ជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ (Data Science) គឺជាជំនាញមួយដែលមានតម្រូវការស្ទើរតែគ្រប់វិស័យ ហើយបច្ចុប្បន្នជំនាញមួយនេះ ក៏កំពុងមានតម្រូវការខ្ពស់នៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជាផងដែរ។
កញ្ញា មុនីរ័ត្ន សុឆវី គ្រូបង្រៀនជំនាញផ្នែកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) នៅវិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថល នៃបណ្ឌិត្យសភាបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលកម្ពុជា (CADT) បានឱ្យដឹងថា ជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) សម្រាប់ទីផ្សារការងារនៅលើពិភពលោក ដូចជាក្រុមហ៊ុនធំៗដូចជា Google ជាដើមកំពុងត្រូវការអ្នកជំនាញផ្នែកនេះ ហើយសម្រាប់ទីផ្សារការងារនៅកម្ពុជាវិញ ក៏កំពុងមានតម្រូវការដែរ ទាំងវិស័យរដ្ឋ ក៏ដូចជាវិស័យឯកជន។

គ្រូបង្រៀនជំនាញផ្នែកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) បញ្ជាក់បន្ថែមថា នៅក្នុងការសិក្សាផ្នែកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) មានជំនាញរឹង ដូចជា ការសរសេរកូដ (Coding) ភាសាកម្មវិធី (Program Langue) ការវិភាគទិន្នន័យ (Data Analysis)។ ចំណែក ជំនាញទន់ រួមមាន ជំនាញទំនាក់ទំនង និងការនិយាយជាសាធារណៈ។
កញ្ញា មុនីរ័ត្ន សុឆវី បន្ថែមថា ដើម្បីរៀនជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) គឺតម្រូវឱ្យសិស្សានុសិស្សមានមូលដ្ឋានគ្រឹះគណិតវិទ្យា ស្ថិតិ និងចំណេះដឹងភាសាអង់គ្លេសសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវ។ បើតាមកញ្ញា សុឆវី សម្រាប់ការរៀនជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) នៅ CADT គឺក្នុងមួយឆ្នាំអាចចំណាយប្រមាណ ២៥០០ដុល្លារ។ តែយ៉ាងណានៅ CADT ក៏មានផ្តល់ជាអាហារូបករណ៍ដល់និស្សិតសម្រាប់កម្មវិធីអាហារូបករណ៍ទេពកោសល្យឌីជីថលតេជោចំនួន ២០០កន្លែង ដោយផ្តល់ឱកាសដល់និស្សិតចូលសិក្សាថ្នាក់បរិញ្ញាបត្របច្ចេកវិទ្យាឌីជីថល សម្រាប់ឆ្នាំសិក្សា ២០២៤-២០២៥ នៅ CADT។ ក្នុងនោះ ការប្រឡងចូលរៀនជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) នៅ CADT មានមុខវិជ្ជាចំនួន៣ រួមមាន ១. គណិតវិទ្យា ២. តក្កវិទ្យា និង៣. ភាសាអង់គ្លេស។
បើតាម កញ្ញា មុនីរ័ត្ន សុឆវី សម្រាប់ការរៀនជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) នៅ CADT គឺមានរយៈពេល២ឆ្នាំ ក្នុងនោះ២ឆ្នាំដំបូង និស្សិតរៀនទាក់ទងនឹងមូលដ្ឋានគ្រឹះ ដូចជា ការសរសេរកូដ (Coding) ភាសាកម្មវិធី (Program Langue) បន្ទាប់មកនិស្សិតអាចជ្រើសរើសជំនាញណាមួយដែលខ្លួនពេញចិត្ត។ កញ្ញា មុនីរ័ត្ន សុឆវី បន្តថា សម្រាប់និស្សិតដែលបញ្ចប់ការសិក្សាជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) ចេញទៅបម្រើការងារអាចទទួលបានប្រាក់ខែចាប់ពី ៥០០ដុល្លារឡើងទៅ។
គ្រូបង្រៀនជំនាញផ្នែកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) បន្ថែមទៀតថា ដើម្បីសិក្សាជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) ឱ្យទទួលបានជោគជ័យ គឺនិស្សិតត្រូវយកចិត្តទុកដាក់ស្ដាប់សាស្រ្តាចារ្យ ង្រៀនលើមុខវិជ្ជានីមួយៗ ព្រមទាំងការអនុវត្តលំហាត់ ខិតខំសិក្សាស្រាវជ្រាវ ចូលរួមសិក្ខាសាលានានា ដែលនិយាយទាក់ទងនឹងវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science)។
