Học Nhật Bản Học Ra Trường Làm Gì

Ngành Kinh doanh quốc tế đang ngày càng trở nên hấp dẫn trong bối cảnh thế giới ngày càng toàn cầu hóa. Đây không chỉ là lĩnh vực mang đến những kiến thức sâu rộng về thương mại quốc tế, mà còn mở ra cơ hội để khám phá và kết nối với nhiều nền văn hóa kinh doanh đa dạng. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và thương mại trên phạm vi toàn cầu, ngành Kinh doanh quốc tế trở thành cầu nối thiết yếu giúp đẩy mạnh sự hợp tác và phát triển kinh tế giữa các quốc gia.

Điểm chuẩn của ngành/chuyên ngành phân tích dữ liệu trong các năm?

Trong những năm gần đây, nhìn chung ngành/chuyên ngành phân tích dữ liệu có phổ điểm tăng đều với tất cả các trường đại học đào tạo chuyên ngành này, phổ điểm giao động từ 21 – 26 điểm.

Là một trong những trường đào tạo luôn giữ vững vị trí thuộc top đầu các cơ sở đào tạo trong lĩnh vực kinh tế, kinh doanh và luật, Trường Đại học Kinh tế – Luật bắt đầu tuyển sinh ngành này năm vào năm 2024, điểm trúng tuyển ngành/chuyên ngành phân tích dữ liệu (mã ngành 7310108_419) tại UEL đối với các phương thức xét tuyển sớm như sau:

Ngành/chuyên ngành phân tích dữ liệu học những môn gì?

Một số môn bạn sẽ học gì trong ngành Phân tích dữ liệu:

Công cụ Phân tích dữ liệu chính:

Khả năng logic tốt và tư duy theo hệ thống

Tư duy logic là kỹ năng vô cùng quan trọng để làm việc với hàng triệu số liệu, hay tìm kiếm lỗ hổng trong bộ dữ liệu thì. Có rất nhiều người rất giỏi Toán hay Lập trình nhưng nếu vậy vẫn chưa đủ để phân tích kết quả cuối cùng sau khi dọn dẹp dữ liệu. Sinh viên cần biết so sánh, đối chiếu, nhìn nhận vấn đề dưới nhiều góc độ khác nhau và phân tích vấn đề trong mối tương quan với các yếu tố khác trong hệ thống. Nhưng bạn đừng lo lắng, kỹ năng này có thể được tôi luyện qua công việc thực tế. Điều bạn cần là xác định yếu tố quan trọng này và tập trung rèn luyện nó.

Các phương thức xét tuyển chuyên ngành phân tích dữ liệu của Trường Đại học Kinh tế – Luật, ĐHQG-HCM

Cũng giống như các ngành/chuyên ngành khác trong đề án tuyển sinh 2024 tại Trường Đại học Kinh tế – Luật áp dụng 5 phương thức tuyển sinh bao gồm:

Ngành/chuyên ngành phân tích dữ liệu thi khối nào? Tổ hợp môn

Các khối thi tuyển sinh ngành/chuyên ngành phân tích dữ liệu thường là khối A00, A01, D01 và D07, trong đó tổ hợp môn theo khối thi chi tiết như sau:

FAQ – Câu hỏi thường gặp Ngành Kinh doanh quốc tế

Sinh viên có thể làm việc ở nhiều vị trí khác nhau như chuyên viên kinh doanh quốc tế, nhân viên xuất nhập khẩu, chuyên viên marketing quốc tế, quản trị chuỗi cung ứng, hoặc tư vấn quản trị quốc tế.

Mức lương khởi điểm có thể dao động từ 8 triệu đến 15 triệu đồng mỗi tháng cho các vị trí entry-level tại Việt Nam. Mức lương sẽ tăng lên với kinh nghiệm và năng lực, đặc biệt trong các công ty đa quốc gia.

Khả năng sử dụng ít nhất một ngoại ngữ (thường là tiếng Anh) là rất quan trọng vì hầu hết các giao dịch kinh doanh quốc tế sử dụng ngôn ngữ này. Biết thêm các ngoại ngữ khác là một lợi thế lớn.

Các thách thức có thể bao gồm sự cạnh tranh cao, yêu cầu khả năng giải quyết vấn đề nhanh chóng, làm việc với đối tác từ các nền văn hóa khác nhau, và phải thích ứng với bối cảnh thị trường luôn thay đổi.

Để chuẩn bị tốt, sinh viên nên tập trung vào việc học ngoại ngữ, nâng cao kỹ năng giao tiếp, tích cực tham gia các hoạt động ngoại khóa liên quan, thực tập tại các công ty đa quốc gia, và luôn cập nhật kiến thức thị trường toàn cầu.

Những câu hỏi này chỉ là một phần trong những gì mà bạn có thể cần tìm hiểu. Tham gia vào các sự kiện nghề nghiệp, tìm hiểu từ người đi trước, và tự mình trải nghiệm là cách tốt nhất để làm rõ những thắc mắc của mình về ngành này.

Ngành phân tích dữ liệu ra trường làm nghề gì? Công việc ra sao?

