Một sinh viên viết cho tôi: “Thầy đã khuyên chúng em đi theo xu hướng công nghiệp để chọn lĩnh vực học tập dựa trên nhu cầu của công nghiệp và phát triển kĩ năng để chúng em có thể có được việc làm tốt khi tốt nghiệp. Em là sinh viên năm thứ hai trong khoa học máy tính cho nên em đã chọn đúng lĩnh vực học tập nhưng em cần phát triển loại kĩ năng nào và em nên hội tụ vào khu vực nào? Cái gì là khu vực “nóng”?”
Đáp: Là sinh viên Khoa học máy tính, bạn nên dùng “Google” hay “Bing” để tìm điều bạn đang tìm. Cứ gõ vào “Industry trends”, hay “Job market trends” thì bạn sẽ có mọi thông tin bạn cần. Bạn nên tích cực hơn trong lập kế hoạch nghề nghiệp của bạn thay vì chờ đợi ai đó cho bạn lời khuyên.
Ngày nay khu vực “nóng” là: ứng dụng di động, tính toán mây, Robotics, và tự động hoá văn phòng. (Tôi đã viết nhiều blog về những công nghệ này). Tất cả chúng đều yêu cầu kĩ năng Công nghệ thông tin (CNTT) cho nên nếu bạn chọn các khu vực Khoa học máy tính, Kĩ nghệ phần mềm, hay Quản lí hệ thông tin, bạn chọn đúng lĩnh vực học tập rồi, dựa trên nhu cầu công nghiệp. Điều bạn cần là phát triển kĩ năng trong các khu vực này để chắc rằng bạn sẽ có khả năng có được việc làm tốt khi tốt nghiệp. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tiến hơn nữa việc học tập bằng cách tiếp tục đi vào chương trình thạc sĩ thì bạn cần xem xét tới các khu vực “nóng” khác.
Trong vài năm tới, khu vực “nóng” sẽ là : Tự động hoá công việc tri thức dùng phân tích “Big Data” để nhận dạng các hình mẫu nào đó hay thông tin có giá trị trong dữ liệu đông đảo được thu thập và các thuật toán “học máy” để “học” từ những phân tích này và rút ra kết luận. Đây thực sự là thế hệ tiếp của công nghệ “trí tuệ nhân tạo” và một số người gọi là “A.I 2.0”. Một ví dụ của điều này là “máy tính thông minh” hiểu câu hỏi của bạn và có khả năng cho bạn câu trả lời đúng. Vài năm trước, IBM đã xây dựng một “máy tính thông minh” có tên “Watson” và đã dạy cho nó trả lời hàng nghìn câu hỏi từ mọi người. (Nếu bạn muốn xem cách nó trả lời các câu hỏi, bạn có thể lên YouTube và gõ Watson Computer hay Jeopardy thì bạn có thể thấy toàn thể phiên trình diễn về cách Watson đánh bại những người giỏi nhất bằng việc trả lời mọi câu hỏi nhanh hơn con người). Bây giờ Watson được đặt trong bệnh viện cho nên nó có thể “học” cách các bác sĩ chữa trị bệnh nhân để cho trong tương lai gần, nó có thể giúp trả lời các câu hỏi y tế từ bệnh nhân. Tôi tin Tự động hoá công việc tri thức sẽ rất lớn trong vài năm tới, đặc biệt cho sinh viên CNTT người muốn theo đuổi bằng cấp thạc sĩ hay tiến sĩ trong khu vực này bởi vì các tiến bộ trong phần mềm, đặc biệt các kĩ thuật học máy như học sâu và mạng nơ ron, là yếu tố then chốt của tự động hoá công việc tri thức vì máy tính sẽ được lập trình để phân tích dữ liệu và rút ra kết luận khi nó học nhiều hơn và trở nên thông minh hơn. Máy tính càng xử lí dữ liệu lớn thông minh, thuật toán của chúng càng trở nên được cải tiến hơn vì chúng “học” nhanh.
