Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientists – DS)
- Phát triển mô hình AI/ML để tự động hóa phân tích và ra quyết định.
- Áp dụng kỹ thuật thống kê và học máy để phát hiện xu hướng và tối ưu chiến lược kinh doanh.
- Tích hợp AI vào sản phẩm và dịch vụ số.
2. Nhiệm vụ chính
- Phát triển mô hình AI/ML: Xây dựng thuật toán dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận diện hình ảnh.
- Tối ưu hóa mô hình dữ liệu: Cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát hóa của mô hình.
- Triển khai AI vào thực tế: Đưa AI vào hệ thống doanh nghiệp thông qua MLOps.
3. Kỹ năng quan trọng
3.1. Xây dựng và huấn luyện mô hình AI/ML
- Thành thạo thuật toán Machine Learning (Random Forest, XGBoost, Neural Networks).
- Sử dụng TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn để xây dựng mô hình.
3.2. Quản lý vòng đời mô hình AI (MLOps)
- Triển khai mô hình AI với Docker, Kubernetes, MLflow.
- Tích hợp AI vào hệ thống doanh nghiệp thông qua API.
3.3. Xử lý và khai thác dữ liệu lớn
- Xử lý dữ liệu với Spark, Dask, Ray.
- Kết nối AI với Data Lakes, Data Warehouses (BigQuery, Snowflake).
4. Công cụ và phương pháp phổ biến
- TensorFlow, PyTorch: Phát triển AI/ML.
- Kubeflow, MLflow: Quản lý mô hình AI.
- Apache Spark, Dask: Xử lý dữ liệu lớn.
5. Ứng dụng thực tiễn
- Tài chính: Phát hiện gian lận giao dịch bằng AI.
Marketing số: Dự đoán hành vi khách hàng.
CHUẨN KỸ NĂNG SỐ
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ CHUẨN KỸ NĂNG SỐ
1.1. Tổng quan về Chuẩn Kỹ năng Số
1.2. Bối cảnh và mục tiêu thiết lập Chuẩn Kỹ năng Số
1.3. Cách tiếp cận trong việc cập nhật Chuẩn Kỹ năng Số
1.4. Đối tượng áp dụng
CHƯƠNG 2: CHUẨN KỸ NĂNG SỐ CHO NHẬN THỨC CHUYỂN ĐỔI SỐ (DSS-L)
2.1. Mục tiêu của DSS-L và chính sách xây dựng
2.2. Cấu trúc của DSS-L
2.3. Kỹ năng và nội dung học tập
2.4. Ứng dụng của DSS-L trong doanh nghiệp và tổ chức
CHƯƠNG 3: CHUẨN KỸ NĂNG SỐ CHO THÚC ĐẨY CHUYỂN ĐỔI SỐ (DSS-P)
3.1. Mục tiêu của DSS-P và chính sách xây dựng
3.2. Cấu trúc của DSS-P
3.3. Các nhóm nhân sự và vai trò trong DX
3.3.1. Kiến trúc sư Công nghệ Kinh doanh (Technology Business Architect)
3.3.2. Nhà thiết kế (Designers)
3.3.3. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientists - DS)
3.3.4. Kỹ sư phần mềm (Software Engineers)
3.3.5. Chuyên gia bảo mật ứng dụng (Application Security Experts - ASE)
3.3.6. Chuyên gia quản lý rủi ro và tuân thủ (Risk & Compliance Security Experts - RCSE)
3.4. Danh mục các kỹ năng chung trong DSS-P
3.5. Ứng dụng của DSS-P trong thực tiễn
CHƯƠNG 4: KỸ NĂNG VÀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG TRONG DSS-L
4.1. Tư duy và thái độ đối với chuyển đổi số
4.2. Dữ liệu và công nghệ số
4.3. Sử dụng công cụ và lưu ý về đạo đức
CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG CHUẨN KỸ NĂNG SỐ TRONG THỰC TIỄN
5.1. Áp dụng DSS-L trong doanh nghiệp và cá nhân
5.2. Xây dựng đội ngũ nhân sự DX dựa trên DSS-P
5.3. Kết hợp DSS với các mô hình đào tạo và phát triển nguồn nhân lực
5.4. Ứng dụng DSS trong chiến lược chuyển đổi số doanh nghiệp
5.5. Mối quan hệ giữa DSS và các tiêu chuẩn kỹ năng số khác trên thế giới
CHƯƠNG 6: XU HƯỚNG TƯƠNG LAI CỦA CHUẨN KỸ NĂNG SỐ
6.1. Sự phát triển của công nghệ và tác động đến DSS
6.2. Tích hợp AI và kỹ năng số trong giáo dục và đào tạo
6.3. Dự báo thay đổi trong các kỹ năng số cần thiết
6.4. Cập nhật Chuẩn Kỹ năng Số theo thời gian
CHƯƠNG 7: SO SÁNH CHUẨN KỸ NĂNG SỐ VÀ KHUNG NĂNG LỰC SỐ CỦA EU (DigComp)
7.1. Mục tiêu và phạm vi áp dụng của từng khung
7.2. Phân tích cấu trúc và nội dung
7.3. Ưu điểm và hạn chế của mỗi khung trong bối cảnh toàn cầu
7.4. Bài học kinh nghiệm và khả năng áp dụng cho Việt Nam