Việc làm tốt nhất cho sinh viên kinh doanh

Việc làm tốt nhất cho sinh viên kinh doanh
Một sinh viên năm thứ ba viết cho tôi: “Em đang học Quản trị kinh doanh tại một đại học Mĩ. Một số bạn em, người đã tốt nghiệp năm ngoái đã không thể tìm được việc làm ở đây và phải trở về nhà cho nên em muốn chuyển sang lĩnh vực khác có tương lai tốt hơn. Tuy nhiên, em không muốn bỏ phí tri thức và kĩ năng kinh doanh của em mà em đã học được, em không chắc phải làm gì với nghề nghiệp của em và chọn lĩnh vực nào. Thầy có thể cho em lời khuyên nào đó được không?

Đáp: Thầy bao giờ cũng khuyên sinh viên phát triển bản kế hoạch nghề nghiệp TRƯỚC KHI chọn lĩnh vực học tập để cho họ không làm phí thời gian ở đại học. Nếu họ muốn có việc làm ở Mĩ, họ cần nhận diện lĩnh vực học tập mà có nhu cầu cao, KHÔNG chỉ chọn bất kì cái gì học. Vì em đã dành hai hay ba năm học Quản trị kinh doanh, việc chuyển sang lĩnh vực khác sẽ mất ít nhất hai hay ba năm nữa và làm chậm trễ việc tốt nghiệp của em.

Lời khuyên của thầy là học vài môn tính toán hội tụ vào lập trình (Python, Java) và vài môn phân tích dữ liệu (Học máy, Phân tích dữ liệu lớn) vì đây là một trong những lĩnh vực tốt nhất có nhu cầu rất cao. Hiện thời, các công ti tài chính và thương mại đang tìm kiếm người tốt nghiệp kinh doanh có kĩ năng tính toán để giúp họ giải quyết các vấn đề kinh doanh. Vấn đề chính là nhiều quĩ phòng hộ, các công ti tài chính và thương mại chứng khoán có nhiều dữ liệu được đặt ở các khu vực chức năng khác nhau, điều làm cho rất khó thu thập, truy vấn, và phân tích để nhận diện và dự đoán xu hướng. Những dữ liệu dư thừa và không được tổ chức này cung cấp thách thức chính cho việc quản lí của họ. Trong vài năm qua, điều đã trở thành rõ ràng là mọi dữ liệu đều phải được quản lí như tài sản chiến lược của tập đoàn để phân tích thêm và dự báo. Với việc dùng các hệ thống máy tính nhanh và trí tuệ nhân tạo và phần mềm học máy, tất cả các công ti này bây giờ đang tổ chức lại và xếp những dữ liệu này việc sử dụng tương lai và họ cần những người hiểu cả doanh nghiệp và tính toán để làm điều đó.

Ngày nay phân tích dữ liệu đã trở thành một trong những việc làm có nhu cầu cao trong ngành công nghiệp này. Là người phân tích dữ liệu, em làm việc để thu được cái nhìn sâu vào trong khối lượng dữ liệu bao la của công ti. Gần như mọi ngành công nghiệp, từ doanh nghiệp, chính phủ, chăm sóc sức khoẻ, chế tạo, và công nghệ đều cần người phân tích dữ liệu. Và, vì các khu vực ứng dụng cho khoa học dữ liệu là rất rộng, khi có kĩ năng này em có thể làm việc trong một lĩnh vực trả lương rất cao. Theo tạp chí Harvard Business Review, nó là việc làm tốt nhất của thế kỉ 21. Trường Harvard thậm chí còn cho các phụ huynh Mĩ lời khuyên: “Bảo con bạn là nhà khoa học dữ liệu, KHÔNG là bác sĩ.” Theo chính phủ Mĩ, sẽ có ít nhất trên một triệu việc làm phân tích dữ liệu sẵn có trong năm 2025 và sẽ không có đủ người để đáp ứng nhu cầu đó.

Theo ý kiến của thầy, chọn học phân tích dữ liệu là chọn lựa tốt nhất cho sinh viên kinh doanh. Mọi việc làm tương lai đều đang thay đổi nhanh chóng vì có nhiều dữ liệu thế sẵn có và nhiều dữ liệu nữa được phát sinh cứ sau vài giây. Nói cách khác, dữ liệu là tương lai của mọi việc làm trong thế kỉ 21. Nếu em học phân tích dữ liệu, việc làm của em sẽ có triển vọng vì người tốt nghiệp xuất sắc thì không thành vấn đề em làm việc ở đâu. (Lưu ý: Thầy đã viết nhiều bài về kĩ năng nào được cần trong Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong những bài blogs trước đây mà em có thể đọc chúng)

Bài Viết Liên Quan

Kĩ năng lập trình

Kĩ năng lập trình Một người viết cho tôi: “Là công nhân lao động trong cơ xưởng chỉ với giáo dục trung học em lo nghĩ về tương lai của

Tư duy và học tập độc lập

Tư duy và học tập độc lập Đêm hôm qua, tôi tìm thấy một bài báo cũ trong Bài kiểm điểm công nghệ của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) tháng

Việc làm mới, kĩ năng mới

Việc làm mới, kĩ năng mới Có ý kiến cho rằng công nghệ như Trí tuệ nhân tạo, robots, tự động hoá sẽ lấy đi mọi việc làm của chúng

Hệ miễn dịch

. ̂̉ ̣̂ ̂̃ ̣ – ̣̂ ̂́ ̀ Trong cơ thể chúng ta, hai hệ thống phức tạp nhứt là hệ thống thần kinh và hệ thống miễn dịch.