CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ÁP DỤNG TỪ NĂM 2025 (HỆ TIẾNG VIỆT)

CỬ NHÂN KHOA HỌC DỮ LIỆU

(Ban hành kèm theo Quyết định số 93/QĐ-ĐHTT.25 ngày 21 tháng 5 năm 2025

của Hiệu trưởng Trường Đại học Tân Tạo)

 

THÔNG TIN CHUNG:

  1. Tên ngành đào tạo bằng tiếng Việt: Khoa học dữ liệu
  2. Tên ngành đào tạo bằng tiếng Anh: Data Science
  3. Trình độ đào tạo: Đại học.
  4. Mã ngành: 7460108.
  5. Thời gian đào tạo: 04 năm – 08 học kỳ.
  6. Loại hình đào tạo: Chính quy.
  7. Số tín chỉ: 130.
  8. Văn bằng tốt nghiệp: Cử nhân.
  9. Ngôn ngữ giảng dạy: Tiếng Việt.

PHẦN I. THÔNG TIN CHUNG VỀ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO

1. Giới thiệu về Chương trình đào tạo năm 2025

Chương trình đào tạo được cấu trúc thành năm khối kiến thức bao gồm khối kiến thức Đại cương và Khai phóng, khối ngoại ngữ - Anh văn, khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp, khối kiến thức tốt nghiệp và khối kiến thức tự chọn. Năm khối cấu trúc chương trình đào tạo đảm bảo tính lồng ghép/tích hợp kiến thức giữa các học phần trong chương trình đào tạo theo chiều dọc và chiều ngang để từ đó giúp sinh viên rèn luyện khả năng tư duy phản biện, phân tích, tổng hợp giải quyết các vấn đề thực tế một cách hiệu quả.

Ngoài ra, chương trình đào tạo giúp sinh viên hình thành kỹ năng tự học, kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng ra quyết định, nghiên cứu khoa học, thực hiện dự án và phát huy tính năng động sáng tạo của sinh viên. Sinh viên sẽ được tiếp cận, làm quen với các tình huống, vấn đề thực tế thông qua việc tham gia các dự án trong các học phần chuyên ngành Khoa học dữ liệu (KHDL), điều này giúp sinh viên hình thành những kỹ năng cần thiết trước khi thực tập và trước khi đi làm.

Chương trình đào tạo ngành KHDL cũng giảng dạy, trang bị cho sinh viên các năng lực cần thiết cho cuộc sống và công việc sau này, nhấn mạnh đạo đức nghề nghiệp, tính chuyên nghiệp, tính kỷ luật, phẩm chất chính trị, ý thức phát triển nghề nghiệp và trách nhiệm cộng đồng. Bên cạnh đó, sinh viên có cơ hội và được tạo điều kiện học tiếng Anh, tin học để đạt được chuẩn năng lực ngoại ngữ và tin học trước khi ra trường.

2.1. Căn cứ pháp lý

Chương trình đào tạo ngành KHDL được xây dựng bởi Khoa Công nghệ Thông tin trường Đại học Tân Tạo dựa trên căn cứ:

- Chủ trương của Đảng và nhà nước Việt Nam (quyết định 569/QĐ-TTg, ngày 11/05/2022) và nhu cầu thực tế của xã hội hiện nay về đổi mới giáo dục toàn diện, đưa giáo dục khai phóng vào đào tạo, Khoa Công nghệ Thông tin trường Đại học Tân Tạo xây dựng chương trình đào tạo Cử nhân ngành KHDL.

- Dựa trên khung trình độ quốc gia (quyết định 1982/QĐ-TTg, ngày 18/10/2016) và dựa trên chuẩn đầu ra của các trường Đại học trong và ngoài nước.

2.2. Thông tin về chương trình đào tạo

- Tên ngành đào tạo tiếng Việt:           Khoa học dữ liệu

- Tên ngành đào tạo tiếng Anh:           Data Science

- Trình độ đào tạo:                           Đại học

- Mã ngành:                                    7460108

- Thời gian đào tạo:                         04 năm – 08 học kỳ

- Loại hình đào tạo:                        Chính quy

- Số tín chỉ:                                   130 tín chỉ

- Văn bằng tốt nghiệp:                        Cử nhân Khoa học dữ liệu

- Ngôn ngữ giảng dạy:                        Tiếng Việt

3.1. Sứ mạng

Với triết lý giáo dục, tiêu chuẩn và thực tiễn dựa trên mô hình giáo dục đại học của Mỹ, Trường Đại học Tân Tạo khuyến khích suy nghĩ độc lập, rèn luyện phẩm chất kiên trì, tôn trọng sự đa dạng và ngôn ngữ. Trường Đại học Tân Tạo sẽ đào tạo nên những con người có tính sáng tạo, tư duy logic, học tập suốt đời, trung thực, có trách nhiệm với đất nước, và có khả năng lãnh đạo.

3.2. Tầm nhìn

Đến năm 2030, Đại học Tân Tạo trở thành một trường đại học nổi tiếng của khu vực ASEAN và trên thế giới, cung cấp nền giáo dục chất lượng cao, thực hành trên nền tảng kiến thức đã nghiên cứu, phục vụ người dân Việt Nam, Đông Nam Á và trên Thế giới.

3.3. Giá trị cốt lõi

- Trách nhiệm (với bản thân, gia đình, cộng đồng trong nước và quốc tế)

- Hợp tác (trong mọi hoạt động)

- Nỗ lực (để cùng hướng tới việc xây dựng một ĐHTT phát triển bền vững)

- Chất lượng (đạt chuẩn trong nước và quốc tế)

- Sáng tạo (sự khác biệt có giá trị)

- Tôn trọng (bản thân, các quyền của cộng đồng)

- Lãnh đạo (bản thân, nhóm và tổ chức/doanh nghiệp)

3.4. Triết lý giáo dục: Khai phóng – Học suốt đời

- Khai phóng:

Triết lý giáo dục khai phóng dựa trên nền tảng kiến thức toàn diện và đa chiều trong nhiều lĩnh vực về khoa học xã hội, nhân văn và khoa học tự nhiên trước khi đi sâu vào một chuyên ngành. Các môn học khai phóng được nghiên cứu, chọn lọc và tổng hợp từ các ngành khác nhau trong toàn bộ chương trình học, trên tinh thần tự do tư duy – tự do suy nghĩ để tự do lựa chọn giúp rèn luyện cho sinh viên khả năng tự học, tự thích nghi và hoàn thiện bản thân trong những môi trường mới. Do vậy, chương trình đào tạo của ĐHTT xây dựng một lợi thế cạnh tranh vượt bậc cho người học trong những công việc đòi hỏi sự đổi mới liên tục hoặc tự học hỏi một lĩnh vực khác chuyên môn khi cần thiết.

-  Học suốt đời:

Sinh viên tốt nghiệp ĐHTT sẽ là những người tích cực học hỏi và học hỏi suốt đời, nhằm nâng cao kiến thức và kỹ năng chuyên môn để phù hợp với yêu cầu nghề nghiệp và hoàn thiện bản thân để làm việc suốt đời, cụ thể:

  • Thích nghi với việc học tập không ngừng để tìm cách hoàn thành các nhiệm vụ khác nhau;
  • Chủ động xây dựng mục tiêu học tập, mục tiêu cuộc đời;
  • Áp dụng kiến thức và kỹ năng một cách linh hoạt, phù hợp và ý nghĩa;
  • Thể hiện một sự cam kết duy trì và liên tục học tập các vấn đề liên quan đến nghề nghiệp và các vấn đề cá nhân;
  • Lắng nghe, thấu hiểu, hội nhập với bản sắc riêng và nỗ lực liên tục để thành công bền vững trong sự nghiệp.
4.1. Mục tiêu chung (PEO)

Mục tiêu của chương trình đào tạo được xây dựng phù hợp với Tầm nhìn, Sứ mệnh và Triết lý giáo dục của Trường Đại học Tân Tạo; tương thích, phù hợp với Tầm nhìn, Sứ mệnh của Khoa Công nghệ thông tin (CNTT), nhằm bồi dưỡng con người và phát triển nghiên  cứu khoa học mang tính ứng dụng đáp ứng các nhu cầu xã hội.

Chương trình đào tạo Cử nhân ngành Khoa học Dữ liệu (KHDL) nhằm đào tạo những cử nhân có nền tảng khoa học và công nghệ vững chắc, mang tính liên ngành (Khoa học Máy tính, Toán học và chuyên môn ứng dụng); được phát triển chuyên môn và đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực KHDL;  có khả năng học tập suốt đời và thích nghi với thay đổi; có khả năng giao tiếp hiệu quả và hợp tác liên ngành toàn cầu; có trách nhiệm xã hội và đạo đức nghề nghiệp. 

4.2. Mục tiêu cụ thể (PO)
4.2.1. Về kiến thức
PO1 Tri thức đa ngành:

Có kiến thức liên ngành vững chắc ở các lĩnh vực khác như khoa học tự nhiên, khoa học sự sống và khoa học xã hội, tạo nền tảng tư duy toàn diện và linh hoạt.

PO2 Chuyên môn nền tảng về khoa học dữ liệu:

Có kiến thức cốt lõi của KHDL và toán học như thuật toán, cấu trúc dữ liệu, xác suất – thống kê, tối ưu hóa, cơ sở dữ liệu, kiến trúc máy tính và hệ điều hành, từ đó xây dựng nền tảng vững chắc cho việc tiếp nhận, phát triển các kỹ thuật, giải pháp liên quan đến KHDL.

PO3 Chuyên môn ứng dụng:

Có kiến thức cơ bản trong các lĩnh vực ứng dụng KHDL như: kinh tế, công nghệ sinh học và y tế.

4.2.2. Về kỹ năng
PO4 Tư duy phản biện và giải quyết vấn đề phức tạp:

Có tư duy phản biện, tiếp cận hệ thống và áp dụng phương pháp khoa học để phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp, đa chiều trong công nghệ và xã hội.

PO5 Kỹ năng sáng tạo và đổi mới:

Có tư duy sáng tạo, thiết kế và phát triển các giải pháp đột phá, với tư duy khởi nghiệp và khả năng nhận diện cơ hội đổi mới trong lĩnh vực công nghệ.

PO6 Khả năng học tập suốt đời:

Có năng lực tự học, tự nghiên cứu và thích nghi liên tục với sự phát triển của công nghệ, bao gồm kỹ năng đọc hiểu tài liệu chuyên ngành bằng tiếng Anh.

PO7 Kỹ năng giao tiếp và hợp tác liên ngành:

Có năng lực diễn đạt ý tưởng phức tạp, trao đổi chuyên môn, làm việc hiệu quả trong môi trường đa văn hóa và hợp tác với chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau.

4.2.3. Về năng lực tự chủ và trách nhiệm
PO8 Nhận thức xã hội và đạo đức công nghệ:

Có hiểu biết sâu sắc về tác động của công nghệ đối với xã hội, các vấn đề về quyền riêng tư, bảo mật, công bằng AI và trách nhiệm xã hội của người làm công nghệ.

PO9 Năng lực lãnh đạo và quản lý:

Có kỹ năng lãnh đạo, quản lý dự án hiệu quả, ra quyết định dựa trên dữ liệu và khả năng điều phối nhóm đa chức năng trong môi trường làm việc toàn cầu.

