データサイエンス：高給、求人あり、でも難しい…採用
採用需要は高く、卒業生は仕事に就き高給を得ていますが、データサイエンスのトレーニング登録はまだ学生を集めていません。
生徒たちは数学とプログラミングを恐れている
クイニョン大学が先週末に開催したデータサイエンス分野における優秀な人材育成に関するワークショップにおいて、数学・統計学部長のレ・コン・チン准教授は、クイニョン大学は2019年に数学・統計学部の応用数学分野にデータサイエンスの正規の大学教育専攻を開設したと述べた。2022年までに、データサイエンスは同学部の専攻となる予定だ。当初のデータサイエンスコースの受講生は16名だったが、2020年には36名に増加し、2021年には32名、2022年には31名にまで減少した。
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クイニョン大学数学・統計学部は、ル・クイ・ドン優秀者高等学校の数学の生徒を対象に体験活動を企画しました。 写真：QNU |
それに伴い、2020年には、データサイエンスの大学院教育システム（修士課程）も誕生しました。これは、VinIFからの多額の資金提供によるものです。修士課程においても、学生の供給源は非常にオープンで、専攻分野も多岐にわたります。しかし、これまで3期の入学期間を経ても、採用者数は非常に少ないのが現状です。第1期は12名、第2期は18名、そして昨年はわずか12名しか採用しておらず、期待と教育ニーズに比べて少なすぎます。
チン氏は、中部地域の学生にとってこれは新しい学問分野であり、その職業や成果に関する情報がまだ学生に広く提供されていないと説明した。学校には高校から優秀な生徒を引きつける効果的な方法がなく、プロジェクトの実務経験を持つ教員チームもまだ小規模であるため、データサイエンスや人工知能分野の優秀な人材をクイニョン市や学校に引きつけることは困難である。
同じ見解を共有している、クイニョン大学数学統計学部の卒業生で、ベトナム・フルブライト大学のレ・ナット・タン博士は次のように述べています。「私は大学講師からホーチミン市の銀行のデータ分析マネージャーまで、さまざまな環境を経験してきました。これらの経験から、データサイエンス業界は人材が非常に不足していることがわかりました。オリエント商業銀行でデータ分析責任者をしていたとき、データアナリストを採用したいと思っていましたが、見つからなかった時期がありました。その一方で、データサイエンスは多くの分野に応用でき、特に金融とビジネスの分野で人気があり、多くの求人があることは明らかです。私が教育と人事の仕事に就いた理由の1つは、学生が数学の勉強をためらっていたことです。デザインプログラムは難しすぎて学問的すぎるため、多くの学生が難しすぎて実用性と応用性に欠けていると感じていました。」
研修プログラムや多くのポリシーを調整する必要
レ・ナット・タン博士は、研修プログラムをより適切に変更・調整する必要があると強調しました。同時に、企業、講師、学生からの研修プログラムに関するフィードバックを定期的に収集し、更新とタイムリーな調整を行う必要があります。また、大学は卒業後の学生の質に関する評価を採用部門に提出し、プログラムと研修の質を評価する必要があります。非常に重要な点は、データサイエンスの「コア」知識に加えて、学生がこの業界で活躍するためのソフトスキルを身に付ける必要があるということです。
レ・コン・チン氏によると、データサイエンス業界は数学と統計学、コンピュータサイエンス、そして専攻分野に関連する専門知識という3つの分野が交差する領域です。研修プログラムの設計と運営の過程で、学部は学生と研修生にこれら3つの分野に関する知識を身につけさせます。「今後、研修の質の向上、採用活動への注力、成果への注力、そして学生と研修生との信頼関係の構築において、企業とより緊密に協力していきます。優秀な高校生を惹きつけるための合理的な政策、データサイエンス業界の幅広い就職機会を学生に知ってもらうためのメディアを通じたコミュニケーションの強化、そして「順序立てられた」研修という形で修士課程の研修におけるオープンな仕組みの構築など、様々な施策を実施しています。同時に、省とクイニョン大学には、データサイエンス分野の優秀な人材を引きつけるための政策を策定することが推奨されます」とチン氏は述べました。
データサイエンス人材の活用企業について、クイニョン人工知能研究応用センター副所長のヴー・トゥ・クオン氏は、データサイエンス分野における優秀な人材育成において、大学と企業の連携を強化することを提案した。育成プログラムは理論科目と実践科目に分かれており、理論科目は大学で、実践科目は企業の研究室で学ぶ。学生が実践経験を積めるよう、実践科目を優先する。選択科目は学生の志望度に基づいて決定される。
マイ・ホアン
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