Tọa đàm: Khoa học dữ liệu trong Kinh tế, Kinh doanh và Quản lý | Khoa toán kinh tế - MFE

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

KHOA TOÁN KINH TẾ

no-image

Tọa đàm: Khoa học dữ liệu trong Kinh tế, Kinh doanh và Quản lý

GS.TSKH Hồ Tú Bảo trình bày

Thời gian: 8h30 ngày 21 tháng 01 năm 2019

Địa điểm: Phòng 1006 – Nhà A2 – Đại học Kinh tế Quốc dân

Đơn vị chủ trì: Phòng Quản lý khoa học – Khoa Toán kinh tế ĐH KTQD

Chủ trì: PGS.TS. Phạm Hồng Chương, Phó hiệu trưởng ĐH KTQD

Diễn giả: GS.TSKH. Hồ Tú Bảo – Viện trưởng Viện John Von Neumann – ĐH Quốc gia TP.HCM

Thư ký: Bùi Dương Hải, Khoa Toán kinh tế

Thành phần: Đại diện Ban giám hiệu, Hội đồng Khoa học và đào tạo, các khoa, các giảng viên và sinh viên.

NỘI DUNG:

8:38

PGS.TS. Tô Trung Thành – Trưởng phòng Quản lý khoa học tuyên bố lý do, giới thiệu đại biểu.

  • Đại diện Ban Giám hiệu: PGS.TS. Phạm Hồng Chương, Phó hiệu trưởng
  • Đại diện Hội đồng Khoa học và đào tạo: GS.TS. Trần Minh Đạo, GS.TS. Nguyễn Quang Dong, GS.TS. Đặng Đình Đào, GS.TS. Nguyễn Văn Lâm.
  • Đại diện các khoa: TS. Nguyễn Mạnh Thế - khoa Toán kinh tế, TS. Nguyễn Trung Tuấn – Viện CNTT Kinh tế, PGS.TS. Bùi Huy Nhượng – Giám đốc Trung tâm AEP, ThS. Phùng Tiến Hải – Trưởng khoa Tin học kinh tế.

Cùng nhiều giảng viên, cán bộ, sinh viên

8:40

PGS.TS. Phạm Hồng Chương khai mạc

8:42

Phần một

GS.TSKH Hồ Tú Bảo trình bày

 

Giới thiệu quá trình đào tạo nghiên cứu

 

Robot Cup bắt đầu từ 1997: khó hơn oto tự lái, vì phải quan sát đội mình đội nó

Kỳ vọng 2050: thắng World Cup

 

3 phần: Chuyển đổi số / Khoa học dữ liệu / KHDL trong kinh tế số

 

CHUYỂN ĐỔI SỐ (Digital Transformation)

CMCN lần thứ tư (không phải 4.0)

Chuyển đổi số là thay đổi lịch sử loài người, từ khi có máy tính: từ tín hiệu điện tử sang tín hiệu số. Dạng con số 0 – 1: truyền hình số, đồng hồ số, máy ảnh số, in ấn số

Đặc trưng bởi : (1) số hóa (2) Công nghệ số:

CNTT chỉ là một phần của Công nghệ

Chuyển đổi số từ cấp cao nhất đến mọi cấp của hệ thống.

Nhật: Làn sóng Công nghệ số: Digital Waves

 

Thời chuyển đổi số

Đang sống trong hai thế giới: (1) Thực thể (2) Số hóa, thế giới số

  • Ô tô, nhà thông minh, y tế, phẫu thuật
  • Ở giữa: kết nối giữa thế giới thực (vật lý) và không gian số (phiên bản số)
  • Mọi hoạt động trong thế giới thực thể đều tính toán điều khiển trên KG số
  • Thay đổi sâu sắc về Công nghệ, kinh tế, văn hóa, xã hội

Chuyển đổi số trong tài chính:

Những cuộc cách mạng công nghiệp: 2 yếu tố: (1) thay đổi mạnh về KHCN (2) tác động thay đổi nhiều đến đời sống

