Data Science : Hohes Gehalt, verfügbare Jobs, aber schwierige ... Rekrutierung
Obwohl die Nachfrage nach neuen Mitarbeitern hoch ist und Absolventen Jobs und hohe Gehälter haben, hat die Einschreibung in die Data Science-Ausbildung bisher keine Studenten angezogen.
Schüler haben Angst vor Mathematik und Programmieren
Bei einem Workshop zur Ausbildung hochqualifizierter Fachkräfte im Bereich Data Science, der letztes Wochenende von der Universität Quy Nhon organisiert wurde, sagte Dr. Le Cong Trinh, außerordentlicher Professor und Leiter der Fakultät für Mathematik und Statistik, dass die Universität Quy Nhon 2019 einen regulären universitären Studiengang Data Science im Bereich Angewandte Mathematik an der Fakultät für Mathematik und Statistik eröffnet habe. Bis 2022 soll Data Science ein Studiengang an der Fakultät sein. Der erste Studiengang Data Science hatte 16 Studierende, bis 2020 stieg die Zahl auf 36 Studierende, 2021 waren es 32 Studierende und 2022 nur noch 31 Studierende.
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Die Fakultät für Mathematik und Statistik (Quy Nhon University) organisierte eine Erlebnisaktivität für Mathematikstudenten der Le Quy Don High School for the Gifted. Foto: QNU |
Parallel dazu wurde 2020 mit großzügiger Förderung durch VinIF das Graduiertenausbildungssystem (Master) in Data Science eingeführt. Auch für die Masterausbildung ist die Zahl der Studierenden sehr groß und umfasst verschiedene Hauptfächer. Bislang, nach drei Einschreibungszeiträumen, ist die Zahl der rekrutierten Studierenden jedoch sehr gering. Im ersten Zeitraum wurden 12 Studierende rekrutiert, im zweiten Jahr 18 Studierende und im letzten Jahr nur 12 Studierende – zu wenig im Vergleich zu den Erwartungen und dem Ausbildungsbedarf.
Herr Trinh erklärte, dass dies ein neues Studienfach für Studierende in der Zentralregion sei und Informationen über den Beruf und die Studienleistungen den Studierenden noch nicht allgemein zugänglich seien. Die Schule verfüge über keine wirksame Methode, um hervorragende Schüler von weiterführenden Schulen anzuwerben; das Team an Lehrkräften mit praktischer Projekterfahrung sei noch klein; es sei schwierig, Talente in den Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz nach Quy Nhon und an die Schule zu holen.
Dr. Le Nhat Tan von der Fulbright University Vietnam, ein ehemaliger Student der Fakultät für Mathematik und Statistik der Quy Nhon University, teilt diese Ansicht und sagte: „Ich habe viele Umgebungen erlebt, vom Universitätsdozenten bis zum Datenanalysemanager einiger Banken in Ho-Chi-Minh- Stadt. Aufgrund dieser Erfahrungen weiß ich, dass es in der Datenwissenschaftsbranche einen großen Mangel an Mitarbeitern gibt. Es gab eine Zeit, als ich Leiter der Datenanalyse bei der Orient Commercial Bank war und Datenanalysten einstellen wollte, aber keine finden konnte! Mittlerweile ist klar, dass Datenwissenschaft in vielen Bereichen Anwendung findet, besonders beliebt ist sie im Finanz- und Geschäftsleben mit vielen Stellenangeboten. Einer der Gründe, warum ich mich für die Lehre und die Personalarbeit entschied, war, dass die Studenten Angst vor dem Mathematikstudium hatten, weil das Designprogramm zu schwerfällig und zu akademisch war. Viele Studenten fanden es daher zu schwierig und es mangelte ihnen an Praxisbezug und Anwendung.“
Notwendigkeit der Anpassung von Schulungsprogrammen und vielen Richtlinien
Dr. Le Nhat Tan betonte, dass das Ausbildungsprogramm angepasst und entsprechend verbessert werden müsse. Zudem sei Feedback von Unternehmen, Dozenten und Studierenden zum Ausbildungsprogramm erforderlich, um es regelmäßig zu aktualisieren und zeitnah anzupassen. Die Hochschule sollte zudem eine Beurteilung der Qualität der Absolventen nach Abschluss des Studiums an die Rekrutierungsstelle senden, um das Programm und die Ausbildungsqualität zu bewerten. Ein ganz wichtiger Punkt sei, dass die Studierenden neben den Kernkenntnissen der Datenwissenschaft auch über Soft Skills verfügen müssten, um in dieser Branche arbeiten zu können.
Laut Herrn Le Cong Trinh besteht die Data-Science-Branche aus einer Schnittstelle zwischen drei Bereichen: Mathematik und Statistik, Informatik sowie fachbezogenem Fachwissen. Bei der Gestaltung und Durchführung des Ausbildungsprogramms vermittelt die Fakultät den Studierenden und Auszubildenden Wissen in diesen drei Bereichen. „Wir werden in Zukunft enger mit Unternehmen zusammenarbeiten, um die Ausbildungsqualität zu verbessern, uns bei der Personalbeschaffung und der Leistung zu engagieren und das Vertrauen der Studierenden und Auszubildenden zu stärken. Es gibt sinnvolle Maßnahmen, um hervorragende Schüler von weiterführenden Schulen anzuwerben; die Kommunikation über die Medien muss verstärkt werden, damit die Studierenden über die zahlreichen offenen Beschäftigungsmöglichkeiten in der Data-Science-Branche informiert sind; und es muss ein offener Mechanismus in der Master-Ausbildung in Form einer „geordneten“ Ausbildung geschaffen werden. Gleichzeitig wird empfohlen, dass die Provinz und die Quy Nhon-Universität Maßnahmen ergreifen, um hochqualifiziertes Personal im Bereich Data Science anzuwerben“, so Herr Trinh.
In Bezug auf Unternehmen, die Personal im Bereich Data Science einsetzen, schlug Herr Vu Tu Cuong, stellvertretender Direktor des Quy Nhon Center for Artificial Intelligence Research and Application, eine stärkere Koordination zwischen Schulen und Unternehmen bei der Ausbildung hochqualifizierter Fachkräfte im Bereich Data Science vor. Das Ausbildungsprogramm ist in theoretische und praktische Fächer unterteilt. Theoretische Fächer werden an Universitäten und praktische Fächer in Unternehmenslaboren studiert. Praktischen Fächern wird Vorrang eingeräumt, damit die Studierenden praktische Erfahrungen sammeln können. Wahlfächer richten sich nach der Orientierung der Studierenden.
MAI HOANG
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