Học Khoa học dữ liệu ở Fulbright có gì?

Trong thời đại ngày nay, chắc chắn ai cũng đã từng “đụng” đến dữ liệu và cũng phải phân tích số liệu, không trực tiếp thì gián tiếp. Chúng ta cũng nghe trên các phương tiện truyền thông, báo chí rất nhiều về những nghiên cứu, những dự báo liên quan đến khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu đang thâm nhập ngày càng sâu rộng vào công việc và cuộc sống hàng ngày của tất cả mọi người. Các trường đại học lớn trên thế giới như Harvard đã bắt đầu giới thiệu những khóa học nhập môn về Khoa học Dữ liệu cho những người không hề có nền tảng về toán và lập trình dưới hình thức học online.

Liệu khoa học dữ liệu có phải là “đỉnh núi” cao vời vợi đối với những người không chuyên? Đối với những người đang học chính sách công, học Khoa học dữ liệu có ý nghĩa như thế nào? Bắt đầu từ tháng 4, Trường Chính sách Công và Quản lý Fulbright (FSPPM) sẽ đưa vào giảng dạy môn học Nhập môn Khoa học Dữ liệu trong khuôn khổ chương trình đào tạo Thạc sĩ Chính sách công khóa 2021-2023 (MPP2023) với mong muốn giải đáp những câu hỏi này.

“Mỏ vàng” của cả khu vực công và tư

Có thể xem dữ liệu là tài nguyên của thế kỷ 21. Tuy nhiên, nếu coi dữ liệu chỉ là tài nguyên của khu vực tư thôi thì chắc chắn là không đủ, mà dữ liệu cũng là tài nguyên của cả khu vực công. Những người làm trong lĩnh vực quản lý công muốn quản lý một xã hội sử dụng tài nguyên là dữ liệu thì càng phải hiểu được cách khai thác và sử dụng thông tin từ dữ liệu như thế nào cho hiệu quả và an toàn. Đó là vì họ là những người có thể tác động đến việc thiết kế, thu thập, quản lý, khai thác, chia sẻ và sử dụng dữ liệu cho các mục đích công.

Chắc hẳn những nhà hoạch định chính sách thấm thía hơn ai hết rằng, để thiết kế một chính sách công thì phải có rất nhiều công cụ và nhiều dữ liệu khác nhau. Theo Tiến sĩ Vũ Thành Tự Anh, Giám đốc FSPPM, môn học Khoa học dữ liệu sẽ trang bị cho học viên những công cụ mới nhất về phân tích dữ liệu trong thời đại mới.

“Bộ môn Khoa học dữ liệu mở ra một “mỏ vàng” mới về thông tin chưa từng có từ trước đến nay đối với các nhà hoạch định chính sách. Đó là một bộ công cụ mà nếu không dùng thì chúng ta sẽ không thể nào hiểu hết được những gì xảy ra, và quan trọng hơn, nếu có những công cụ hiệu quả như thế mà chúng ta không dùng thì đó là sự lãng phí nguồn lực ghê gớm,” TS. Tự Anh cho hay.

Theo quan sát của những người thiết kế môn học tại FSPPM, giảng dạy Khoa học dữ liệu đã trở thành một trào lưu của các trường chính sách công trên thế giới; nó đã trở thành một môn học không thể thiếu trong chương trình của bất kỳ trường chính sách công nào.

Ngoài ra, TS. Tự Anh cho rằng nếu biết cách sử dụng dữ liệu, chúng ta sẽ có được bức tranh cận cảnh, cập nhật và toàn diện nhất. Lấy ví dụ khi nhóm nghiên cứu của FSPPM làm nghiên cứu tư vấn kinh tế cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long thì luôn luôn có dữ liệu về diện tích sử dụng đất của ĐBSCL như thế nào, nhưng trên thực tế số liệu đó bị thiếu hoặc không cập nhật bởi rất nhiều lý do khác nhau. Một trong những lý do đó là người nông dân không được phép dùng đất trồng lúa để trồng cây khác, do vậy họ sẽ báo cáo là đất của họ là đất trồng lúa nhưng trên thực tế đất được sử dụng với mục đích khác.

