Data Science : Salaire élevé, emplois disponibles, mais recrutement difficile
Bien que la demande de recrutement soit élevée, les diplômés ont des emplois et des salaires élevés, mais les inscriptions à la formation en science des données n'ont pas encore attiré les étudiants.
Les étudiants ont peur des mathématiques et de la programmation
Lors de l'atelier sur la formation de ressources humaines de haute qualité dans le domaine de la science des données, organisé par l'Université de Quy Nhon le week-end dernier, le professeur associé, le Dr Le Cong Trinh, directeur de la Faculté de mathématiques et de statistique, a déclaré qu'en 2019, l'Université de Quy Nhon a ouvert une spécialisation universitaire régulière en science des données, dans le domaine des mathématiques appliquées, au sein de la Faculté de mathématiques et de statistique. D'ici 2022, la science des données deviendra une spécialisation de la faculté. La première promotion de science des données comptait 16 étudiants, en 2020, elle est passée à 36 étudiants, en 2021, elle a recruté 32 étudiants et en 2022, elle n'en comptait que 31.
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La Faculté de mathématiques et de statistiques (Université de Quy Nhon) a organisé une activité expérientielle pour les étudiants en mathématiques du lycée Le Quy Don pour les surdoués. Photo : QNU |
Parallèlement, en 2020, le système de formation diplômante (master) en science des données a vu le jour, grâce à un financement important de VinIF. Même pour le master, le vivier d'étudiants est très ouvert, avec des spécialisations diversifiées. Cependant, à ce jour, après trois périodes d'inscription, le nombre d'étudiants recrutés est très faible. La première période a recruté 12 étudiants, la deuxième année 18 étudiants et l'année dernière seulement 12 étudiants – un nombre insuffisant par rapport aux attentes et aux besoins de formation.
M. Trinh a expliqué qu'il s'agissait d'un nouveau domaine d'études pour les étudiants de la région Centre, et que les informations sur la profession et les résultats n'étaient pas encore largement accessibles aux étudiants. L'école ne dispose pas de méthode efficace pour attirer d'excellents élèves issus du secondaire ; l'équipe d'enseignants ayant une expérience pratique des projets est encore restreinte ; il est difficile d'attirer des talents dans les domaines de la science des données et de l'intelligence artificielle à Quy Nhon et à l'école.
Partageant le même point de vue, le Dr Le Nhat Tan, de l'Université Fulbright Vietnam et ancien étudiant de la Faculté de mathématiques et de statistiques de l'Université Quy Nhon, a déclaré : « J'ai connu de nombreux environnements, de professeur d'université à responsable de l'analyse de données dans plusieurs banques d' Hô-Chi-Minh -Ville. Fort de ces expériences, je constate que le secteur de la science des données manque cruellement de personnel. À une époque, j'étais responsable de l'analyse de données à l'Orient Commercial Bank et je cherchais des analystes de données, mais je n'en trouvais pas ! Or, il est clair que la science des données a des applications dans de nombreux domaines, notamment dans la finance et le commerce, où les postes sont nombreux. L'une des raisons pour lesquelles j'ai décidé d'enseigner et de travailler dans les ressources humaines était que les étudiants avaient peur d'étudier les mathématiques, car le programme de design était trop lourd et trop académique, et beaucoup le trouvaient trop difficile, manquant de pragmatisme et d'application. »
Il faut adapter les programmes de formation et de nombreuses politiques
Le Dr Le Nhat Tan a souligné que le programme de formation devait être modifié et ajusté de manière plus pertinente. Par ailleurs, il est nécessaire de recueillir les retours des entreprises, des enseignants et des étudiants sur le programme de formation afin de le mettre à jour régulièrement et d'apporter des ajustements en temps opportun. L'école devrait également transmettre une évaluation de la qualité des étudiants après l'obtention de leur diplôme au service de recrutement afin d'évaluer la qualité du programme et de la formation. Il est essentiel qu'outre les connaissances fondamentales en science des données, les étudiants acquièrent des compétences relationnelles pour travailler dans ce secteur.
Selon M. Le Cong Trinh, le secteur des sciences des données est à l'intersection de trois domaines : les mathématiques et les statistiques, l'informatique et les connaissances professionnelles liées à la spécialisation. Lors de la conception et de la mise en œuvre du programme de formation, les enseignants-chercheurs dotent les étudiants et les stagiaires de connaissances dans ces trois domaines. « À l'avenir, nous coopérerons plus étroitement avec les entreprises pour améliorer la qualité de la formation, nous engager dans le recrutement et la production, et instaurer la confiance entre les étudiants et les stagiaires. Des politiques judicieuses sont mises en place pour attirer d'excellents étudiants du secondaire ; renforcer la communication via les médias afin que les étudiants soient informés des nombreuses opportunités d'emploi dans le secteur des sciences des données ; créer un mécanisme ouvert pour la formation de master sous la forme de formations « ordonnées ». Parallèlement, il est recommandé que la province et l'Université de Quy Nhon mettent en place des politiques pour attirer des ressources humaines de haut niveau dans le domaine des sciences des données », a déclaré M. Trinh.
Concernant les entreprises qui emploient des ressources humaines en science des données, M. Vu Tu Cuong, directeur adjoint du Centre de recherche et d'application en intelligence artificielle de Quy Nhon, a proposé de renforcer la coordination entre les écoles et les entreprises afin de former des ressources humaines de haut niveau dans le domaine de la science des données. Le programme de formation est divisé en matières théoriques et pratiques : les matières théoriques sont étudiées à l'université et les matières pratiques en laboratoire d'entreprise ; la priorité est donnée aux matières pratiques afin que les étudiants puissent acquérir une expérience pratique. Les matières optionnelles sont choisies en fonction de l'orientation des étudiants.
MAI HOANG
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