AI và Data Science đang trở thành những lĩnh vực có sức hút lớn tại Việt Nam, thu hút ngày càng nhiều bạn trẻ theo đuổi bởi triển vọng nghề nghiệp và mức đãi ngộ hấp dẫn. Nhưng đằng sau cơ hội rộng mở là vô số thách thức mà không phải ai cũng dễ dàng vượt qua: kiến thức cần cập nhật liên tục, áp dụng mô hình đúng bản chất dữ liệu, và kỹ năng lập trình thực tiễn.
Cơ hội và thách thức của AI & Data Science tại Việt Nam
Ngày nay, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đang trở thành những lĩnh vực được quan tâm hàng đầu tại Việt Nam. Tôi quan sát thấy trong nhiều năm gần đây, điểm chuẩn vào các ngành học liên quan luôn ở mức rất cao, phản ánh đúng sức hút của chúng. Bên cạnh đó, nhu cầu nhân lực tăng nhanh cùng mức đãi ngộ hấp dẫn đã khiến nhiều bạn trẻ lựa chọn theo đuổi con đường này.
Tuy nhiên, vì còn khá mới ở Việt Nam, các lĩnh vực này không chỉ mang lại cơ hội mà còn đặt ra không ít thách thức.
Thứ nhất, tốc độ phát triển quá nhanh khiến các bạn buộc phải liên tục cập nhật kiến thức. Khác biệt với nhiều ngành nghề khác, tốc độ phát triển của khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đang rất nhanh. Công nghệ được sử dụng rộng rãi trong một hay hai năm trước thì đã có thể trở nên không còn được sử dụng nhiều trong năm nay. Vì vậy, ngoài kiến thức nền tảng được trang bị trên trường, các bạn phải luôn rất chủ động trong việc cập nhật kiến thức mới liên tục để không bị chậm nhịp trong thị trường công việc sôi động và rất cạnh tranh hiện tại
Thứ hai, là về việc hiểu và ứng dụng kiến thức một cách phù hợp vào khai phá dữ liệu. Các mô hình và công cụ trong khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo luôn được xây dựng dưới một số giả định nhất định về dữ liệu; chẳng hạn, chúng ta không thể sử dụng một cách máy móc cùng một mô hình cho bài toán dự đoán giá chứng khoán và bài toán dự đoán mức lương vì đặc thù hai bài toán là khác nhau. Vì vậy, các bạn nếu không hiểu rõ về dữ liệu thì dễ dàng sử dụng sai công cụ và mô hình dẫn đến kết quả không chính xác.
Thứ ba, là kỹ năng lập trình. Chẳng hạn, nhu cầu gần đây của các lĩnh vực này đòi hỏi các bạn phải trang bị nhiều kỹ năng về lập trình để xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn, tối ưu hóa code của mình để có thể chạy một cách hiệu quả và nhanh trên hệ thống lớn, và những phương pháp cần thiết để giúp các mô hình ổn định và đạt hiệu suất cao khi sử dụng. Vì vậy, với các bạn chưa có cơ hội được học nhiều về lập trình và cọ xát với các đồ án thực tế sẽ gặp nhiều khó khăn khi xin việc trong các lĩnh vực này.
Xây dựng cộng đồng, kiến tạo cơ hội
Hiện tại, tôi cùng các đồng nghiệp đang triển khai nhiều dự án tại Việt Nam với mong muốn hỗ trợ những bạn trẻ nuôi dưỡng đam mê và theo đuổi khoa học dữ liệu cũng như trí tuệ nhân tạo.
Tôi trực tiếp hướng dẫn nhiều sinh viên đại học tham gia nghiên cứu chất lượng cao. Nhiều em đã nhận được lời mời và hiện đang theo học tiến sĩ tại các trường đại học hàng đầu thế giới như Harvard, Cornell, University of California Los Angeles (UCLA), University of Texas Austin, EPFL, etc.
Bên cạnh đó, tôi xây dựng trang Facebook ‘Khoa Học Dữ Liệu và Trí Tuệ Nhân Tạo’ để chia sẻ kiến thức từ cơ bản đến nâng cao cho cộng đồng. Tôi còn nhớ buổi học online đầu tiên thu hút gần một nghìn bạn trẻ tham gia, và cảm xúc khi chứng kiến sự quan tâm ấy vẫn còn rất rõ trong tôi. Trong tương lai, tôi mong có thể phát triển những lớp học này theo cách bài bản và hệ thống hơn, nhằm tạo thêm nhiều giá trị cho các bạn.
Ngoài ra, tôi và các cộng sự tại Việt Nam cũng tổ chức các trường đông và trường hè về AI và Data Science. Mục đích của các trường đông và hè này bao gồm việc tổ chức các lớp học ngắn hạn về các chủ đề quan trọng do các chuyên gia hàng đầu trong và ngoài nước giảng dạy. Đến với các lớp học này, các bạn không những được học và cập nhật nhiều kiến thức mới mà còn có cơ hội trao đổi và gặp mặt với các chuyên gia hàng đầu, từ đó tạo cầu nối cho con đường học thuật hoặc công nghiệp sau này cho các bạn.
Hành trang cần có trên con đường chinh phục AI & Data Science
Để có thể theo đuổi ước mơ du học và phát triển trong lĩnh vực khoa học dữ liệu cũng như trí tuệ nhân tạo, tôi có vài lời khuyên dành cho các bạn trẻ.
Thứ nhất, ngay từ khi còn ngồi trên ghế đại học, các bạn hãy chủ động cập nhật kiến thức mới, phát triển kỹ năng lập trình bằng cách cọ xát nhiều với các dự án thực tế (thông qua thực tập tại các công ty hoặc những dự án mở, cuộc thi trên mạng), và nắm rõ mỗi kiến thức mình học.
Thứ hai, nếu các em có dự định học cao học trong các lĩnh vực này thì nên bắt đầu thực hiện nghiên cứu khoa học sớm. Ngày nay, ngoài các chương trình hỗ trợ nghiên cứu tại trường đại học, các em cũng có thể tham gia các chương trình nội trú tại một số viện và công ty hàng đầu tại Việt Nam, như VinAI Research, FPT Software AI, và Viettel AI, để có cơ hội làm những nghiên cứu chất lượng cao với nhiều chuyên gia hàng đầu tại Việt Nam hiện tại. Rất nhiều các em sinh viên khi tham gia các chương trình này hiện tại đang làm sinh viên tiến sĩ ở các trung tâm và đại học hàng đầu thế giới.
AI và Data Science tại Việt Nam đang ở giai đoạn phát triển mạnh mẽ, mở ra cơ hội cho những bạn trẻ dám dấn thân. Thách thức là điều không thể tránh khỏi, nhưng chính áp lực ấy sẽ giúp rèn luyện sự bền bỉ và năng lực thực sự. Tôi tin rằng, nếu chuẩn bị từ sớm, không ngừng học hỏi và chủ động tìm kiếm cơ hội nghiên cứu, các bạn hoàn toàn có thể vươn xa – không chỉ chinh phục giấc mơ du học, mà còn góp phần xây dựng cộng đồng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo vững mạnh tại Việt Nam.