Định hướng cho con cái du học - học ngành gì ?

[tamvo]

Viết tiếp theo bài hôm qua :


Data analysis đã áp dụng từ lâu trong y khoa và các công ty dược từ việc chuẩn đoán bệnh, dư đoán những khối u có trở nên ác tính hay không, phác đồ điều trị và việc phát minh ra những loại thuốc mới đã đem lại những thành tựu vượt bậc... Tuy nhiên môn này gặp nhiều hạn chế như việc collect data, thiết bị lưu trữ... tốn thời gian và rất mắc và họ chỉ được dùng ngôn ngữ SAS là ngôn ngữ được FDA chấp nhận trong các báo cáo nên môn này chỉ có ở những trung tâm nghiên cứu và bệnh viện lớn, ít phổ biến ra ngoài... (FDA là Food and Drug Administration là cơ quan quản lý thực phẩm và dược phẩm của Hoa Kỳ, thuộc Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ.)

Một trong những người đi đầu trong lãnh vực này là một bác sĩ Việt Nam - Nguyễn Văn Tuấn - hiện đang giảng dạy tại New South Wales. Bác sĩ Tuấn đem bộ môn này dạy cho các bác sỉ ở VN và dùng ngôn ngữ R

http://vi.wikipedia.org/wiki/Nguyễn_Văn_Tuấn_(giáo_sư_dịch_tễ_học)

Theo thời gian, các công ty kỹ thuật phát triễn cho ra đời những thiết bị lưu trữ lớn hơn, rẻ hơn, hàng loạt các công ty thương mại điện tử xuất hiện cộng với những ngôn ngữ hỗ trợ như R, python... Data science đã vượt khỏi phạm vi nhỏ hẹp của y khoa và được sử dụng rộng rãi hơn, giải quyết các nhu cầu xã hội... Tamvo đơn cử 2 ứng dụng về data science nổii trội, có liên quan đến đời sống và cũng ít người biết...

1. Quảng cáo:

Thị trường quảng cáo online ở Mỹ chiếm 6% mà có giá trị 70 tỷ. Thị trường này nằm trong tay các đại công ty như google, facebook, yahoo... Trong những năm gần đây, các hình thức quảng cáo truyền thống như qua truyền hình, phát thanh đã và đang chuyển qua online... thị phần tăng và xuất hiện thêm những đối thủ cạnh tranh là những đại công ty truyền thông... cách thức quảng cáo online đã khác trước rất nhiều đó là họ nhắm mục tiêu đúng đối tượng...

Các công ty quảng cáo thu thập data của mọi người, mỗi người họ có từ 8 ngàn đến 10 ngàn thói quen mua sắm từ bạn mua cái khăn, cái kềm, sữa cho em bé cho đến thức ăn chó mèo... bạn mua ở đâu, mua loại nào, cách mua là order từ desktop hay có thói quen xem quảng cáo trên phone, tablet mà lại thích walk in ra store để mua... càng nhiều, càng chi tiết càng tốt... thói quen của bạn được họ update hàng ngày...

Khi công ty quảng cáo nhận được hợp đồng quảng cáo ví dụ là thức ăn cho chó, họ sẽ lọc trong data của họ ra những người nuôi chó và gởi đến cư dân mạng . Lây thí dụ như họ gởi đến người nuôi chó chihuahua sẽ nhận được hình ảnh chihuahua, người nuôi Becgie thì nhân được hình ảnh Becgie chứ như Oser đang nuôi Chihuahua mà gởi đến hình Becgie thì Oser đâu có xem... Chính xác hơn nữa là họ biết sẽ gởi lúc nào mà bạn thường online và nếu qua email thì email nào bạn thường vào... Cho nên các bạn để ý những năm gần đây các bạn nhận được quảng cáo đa số chính xác cái bạn đang cần nên ít bực mình hơn vì bị quấy rầy, thậm chí nghi ngờ mình đang bị theo dõi

Các bạn OS có đi mua đồ, các bạn yên tâm là tên bạn và từ 8 đến 10 ngàn thói quen của bạn đã nằm trong tay các công ty quảng cáo... làm sao mà có thể thu thập được 8 đến 10 ngàn thói quen của bạn ? Đó là công việc của Data Science, họ dựa vào vài chục thói quen của bạn, dựa vào những nhóm người khác mà bạn được xếp loại, từ đó tìm ra những cái còn thiếu...Ngoài ra họ còn có khả năng "trace" bạn được lúc offline ví dụ như họ nhận được hợp đồng quảng cáo bán kim cương, vì ít có ai mua kim cương online lắm mà thường đến tiệm mua. Các công ty quảng cáo phải tìm được được người này là khách hàng của họ, họ gởi quảng cáo kim cương và người này xem quảng cáo rồi sau đó mới đến store mua... từ đó công ty quảng cáo mới gởi bảng report lại cho công ty bán kim cương...

Công ty quảng cáo bây giờ biết thói quen của bạn, biết cách contact bạn lúc nào và như thế nào, biết bạn mua gì ở đâu và sẽ mua gì còn nhiều và chính xác hơn vợ của các bạn nữa...!!!