Khu vực khác “Nóng” sẽ là: Dãy Genom của công nghệ sinh học hay genom thế hệ tiếp nơi công nghệ máy tính như phân tích Big Data được dùng để nhận diện các hình mẫu và các đặc trưng đặc biệt của dãy gen và vật liệu gen để khám phá các bệnh trước khi chúng xảy ra hay tìm các manh mối về bệnh như đái đường, ung thư, mất trí v.v. Trước khi ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) hệ genom của con người phải mất 13 năm và 2.7 tỉ đô la để làm (Dự án Genome con người 1990). Ngày nay trong phòng thí nghiệm của tôi ở Carnegie Mellon, chỉ mất vài giờ và vài nghìn đô la để dùng xử lí tính toán nhanh và thuật toán Big Data. Chẳng mấy chốc các bệnh viện sẽ có khả năng dùng công nghệ mới này để chẩn đoán nhiều bệnh trước khi chúng xảy ra và mọi người có thể lấy hành động phòng ngừa cho nên một số bệnh có thể không xảy ra cho họ. Tưởng tượng rằng một máy phân tích có thể nói cho bạn rằng bạn sẽ có 80% ung thư phổi lúc bạn 30 tuổi cho nên bạn sẽ phải có hành động đặc biệt như bỏ thuốc lá và uống thuốc đặc biệt để giảm cơ hội này. Ngày nay ứng dụng của công nghệ tính toán như phân tích Big Data, Học máy và thống kê có nhu cầu cao và tôi nghĩ chúng sẽ rất lớn trong tương lai gần.
Khu vực “nóng” khác sẽ là ứng dụng của phân tích Big Data trong công nghiệp dầu và khoáng sản. Bằng việc thu thập thông tin từ nhiều nguồn như các dữ liệu cảm biến và dữ liệu trích rút vật tư năng lượng, có thể vẽ bản đồ mọi trữ lượng khoáng sản cũng như các mỏ dầu trên trái đất và làm tăng việc khám phá và tỉ lệ phục hồi. Thay vì khoan ngẫu nhiên tìm dầu và khoáng sản như nó vẫn được làm ngày nay, phân tích Big Data và công nghệ tính toán có thể được áp dụng để giúp ngành công nghiệp dầu và khoáng sản tìm vị trí chính xác của các mỏ dầu, khí và trữ lượng khoáng sản và giảm chi phí thăm dò và vận hành đáng kể. Theo một điều tra của công nghiệp dầu, vì dùng phân tích Big Data trong năm 2012 để phân tích các cảm biến và dữ liệu trích rút vật tư, họ đã có khả năng tìm được 80% chính xác hơn và giảm chi phí xuống hàng tỉ đô la. Các công ti dầu và nhà cung cấp năng lượng đã thấy rằng có cơ hội khổng lồ trong việc tăng tiến khai thác dầu và khí và quá trình phục hồi chỉ bằng việc dùng công nghệ mới này. Do đó những công ti này cần nhiều công nhân CNTT chuyên môn trong phân tích Big Data để giúp họ trích rút thông tin có nghĩa từ dữ liệu khổng lồ được thu thập. Chẳng hạn công ti Shell Oil có nhiều petabytes dữ liệu địa lí nhưng không có đủ công nhân có thể phân tích chúng. Người phát ngôn dầu hoả nói với nhà phân tích Phố Wall: “Bằng việc có đủ công nhân trong phân tích Big Data, chúng tôi có thể tìm được đích xác điều chúng tôi tìm và giảm chi phí vận hành hàng tỉ cho tới nghìn tỉ đô la trong mười năm tới. Chúng tôi rất sung sướng về tiềm năng của công nghệ mới nổi lên này giúp cho chúng tôi nâng cao năng suất, tính sinh lời vì nó sẽ hoàn toàn làm thay đổi cách công việc của chúng tôi được làm.”
