Ciencia de Datos: Salarios altos, empleos disponibles, pero difícil... Reclutamiento
Aunque la demanda de reclutamiento es alta, los graduados tienen trabajo y salarios altos, pero la inscripción a cursos de formación en ciencia de datos aún no ha atraído a los estudiantes.
Los estudiantes tienen miedo a las matemáticas y la programación.
En el taller sobre la formación de recursos humanos de alta calidad en ciencia de datos, organizado por la Universidad Quy Nhon el fin de semana pasado, el profesor asociado Dr. Le Cong Trinh, director de la Facultad de Matemáticas y Estadística, explicó que en 2019 la Universidad Quy Nhon inauguró una especialización universitaria regular en ciencia de datos, en el área de Matemáticas Aplicadas, adscrita a la Facultad de Matemáticas y Estadística. Para 2022, la especialización en ciencia de datos se convertirá en una de las de la facultad. El primer curso de ciencia de datos contaba con 16 estudiantes, en 2020 aumentó a 36, en 2021 se reclutaron 32 y en 2022 solo contaba con 31.
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La Facultad de Matemáticas y Estadística (Universidad Quy Nhon) organizó una actividad experiencial para estudiantes de matemáticas en la escuela secundaria Le Quy Don para superdotados. Foto: QNU |
Además, en 2020, nació el sistema de formación de posgrado (máster) en ciencia de datos, con una importante financiación del VinIF. Incluso para la formación de máster, la oferta de estudiantes es muy amplia, con diversas especializaciones. Sin embargo, hasta la fecha, tras tres periodos de matriculación, el número de estudiantes reclutados es muy reducido. En el primer periodo se reclutaron 12 estudiantes, en el segundo año 18 y el año pasado solo 12, una cifra demasiado baja en comparación con las expectativas y las necesidades de formación.
El Sr. Trinh explicó que este es un campo de estudio nuevo para los estudiantes de la región Central, y que la información sobre la profesión y los resultados aún no está ampliamente disponible para ellos. La escuela no cuenta con un método eficaz para atraer a estudiantes excelentes de secundaria; el equipo de profesores con experiencia práctica en proyectos aún es reducido; es difícil atraer talentos en las áreas de ciencia de datos e inteligencia artificial a Quy Nhon y a la escuela.
Compartiendo la misma opinión, el Dr. Le Nhat Tan, de la Universidad Fulbright de Vietnam y exalumno de la Facultad de Matemáticas y Estadística de la Universidad Quy Nhon, afirmó: «He trabajado en diversos entornos, desde profesor universitario hasta gerente de análisis de datos de algunos bancos de la ciudad de Ho Chi Minh . Con estas experiencias, veo que la industria de la ciencia de datos tiene muy poca gente. Hubo un tiempo en que fui jefe de análisis de datos en Orient Commercial Bank y quería reclutar analistas de datos, ¡pero no pude encontrar ninguno! Mientras tanto, es evidente que la ciencia de datos tiene aplicaciones en muchos campos, especialmente en finanzas y negocios, con muchos puestos de trabajo. Una de las razones por las que me dediqué a enseñar y a realizar trabajo de recursos humanos fue que los estudiantes tenían miedo de estudiar matemáticas, porque el programa de diseño era demasiado pesado, demasiado académico, por lo que muchos lo encontraban demasiado difícil, carente de practicidad y aplicación».
Es necesario ajustar los programas de formación y muchas políticas
El Dr. Le Nhat Tan enfatizó que el programa de capacitación necesita ser modificado y ajustado de forma más adecuada. Por otro lado, es necesario recibir retroalimentación sobre el programa de capacitación por parte de empresas, profesores y estudiantes para actualizarlo periódicamente y realizar ajustes oportunos. La escuela también debería enviar una evaluación de la calidad de los estudiantes después de su graduación a la unidad de reclutamiento para evaluar la calidad del programa y la capacitación. Un aspecto fundamental es que, además de los conocimientos básicos de ciencia de datos, los estudiantes deben adquirir habilidades interpersonales para trabajar en este sector.
Según el Sr. Le Cong Trinh, la industria de la ciencia de datos se compone de tres campos: matemáticas, estadística e informática, y conocimientos profesionales relacionados con la especialización. Durante el diseño y la gestión del programa de formación, el profesorado proporciona a estudiantes y becarios conocimientos sobre estos tres campos. "En el futuro, colaboraremos más estrechamente con las empresas para mejorar la calidad de la formación, comprometiéndonos con la contratación y el rendimiento, y generando confianza en estudiantes y becarios. Existen políticas adecuadas para atraer a estudiantes excelentes de secundaria; se debe aumentar la comunicación a través de los medios de comunicación para que los estudiantes conozcan las amplias oportunidades laborales que ofrece la industria de la ciencia de datos; y se debe crear un mecanismo abierto para la formación de máster mediante la formación "ordenada". Al mismo tiempo, se recomienda que la provincia y la Universidad Quy Nhon implementen políticas para atraer recursos humanos de alta calidad al campo de la ciencia de datos", afirmó el Sr. Trinh.
En cuanto a las empresas que utilizan recursos humanos en ciencia de datos, el Sr. Vu Tu Cuong, subdirector del Centro Quy Nhon para la Investigación y Aplicación de la Inteligencia Artificial, propuso fortalecer la coordinación entre escuelas y empresas para la formación de recursos humanos de alta calidad en el campo de la ciencia de datos. El programa de formación se divide en asignaturas teóricas y prácticas. Las asignaturas teóricas se cursan en universidades y las prácticas en laboratorios empresariales. Se prioriza la práctica para que los estudiantes adquieran experiencia práctica. Las asignaturas optativas se basan en la orientación del estudiante.
MAI HOANG
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