កញ្ញា មុនីរ័ត្ន សុឆវី ក៏បានលើកទឹកចិត្តដល់សិស្សានុសិស្សប្រឡងជាប់ថ្នាក់ទី១២ ត្រូវដឹងប្រាកដថា ស្រឡាញ់ជំនាញអ្វី? ប្រសិនចាប់អារម្មណ៍ផ្នែកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) គួរស្រាវជ្រាវបន្ថែមលើជំនាញនេះ ដើម្បីចាប់យកជំនាញសិក្សានៅសាកលវិទ្យាល័យដែលខ្លួនពេញចិត្ត និងមានតម្រូវការទីផ្សារការងារ។
កញ្ញា សូ គីមឡាង ជានិស្សិតឆ្នាំទី៤ ជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ នៅវិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលនៃបណ្ឌិត្យសភាបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលកម្ពុជា (CADT) លើកឡើងថា កញ្ញាចាប់យកជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យនេះ ដោយសារតែជាជំនាញថ្មី និងកំពុងមានតម្រូវការទីផ្សារការងារខ្ពស់ក្នុងពេលបច្ចុប្បន្ន និងអនាគត។ កញ្ញា បន្តថា ជំនាញនេះ អាចបំប្លែងទិន្នន័យឱ្យទៅជាដំណោះស្រាយរបស់បញ្ហាណាមួយក្នុងស្ថាប័ន ឬសម្រាប់ទស្សទាយអនាគតរបស់ស្ថាប័នណាមួយ។
និស្សិតឆ្នាំទី៤ ជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) រូបនេះ បន្ថែមថា ការរៀនជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ ដំបូងអាចពិបាក ដោយសារត្រូវការការណែនាំពីលោកគ្រូ អ្នកគ្រូច្រើន។ ទន្ទឹមគ្នានេះ ការរៀនជំនាញនេះ អាចក៏មានភាពងាយស្រួលមួយចំនួនដែរ។ ជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) នេះមានធនធានក្នុងការស្រាវជ្រាវច្រើន ដូចជា សៀវភៅ វីដេអូ បង្រៀនទាក់ទងនិងជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ សិស្សអាចរៀនស្វែងយល់បន្ថែម។

ជាមួយគ្នានេះ កញ្ញា ស៊ុន សុខសិកា ជានិស្សិតឆ្នាំទី៤ ជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) នៅវិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលនៃបណ្ឌិត្យសភាបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលកម្ពុជា (CADT) និយាយថា ជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) មានភាពទូលំទូលាយ ក្រោយរៀនចប់និស្សិតអាចចេញទៅបម្រើការងារបានគ្រប់វិស័យ ដូចជា វិស័យអាជីវកម្ម វិស័យធនាគារ វិស័យសុខាភិបាល វិស័យកសិកម្មបានផងដែរ។
និស្សិតឆ្នាំទី៤ ជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ (Data Science) រូបនេះ លើកឡើងថា សិស្សានុសិស្សដែលទើបប្រឡងបាក់ឌុបរយច អាចដាក់ពាក្យបន្តការសិក្សាទៅលើវិស័យណាដែលខ្លួនចូលចិត្ត និងអាចអភិវឌ្ឍសមត្ថភាពរបស់ខ្លួនបាន។ កញ្ញាបន្តថា យុវជនជំនាន់ក្រោយ គួរតែងាកចាប់យកជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្ន័យ ដោយសារជំនាញនេះ ផ្ដល់ប្រយោជន៍ច្រើនដល់សង្គមជាតិ។ លើសពីនេះ យើងកំពុងនៅក្នុងឧស្សាហកម្ម៤.០ ដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI ) កំពុងចូលមកដែលតម្រូវឱ្យមានអ្នកជំនាញវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យកាន់តែច្រើន។
គួរជម្រាបជូនថា យោងតាមការិយាល័យស្ថិតិការងាររបស់សហរដ្ឋអាមេរិក ត្រូវបានគេប៉ាន់ប្រមាណថា ប្រហែល ១១.៥ លានការងារផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ នឹងត្រូវបានបង្កើតនៅឆ្នាំ ២០២៦៕
































