JM20-01 – Khoa học dữ liệu ứng dụng

Mục tiêu chung: Đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao về Khoa học dữ liệu đáp ứng nhu cầu của xã hội hiện nay.

Mục tiêu cụ thể: Cung cấp cho học viên các kiến thức nền tảng về Khoa học dữ liệu và rèn luyện các kĩ năng phục vụ ứng dụng thực tế, bao gồm:
1. Kiến thức về các phương pháp số và phương pháp thống kê trong phân tích dữ liệu;
2. Kiến thức và kĩ năng phát triển, khai thác phần mềm phân tích dữ liệu lớn;
3. Kiến thức và kĩ năng phát hiện và giải quyết vấn đề đặt ra trong các bài toán phân tích dữ liệu lớn;
4. Kiến thức và kĩ năng tổng hợp, phân tích, diễn giải dữ liệu và đưa ra các mô hình dự báo trong các ứng dụng cụ thể;
5. Phát triển năng lực tự học, tự nghiên cứu cho học viên
6. Đào tạo học viên có đạo đức nghề nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, tính riêng tư và bảo vệ sản phẩm trí tuệ.

Vị trí việc làm sau khi tốt nghiệp: Sau khi tốt nghiệp CTĐT trình độ thạc sĩ chuyên ngành Khoa học dữ liệu ứng dụng, học viên có thể đảm nhiệm các vị trí công việc sau:
1. Data Scientist – Chuyên gia khai phá dữ liệu và xây dựng mô hình
2. Data Analyst – Chuyên gia phân tích dữ liệu
3. Data Architect – Chuyên gia kiến trúc dữ liệu
4. Statistician – Chuyên gia phân tích thống kê
5. Database Administrator – Chuyên gia quản trị cơ sở dữ liệu
6. Business Analyst – Chuyên gia phân tích kinh doanh
7. Data & Analytics Manager – Quản lý (trưởng phòng/giám đốc) phân tích dữ liệu.

Tags

Tiến độ dự kiến
28/07/2020
28/07/2021
Giai đoạn 1

(1) Với sự tham gia của các chuyên gia trong nước và nước ngoài xây dựng, phát triển chương trình đào tạo theo hướng ứng dụng, đảm bảo chất lượng quốc tế.
(2) Thực hiện các seminar khoa học chuyên ngành tại Trường, hướng dẫn học viên thực hiện đồ án, luận văn; trao đổi, hợp tác với giảng viên trong và ngoài Trường về lĩnh vực KHDL và AI, qua đó góp phần xây dựng một đội ngũ giảng viên có trình độ chuyên môn cao tại Trường về lĩnh vực Khoa học dữ liệu, AI, đồng thời, giúp nâng cao chất lượng các đề tài nghiên cứu khoa học/đồ án/luận văn tốt nghiệp của học viên tốt nghiệp.
(3) Thu hút được nhiều học viên có chất lượng tốt tham gia chương trình thông qua việc cấp học bổng, hỗ trợ kinh phí để tham dự hội thảo chuyên ngành trong nước/quốc tế.
(4) Xây dựng một Phòng Lab và các phòng học tương tác chất lượng cao, phục vụ cho việc đào tạo và nghiên cứu trong lĩnh vực Data & AI trong giai đoạn vài năm tới.

28/07/2022
Giai đoạn 2
28/07/2023
Giai đoạn 3

Tags