Chọn ngành theo học là một trong những bước chuẩn bị nền tảng cho tương lai của mình. Nhiều học sinh sẽ có thắc mắc học Ngành/chuyên ngành phân tích dữ liệu ra trường làm nghề gì? dưới đây là một số công việc trong lĩnh vực này:

Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst)

Chuyên gia phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm phân tích và tìm hiểu dữ liệu, từ đó có thể đưa ra thông tin hữu ích về chiến lược kinh doanh cho doanh nghiệp. Các công việc cụ thể của chuyên gia phân tích dữ liệu bao gồm:

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)

Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist) sẽ phân tích và xử lý dữ liệu lớn để hỗ trợ quyết định chiến lược cho doanh nghiệp. Ví dụ phát triển mô hình dự đoán rủi ro tín dụng trong ngân hàng để hỗ trợ quyết định cho vay. Kỹ sư khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm những công việc sau:

Data Scientist là công việc phổ biến trong ngành công nghệ và tài chính. Bên cạnh đó, các phân tích của kỹ sư khoa học dữ liệu cũng được áp dụng trong tài chính, y tế, công nghệ thông tin,… Kỹ sư khoa học dữ liệu cần có bằng đại học chuyên ngành khoa học máy tính, thống kê hoặc các ngành có liên quan. Cùng với đó, Data Scientist cần có kiến thức và kỹ năng về khoa học dữ liệu, machine learning và phân tích, giải quyết vấn đề.

Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) tập trung vào việc xây dựng và duy trì hệ thống cơ sở dữ liệu. Một Data Engineer cần có kiến thức sâu về cơ sở dữ liệu, lập trình và hiểu biết vững về hệ thống dữ liệu. Công việc cụ thể của kỹ sư dữ liệu bao gồm:

Data Engineer là công việc được đánh giá cao trên thị trường hiện nay vì yêu cầu nhiều kỹ năng và kinh nghiệm. Cụ thể kỹ sư dữ liệu sẽ làm cho các mảng về công nghiệp, tài chính và marketing. Ví dụ, Data Engineer tham gia vào việc xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu cho một doanh nghiệp bán lẻ để quản lý thông tin khách hàng.

Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst)

Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst) tập trung vào việc sử dụng số liệu và các phương pháp định lượng. Từ đó, Quantitative Analysis sẽ phân tích và dự đoán thông tin trong ngành cho doanh nghiệp. Chuyên gia phân tích định lượng có những nhiệm vụ bao gồm:

Quantitative Analyst phổ biến trong lĩnh vực tài chính và kinh doanh, đặc biệt là trong các công ty chứng khoán và quỹ đầu tư. Chuyên gia phân tích định lượng thường phân tích số liệu tài chính để dự đoán xu hướng thị trường. Chính vì thế, một doanh nghiệp cần có đội ngũ Quantitative Analyst để đầu tư tài chính thông minh và hiệu quả.

Ngành Kinh doanh quốc tế ra trường làm nghề gì?

Sinh viên tốt nghiệp ngành Kinh doanh quốc tế có thể theo đuổi nhiều vị trí nghề nghiệp khác nhau nhờ kiến thức và kỹ năng đa năng mà họ học được. Dưới đây là một số lĩnh vực phổ biến mà bạn có thể làm sau khi tốt nghiệp:

Ngành Kinh doanh quốc tế ra trường có mức lương bao nhiêu?

Mức lương cho sinh viên tốt nghiệp ngành Kinh doanh quốc tế có thể khác nhau tùy thuộc vào nhiều yếu tố. Dưới đây là một số thông tin chung để bạn tham khảo:

Tuy nhiên, đây chỉ là các con số ước tính mang tính tham khảo. Mức lương thực tế có thể bị ảnh hưởng bởi cung cầu thị trường lao động tại thời điểm đó, cũng như chính sách lương thưởng của từng công ty. Việc xây dựng cho mình một bộ hồ sơ năng lực vững chắc qua việc học hỏi, tích lũy kinh nghiệm thực tế, và phát triển kỹ năng sẽ giúp bạn gia tăng cơ hội nhận được mức lương cao hơn.

Không ngại tìm tòi, đặt câu hỏi khó

Để đưa ra một báo cáo hay thông tin có ích từ bảng dữ liệu, bạn phải luôn đặt ra những câu hỏi như mục đích của nó là gì, phương pháp thu thập dữ liệu có lỗ hổng gì, điểm hạn chế của bộ dữ liệu là gì,… Để phân tích dữ liệu tốt, bạn không chỉ cứ dập công thức là ra kết quả mà phải biết được lịch sử của từng bộ dữ liệu và hoàn cảnh của từng dự án. Vì vậy, một kỹ năng không thể thiếu là đam mê tìm tòi, khám phá, không ngại đặt câu hỏi lật lại vấn đề để có thể cho ra đời bộ dữ liệu tốt hơn, giúp cho quá trình phân tích dữ liệu sau này được hiệu quả hơn.

​Đối với những bạn muốn theo học và làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu, sự kiên trì và cẩn thận trong công việc chính là hai tố chất không thể thiếu. Một trong những yêu cầu ghi ở thông báo tuyển dụng cho nhiều vị trí Chuyên gia phân tích dữ liệu là ứng viên cần phải chú ý đến tiểu tiết (Demonstrate an eye for detail). Để làm được công việc phân tích dữ liệu, bạn cần luyện tập cho mình khả năng tập trung cao độ để có thể nghiên cứu và phân tích nhiều số liệu một lúc, cũng như cẩn thận trong từng lệnh hay dòng code mà bạn viết ra bởi chỉ cần thiếu một dấu ngoặc hay dấu cách nhỏ, dòng code của bạn cũng có thể bị sai. Đôi khi, công việc này có nhiều thứ vô cùng tiểu tiết và mất thời gian, nhất là khi phải “dọn dẹp” (data cleaning/wrangling) thì mới có được một bộ dữ liệu hoàn chỉnh nên bạn cũng cần kiên trì và chịu áp lực tốt.