Tuy nhiên, khi nhóm nghiên cứu dùng dữ liệu không ảnh (ảnh chụp từ trên cao) thì nhóm nghiên cứu có thể nhận ra mùa này diện tích lúa thực sự là bao nhiêu, diện tích lúa chuyển sang trồng cây trái hay nuôi trồng thủy sản hoặc các hoạt động kinh tế khác là bao nhiêu. Những dữ liệu này chắc chắn chính xác hơn số liệu của Tổng Cục thống kê, bởi những dữ liệu như vậy không thể “đánh lừa”, không thể “nói dối” được. Như vậy, nếu như chúng ta biết cách sử dụng dữ liệu tốt nhất, chúng ta có thể nắm bắt được thực trạng một cách cận cảnh, chi tiết, cập nhật, chính xác hơn nhiều so với dữ liệu thống kê theo phương pháp truyền thống.

Các nội dung chính

Môn học Nhập môn Khoa học Dữ liệu cung cấp các khái niệm và các nguyên lý cơ bản trong khoa học dữ liệu. Đây là các khái niệm nền tảng cho các thuật toán phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến, giúp học viên định hình những bài toán trong hoạt động của một tổ chức mà dữ liệu có thể giúp giải quyết, đồng thời thiết kế, phát triển và đánh giá các giải pháp sử dụng dữ liệu.

Theo Tiến sĩ Huỳnh Nhật Nam, giảng viên chính của môn học, Nhập môn Khoa học dữ liệu ở FSPPM có thể xem như là bước mở rộng của bộ môn Kinh tế lượng vốn đã được giảng dạy trong chương trình MPP từ nhiều năm nay. Nếu như Kinh tế lượng có thể được hiểu là “định lượng các mô hình kinh tế” thì Khoa học dữ liệu còn sử dụng dữ liệu để giúp định hình các mô hình kinh tế. Ngoài ra, nếu như Kinh tế lượng tìm hiểu các mối tương quan giữa các biến, thì Khoa học dữ liệu không chỉ tìm hiểu mối tương quan giữa các biến, các sự kiện, hiện tượng đó mà còn tập trung vào mảng dự báo, dự đoán. Khi Khoa học dữ liệu được sử dụng cho mục đích dự báo, dự đoán thì sẽ sử dụng bộ công cụ đa dạng hơn so với những công cụ thường dùng cho Kinh tế lượng.

TS. Huỳnh Nhật Nam thiết kế môn học kết hợp các buổi học dành cho lý thuyết về khoa học dữ liệu xen kẽ với một buổi thỉnh giảng của giảng viên khách mời và một buổi để các học viên trình bày về đề tài nhóm. Mục tiêu của môn học là giúp cho các học viên FSPPM có một nền tảng kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu, về những khái niệm và kỹ thuật liên quan đến phân tích khám phá dữ liệu và phân tích dự báo, về các kỹ năng và kỹ thuật liên quan đến hiển thị và trình bày dữ liệu. Môn học không yêu cầu nặng về toán và lập trình. “Ngoài việc giúp học viên hiểu được nguyên tắc cơ bản của từng mô hình, môn học còn giúp các anh chị học viên đánh giá mô hình nào là phù hợp nhất với từng trường hợp, với từng bài toán,” TS. Huỳnh Nhật Nam chia sẻ.

TS. Huỳnh Nhật Nam hy vọng các buổi thỉnh giảng sẽ mang lại nhiều điều bổ ích cho các học viên, bởi giảng viên khách mời sẽ mang đến những kinh nghiệm thực tế về ứng dụng khoa học dữ liệu cho công việc, cụ thể là ứng dụng trong lĩnh vực tài chính và các hoạt động sản xuất kinh doanh khác và cách bảo đảm an toàn dữ liệu (an ninh mạng). “Điều thú vị mà môn học này sẽ mang lại đó là học viên từ cả khu vực công, tư và các tổ chức xã hội đều sẽ nhận ra khoa học dữ liệu không phải là thứ gì cao siêu hoặc xa xôi, hay phức tạp đến mức không thể học được. Những học viên không có nền tảng kỹ thuật hoặc không làm các công việc trực tiếp liên quan đến kỹ thuật cũng có thể hiểu được những gì ở bên trong một ngành đang được coi là “hot” hiện nay. Khi nắm được những nguyên lý vô cùng đơn giản này, họ có thể đánh giá các giải pháp sử dụng dữ liệu cho tổ chức của mình một cách tốt nhất,” TS. Huỳnh Nhật Nam cho hay.

• Thúy Hằng