PO10 Phát triển bản thân và ý thức công dân toàn cầu:

Có ý thức phát triển toàn diện của cá nhân, bao gồm các giá trị nhân văn, trách nhiệm công dân toàn cầu, và cam kết đóng góp vào việc giải quyết các thách thức toàn cầu thông qua công nghệ.

 

5.1 Kiến thức
PLO1 Nền tảng về tự nhiên, con người và môi trường:

Hiểu biết cơ bản về khoa học tự nhiên, con người và môi trường. Và tầm quan trọng cũng như các ứng dụng hoặc tác động của chúng trong các ngành nghề của xã hội.

PLO2 Nền tảng về chính trị, pháp luật, kinh tế và xã hội:
Hiểu biết cơ bản về kinh tế và quản lý, lý luận chính trị, văn hóa, xã hội, pháp luật, an ninh quốc phòng của Việt Nam. Đồng thời có hiểu biết về văn hóa, xã hội của các nền văn minh của thế giới.
PLO3 Nền tảng của Khoa học Dữ liệu:

Hiểu biết nền tảng về thuật toán, cấu trúc dữ liệu, cơ sở dữ liệu, hệ điều hành, mạng máy tính, kiến trúc máy tính cùng với kỹ thuật và giải pháp liên quan đến KHDL như: thu thập, xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình.

PLO4 Nền tảng toán học:

Hiểu biết các mô hình toán học như: xác suất – thống kê, đại số tuyến tính, đồ thị, tối ưu hóa để thiết kế, đánh giá, tối ưu hóa thuật toán.

PLO5

Chuyên môn ứng dụng:

Tuỳ thuộc vào định hướng chuyên sâu, các kiến thức của mỗi hướng bao gồm.

PLO5a - Định hướng Phân tích kinh doanh

Hiểu biết cơ bản về kinh tế lượng, quản lý tài chính và chuỗi cung ứng, các kiến thức về marketing, khách hàng, đánh giá và đo lường hiệu suất cho các vấn đề trong tổ chức. Nắm vững các kỹ thuật cơ bản về phân tích dữ liệu.

PLO5b - Định hướng Tin Sinh học

Hiểu biết cơ bản về sinh học tế bào, sinh học phân tử, di truyền học và hóa sinh để phân tích dữ liệu sinh học, phân tích bộ gen và protein. Nắm vững các phương pháp tin sinh học, các kỹ thuật khoa học dữ liệu và mô hình học máy.

5.2 Kỹ năng
5.2.1 Kỹ năng nghề nghiệp
PLO6 Khai phá tri thức:

Áp dụng các kiến thức về KHDL và chuyên môn nghiệp vụ để phân tích, đánh giáphát hiện tri thức nhằm hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình cấp cao.

PLO7 Lựa chọn và áp dụng giải pháp công nghệ: 

Tìm kiếm, đánh giálựa chọn giải pháp công nghệ phù hợp để phát triển ứng dụng KHDL trong thực tế.

5.2.2 Kỹ năng mềm
PLO8 Giao tiếp, phản biện và sử dụng ngoại ngữ:
Có khả năng giao tiếp hiệu quả bằng tiếng Việt và tiếng Anh (đạt trình độ tương đương TOEFL iBT 61 hoặc IELTS 5.0), biết phản biện, thuyết trình, đàm phánlàm chủ tình huống trong môi trường học thuật và nghề nghiệp. Sử dụng hiệu quả tài liệu chuyên môn.
PLO9 Lãnh đạo, làm việc nhóm và khởi nghiệp:
Có năng lực làm việc nhóm hiệu quả, lập kế hoạch, phân công công việc, giám sátđánh giá kết quả; đồng thời có tư duy khởi nghiệp, khả năng tạo việc làmsử dụng thành thạo các công cụ hỗ trợ làm việc nhóm.
5.3 Mức tự chủ và trách nhiệm
PLO10 Ý thức nghề nghiệp, đạo đức và trách nhiệm xã hội:
Nhận thức rõ trách nhiệm nghề nghiệp, trung thực, chính trực, tôn trọng pháp luật; đưa ra các đánh giá đúng đắn về tác động xã hội của việc sử dụng dữ liệu; tích cực tham gia các hoạt động cộng đồng và thực hiện đầy đủ nghĩa vụ công dân.
PLO11 Tự học và phát triển bản thân bền vững:
Có năng lực tự học suốt đời, linh hoạt thích nghi với sự thay đổi; làm việc có kỷ luật, tinh thần trách nhiệm, biết hợp táctự chủ trong công việc, nhằm phát triển năng lực làm việc lâu dài.


*Ma trận Mục tiêu và Chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo

MỤC TIÊU ĐÀO TẠO (PO)\ CHUẨN ĐẦU RA CỦA CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO (PLO) PLO1 PLO2 PLO3 PLO4 PLO5a PLO5b PLO6 PLO7 PLO8 PLO9 PLO10 PLO11
Nền tảng tự nhiên, con người, môi trường Chính trị, pháp luật, kinh tế & xã hội Nền tảng của KHDL Mô hình toán học Định hướng Phân tích kinh doanh Định hướng 

Tin Sinh học

Khai phá tri thức Lựa chọn giải pháp công nghệ Giao tiếp, phản biện & sử dụng ngoại ngữ Lãnh đạo, làm việc nhóm & khởi nghiệp Ý thức nghề nghiệp, đạo đức & trách nhiệm xã hội Tự học & phát triển bền vững
PO1
Tri thức đa ngành
X X   X              
PO2
Chuyên môn KHDL
    X X     X          
PO3
Chuyên môn ứng dụng
        X X X          
PO4
Tư duy phản biện & giải quyết vấn đề
            X X      
PO5
Sáng tạo & đổi mới
        X X X   X    
PO6
Học tập suốt đời
                    X
PO7
Giao tiếp và hợp tác
              X X    
PO8
Nhận thức xã hội & Đạo đức công nghệ
  X               X  
PO9
Lãnh đạo & quản lý
                X    
PO10
Phát triển bản thân và ý thức công dân toàn cầu
                  X X

 

  • Đối tượng tuyển sinh: Học sinh đã hoàn thành chương trình trung học phổ thông theo quy định của Bộ Giáo dục và Đào tạo. 
  • Điều kiện tuyển sinh thực hiện theo Quy chế tuyển sinh Đại học, Cao đẳng của Bộ Giáo dục và Đào tạo ban hành và đảm bảo theo Đề án tuyển sinh của Trường Đại học Tân Tạo.



TT Khối lượng học tập Số tín chỉ
TC LT TH
1 Kiến thức đại cương và khai phóng 36 34 2
-   Kiến thức khai phóng  21 20 1
-    Kiến thức đại cương 15 14 1
2 Kiến thức về Ngoại ngữ (Anh văn) 12 12 0
3 Kiến thức giáo dục chuyên nghiệp, trong đó:  54 39-40 14-15
-    Kiến thức cơ sở ngành bắt buộc 21 17 4
-    Kiến thức ngành bắt buộc 15 10 5
-    Kiến thức bắt buộc cho từng chuyên ngành 18 12-

13

5-

6

4 Kiến thức tốt nghiệp

Chọn 1 trong 4 hình thức:

  1. Luận văn tốt nghiệp
  2. Khóa luận tốt nghiệp + Thực tập trải nghiệm
  3. Thực tập trải nghiệm + Tiểu luận tốt nghiệp + Học phần thay thế
  4. Thực tập tốt nghiệp
10 10 0
5 Kiến thức tự chọn tối thiểu 18 12 6
6 Các học phần không tính tín chỉ tốt nghiệp: 
  • Giáo dục thể chất 
  • Giáo dục quốc phòng - an ninh
  • Tiếng Anh tăng cường
  • Kỹ năng mềm
  • Nhập môn Khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo
  • Đạo đức và pháp luật trong kỷ nguyên số
25*
Tổng số tín chỉ 130 (tùy vào lựa chọn của sinh viên)

 

- Số lượng học phần:  43 HP (Không kể các học phần không được tính trong tín chỉ tốt nghiệp: Giáo dục quốc phòng, Giáo dục thể chất, Tiếng Anh tăng cường,...).

- Khối lượng kiến thức toàn khóa học: 130 tín chỉ.

- Tỷ lệ các học phần chung/đại cương trong tổng khối lượng kiến thức toàn khóa chiếm: 36/130 tín chỉ, chiếm 27,69%.

- Tỷ lệ các học phần chuyên môn trong tổng khối lượng kiến thức toàn khóa chiếm: 54/130 tín chỉ, chiếm 41,54%.

- Tỷ lệ lý thuyết toàn bộ chương trình trên tổng khối lượng kiến thức toàn khóa chiếm: ít nhất là 107/130 tín chỉ, chiếm ít nhất 82,31%.

- Tỷ lệ lý thuyết chuyên ngành trong khối lượng kiến thức giáo dục chuyên nghiệp chiếm: ít nhất là 39/54 tín chỉ, chiếm ít nhất 72,22%.

- Tỷ lệ học phần thực tập tốt nghiệp trong khối lượng kiến thức giáo dục chuyên nghiệp chiếm: 10/54 tín chỉ, chiếm 18,52%.

- Tỷ lệ học phần tự chọn (bao gồm tự chọn theo nhóm khai phóng, tự chọn theo định hướng và nhóm kiến thức tự chọn) trên tổng khối lượng kiến thức toàn khóa chiếm: 64/130 tín chỉ, chiếm 49,23%.



8.1. Cấu trúc và nội dung của chương trình đào tạo

TT Mã học phần Tên học phần Số tín chỉ
TC ST LT TH
KHỐI KIẾN THỨC ĐẠI CƯƠNG VÀ KHAI PHÓNG  36 570 34 2
Kiến thức Khai phóng