Một ứng dụng khác của Data Science mà các công ty lớn đang xài , nhất là các công ty đang xài HR (Human Resources) của công ty khác vì không muốn trách nhiệm về benefit và có thể đẩy bạn ra đi bất cứ lúc nào . Cứ mỗi 2 tuần bạn "submit" thời gian làm việc, sếp xác nhận, rồi HR sẽ làm phần việc còn lại là tính toán, gởi ngân phiếu về hay chuyển khoản trực tiếp vào tài khoản của bạn . Các công ty HR này cũng thu gom một lượng data khổng lồ về bạn. Người ta biết rõ bạn đã từng làm ở đâu, vị trí gì, mức lương bao nhiêu... ai là đồng nghiệp, ai là Sếp...Nhờ có lượng data phong phú về bạn, thường xuyên update, họ biết bạn gần đây có quan tâm đến job khác hay không? có công ty nào đang đang rủ bạn qua làm hay bạn đang có ý định tìm chỗ làm mới...từ đó họ sẽ gởi report đến sếp của bạn là bạn sẽ là người có khả năng ra đi vì lương thấp hay vi trí thấp để Sếp của bạn điều chỉnh mức lương, tăng vị trí để giữ bạn .... hoặc chuẫn bị người backup công việc bạn đang làm... chuẩn bị thuê người mới... Các công ty HR đang chào mời khách hàng của họ mua thêm phần services này...Nước ta chưa có công ty nào mua phần mềm này nhưng tương lai gần sẽ có ...

Tới giờ hẹn Sambo đi uống cà phê rồi, thôi tạm ngừng ở đây...chiều tối nếu rãnh sẽ viết tiếp

 

[Johnnie371]

Vn đã có lĩnh vực Thống kê -Toán lâu rồi bác! Bà chị chuyên về nó và giảng dạy lâu rồi, cũng bèo nhèo vì ...cái dữ liệu cua vn

Toán thống kê sơ đẳng hơn data science nhiều lắm bác, chỉ là môt trong các công cụ, nôm na một cách hình tượng thì toán thống kê là cái bánh, data science là cái xe ô tô.

Còn tên nó là data science nên đầu vào là data là rất quan trọng, như xăng, nếu xe không có xăng không chạy được.

 

[Meo Quay]

Toán thống kê sơ đẳng hơn data science nhiều lắm bác, chỉ là môt trong các công cụ, nôm na một cách hình tượng thì toán thống kê là cái bánh, data science là cái xe ô tô.

Còn tên nó là data science nên đầu vào là data là rất quan trọng, như xăng, nếu xe không có xăng không chạy được.

Bởi vậy

Data mới là quan trọng

còn các thuật toán để phân luồng, tổng hợp,... data thì là của bọn xuất sắc rùi

bọn Vịt nếu có giỏi thì chắc chỉ giỏi đi chôm data, chuyện xào nấu để cho bọn khác làm


Bọn quảng cáo, sản xuất hàng tiêu dùng có lẽ là ứng dụng cái này nhiều nhất. Tuy nhiên tầm như bọn chúng nó thì đíu dám để mấy ông Vịt ngồi phân tích, báo cáo....

Đánh giá chất lượng báo cáo thì ở đâu mình éo biết chứ như bọn bán báo cáo ăn tiền như CBRE, Savills,.. tuyền là bọn XL hết, data thì toàn ma số liệu, xào nấu từ báo chí, xin xỏ cóp nhặt,... hỏi ngay từ những thứ đầu vào đã tầm bậy thì thử hỏi kết quả lấy éo đâu ra chính xác

 

[Johnnie371]

Bởi vậy

Data mới là quan trọng

còn các thuật toán để phân luồng, tổng hợp,... data thì là của bọn xuất sắc rùi

bọn Vịt nếu có giỏi thì chắc chỉ giỏi đi chôm data, chuyện xào nấu để cho bọn khác làm


Bọn quảng cáo, sản xuất hàng tiêu dùng có lẽ là ứng dụng cái này nhiều nhất. Tuy nhiên tầm như bọn chúng nó thì đíu dám để mấy ông Vịt ngồi phân tích, báo cáo....

Đánh giá chất lượng báo cáo thì ở đâu mình éo biết chứ như bọn bán báo cáo ăn tiền như CBRE, Savills,.. tuyền là bọn XL hết, data thì toàn ma số liệu, xào nấu từ báo chí, xin xỏ cóp nhặt,... hỏi ngay từ những thứ đầu vào đã tầm bậy thì thử hỏi kết quả lấy éo đâu ra chính xác

Đúng là nếu data là mứt thì kết quả sao thơm được.

Nhưng data hiện tại có nhiều hơn Mèo nghĩ. Một vài thằng làm láo không phải là tất cả.