Các nước có chiến lược về chuyển đổi số

  • Không phải nước nào cũng đặt trọng tâm vào công nghiệp là hàng đầu
  • Nhưng thay dổi về Công nghiệp là gốc
  • Trung Quốc: Từ Bộ chính trị: Big data Quốc gia
  • Nhật Bản: Xã hội: Smart Scoety
  • Singapore: Quốc gia thông minh: tập trung vào các lĩnh vực, và đặt tại 3 ĐH quốc gia
  • Hàn quốc: gắn với kinh tế, con người làm trung tâm

9:03

Kinh tế số - Digital Economy

Dựa trên các công nghệ số: nối mọi thứ với nhau, khai thác dữ liệu

Theo ba mức độ: (1) Nghĩa hẹp (2) nghĩa rộng hơn, (3) nghĩa rộng nhất

Công nghệ ảnh hưởng

  • Cloud computing (lưu trữ tính toán trên số hóa)
  • Block chanin: đồng thuận và bất biến dữ liệu
  • Internet of things
  • Bigdata
  • AI
  • DS

Hàn Quốc:

  • Chỉ có một số người thắng cuộc lấy hết (winner takes it all)

Thắng chính mình:

  • Tìm ra mục tiêu của mình

 

KHOA HỌC DỮ LIỆU

Hài hòa 3 lĩnh vực (Toán-Thống kê + KH Máy tính + Kiến thức chuyên ngành)

Là công cụ lao động cốt yếu của thời chuyển đổi số

  • Quản trị dữ liệu: data lake
  • Phân tích dữ liệu: Thống kê – Machine Learning – Data Mining
  • Sử dụng kết quả

 

Thu thập dữ liệu thế nào

  • Dữ liệu: Giá trị của thuộc tính của các đối tượng quan sát
  • Hai cách: (1) Lấy mẫu ngẫu nhiên: thống kê truyền thống, theo câu hỏi cụ thể, có đích muốn đến rồi, thu thập có mục đích, (2) Cách lấy là cứ thu dữ liệu, chưa cần biết mục tiêu, dựa trên nhiều kỹ thuật
  • Thống kê 1 biến (univariate): chủ yếu dữ liệu nhỏ
  • Phân tích dữ liệu nhiều biến: Data analysis (Pagerank của Google: ma trận nhiều tỉ chiều)
  • Machine Learning:
  • Data Mining (từ 1995): Statistcis – Databases – Machine Learning

Tìm ra quy luật từ dữ liệu trong kinh doanh

Khoa học Dữ liệu: Giúp ra quyết định

 

Trí thông minh / AI

  1. Suy luận
  2. Hiểu ngôn ngữ
  3. Giải quyết vấn đề
  4. Nhận thức
  5. Học tập

AI = Suy diễn + Tri thức

  • Tri thức hiện: đưa vào máy dễ hơn vì diễn giải được
  • Tri thức ẩn: không diễn giải ra được, nhưng nằm trong dư liệu, ẩn chứa nhiều hiểu biết của con người

Machine Learning tạo đột phá của AI:

Hè 2018: hơn 20 quốc gia chọn AI làm chiến lược phát triển

  • Data driven AI
  • AI cho Doanh nghiệp nhỏ và vừa SME

AI: hiểu rộng: cứ chỗ nào có data được dùng thông minh, hiệu quả, khai thác được đều là AI. AI là công nghệ để phát triển, là con đường để đi

Data là nguyên liệu để phát triển

 

Tại sao AI

  1. Có rất nhiều số
  2. Sự phát triển phụ thuộc vào các số này
  3. AI là dùng được các số này một cách thông minh và hiệu quả

Con đường để đi là dùng dữ liệu một cách hiệu quả

Về đào tạo Khoa học dữ liệu

  • Nhật: Học cấp Chứng chỉ (4 chứng chỉ) Certificate,
  • Australia: Data Scientist; lấy bất kể ngành nào, học thêm Toán
  • TP.HCM, viện John Von Neumann: Trường KHTN, ĐHQG có Thạc sỹ về Data Science.