Sinh viên được yêu cầu học ít nhất 01 học phần mỗi nhóm

21 330 20 1
Nhóm I: Văn minh nhân loại
1 CIV1001 Lịch sử văn minh thế giới

World Civilization History

3 45 3 0
2 CIV1002 Thời hiện đại

Modern times

3 45 3 0
Nhóm II: Văn hóa, văn học và nghệ thuật
1 CLA1001 Nhập môn Văn hóa học 

Introduction to Cultural Studies

3 45 3 0
2 CLA1002 Nghệ thuật đương đại

Contemporary Art

3 45 3 0
3 CLA1003 Văn hóa Việt Nam và một số nền văn hóa thế giới tiêu biểu

Vietnamese and Other World Classic Cultures

3 45 3 0
4 CLA1004 Văn hóa và văn học

Culture and Literature

3 45 3 0
Nhóm III: Tư duy và giao tiếp 
1 CTC2001 Viết luận và ý tưởng 

Writing and Ideas

3 45 3 0
2 CTC2002 Nghệ thuật lãnh đạo và giao tiếp 

Leadership and Communication

3 45 3 0
3 CTC2003 Ngôn ngữ và tiếng Việt

Language and Vietnamese

3 45 3 0
Nhóm IV: Con người và trái đất
1 HUE2001 Con người và môi trường

Human and Environmental Interactions

3 45 3 0
2 HUE2002 Biến đổi khí hậu

Climate Change

3 45 3 0
Nhóm V: Khoa học tự nhiên và công nghệ 

a: Học phần bắt buộc cho sinh viên Khoa CNTT

1 aNST1001 Toán đại cương 1

Calculus 1

3 45 3 0
2 aNST1002 Nhập môn Khoa học dữ liệu

Introduction to Data Science

3 60 2 1
3 NST2003 Thiết kế kỹ thuật

Engineering Design

3 60 2 1
Nhóm VI: Kinh tế và quản lý 
1 ECM2001 Nguyên lý Kinh tế học

Principle of Economics

3 45 3 0
2 ECM2002 Quản trị Văn phòng

Administrative Office Management

3 45 3 0
3 ECM2003 Quản lý tài chính cá nhân 

Personal Finance Management

3 45 3 0
Kiến thức Đại cương 15 240 14 1
1 MACL1101 Triết học Mác - Lênin

Marxist-Leninist Philosophy

3 45 3 0
2 MACL1102 Kinh tế chính trị Mác - Lênin

Marxist-Leninist Political Economy

2 30 2 0
3 MACL1103 Chủ nghĩa xã hội khoa học

Scientific Socialism

2 30 2 0
4 MACL2104 Tư tưởng Hồ Chí Minh

Ho Chi Minh Thought

2 30 2 0
5 MACL2105 Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam

History of the Communist Party of Vietnam

2 30 2 0
6 GEN1101 Pháp Luật đại cương

Fundamentals of Law

2 30 2 0
7 GEN1102 Năng lực số

Digital Literacy

2 45 1 1
KIẾN THỨC VỀ NGOẠI NGỮ - ANH VĂN 12 180 12 0
1 ESL1101 Tiếng Anh tổng quát 1

English 1

3 45 3 0
2 ESL1102 Tiếng Anh tổng quát 2

English 2

3 45 3 0
3 ESL2103 Tiếng Anh tổng quát 3

English 3

3 45 3 0
4 ESL2104 Tiếng Anh tổng quát 4

English 4

3 45 3 0
KIẾN THỨC GIÁO DỤC CHUYÊN NGHIỆP
Kiến thức cơ sở ngành bắt buộc 21 375 17 4
1 NST2101c Toán ứng dụng cho KHDL

Applied Mathematics for DS

3 60 2 1
2 NST1110 Đại số tuyến tính 

Linear Algebra

3 45 3 0
3 NST1101 Vật lý đại cương 

General Physics

3 60 2 1
4 CS2101 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật 

Data Structure and Algorithms

3 60 2 1
5 CS2102 Toán rời rạc

Discrete Mathematics

3 45 3 0
6 CS1111 Nhập môn lập trình 

Introduction to Programming

3 60 2 1
7 NST2106 Xác suất thống kê

Probability and Statistics

3 45 3 0
Kiến thức ngành bắt buộc 15 300 10 5
1 CS3111 Nhập môn Cơ sở dữ liệu

Introduction to Database

3 60 2 1
2 AI3102 Nhập môn học máy

Introduction to Machine Learning

3 60 2 1
3 DS3101 Xử lý dữ liệu

Data Processing

3 60 2 1
4 CS4141 Trực quan hoá dữ liệu

Data Visualization

3 60 2 1
5 CS3131 Khai phá dữ liệu

Data Mining

3 60 2 1
Kiến thức bắt buộc cho từng chuyên ngành

(Sinh viên cần chọn và hoàn thành 1 trong 2 chuyên ngành)

18 345-

360

12-

13

5-

6

1. Phân tích kinh doanh (Business Analysis)
1 IB4107 Kinh tế lượng

Econometrics

3 60 2 1
2 MKT1101 Nguyên tắc tiếp thị

Principles of Marketing

3 60 2 1
3 FB3107 Quản trị tài chính

Financial Management

3 60 2 1
4 IB3112 Quản lý chuỗi cung ứng

Supply Chain Management

3 60 2 1
5 BA4001 Tiếp thị và Phân tích khách hàng

Marketing and Customer Analytics

3 60 2 1
6 BA4002 Phân tích dữ liệu doanh nghiệp

Enterprise Data Analytics

3 60 2 1
2. Tin sinh học (Bioinformatics)
1 CHEM1103 Hóa học đại cương và hữu cơ

General Chemistry & Organic chemistry

4 60 4 0
2 BIO1104 Sinh học tế bào và phân tử

Cellular and Molecular Biology

3 60 2 1
3 BIO2101 Di truyền học

Genetics

2 30 2 0
4 BIO2103 Hóa sinh

Biochemistry

3 60 2 1
5 BIO2102 Nhập môn Tin sinh học

Introduction to Bioinformatics

3 60 2 1
6 BIO3120 Ứng dụng khoa học dữ liệu trong sinh học

Applied Data Science in Biology

3 75 1 2
KIẾN THỨC TỐT NGHIỆP

Chọn 1 trong 4 hình thức:

  1. Luận văn tốt nghiệp
  2. Khóa luận tốt nghiệp + Thực tập trải nghiệm
  3. Thực tập trải nghiệm + Tiểu luận tốt nghiệp + Học phần thay thế
  4. Thực tập tốt nghiệp
10 450 10 0
1 DS4090 Luận văn tốt nghiệp

Graduation Thesis

10 450 10 0
2 DS4080 Khóa luận tốt nghiệp

Capstone Project

6 270 6 0
3 DS4091 Thực tập tốt nghiệp

Graduation Internship

10 450 10 0
4 DS4081 Thực tập trải nghiệm

Career Orientation Internship

4 180 4 0
5 DS4071 Tiểu luận tốt nghiệp

Graduation Essay

4 180 4 0
KIẾN THỨC TỰ CHỌN 18 - - -
1 CS4011 Dữ liệu lớn

Big Data

3 60 2 1
2 AI3101 Nhập môn trí tuệ nhân tạo

Introduction to AI

3 60 2 1
3 AI4101 Nhập môn học sâu

Introduction to Deep Learning

3 60 2 1
4 AI4011 Học tăng cường

Reinforcement Learning

3 60 2 1
5 AI4012 Học liên kết

Federated Learning

3 60 2 1
6 DS3001 Vận trù học

Operation Research

3 60 2 1
7 DS3002 Thống kê Bayes

Bayesian Statistics

3 45 3 0
8 DS4001 Xác suất và quá trình ngẫu nhiên

Probability & Stochastic Processes

3 45 3 0
9 CS4016 Dự án khoa học dữ liệu và triển khai

Data science project & Deployment

3 75 1 2
10 CS5022 Hệ thống khuyến nghị

Recommendation Systems

3 60 2 1
11 CS3064 Mã hoá và bảo mật ứng dụng

Cryptography and Secure Application

3 60 2 1
12 AI3003 Học máy nâng cao

Advanced Machine Learning

3 60 2 1
13 CS4140 Nhập môn Mạng máy tính

Introduction to Computer Network

3 60 2 1
14 CS4001 Hệ thống phân tán

Distributed Systems

3 60 2 1
15 BA4003 Thống kê kinh doanh nâng cao (Dòng thời gian)

Advanced Business Statistics (Time Series)

3 60 2 1
16 BA4004 Phân tích mạng xã hội

Social Network Analysis

3 60 2 1
HỌC PHẦN KHÔNG TÍNH TÍN CHỈ TỐT NGHIỆP 25* - - -
1 PHY1101 Giáo dục thể chất 1

Physical Education 1

1* 30 0 1
2 PHY1102 Giáo dục thể chất 2

Physical Education 2

1* 30 0 1
3 PHY2103 Giáo dục thể chất 3

Physical Education 3

1* 30 0 1
4 GEN1103 Giáo dục quốc phòng - an ninh

National Defense and Security 

Education

8* - - -
5 ESL1105 Tiếng Anh tăng cường 1

Intensive English 1

2* 30 2 0
6 ESL1106 Tiếng Anh tăng cường 2

Intensive English 2

2* 30 2 0
7 ESL2107 Tiếng Anh tăng cường 3

Intensive English 3

2* 30 2 0
8 ESL2108 Tiếng Anh tăng cường 4

Intensive English 4

2* 30 2 0
9 GEN1105 Kỹ năng mềm

Soft Skills

2* 30 2 0
10 GEN2104 Nhập môn Khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo

Introduction to Entrepreneurship and Innovation

2* 30 2 0
11 GEN2106 Đạo đức và pháp luật trong kỷ nguyên số

Ethics and Law in Digital Age

2* 30 2 0
TỔNG SỐ TÍN CHỈ CỦA CTĐT 130
Tổng số tín chỉ bắt buộc 66
Tổng số tín chỉ tự chọn theo nhóm khai phóng 18
Tổng số tín chỉ tự chọn theo định hướng 28
Tổng số tín chỉ tự chọn tối thiểu 18

Ghi chú:

(*): không tính vào điểm trung bình tích lũy.

(a): các môn bắt buộc đối với sinh viên Khoa CNTT

 

8.2. Kế hoạch giảng dạy (dự kiến)

Được xây dựng vào đầu năm của mỗi năm học để người học đăng ký

TT Mã học phần Tên học phần Số tín chỉ
TC ST LT TH
Học kỳ 1
1 MACL1101 Triết học Mác - Lênin

Marxist-Leninist Philosophy

3 45 3 0
2 GEN1101 Pháp Luật đại cương

Fundamentals of Law

2 30 2 0
3 Học phần thuộc nhóm I:

Nhóm Văn minh nhân loại

3 45 3 0
4 ESL1101 Tiếng Anh tổng quát 1

English 1

3 45 3 0
5 ESL1105 Tiếng Anh tăng cường 1

Intensive English 1

2* 30 2 0
6 PHY1101 Giáo dục thể chất 1

Physical Education 1

1* 30 0 1
7 GEN1102 Năng lực số

Digital literacy

2 45 1 1
8 aNST1001 Toán đại cương 1

Calculus 1

Học phần  thuộc nhóm V: 

Nhóm Khoa học tự nhiên và công nghệ 

3 45 3 0
Tổng cộng: 16

3*

- - -
Học kỳ 2
1 MACL1102 Kinh tế chính trị Mác - Lênin

Marxist-Leninist Political Economy

2 30 2 0
2 MACL1103 Chủ nghĩa xã hội khoa học

Science Socialism

2 30 2 0
3 Học phần thuộc nhóm II:

Nhóm Văn hóa, văn học và nghệ thuật

3 45 3 0
4 ESL1102 Tiếng Anh tổng quát 2

English 2

3 45 3 0
5 ESL1106 Tiếng Anh tăng cường 2

Intensive English 2

2* 30 2 0
6 PHY1102 Giáo dục thể chất 2

Physical Education 2

1* 30 0 1
7 NST1110 Đại số tuyến tính 

Linear Algebra

3 45 3 0
8 CS1111 Nhập môn lập trình

Introduction to Programming 

3 60 2 1
9 NST1101 Vật lý đại cương 

General Physics

3 60 2 1
Tổng cộng: 19

3*

- - -
Học kỳ hè
1 GEN1103 Giáo dục quốc phòng - an ninh

National Defense and Security 

Education

8*
Tổng cộng: 8* - - -
Học kỳ 3
1 MACL2104 Tư tưởng Hồ Chí Minh

Ho Chi Minh Thought

2 30 2 0
2 Học phần thuộc nhóm III:

Nhóm Tư duy và giao tiếp

3 45 3 0
3 ESL2103 Tiếng Anh tổng quát 3

English 3

3 45 3 0
4 ESL2107 Tiếng Anh tăng cường 3

Intensive English 3

2* 30 2 0
5 PHY2103 Giáo dục thể chất 3

Physical Education 3

1* 30 0 1
6 aNST1002 Nhập môn khoa học dữ liệu.