 

[TKM]

Mấy cháu qua bển tiếng anh tiếng u còn chưa ăn thua, ngồi ôm mớ data để phân tích thì liệu quá sức không nhỉ.

mấy anh mấy chị có con tống qua bển toàn thấy cho học Cô Léc Trường Làng rồi úp đết qua U ni vợt,... sau đó cho đi rửa chén, bấm máy thu tiền siêu thị vài năm hết visa về nước đóng đô ở mấy quán cà phê máy lạnh, phút cọt,... khoảng vài năm,... sau đó nhờ quan hệ của bố mẹ tống vào chỗ nào đó cho nó có việc làm, còn không thì xem gia đình có cái cửa hàng nào về ngồi bán, hay thuê cho cái mặt bằng + thêm đôi dăm tỷ làm cái xì ta úp, sau 2 năm đốt tiền cho mặt bằng và quảng cáo thì lại chuyển sang cái xì ta úp mới, còn chán quá thì lại qua bển làm cái mát tơ rồi về lại xì ta úp

Anh mèo bàn chuyện bất động sản hoặc tin nội bộ thì hay chứ mấy cái hiện đại về thế giới thứ nhất thì anh nên làm thinh nhen . Ngành data analysis này thuộc ngành kỹ thuật chỉ cần giỏi logic chứ ko cần giỏi tiếng Anh. Vẫn là công thức cũ, bạn nào du học ngành kỹ thuật thì ko nên về nước; còn học ngành art với business thì sao cũng được. Học xong rồi về nước đa số có 2 dạng sau:
- Hạt giống đỏ
- Loser
Còn 1 dạng khá hiếm là học giỏi nhưng xui chưa kiếm được thẻ xanh hoặc chưa có kinh nghiệm, phải về cố hương kiếm job hoặc intern để có kinh nghiệm rồi kiếm đường dzọt tiếp.

Data ở VN mình xàm lắm, ngành data science chỉ phù hợp với những nước có nền tảng thống kê mạnh thôi. Nên bạn nào du học ngành này mà về VN thì em thấy hơi phiêu.

 

[gatronggay]

mới đây mà đã 21 năm rồi
nhanh thật

 

[Meo Quay]

Anh mèo bàn chuyện bất động sản hoặc tin nội bộ thì hay chứ mấy cái hiện đại về thế giới thứ nhất thì anh nên làm thinh nhen . Ngành data analysis này thuộc ngành kỹ thuật chỉ cần giỏi logic chứ ko cần giỏi tiếng Anh. Vẫn là công thức cũ, bạn nào du học ngành kỹ thuật thì ko nên về nước; còn học ngành art với business thì sao cũng được. Học xong rồi về nước đa số có 2 dạng sau:
- Hạt giống đỏ
- Loser
Còn 1 dạng khá hiếm là học giỏi nhưng xui chưa kiếm được thẻ xanh hoặc chưa có kinh nghiệm, phải về cố hương kiếm job hoặc intern để có kinh nghiệm rồi kiếm đường dzọt tiếp.

Data ở VN mình xàm lắm, ngành data science chỉ phù hợp với những nước có nền tảng thống kê mạnh thôi. Nên bạn nào du học ngành này mà về VN thì em thấy hơi phiêu.

anh ơi

đi du học xong là chuồn ở bển hay phắn về nhà

Ở bển thành công em thấy chỉ đi dũa móng, bán chợ trời , còn phắn về thì ôi thôi thôi

Cho nên học cái cao siêu đó liệu có chỗ nào phù hợp không anh... bển éo cần mà chốn này thì cũng éo có chỗ.

 

[Fordescape]

Do dính chữ science rồi big data... nghe ko ứng dụng.
Chứ phân tích data đã sd lâu rồi. Muốn phân tích thì phải có data. Muốn có data thì phải lấy mẫu, thu nhập...
Ví dụ cho sinh động:
IMPAC của Nam Loa (anh thớt biết) chuyên improve system để tiết kiệm. Bọn hắn chỉ lấy tiền trên cái saving đó. Điều đó nói nghe dễ là xuống ngồi hóng ngó ghi chép dìa phân tích. Đưa ra quy trình mới. Nhưng có dễ để triển khai hay ko?
Bạn em chuyên phân tích data bên dầu khí để thay đổi cách thức vận hành mỏ... lương trên 100k Eur tại VN.

 

[Ban]

bác TamVo chưa dứt câu thì các anh lại lao ra thể hiện sự uyên bác nữa rồi.
Em thì công nhận mấy anh giỏi rồi đó, chỉ cần cho e nghe hết ý bác TamVo đc k ? Rồi sau đó ta phân tích sâu ( em thì k biết gì nên yên tâm )

 

[TKM]

anh ơi

đi du học xong là chuồn ở bển hay phắn về nhà

Ở bển thành công em thấy chỉ đi dũa móng, bán chợ trời , còn phắn về thì ôi thôi thôi

Cho nên học cái cao siêu đó liệu có chỗ nào phù hợp không anh... bển éo cần mà chốn này thì cũng éo có chỗ.

anh mèo ít chơi với dân trí thức nhỉ