 

THÀNH PHẦN THAM GIA KINH TẾ SỐ

  • Doanh nghiệp
  • Cá nhân
  • Nhà sáng tạo
  • Người làm chính sách

Đại trà: dùng công cụ

Data Scientist: Sexiest job in the 21st century

 

Thực trạng SME hiện nay: cần nhưng không có nhân lực

 

Việc mới và kỹ năng mới

  • Nhiều loại lao động biến mất
  • Nhiều loại LD mới xuất hiện

9:50

Phần hai

THẢO LUẬN

 

GS. Nguyễn Văn Lâm:

  • Lĩnh vực marketing đang truyền thống, xu thế tất yếu là marketing số
  • Digital marketing: marketing + kỹ thuật số + data
  • Có lời khuyên nào giúp để phát triển về “marketing kỹ thuật số” thành công được? Kiến thức khoa học dữ liệu cần chuẩn bị, khoa học thế nào?

GS. Hồ Tú Bảo:

  • Đào tạo KHDL: Thống kê, ML phải học
  • Lý thuyết + kỹ năng làm chủ, lập trình: gắn với môi trường tính toán
  • Amazon, tin quảng cáo không đúng đối tượng
  • Intelligent marketing: xu thế chung công nghệ số, đi sâu vào cá nhân
  • Môi trường tính toán, xử lý cơ bản

 

PGS. Nguyễn Thường Lạng

  • Sự đánh đổi không phải khan hiếm mà dư thừa?
  • Có các platform, algorithm,…, dữ liệu tối thiểu để tối đa? Data tối đa để tối đa, data vừa phải để vừa phải?
  • Có cần gộp 3 đơn vị như Toán – Tin học – Các khoa chuyên môn thành một đơn vị duy nhất?

GS. Hồ Tú Bảo:

  • Chuyển đổi số: data là tài sản, tài nguyên là còn dài. Các nguồn tài nguyên khác vẫn phải khai thác
  • Tối ưu: không có câu trả lời chung: phải cụ thể hóa trong từng lĩnh vực mới chọn được thế nào.
  • Data hiện nay: Chính phủ số / Hạ tầng số: Hạ tầng trong cyber space chưa ý thức, chưa chú ý: Máy móc và kết nối / Hạ tầng dữ liệu / Hạ tầng pháp lý / Hạ tầng nhân lực => Phải có luật kết nối chia sẻ data.
  • Chia sẻ data là quan trọng, cái nào dùng thuế thì phải chia sẻ
  • Phải hiểu bài toán của mình để xem data đủ chưa
  • Chưa thấy ai gộp: chỉ có đào tạo cấp chứng chỉ và đơn vị đào tạo là khoa Toán – Tin học.
  • Là ngành riêng phục vụ chung cho cả đơn vị khác, ai có nhu cầu và năng lực cũng có thể học để đáp ứng xu thế của tương lai

 

PGS. Nguyễn Thị Song Minh

  • Mục tiêu nào cho VN trong giai đoạn CMCN4.
  • Triển khai thế nào để đương đầu với thời đại, để so bằng nước khác

GS. Hồ Tú Bảo:

  • Nhận thức là đầu tiên, nhất là lãnh đạo. Phần nhà nước rất quan trọng / kết hợp các trường ĐH, DN
  • Xây dựng hạ tầng số: dữ liệu, luật, nhân lực
  • Bước đầu: chính là Hạ tầng số: phải chia sẻ kết nối
  • DN có thể đi trước, sau đó địa phương, chậm hơn là cơ quan NN
  • Tiềm năng: Ko phải mua sắm máy tính nhiều, nhưng kết nối. Tại Việt Nam Khoa học cơ bản đã có, toán học rộng. Lực lượng VN nhiều
  • Kết nối trong và ngoài nước, đổi mới cách làm

 

PGS. Lê Quốc Hội

  • Nhật: xã hội thông minh, Singapore: smart nation,
  • NEU: Smart University
  • Tính khả thi của Smart University là thế nào, cần có gì? Kết nối thế nào?

GS. Hồ Tú Bảo:

  • ĐH Bách khoa Đà Nẵng: smart campus: kết nối và số hóa nhiều hơn
  • Viện nghiên cứu ở Nhật: môi trường thuận lợi khi đó: mọi giao tiếp điện tử, giảm giấy tờ.
  • Hướng đến: chuẩn bị lực lượng
  • Smart: công văn giấy tờ: tìm kiếm và tổ chức lại

10:18

PGS. Phạm Hồng Chương:

  • Tổng kết, tóm tắt nội dung
  • Tuyên bố kết thúc tọa đàm

Bài liên quan