Introduction to Data Science

Học phần  thuộc nhóm V: 

Nhóm Khoa học tự nhiên và công nghệ 

3 60 2 1
7 CS2101 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật 

Data Structure and Algorithms

3 60 2 1
8 CS2102 Toán rời rạc

Discrete Mathematics

3 45 3 0
Tổng cộng: 17

3*

- - -
Học kỳ 4
1 ESL2104 Tiếng Anh tổng quát 4

English 4

3 45 3 0
2 ESL2108 Tiếng Anh tăng cường 4

Intensive English 4

2* 30 2 0
3 MACL2105 Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam

History of the Communist Party of VietNam

2 30 2 0
4 Học phần thuộc nhóm IV:

Nhóm Con người và trái đất

3 45 3 0
5 NST2106 Xác suất thống kê

Probability and Statistics

3 45 3 0
6 CS3111 Nhập môn Cơ sở dữ liệu

Introduction to Database

3 60 2 1
7 AI3102 Nhập môn học máy

Introduction to Machine Learning

3 60 2 1
Tổng cộng: 17

2*

- - -
Học kỳ 5
1 NST2101c Toán ứng dụng cho KHDL

Applied Mathematics for DS

3 60 2 1
2 DS3101 Xử lý dữ liệu

Data Processing

3 60 2 1
3 CS4141 Trực quan hoá dữ liệu

Data Visualization

3 60 2 1
4 CS3131 Khai phá dữ liệu

Data Mining

3 60 2 1
5 Tự chọn 1 3 45 3 0
6 Tự chọn 2 3 45 3 0
7 GEN1105 Kỹ năng mềm

Soft Skills

2* 30 2 0
Tổng cộng: 18

2*

- - -
Học kỳ 6
1 Học phần thuộc nhóm VI:

Nhóm Kinh tế và quản lý

3 45 3 0
2 Học phần hướng chuyên sâu 1 3 - - -
3 Học phần hướng chuyên sâu 2 3 - - -
4 Học phần hướng chuyên sâu 3 3 - - -
5 Tự chọn 3 3 45 3 0
6 Tự chọn 4 3 45 3 0
7 GEN2104 Nhập môn Khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo

Introduction to Entrepreneurship and Innovation

2* 30 2 0
Tổng cộng: 18

2*

- - -
Học kỳ 7
1 Học phần hướng chuyên sâu 4 3 - - -
2 Học phần hướng chuyên sâu 5 3 - - -
3 Học phần hướng chuyên sâu 6 3 - - -
4 Tự chọn 5 3 45 3 0
5 Tự chọn 6 3 45 3 0
6 GEN2106 Đạo đức và pháp luật trong kỷ nguyên số

Ethics and Law in Digital Age

2* 30 2 0
Tổng cộng: 15

2*

- - -
Học kỳ 8
1 Chọn 1 trong 4 hình thức:
  1. Luận văn tốt nghiệp
  2. Khóa luận tốt nghiệp + Thực tập trải nghiệm
  3. Thực tập trải nghiệm + Tiểu luận tốt nghiệp + Học phần thay thế
  4. Thực tập tốt nghiệp
10 450 450 0
Tổng cộng: 10 - - -
TỔNG SỐ TÍN CHỈ CỦA CTĐT 130
Tổng số tín chỉ bắt buộc 66
Tổng số tín chỉ tự chọn theo nhóm khai phóng 18
Tổng số tín chỉ tự chọn theo định hướng 28
Tổng số tín chỉ tự chọn tối thiểu 18

Ghi chú:

(*): không tính vào điểm trung bình tích lũy.

(a): các môn bắt buộc đối với sinh viên Khoa CNTT

8.3. Ma trận chuẩn đầu ra CTĐT và các học phần

SST MÃ MH Tên môn CHUẨN ĐẦU RA CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
STC  PLO1 PLO2 PLO3 PLO4 PLO5a PLO5b PLO6 PLO7 PLO8 PLO9 PLO10 PLO11
KHỐI KIẾN THỨC ĐẠI CƯƠNG VÀ KHAI PHÓNG  36
Kiến thức Khai phóng

Sinh viên được yêu cầu học ít nhất 01 học phần mỗi nhóm

21
Nhóm I: Văn minh nhân loại
1 CIV1001 Lịch sử văn minh thế giới

World Civilization History

3 X X X X X
2 CIV1002 Thời hiện đại

Modern Times

3 X X X X X
Nhóm II: Văn hóa, văn học và nghệ thuật
1 CLA1001 Nhập môn Văn hóa học 

Introduction to Cultural Studies

3 X X X X X
2 CLA1002 Nghệ thuật đương đại

Contemporary Art

3 X X X X
3 CLA1003 Văn hóa Việt Nam và một số nền văn hóa thế giới tiêu biểu

Vietnamese and Other World Classic Cultures

3 X X X X X
4 CLA1004 Văn hóa và văn học

Culture and Literature

3 X X X X X
Nhóm III: Tư duy và giao tiếp 
1 CTC2001 Viết luận và ý tưởng 

Writing and Ideas

3 X X X X
2 CTC2002 Nghệ thuật lãnh đạo và giao tiếp 

Leadership and Communication

3 X X X X X
3 CTC2003 Ngôn ngữ và tiếng Việt

Language and Vietnamese

3 X X X X X
Nhóm IV: Con người và trái đất
1 HUE2001 Con người và môi trường

Human and Environmental Interactions

3 X X X X
2 HUE2002 Biến đổi khí hậu

Climate Change

3 X X X X
Nhóm V: Khoa học tự nhiên và công nghệ 

(a): Học phần bắt buộc cho sinh viên Khoa CNTT

1 aNST1001 Toán đại cương 1

Calculus 1

3 X X X X X
2 aNST1002 Nhập môn Khoa học dữ liệu

Introduction to Data Science

3 X X X X X X X X
3 NST2003 Thiết kế kỹ thuật

Engineering Design

3 X X X X X X
Nhóm VI: Kinh tế và quản lý 
1 ECM2001 Nguyên lý Kinh tế học

Principle of Economics

3 X X X
2 ECM2002 Quản trị Văn phòng

Administrative Office Management

3 X X X
3 ECM2003 Quản lý tài chính cá nhân 

Personal Finance Management

3 X X X
Kiến thức Đại cương 15
1 MACL1101 Triết học Mác - Lênin

Marxist-Leninist philosophy

3 X X X X
2 MACL1102 Kinh tế chính trị Mác - Lênin

Marxist-Leninist Political Economy

2 X X X X X
3 MACL1103 Chủ nghĩa xã hội khoa học

Scientific Socialism

2 X X X X
4 MACL2104 Tư tưởng Hồ Chí Minh

Ho Chi Minh Thought

2 X X X X X
5 MACL2105 Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam

History of the Communist Party of VietNam

2 X X X X
6 GEN1101 Pháp Luật đại cương

Fundamentals of Law

2 X X X
7 GEN1102 Năng lực số

Digital literacy

2 X X X X X X X X
KIẾN THỨC VỀ NGOẠI NGỮ-ANH VĂN 12
1 ESL1101 Tiếng Anh tổng quát 1

English 1

3 X X X X
2 ESL1102 Tiếng Anh tổng quát 2

English 2

3 X X X X
3 ESL2103 Tiếng Anh tổng quát 3

English 3

3 X X X X
4 ESL2104 Tiếng Anh tổng quát 4

English 4

3 X X X X
KIẾN THỨC GIÁO DỤC CHUYÊN NGHIỆP
Kiến thức cơ sở ngành bắt buộc 21
1 NST2101c Toán ứng dụng cho KHDL

Applied Mathematics for DS

3 X X X X X X X
2 NST1110 Đại số tuyến tính 

Linear Algebra

3 X X X X X
3 NST1101 Vật lý đại cương 

General Physics

3 X X X X X X X
4 CS2101 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật 

Data Structure and Algorithms

3 X X X X
5 CS2102 Toán rời rạc

Discrete Mathematics

3 X X X X X
6 CS1111 Nhập môn lập trình

Introduction to Programming

3 X X X X X X X X
7 NST2106 Xác suất thống kê

Probability and Statistics

3 X X X X X X X
Kiến thức ngành bắt buộc 15
1 CS3111 Nhập môn Cơ sở dữ liệu

Introduction to Database

3 X X X X X X X
2 AI3102 Nhập môn học máy

Introduction to Machine Learning

3 X X X X X X X
3 DS3101 Xử lý dữ liệu

Data Processing

3 X X X X X X X
4 CS4141 Trực quan hoá dữ liệu

Data Visualization

3 X X X X X X X
5 CS3131 Khai phá dữ liệu

Data Mining

3 X X X X X X
Kiến thức bắt buộc cho từng chuyên ngành

(Sinh viên cần chọn và hoàn thành 1 trong 2 chuyên ngành)

18
1. Phân tích kinh doanh (Business Analysis)
1 IB4107 Kinh tế lượng

Econometrics

3 X X X X X X X X X X X
2 MKT1101 Nguyên tắc tiếp thị

Principles of Marketing

3 X X X X X X X X X X X
3 FB3107 Quản trị tài chính

Financial Management

3 X X X X X X X X X X X
4 IB3112 Quản lý chuỗi cung ứng

Supply Chain Management

3 X X X X X X X X X X X
5 BA4001 Tiếp thị và Phân tích khách hàng

Marketing and Customer Analytics

3 X X X X X X X X X X X
6 BA4002 Phân tích dữ liệu doanh nghiệp

Enterprise Data Analytics

3 X X X X X X X X X X X
2. Tin sinh học (Bioinformatics)
1 CHEM1103 Hóa học đại cương và hữu cơ

General Chemistry & Organic Chemistry

4 X X X
2 BIO1104 Sinh học tế bào và phân tử

Cellular and Molecular Biology

3 X X X X
3 BIO2101 Di truyền học

Genetics

2 X X X X X
4 BIO2103 Hóa sinh

Biochemistry

3 X X X X
5 BIO2102 Nhập môn Tin sinh học

Introduction to Bioinformatics

3 X X X X X X
6 BIO3120 Ứng dụng khoa học dữ liệu trong sinh học

Applied Data Science in Biology

3 X X X X X X X X
KIẾN THỨC TỐT NGHIỆP

Chọn 1 trong 4 hình thức sau:

  • Luận văn tốt nghiệp
  • Khóa luận tốt nghiệp + Thực tập trải nghiệm
  • Thực tập trải nghiệm + Tiểu luận tốt nghiệp + Học phần thay thế
  • Thực tập tốt nghiệp
10
1 DS4090 Luận văn tốt nghiệp