Về căn bản mọi thứ đang có nhu cầu cao ngày nay và trong tương lai gần sẽ yêu cầu công nhân tri thức có kĩ năng trong công nghệ thông tin. Khi nhiều ngành công nghiệp đang bắt đầu nhận ra tiềm năng của CNTT để cải tiến tính hiệu quả, năng suất của họ, và tăng lợi nhuận, nó sẽ dần tới nhu cầu lớn về nhiều công nhân và việc thiếu hụt kĩ năng CNTT có thể là lực chính trong thay đổi sức mạnh kinh tế trong cạnh tranh toàn cầu. Phân tích dữ liệu lớn là dẫn lái chính trong tương lai, nếu bạn là sinh viên CNTT (Khoa học máy tính, Kĩ nghệ phần mềm hay Quản lí hệ thông tin) bạn có thể cân nhắc theo đuổi bằng thạc sĩ vì nó yêu cầu tri thức chuyên sâu để làm việc trong các khu vực này.
Ngày nay cuộc chiến về công nhân có kĩ năng đã bắt đầu nhưng nó sẽ mạnh hơn nữa trong tương lai gần vì mọi nước đã phát triển như Mĩ, Anh, Đức và Pháp đều đã thông qua luật di trú để cho phép công nhân có kĩ năng tới và làm việc. Tuy nhiên một số nước bắt đầu chống lại việc “chảy não” này bằng việc phát triển đào tạo chuyên sâu riêng của họ trong các khu vực này để ngăn cản những người có kĩ năng của họ khỏi ra đi (Trung Quốc, Ấn Độ, Nga, Nhật Bản v.v.). Một nhà phân tích Phố Wall viết: “Trong quá khứ cường quốc kinh tế dựa trên vốn nhưng ngày nay và trong tương lai nó sẽ dựa trên kĩ năng, đặc biệt ứng dụng của kĩ năng CNT trong nhiều ngành công nghiệp như viễn thông, chế tạo, Robotics, chăm sóc sức khoẻ, dược và ngành công nghiệp dầu khí. Nước nào có nhiều công nhân CNTT sẽ là người thắng trong cường quốc kinh tế và cuộc chiến về tài năng sẽ lan rộng khắp hoàn cầu. Với toàn cầu hoá, các công ti sẽ tập trung vào chỗ họ có thể tìm được tài năng và thiết lập vận hành của họ ở đó. Do đó, CNTT sẽ là yếu tố tạo khả năng then chốt cho thịnh vượng kinh tế trong nhiều năm tới vì mọi ngành công nghiệp sẽ cần những công nhân tri thức này.”
A student wrote to me: “You have advised us to follow industry trends to select field of study based on industry’s needs and develop skills so we can get good jobs when graduate. I am a second year student in computer science so I already select the right field of study but what kind of skills do I need to develop and which area should I focus on? What are the “Hot” areas?”
Answer: As a Computer Science student, you should learn to use “Google” or “Bing” to search for what you are looking for. Just type in “Industry trends”, or “Job market trends” then you will have all information that you need. You should be more active in your career planning rather than wait for someone to give you advice.
Today the “Hot” areas are: Mobile applications, Cloud computing, Robotics, and Office Automation. (I have written many blogs on these technologies already). All of them require Information Technology (IT) skills so if you selected Computer Science, Software Engineering, or Information Systems Management areas, you are selecting the right fields of study, based on industry needs. What you need is to develop skills in these areas to make sure that you will be able to get good jobs when graduate. However, if you want to further your study by continue to go into the MS programs then you may want to consider the next “Hot” areas.
In the next few years, the “Hot” areas will be: Knowledge Work Automation which uses “Big Data” analytics to identify certain patterns or valuable information in the massive data collected and “Machine Learning” algorithms to “learn” from these analytics and draw conclusions. This is really the next generation of “Artificial Intelligence” technology and some people called “A.I 2.0”. An example of this is a “smart computer” that understands your questions and be able to give you the correct answers. Few years ago, IBM built a “smart computer” named “Watson” and taught it to answer thousands of questions from people. (If you want to see how it answers questions, you can go to YouTube and type Watson Computer or Jeopardy then you can see the entire show on how Watson defeats the best people by answering all questions faster than a human being). Now Watson is placed in hospital so it can “learn” how doctors are treating patients so in the near future, it can helps answer medical questions from patients. I believe Knowledge Work Automation will be very big in the next few years, especially to IT students who want to pursue a Master or PhD degree in this area because advances in software, especially machine-learning techniques such as deep learning and neural networks, are key factors of knowledge work automation as computers will be programmed to analyze data and draw conclusions as it learn more and get smarter. The more smart computers process big data, the more refined their algorithms will become as they are “learning” fast.
