng du học Tiến sĩ ngay sau khi ra trường. Sau khi trở về Việt Nam, chị có làm một số công việc như giảng dạy và nghiên cứu. Công việc đó đều phù hợp với định hướng và sở thích của chị. Lời khuyên dành cho các bạn chuẩn bị và mới ra trường đó là, các em tìm kiếm cơ hội tiếp xúc với nhiều người có kinh nghiệm, đó là thầy cô, anh chị khóa trên, các công ty tuyển dụng để có cái nhìn tổng quan về cơ hội nghề nghiệp.

-       Điều gì khiến chị nhớ về Bách khoa, về Viện Toán Tin nhất, thời sinh viên môn học mà chị yêu thích là gì? Thầy cô nào làm chị ấn tượng nhất? Chị hãy gửi gắm đôi lời tới những thầy cô mà chị yêu quý đi ạ?

Điều chị nhớ nhất về Bách Khoa đó là căng tin khi cả nhóm bạn thường chen chúc vào ăn trưa, trà đá. Môn học chị thích nhất là môn tối ưu. Chị đã theo đuổi môn tối ưu từ năm thứ 3 đại học đến tận bây giờ. Thầy cô mà chị ấn tượng và yêu quý nhất là Cô Nguyễn Thị Bạch Kim, thầy Phan Trung Huy, thầy Tống Đình Quỳ, Thầy Nguyễn Hữu Tiến, Thầy Nguyễn Đình Trí, Thầy Lê Trọng Vinh, Thầy Tạ Văn Đĩnh, cùng rất nhiều các thầy cô khác. Chị muốn gửi lời hỏi thăm sức khỏe tới tất cả các thầy cô, các anh chị trong Viện Toán ứng dụng và Tin học. 

 

Chị Trang là một trong ba diễn giả trong buổi nói chuyện “Analytics Talk” về Khoa học dữ liệu tại Viện Toán ứng dụng và Tin học, ĐHBKHN (06/04/2018).

Link bài giảng của chị: https://www.youtube.com/watch?v=eoaGLQ1r354&feature=youtu.be