Graduation Thesis

10 X X X X X X X X
2 DS4080 Khóa luận tốt nghiệp

Capstone Project

6 X X X X X X X X
3 DS4091 Thực tập tốt nghiệp

Graduation Internship

10 X X X X X X X X X
4 DS4081 Thực tập trải nghiệm

Career Orientation Internship

4 X X X X X X X X X
5 DS4071 Tiểu luận tốt nghiệp

Graduation Essay

4 X X X X X X X
KIẾN THỨC TỰ CHỌN

Sinh viên được yêu cầu chọn:

- Ít nhất 9 tín chỉ của Khoa

18
1 CS4011 Dữ liệu lớn

Big Data

3 X X X X X X X X
2 AI3101 Nhập môn trí tuệ nhân tạo

Introduction to AI

3 X X X X X X
3 AI4101 Nhập môn học sâu

Introduction to Deep Learning

3 X X X X X
4 AI4011 Học tăng cường

Reinforcement Learning

3 X X X X X X X
5 AI4012 Học liên kết

Federated Learning

3 X X X X X X X
6 DS3001 Vận trù học

Operations Research

3 X X X X X X
7 DS3002 Thống kê Bayes

Bayesian Statistics

3 X X X X X X
8 DS4001 Xác suất và quá trình ngẫu nhiên

Probability & Stochastic Processes

3 X X X X X X X
9 CS4016 Dự án khoa học dữ liệu và triển khai

Data Science Projects & deployment

3 X X X X X X
10 CS5022 Hệ thống khuyến nghị

Recommendation Systems

3 X X X X X X X
11 CS3064 Mã hoá và bảo mật ứng dụng

Cryptography and Secure Application

3 X X X X X X X X
12 AI3003 Học máy nâng cao

Advanced Machine Learning

3 X X X X X X X
13 CS4140 Nhập môn Mạng máy tính

Introduction to Computer Network

3 X X X X X X X X
14 CS4001 Hệ thống phân tán

Distributed Systems

3 X X X X X X X X X
15 BA4003 Thống kê kinh doanh nâng cao (Dòng thời gian)

Advanced Business Statistics (Time Series)

3 X X X X X X X X
16 BA4004 Phân tích mạng xã hội

Social Network Analysis

3 X X X X X X X X
HỌC PHẦN KHÔNG TÍNH TÍN CHỈ TỐT NGHIỆP
1 PHY1101 Giáo dục thể chất 1

Physical Education 1

1* X X X
2 PHY1102 Giáo dục thể chất 2

Physical Education 2

1* X X X
3 PHY2103 Giáo dục thể chất 3

Physical Education 3

1* X X X
4 GEN1103 Giáo dục quốc phòng - an ninh

National Defense and Security 

Education

8* X X
5 ESL1105 Tiếng Anh tăng cường 1

Intensive English 1

2* X X X X
6 ESL1106 Tiếng Anh tăng cường 2

Intensive English 2

2* X X X X
7 ESL2107 Tiếng Anh tăng cường 3

Intensive English 3

2* X X X X
8 ESL2108 Tiếng Anh tăng cường 4

Intensive English 4

2* X X X X
9 GEN1105 Kỹ năng mềm

Soft Skills

2* X X X X
10 GEN2104 Nhập môn Khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo

Introduction to Entrepreneurship and Innovation

2* X X X X
11 GEN2106 Đạo đức và pháp luật trong kỷ nguyên số

Ethics and Law in Digital Age

2* X X X X

 

(*): không tính vào điểm trung bình tích lũy.

(a): các môn bắt buộc đối với sinh viên Khoa CNTT.

Sinh viên tốt nghiệp ngành khoa học máy tính có thể làm việc ở nhiều vị trí khác nhau, điển hình là các vị trí sau:

Làm việc trong các công ty công nghệ: lập trình viên, kỹ sư trí tuệ nhân tạo, trưởng nhóm hoặc giám đốc dự án;

Kỹ sư dữ liệu/kỹ sư phân tích dữ liệu/nhà khoa học dữ liệu trong các công ty/tổ chức;

Nhà nghiên cứu/ tư vấn về đổi mới sáng tạo, chuyển đổi kinh tế số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại bộ phận nghiên cứu và phát triển của các công ty/tổ chức;

Nghiên cứu/ giảng dạy trong các trường đại học/học viện tại Việt Nam và Quốc tế;

Tiếp tục học thạc sĩ/ tiến sĩ.

Khởi nghiệp.

Mức độ đạt được với các vị trí việc làm:

(Mức độ đạt được: 1: Có khả năng biết; 2: Có khả năng hiểu và áp dụng; 3: Có khả năng phân tích và đánh giá;  4: Có khả năng sáng tạo)

STT

TÊN VỊ TRÍ VIỆC LÀM

Mức độ đạt được

1

2

3

4

1

Lập trình viên, kỹ sư phần mềm

 

 

X

2

Kỹ sư học máy/ trí tuệ nhân tạo

 

 

X

3

Kỹ sư dữ liệu

 

 

X

4

Trợ giảng tại các trường ĐH, cao đẳng

X

5

Nhà nghiên cứu

X

6

Chuyên viên phân tích dữ liệu

 

 

X

 

7

Chuyên viên tư vấn giải pháp công nghệ

 

X

 

 

9.1. Chiến lược, phương pháp giảng dạy - học tập (Teaching and learning strategies and methods - TLM)

9.1.1 Dạy học trực tiếp

Dạy học trực tiếp là phương pháp dạy học trong đó các thông tin được truyền tải đến với người học theo cách trực tiếp. Phương pháp này thường được áp dụng trong các lớp học truyền thống và có hiệu quả khi muốn truyền đạt cho người học những thông tin cơ bản, giải thích một kỹ năng mới. 

TLM1. Thuyết giảng: Giảng viên trình bày nội dung bài học và giải thích các nội dung trong bài giảng. Giảng viên là người thuyết trình, diễn giảng. Sinh viên có trách nhiệm nghe giảng và ghi chú để tiếp nhận các kiến thức mà giảng viên truyền đạt. 

TLM2. Giải thích cụ thể: Giảng viên hướng dẫn và giải thích chi tiết cụ thể các nội dung liên quan đến bài học, giúp cho sinh viên đạt được mục tiêu dạy học về kiến thức và kỹ năng.

TLM3. Tham luận: Sinh viên được tham gia vào các khóa học mà người diễn giả thuyết trình đến từ các đơn vị bên ngoài như các đơn vị sử dụng lao động, người có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực đào tạo... thông qua những trao đổi chia sẻ những kinh nghiệm và hiểu biết của người diễn giảng để giúp người học hình thành kiến thức tổng quan hay cụ thể về ngành, chuyên ngành đào tạo. 

TLM4. Câu hỏi gợi mở: Giảng viên sử dụng các câu hỏi gợi mở hay các vấn đề, và hướng dẫn giúp sinh viên từng bước trả lời câu hỏi. Sinh viên có thể tham gia thảo luận theo nhóm để cùng nhau giải quyết bài tập, vấn đề đặt ra.

TLM5. Bài tập thực hành: Sau khi quan sát giảng viên làm mẫu, sinh viên sẽ tự hoàn thành các bài tập hoặc làm việc nhóm để hoàn thành, từ đó hình thành và rèn luyện các kỹ năng mà sinh viên sẽ phải thực hiện trong lĩnh vực nghề nghiệp sau này.

TLM6. Sinh viên thuyết trình: Giảng viên phân công các chủ đề cho cá nhân hoặc nhóm sinh viên tự thu thập tài liệu, tìm hiểu và trình bày trước lớp. Giúp sinh viên rèn luyện các kỹ năng đọc hiểu, tổng hợp thông tin, trình bày trước đám đông,...

9.1.2. Dạy học theo nghiên cứu

Dạy học theo hướng nghiên cứu khuyến khích mức độ tư duy phê phán cao. Người học xác định các câu hỏi nghiên cứu, tìm các phương pháp phù hợp để giải quyết vấn đề hoặc báo cáo các kết luận dựa trên các thông tin thu thập được.

TLM7. Nghiên cứu độc lập: Phương pháp này phát triển khả năng của sinh viên trong việc lên kế hoạch, khám phá, tổ chức và giao tiếp đối với một chủ đề một cách độc lập và chi tiết, dưới sự hướng dẫn của giảng viên. Nó còn tăng cường động lực học tập và tích cực tham gia học tập bởi vì sinh viên được cho phép chọn các tài liệu họ muốn trình bày.

TLM8. Thực hiện dự án: Sinh viên nghiên cứu một chủ đề nào đó liên quan đến học phần và viết báo cáo.

TLM9. Trợ giảng và hỗ trợ học thuật: Sinh viên được tham gia hỗ trợ giảng viên ở các lớp học. 

9.1.3. Dạy học theo dựa vào hoạt động trải nghiệm

Chiến lược này giúp sinh viên được trải nghiệm môi trường thực tế, các công việc sau này. Chiến lược này không những giúp sinh viên hình thành kiến thức kỹ năng mà còn tạo cơ hội nghề nghiệp cho sinh viên sau khi tốt nghiệp.

TLM10. Thực tập tại doanh nghiệp: Thông qua việc thực tập tại các công ty giúp sinh viên hiểu được môi trường làm việc thực tế của ngành đào tạo sau khi tốt nghiệp, học hỏi các công nghệ đang được áp dụng trong lĩnh vực ngành đào tạo, hình thành kỹ năng nghề nghiệp và văn hóa làm việc trong công ty.  

9.1.4. Tự học

Tự học là phương pháp giúp cho sinh viên tiếp thu các kiến thức và hình thành các kỹ năng để có thể tự định hướng, chủ động và độc lập trong việc học. Sinh viên có cơ hội lựa chọn chủ đề học, khám phá và nghiên cứu sâu về một vấn đề. Từ đó, sinh viên hình thành các kỹ năng quản lý thời gian và tự giám sát việc học. Phương pháp tự học áp dụng chủ yếu là bài tập ở nhà.

TLM11. Bài tập về nhà: Sinh viên được giao nhiệm vụ làm việc ở nhà với nội dung và yêu cầu do giảng viên đặt ra. Thông qua hoàn thành các nhiệm vụ được giao này, sinh viên học được cách tự học, cũng như đạt được những nội dung về kiến thức cũng như kỹ năng theo yêu cầu.

9.2. Mối liên hệ giữa Chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLOs) với Chiến lược và phương pháp giảng dạy-học tập (TLMs)

TLMs Chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLOs)
PLO1 PLO2 PLO3 PLO4 PLO5a PLO5b PLO6 PLO7 PLO8 PLO9 PLO10 PLO11
TLM1 X X X X X X
TLM2 X X X X X
TLM3 X X X
TLM4 X X X X X X
TLM5 X X X X X X
TLM6 X X X X X X
TLM7 X X X X X X
TLM8 X X X X X X X
TLM9 X X X X
TLM10 X X X X X X
TLM11 X X X X

9.3. Chuẩn bị của giảng viên

Giảng viên giảng dạy chương trình ngành KHDL cần: nắm rõ các hình thức tổ chức lớp học của từng học phần mà mình giảng dạy (học phần lý thuyết hay thực hành, học phần bắt buộc hay học phần tự chọn, học trực tiếp hay học trực tuyến); chuẩn bị bài giảng (bao gồm cả ví dụ ứng dụng thực tế - nếu có), bài tập (lý thuyết và thực hành), chuẩn bị các vấn đề/ câu hỏi mở, nắm rõ phương pháp đánh giá học phần, nhu cầu học tập của sinh viên (theo các năm học), hiểu rõ về chính sách và quy định trong học tập, quy định của giảng viên, quy định đánh giá.