Another “Hot” area will be: Biotechnology’s Genomics sequence or the next generation genomics where computer technology such as Big Data analytics are use to identify patterns and special characteristics of gene sequences and genetic materials to discover diseases before they happens or finding cures for diseases such as Diabetics, Cancers, Alzheimer etc. Before the application of Information Technology (IT) a human genome took 13 years and 2.7 billion to do (The Human Genome project 1990). Today in my laboratory at Carnegie Mellon, it only take few hours and about few thousand dollars using fast computing processing and Big Data algorithms. Soon hospitals will be able to use this new technology to diagnostic many diseases before they happen and people can take prevention actions so some diseases may not happen to them. Imagine that a computer analytics machine can tell you that you will have 80% of having lung cancer by the time you reach 30 years old so you will have to take special action such as quit smoking and take special medicines to reduce the chance. Today the application of computing technology such as Big Data analytics, Machine learning and Statistics are in high demand and I think they will be very big in the near future.
Another “Hot” area will be the application of Big Data analytics into the Oil and Mineral industries. By collecting information from many sources such as sensors data and energy materials extractions data, it is possible to map out all mineral deposits as well as oil fields on earth and increase discovery and recoverability rates. Instead of randomly drill for oil and mineral as it is used today, Big Data analytics and computing technology can be applied to help oil and mineral industries to find the exact location of oil fields, gas and mineral deposits and reduce discovery and operating cost significantly. According to the Oil industry survey, since the use of Big Data analytics in 2012 to analyze sensors and material extraction data, they were able to get 80% more accurate and reduce costs by billions of dollars. Oil companies and energy providers have found that there are huge opportunities in advancing oils and gas exploration and recovery process just by using this new technology. Therefore these companies need more IT workers who are specializing in Big Data analytics to help them extract meaningful information from their huge data collected. For example Shell Oil Company has over several petabytes of geological data collected but do not have enough workers who can analyze them. An oil spokesperson told Wall Street analysts: “By having enough workers in Big Data analytics, we can find exactly what we are looking for and reduce our operating cost by billion to trillion dollars in the next ten years. We are very happy about the potential of this emerging technology to help us raise our productivity, profitability as it will completely change the way our work is done.”
Basically everything that is in high demand today and in the near future will require knowledge workers with skills in Information Technology. As more industries are beginning to realize the potential of applying IT to improve their effectiveness, productivity and increase profits, it will drive massive demand for more workers and the IT skill shortage could be a major force in changing the economic power in the global competitiveness. Big Data analytics are the main driver in the future, if you are IT students (Computer Science, Software Engineering or Information Systems Management) you may consider to pursue a MS degree as it does require advance knowledge to work in these areas.
Today the war for skilled workers already began but it will get more intense in the near future as all developed countries such as the U.S. UK, Germany, and France, already passed immigration laws to allow skilled workers to come and work. However some countries began to resist this “Brain drain” issue by developing their own advanced trainings in these areas to prevent their skilled people from leaving (China, India, Russia, Japan etc.). One Wall Street Analyst wrote: “In the past economic power is based on capital but today and in the future it will be based on skills, especially the application of IT skills in several industries such as Telecommunication, Manufacturing, Robotics, Healthcares, Pharmaceutical and Oil and Gas industries. Which country has more IT workers will be the winner in the economic power and the war for talents will spread across the globe. With globalization, companies will be concentrating on where they can find talents and establish their operating there. Therefore, IT will be the key enabler for economic prosperity for many years to come as every industry will need these knowledge workers.”