10.1. Phương pháp kiểm tra, đánh giá

Các phương pháp đánh giá được sử dụng trong chương trình đào tạo được chia thành 2 loại chính: đánh giá theo tiến trình và đánh giá tổng kết. Các hình thức, nội dung đánh giá được quy định cụ thể trong các Quy chế đào tạo hiện hành của Nhà trường và quy định cụ thể trong đề cương giảng dạy học của từng học phần. Một học phần có số tín chỉ từ 3 trở lên phải có ít nhất 2 thành phần điểm: đánh giá tiến trình và đánh giá cuối kỳ.

10.1.1. Đánh giá tiến trình

Mục đích của đánh giá tiến trình nhằm cung cấp kịp thời các thông tin phản hồi của người dạy và người học về những tiến bộ cũng như những điểm cần khắc phục xuất hiện trong quá trình dạy học.

Các phương pháp đánh giá cụ thể với loại đánh giá tiến trình được Nhà trường áp dụng có thể gồm điểm chuyên cần, điểm bài tập, thuyết trình, điểm kiểm tra giữa kỳ... để đánh giá điểm tiến trình của những học phần. 

AM1. Đánh giá chuyên cần: ngoài thời gian tự học, sự tham gia thường xuyên đầy đủ có các buổi học trên giảng đường, phòng thực hành,... trong học phần cũng phản ánh thái độ học tập của người học; sự tham gia đầy đủ các giờ học theo quy định giúp cho người học tiếp cận kiến thức, rèn luyện kỹ năng một cách hệ thống, liên tục và hình thành thái độ tốt và đúng đắn, chấp hành tốt nội quy, nề nếp tại trường và cơ sở sử dụng lao động sau khi người học tốt nghiệp. Việc đánh giá chuyên cần được thực hiện theo các rubric tùy thuộc vào tính chất học phần quy định (lý thuyết, sổ nhật ký thực hành, khóa luận…).

AM2. Đánh giá bài tập cá nhân/nhóm: người học được yêu cầu thực hiện một số nội dung liên quan đến bài học giờ học trên lớp. Các bài tập này có thể thực hiện bởi một cá nhân hoặc một nhóm người học được đánh giá theo các tiêu chí cụ thể (rubric bài tập). Nội dung bài tập cá nhân/ nhóm có thể là lý thuyết hoặc thực hành.

AM3. Đánh giá thuyết trình: trong một số học phần người học được yêu cầu làm việc theo nhóm để giải quyết vấn đề, tình huống hay nội dung liên quan đến bài học và trình bày kết quả của nhóm trước các nhóm khác. Hoạt động không những giúp người học đạt được kiến thức chuyên ngành mà còn phát triển các kỹ năng như: kỹ năng giao tiếp, thương lượng, làm việc nhóm. Để đánh giá mức độ đạt được của các kỹ năng này người học có thể sử dụng các tiêu chí đánh giá cụ thể (rubric thuyết trình).

AM4. Đánh giá qua các bài kiểm tra giữa kỳ: có thể sử dụng các phương pháp đánh giá trong mục 1.2 - Đánh giá cuối kỳ (bên dưới) để đánh giá điểm giữa kỳ cho sinh viên.

10.1.2. Đánh giá tổng kết (cuối kỳ)

Mục tiêu của đánh giá này là đưa ra những kết luận, phân hạng về mức độ đạt được mục tiêu và chất lượng đầu ra, sự tiến bộ của người học tại thời điểm ấn định trong quá trình dạy học gồm đánh giá cuối chương trình học, đánh giá cuối học kỳ.

Các phương pháp đánh giá được nhà trường sử dụng loại đánh giá này gồm: kiểm tra viết/tự luận, kiểm tra trắc nghiệm, trắc nghiệm kết hợp tự luận, báo cáo, thuyết trình, thực hành,....(Các phương pháp này có thể sử dụng để đánh giá giữa kỳ học đối với những học phần từ 3 tín chỉ trở lên).

AM5. Kiểm tra viết/tự luận: theo phương pháp đánh giá này, người học được yêu cầu trả lời một số câu hỏi, bài tập tình huống hay ý kiến cá nhân về những vấn đề liên quan đến yêu cầu chuẩn đầu ra về kiến thức của học phần và được đánh giá dựa trên đáp án được thiết kế sẵn. Thang điểm đánh giá được sử dụng trong phương pháp này là thang điểm 10. Số lượng câu hỏi trong bài đánh giá được thiết kế tùy thuộc vào yêu cầu nội dung kiến thức của học phần.

AM6. Kiểm tra trắc nghiệm và trắc nghiệm kết hợp tự luận: ở phương pháp kiểm tra trắc nghiệm, người học được yêu cầu trả lời các câu hỏi liên quan dựa trên đáp án đã được thiết kế sẵn. Điểm khác là trong phương pháp đánh giá này người học trả lời các câu hỏi yêu cầu dựa trên các gợi ý trả lời. Bên cạnh đó, còn có phương pháp kiểm tra trắc nghiệm kết hợp với phương pháp viết/tự luận.

AM7. Viết báo cáo: người học được đánh giá thông qua sản phẩm báo cáo, bao gồm: nội dung trình bày trong báo cáo, cách thức bài thuyết minh, bản vẽ minh họa, biểu đồ,... trong báo cáo. Tiêu chí đánh giá cụ thể theo phương pháp này theo các Rubric viết báo cáo của mỗi học phần.

AM8. Thuyết trình: phương pháp này hoàn toàn giống với phương pháp đánh giá thuyết trình trong loại đánh giá theo tiến trình. Đánh giá được thực hiện theo định kỳ: giữa kỳ, cuối kỳ hay cuối khóa học.

AM9. Thực hành: theo đó người học được yêu cầu thực hành viết một chương trình trên máy tính. Để đánh giá mức độ đạt được, giảng viên có thể sử dụng các tiêu chí đánh giá cụ thể trong bảng kiểm - thang điểm hay tiêu chí cụ thể theo rubric.

10.1.3. Đánh giá thực tập/luận văn/khóa luận/tiểu luận tốt nghiệp

Mục tiêu của đánh giá này là đánh giá về mức độ đạt được mục tiêu, chất lượng đầu ra, kiến thức và kỹ năng của sinh viên trước khi tốt nghiệp.

Các phương pháp đánh giá được nhà trường sử dụng loại đánh giá này gồm: báo cáo thực tập/luận văn/khóa luận/tiểu luận tốt nghiệp.

AM10. Báo cáo thực tập/luận văn tốt nghiệp/khóa luận tốt nghiệp/tiểu luận tốt nghiệp: đây là một phương pháp lượng giá năng lực rất có giá trị vì đồng thời có thể lượng giá được cả kiến thức, thái độ và nhiều kỹ năng như tư duy sáng tạo - phán đoán - suy luận; kỹ năng tìm kiếm - chọn lựa - sử dụng thông tin; kỹ năng thao tác, kỹ năng tổ chức quản lý, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng hợp tác trong nhóm/đội...; kỹ năng xử lý số liệu và viết báo cáo; ngoài ra người học còn rèn luyện kỹ năng bảo vệ trước hội đồng khi làm luận văn tốt nghiệp/khóa luận tốt nghiệp/thực tập tốt nghiệp. Đối với luận văn tốt nghiệp/khóa luận tốt nghiệp/thực tập tốt nghiệp, người học sẽ được đánh giá bởi giảng viên hướng dẫn và hội đồng đánh giá luận văn tốt nghiệp/khóa luận tốt nghiệp/thực tập tốt nghiệp, hội đồng đánh giá bằng cách sử dụng các phiếu đánh giá phù hợp với ngành đào tạo.

10.2. Hình thức, trọng số và tiêu chí đánh giá

Theo Quy chế đào tạo hiện hành của trường Đại học Tân Tạo.

Hình thức, trọng số và tiêu chí đánh giá cụ thể được thể hiện chi tiết trên Đề cương chi tiết học phần (ĐCCT HP).

10.3. Thang điểm đánh giá

Theo Quy chế đào tạo hiện hành của trường Đại học Tân Tạo.

10.4. Mối quan hệ giữa chuẩn đầu ra chương trình đào tạo (PLOs) với phương pháp kiểm tra, đánh giá (AMs)

 

AMs Chuẩn đầu ra (PLOs)
PLO1 PLO2 PLO3 PLO4 PLO5a PLO5b PLO6 PLO7 PLO8 PLO9 PLO10 PLO11
AM1 X X
AM2 X X X X X X X X
AM3 X X X X
AM4 X X
AM5 X X X X
AM6 X X X X
AM7 X X X X X X X
AM8 X X X X X X X
AM9 X X X X X
AM10 X X X X X X X X

 

Chọn lựa các hình thức hoàn thành khối lượng kiến thức tốt nghiệp sau (tích lũy tối thiểu 10 tín chỉ):

Hình thức 1: Luận văn tốt nghiệp (10 tín chỉ).

Hình thức này yêu cầu sinh viên phải nộp tối thiểu 01 bài báo trên một trang báo/tạp chí uy tín (thuộc danh mục công bố phục vụ xét chức danh Giáo sư/Phó Giáo sư theo quy định của Nhà nước) do giảng viên hướng dẫn lựa chọn.

Trường hợp bài báo đã được công bố: Áp dụng thang điểm tối đa 10 điểm. Trong đó:

+ Nếu bài báo được công bố trên các tạp chí khoa học quốc tế uy tín hoặc được đánh giá >0,5 điểm (kết quả đánh giá theo quy định của Nhà nước) thì được cộng 01 điểm vào điểm tổng kết cuối cùng của Luận văn tốt nghiệp. Nếu điểm tổng kết của Luận văn tốt nghiệp trên 10 điểm thì điểm được công nhận tối đa là 10 điểm. 

+ Nếu bài báo được đánh giá <=0,5 điểm thì không cộng thêm điểm.

Trường hợp bài báo chưa được công bố: Áp dụng thang điểm tối đa 9 điểm.

 

Hình thức 2: Khóa luận tốt nghiệp (06 tín chỉ) kết hợp với Thực tập trải nghiệm (04 tín chỉ).

Hình thức 3: Thực tập trải nghiệm (04 tín chỉ) kết hợp với Tiểu luận tốt nghiệp (04 tín chỉ) và 01 học phần thay thế (02 tín chỉ).

Hình thức 4: Thực tập tốt nghiệp  (10 tín chỉ), bắt buộc có báo cáo trước Hội đồng đánh giá.

11.1. Lưu ý về điều kiện làm Luận văn tốt nghiệp/Khóa luận tốt nghiệp

11.1.1. Điều kiện chung:

  • Sinh viên đã hoàn thành tối thiểu 03 năm học và đã tích lũy đủ số học phần bắt buộc đến thời điểm xét.
  • Điểm trung bình tích lũy (GPA) từ 3.2 trở lên với Luận văn tốt nghiệp và 2.8 trở lên với Khóa luận tốt nghiệp.
  • Không bị truy cứu trách nhiệm hình sự trong năm học cuối khóa.
  • Có giảng viên đủ trình độ nhận hướng dẫn (trong hoặc ngoài trường, nhưng phải được Khoa xét duyệt đồng ý).

11.1.2. Giới hạn số lượng:

  • Tối đa 20% tổng số sinh viên ngành được làm Luận văn tốt nghiệp và 30% tổng số sinh viên ngành được làm Khóa luận tốt nghiệp trong mỗi đợt xét.
  • Trường hợp đặc thù có thể được Ban Giám hiệu xem xét theo đề nghị của Khoa.

11.1.3. Phân bổ và đăng ký đề tài:

  • Dựa trên năng lực giảng viên và điều kiện cơ sở vật chất, Khoa đề xuất số lượng sinh viên làm Luận văn tốt nghiệp/Khóa luận tốt nghiệp, Hiệu trưởng phê duyệt.
  • Sinh viên được tự tìm giảng viên hướng dẫn nếu số lượng đề tài trong Khoa không đủ, nhưng phải được Khoa cho phép.

11.1.4. Chủ đề Luận văn tốt nghiệp/Khóa luận tốt nghiệp:

  • Liên quan đến Khoa học Dữ liệu, phù hợp với định hướng nghề nghiệp của sinh viên.
  • Danh sách chủ đề do Trưởng Khoa quyết định, tùy thuộc vào điều kiện thực tế.

11.1.5. Chấm điểm và tính điểm:

  • Điểm Luận văn tốt nghiệp/Khóa luận tốt nghiệp được tính vào điểm trung bình tích lũy toàn khóa.

Việc chấm Luận văn tốt nghiệp/Khóa luận tốt nghiệp tuân theo quy chế của Bộ Giáo dục và Đào tạo và quy định của Trường.

  • Chương trình đào tạo được rà soát định kỳ 2 năm/1 lần theo hướng điều chỉnh đáp ứng được nhu cầu của người học và các bên có liên quan. Có nhiêu hình thức hỗ trợ sinh viên trong nhiệm vụ rèn luyện đạo đức, tác phong và kỹ năng cần thiết.
  • Hàng năm, các Khoa xây dựng kế hoạch dự giờ của giảng viên để trao đổi chia sẻ kiến thức, phương pháp giảng dạy nâng cao năng lực giảng viên.
  • Thường xuyên lấy ý kiến phản hồi của sinh viên về phẩm chất, tài năng, đạo đức và tác phong của giảng viên.
  • Thường xuyên lấy ý kiến của các bên liên quan về nhu cầu sử dụng người học sau khi tốt nghiệp.

Sinh viên tốt nghiệp ngành KHDL có thể làm việc ở nhiều vị trí khác nhau, điển hình là các vị trí sau:

  • Chuyên viên phân tích, thiết kế, cài đặt, kiểm thử, bảo trì các hệ thống khai thác dữ liệu lớn;
  • Chuyên viên phân tích, xử lý dữ liệu, biến dữ liệu thành giá trị của các cơ quan doanh nghiệp, quản lý, hành chính, thương mại, ngân hàng, tài chính, viễn thông, hàng không, xây dựng..., giúp doanh nghiệp tăng lợi thế cạnh tranh, tăng hiệu quả quản lý và điều hành, tăng lợi nhuận và hiệu quả;
  • Cán bộ quản lý liên quan đến các dự án khai phá và ứng dụng dữ liệu lớn;
  • Nghiên cứu/ giảng dạy trong các trường đại học/học viện tại Việt Nam và Quốc tế;
  • Tiếp tục học thạc sĩ/ tiến sĩ. 
  • Khởi nghiệp.

Mức độ đạt được với các vị trí việc làm:

(Mức độ đạt được: 1: Có khả năng biết; 2: Có khả năng hiểu và áp dụng; 3: Có khả năng phân tích và đánh giá;  4: Có khả năng sáng tạo)

STT TÊN VỊ TRÍ VIỆC LÀM Mức độ đạt được
1 2 3 4
1 Nhà khoa học dữ liệu X
2 Kỹ sư dữ liệu X
3 Chuyên viên phân tích dữ liệu X
4 Kỹ sư học máy/ chuyên gia trí tuệ nhân tạo     X
5 Nhà nghiên cứu định lượng X
6 Chuyên viên phân tích gen tại các trung tâm y tế X
7 Chuyên viên phát triển sản phẩm sinh học X
8 Trợ giảng tại các trường Đại học, cao đẳng X
9 Chuyên viên tư vấn giải pháp công nghệ   X  

Có khả năng tự học hỏi và nghiên cứu, tìm hiểu trong môi trường làm việc để nâng cao trình độ kiến thức chuyên môn nghề nghiệp, kỹ năng trong tổ chức các hoạt động nghề nghiệp, đáp ứng đòi hỏi trong quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước.

Có năng lực để tham gia học lên các bậc học cao hơn để phát triển kiến thức và kỹ năng nghề nghiệp đáp ứng nhu cầu của bản thân và xã hội.



Người có bằng tốt nghiệp ngành KHDL trình độ đại học có thể làm việc ở các công ty/tổ chức công nghệ, các trường đại học/học viện tại Việt Nam và Quốc tế.



16.1. Thông tin tuyển sinh

Tất cả các đối tượng theo quy chế tuyển sinh đại học của Bộ GD&ĐT.

16.2. Quy trình đào tạo

Theo Quy chế đào tạo hiện hành của trường Đại học Tân Tạo.

Quy chế đào tạo sử dụng là quy chế đào tạo theo học chế tín chỉ, tạo điều kiện để sinh viên tích cực, chủ động thích ứng với quy trình đào tạo giúp đạt được những kết quả tốt nhất trong học tập và rèn luyện.

Chương trình đào tạo được thiết kế 8 học kỳ tương ứng với 4 năm học, gồm 130 tín chỉ. Một năm học được chia thành 2 học kỳ chính (học kỳ Xuân và học kỳ Thu). Ngoài hai học kỳ chính, Hiệu trưởng xem xét quyết định tổ chức thêm một học kỳ phụ (học kỳ hè) để sinh viên có điều kiện được học lại, học cải thiện và học vượt. Mỗi học kỳ chính có 15 tuần thực học, 01 tuần dự trữ và 02 tuần thi; mỗi học kỳ phụ có 08 tuần thực học, 01 tuần dự trữ và 01 tuần thi.

16.3. Điều kiện tốt nghiệp

Thực hiện theo Quy chế Đào tạo đại học của Trường Đại học Tân Tạo.

  • Tích lũy đủ học phần, số tín chỉ (tối thiểu 130 tín chỉ) và hoàn thành các nội dung bắt buộc khác theo yêu cầu của chương trình đào tạo;
  • Điểm trung bình tích lũy của toàn khóa học tối thiểu đạt 2,00;
  • Đạt chuẩn đầu ra về ngoại ngữ theo quy định của Trường: TOEFL iBT 61 hoặc IELTS 5.0 hoặc tương đương;
  • Hoàn thành các học phần Giáo dục thể chất (GDTC) và Giáo dục quốc phòng – An ninh (GDQP-AN);
  • Có giấy chứng nhận về Kỹ năng mềm do nhà trường cung cấp;
  • Đạt yêu cầu về số giờ tham gia các hoạt động phục vụ cộng đồng theo quy định;
  • Tại thời điểm xét tốt nghiệp không bị truy cứu trách nhiệm hình sự hoặc không đang trong thời gian bị kỷ luật ở mức đình chỉ học tập;
  • Hoàn thành các nghĩa vụ đối với nhà trường;
  • Thực hiện đăng ký xét tốt nghiệp theo quy định tại Phòng Quản lý đào tạo.

Nhà trường đã tiến hành đối sánh mục tiêu, CĐR và khung CTĐT ngành KHDL của Trường Đại học Tân Tạo với CTĐT của các trường uy tín trong và ngoài nước như: Đại  KHTN TP HCM, ĐH KHTN HN, ĐH Kinh tế TP. HCM



18.1. Đội ngũ giảng viên

  • Giảng viên giảng dạy ngành KHDL phải có đủ tiêu chuẩn giảng viên theo quy định của Bộ Giáo dục và Đào tạo.
  • Giảng dạy lý thuyết và thực hành tại phòng thí nghiệm, phòng thực hành tại trường do giảng viên cơ hữu thực hiện.

18.2. Cơ sở vật chất

  • Cơ sở đào tạo phải đảm bảo cơ sở vật chất theo quy định và hướng dẫn hiện hành của Bộ Giáo dục và Đào tạo như giảng đường, thư viện, phòng thí nghiệm, thực hành, trang thiết bị hiện đại phục vụ giảng dạy, phòng máy tính có kết nối internet.
  • Mỗi học phần có nội dung thí nghiệm, thực hành phải học trong phòng thí nghiệm, thực hành đảm bảo diện tích và được trang bị đầy đủ theo quy định.
STT Tên học phần Mục đích học phần Số

TC

PPĐG người học
1 Lịch sử văn minh thế giới 

(World Civilization History)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên kiến thức cơ bản và hệ thống về lịch sử hình thành, quá trình phát triển và một số thành tựu nổi bật về văn hóa, khoa học - kĩ thuật… của các nền văn minh nổi bật thời kì cổ trung đại ở phương Đông như Ai Cập, Ấn Độ, Trung Hoa và ở phương Tây như Hy Lạp, La Mã, các nước Tây Âu… giúp sinh viên có kiến thức nền tảng về lịch sử phát triển và sự tiến bộ của nhân loại.

03  Quy định trong ĐCCT HP
2 Thời hiện đại (Modern Times) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp kiến thức bao gồm lịch sử thế giới từ việc khám phá ra Thế giới mới & Cách mạng Hoa Kỳ đến cuối thế kỷ 20. Những thay đổi quan trọng thông qua lịch sử là kết quả của thương mại, quân sự và dân chủ. Những sự kiện này bao gồm cuộc cách mạng công nghiệp, chủ nghĩa đế quốc châu Âu, thương mại và toàn cầu hóa, các cuộc chiến tranh thế giới, sự trỗi dậy của các siêu cường…

03  Quy định trong ĐCCT HP
3 Nhập môn Văn hóa học (Introduction to Cultural Studies) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên những lý luận cơ bản về văn hóa học, gồm: hệ thống khái niệm cơ bản về văn hóa, cách nhận diện văn hóa, một số vấn đề văn hóa cụ thể (triết lý âm dương, văn hóa biểu tượng, văn hóa biển đảo, văn hóa nước…), một số nét khái quát về văn hóa Việt Nam và thế giới, văn hóa ứng dụng…

03 Quy định trong ĐCCT HP
4 Nghệ thuật đương đại (Contemporary Art) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên những hiểu biết cơ bản về nghệ thuật từ khi bắt đầu cho đến ngày nay. Nghệ thuật đương đại trong một thế giới có ảnh hưởng toàn cầu, đa dạng về văn hóa và công nghệ. Sự kết hợp năng động của các vật liệu, phương pháp, khái niệm và chủ đề tiếp tục thách thức các ranh giới đã được tiến hành tốt trong thế kỷ 20. Nghệ thuật đương đại là một phần của cuộc đối thoại văn hóa liên quan đến các khuôn khổ bối cảnh lớn hơn như bản sắc cá nhân và văn hóa, gia đình, cộng đồng và quốc tịch.

03 Quy định trong ĐCCT HP
5 Văn hóa Việt Nam và một số nền văn hóa thế giới tiêu biểu 

(Vietnamese and Other World Classic Cultures)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên những hiểu biết cơ bản về văn hóa Việt Nam (bản sắc, hệ giá trị, văn hóa một số vùng miền, văn hóa ẩm thực…) và một số nền văn hóa thế giới tiêu biểu (Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc…) giúp người học hiểu về một cách cơ bản về văn hóa Việt Nam và một số nền văn hóa thế giới tiêu biểu.

03  Quy định trong ĐCCT HP
6 Văn hóa và văn học 

(Culture and Literature)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên những hiểu biết cơ bản về văn hóa và văn học, gồm: lý luận chung về văn hóa và văn học; vai trò của văn hóa và văn học; những kiến thức cơ bản về văn hóa Việt Nam và một số nền văn hóa thế giới tiêu biểu; một số tác phẩm văn học kinh điển của Việt Nam và thế giới.

03  Quy định trong ĐCCT HP
7 Viết luận và ý tưởng 

(Writing and Ideas)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này nhằm mục đích giúp sinh viên biết cách suy nghĩ ý tưởng, phát triển để nâng cao khả năng lý luận, đánh giá và phản hồi hiệu quả của sinh viên đối với thông tin đang được đề cập. Học phần này không chỉ giới hạn ở cách trình bày bằng văn bản và giao tiếp bằng lời nói mà còn tập trung vào cấu trúc của các lập luận và cách tránh những cạm bẫy trong logic. Thông tin sẽ được phân tích đến từ tin tức, hồ sơ công khai, phim ảnh, slide, bản ghi chép và bất kỳ nguồn phương tiện truyền thông nào khác, sau đó sẽ được đưa vào một bài luận được tổ chức tốt.

03 Quy định trong ĐCCT HP
8 Nghệ thuật lãnh đạo và giao tiếp 

(Leadership and Communication)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên kiến thức cơ bản và hệ thống về các quan điểm lịch sử, lý thuyết và thực tiễn về lãnh đạo (đặc điểm, kỹ năng, phong cách, tình huống, dự phòng, lộ trình, khả năng lãnh đạo chuyển đổi và đội ngũ khả năng lãnh đạo) và giao tiếp (các yếu tố giao tiếp, vị thế giao tiếp của người lãnh đạo; sử dụng vị thế xã hội và vị thế giao tiếp để giao tiếp hiệu quả trong vai trò lãnh đạo). Học phần cũng sẽ hướng người học vào việc áp dụng những lý thuyết này vào các vấn đề thực tế.

03  Quy định trong ĐCCT HP
9 Ngôn ngữ và tiếng Việt 

(Language and Vietnamese)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên những hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ nói chung (nguồn gốc, bản chất, chức năng…) và Tiếng Việt với những đặc trưng cơ bản: ngữ âm, từ vựng, ngữ nghĩa, ngữ pháp và ngữ dụng.

03  Quy định trong ĐCCT HP
10 Con người và môi trường 

(Human and Environmental Interactions)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp kiến thức cơ bản để xây dựng một thái độ đúng đắn trong việc nhận thức các mối quan hệ hữu cơ giữa nhu cầu phát triển của xã hội loài người với việc khai thác, sử dụng các nguồn tài nguyên thiên nhiên. Học phần nhằm mục tiêu giáo dục con người cần có ý thức trong việc bảo vệ môi trường sống, chống lại các vấn nạn gây ô nhiễm. Học phần cung cấp cho sinh viên hiểu biết những vấn đề môi trường toàn cầu và các giải pháp xử lý. Thêm vào đó, các hoạt động thực hành trên lớp được lồng ghép vào bài giảng thêm sinh động và thực tế.

03  Quy định trong ĐCCT HP
11 Biến đổi khí hậu (Climate Change) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này nhằm cung cấp cho SV các kiến thức cơ bản về các hình thái khí hậu của Trái Đất, nguyên nhân gây ra biến đổi khí hậu, thách thức và cơ hội của biến đổi khí hậu, các tác động của biến đổi khí hậu đến tài nguyên và môi trường, và cách thức con người ứng phó với biến đổi khí hậu. Học phần cũng cung cấp kiến thức về tiến trình các tổ chức toàn cầu, quốc gia, và khu vực đề ra các kế hoạch ứng phó biến đổi khí hậu. Thêm vào đó, học phần mô tả cách thức các quốc gia giáo dục kiến thức biến đổi khí hậu đến học sinh và sinh viên.

03  Quy định trong ĐCCT HP
12 Toán đại cương 1 (Calculus 1) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần đề cập đến phép tính vi phân và tích phân của một biến, nhấn mạnh vào các ứng dụng trong các bối cảnh khác nhau. Nó là nền tảng cho các khóa học tiếp theo về toán học, kỹ thuật và khoa học xã hội. Nội dung cơ bản bao gồm các Chương 1 - 8 trong sách giáo khoa của James Stewart. Các chủ đề chính bao gồm: hàm số, giới hạn của hàm số, tính liên tục, đạo hàm, vi phân, ứng dụng của vi phân, tích phân, ứng dụng tích phân trong các lĩnh vực khác nhau (vật lý, kỹ thuật, kinh tế và sinh học).

03 Quy định trong ĐCCT HP
13 Nhập môn Khoa học dữ liệu (Introduction to Data Science) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần Nhập môn Khoa học dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức và kỹ năng nền tảng về Khoa học Dữ liệu, từ lập trình Python, xử lý dữ liệu, đến các kỹ thuật học máy cơ bản. Nội dung học phần bao gồm tổng quan về Khoa học Dữ liệu, các bước trong quy trình khai thác dữ liệu, làm việc với dữ liệu dạng bảng, trực quan hóa và tiền xử lý dữ liệu, các phương pháp học máy (phân loại, hồi quy, phân cụm), giảm chiều dữ liệu, và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. Bên cạnh lý thuyết, học phần chú trọng vào các bài thực hành ứng dụng với Python và các thư viện phổ biến như Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, giúp người học làm quen và giải quyết các bài toán dữ liệu thực tế.

03 Quy định trong ĐCCT HP
14 Thiết kế kỹ thuật (Engineering Design) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này trang bị cho sinh viên nền tảng kiến thức cơ bản, quy trình và các công cụ cần thiết để triển khai hiệu quả các dự án thiết kế kỹ thuật. Nội dung tập trung vào các giai đoạn chính của quy trình thiết kế, từ việc xác định và phân tích vấn đề, sáng tạo ý tưởng đến phát triển, đánh giá và lựa chọn giải pháp. Sinh viên sẽ được hướng dẫn sử dụng các công cụ thiết kế quan trọng như mô hình hóa, phân tích giá trị, và kỹ thuật quản lý dự án. Ngoài ra, học phần cũng nhấn mạnh việc rèn luyện kỹ năng làm việc nhóm, giao tiếp chuyên môn, và nâng cao ý thức trách nhiệm nghề nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh thiết kế bền vững và trách nhiệm xã hội. Thông qua các dự án thực tế, sinh viên sẽ có cơ hội áp dụng kiến thức lý thuyết để giải quyết các vấn đề kỹ thuật thực tiễn, phát triển tư duy sáng tạo và kỹ năng giải quyết vấn đề chuyên sâu.

03  Quy định trong ĐCCT HP
15 Nguyên lý Kinh tế học

 (Principle of Economics)

Điều kiện tiên quyết: Không

 Học phần này cung cấp một giới thiệu về các nguyên lý cơ bản của cả kinh tế học vi mô và kinh tế học vĩ mô. Sinh viên sẽ học cách các cá nhân, doanh nghiệp và chính phủ đưa ra quyết định khi đối mặt với sự khan hiếm, và cách các quyết định này tương tác trên thị trường và trong toàn bộ nền kinh tế. Các chủ đề bao gồm cung và cầu, hành vi người tiêu dùng, hành vi nhà sản xuất, cấu trúc thị trường, các yếu tố ngoại ứng, hàng hóa công cộng, thu nhập quốc dân, thất nghiệp, lạm phát, chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa và thương mại quốc tế. Học phần nhấn mạnh việc áp dụng các nguyên lý kinh tế vào các tình huống kinh doanh và các vấn đề chính sách trong thế giới thực.

03  Quy định trong ĐCCT HP
16 Quản trị Văn phòng

(Administrative Office Management)

Điều kiện tiên quyết: Không

Quản trị Văn phòng là học phần trang bị cho sinh viên kiến thức và kỹ năng để tổ chức, điều hành và kiểm soát hiệu quả các hoạt động hành chính trong môi trường doanh nghiệp hiện đại. Học phần tập trung vào quản lý công việc, xử lý thông tin, lưu trữ hồ sơ, tổ chức cuộc họp và vận dụng công cụ công nghệ như Google Workspace, Microsoft Office, giúp sinh viên làm chủ môi trường văn phòng số và nâng cao hiệu suất làm việc chuyên nghiệp.

03  Quy định trong ĐCCT HP
17 Quản lý tài chính cá nhân 

(Personal Finance Management)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho người học kiến ​​thức và công cụ giúp người học có khả năng lập kế hoạch tài chính; xây dựng kế hoạch tài chính; phân tích và đưa ra các quyết định tài chính quan trọng liên quan đến chi tiêu, tiết kiệm, đầu tư và quản lý rủi ro. Nó giúp người học chủ động đưa ra các quyết định tài chính, cũng như phát triển sự nghiệp để trở thành chuyên gia tư vấn tài chính chuyên nghiệp tại các tổ chức tài chính.

03  Quy định trong ĐCCT HP
18 Triết học Mác - Lênin (Marxist-Leninist Philosophy) Điều kiện tiên quyết: Không

Triết học Mác - Lênin là một trong ba bộ phận cấu thành Chủ nghĩa Mác – Lênin. Nội dung học phần gồm có 03 chương, giải thích về những vấn đề chung liên quan tới sự tồn tại, phát triển của thế giới nói chung và sự tồn tại và phát triển xã hội loài người nói riêng, trang bị thế giới quan đúng đắn, nhân sinh quan tích cực, cũng như phương pháp luận biện chứng, khoa học cho người học, nhằm giải quyết tốt những vấn đề nảy sinh trong thực tiễn. Học phần còn là cơ sở để sinh viên tiếp thu tốt các môn Lý luận chính trị, cũng như các môn khoa học khác.

03 Quy định trong ĐCCT HP
19 Kinh tế chính trị Mác - Lênin (Marxist-Leninist Political Economy) Điều kiện tiên quyết: Triết học Mác - Lênin

Căn cứ vào mục đích học phần, nội dung chương trình học phần kinh tế chính trị Mác - Lênin được cấu trúc thành 6 chương. Giúp sinh viên nắm được những vấn đề cơ bản nhất về hàng hóa, thị trường; giá trị thặng dư trong nền kinh tế hàng hóa, công nghiệp hóa hiện đại hóa, hội nhập của Việt Nam.

02 Quy định trong ĐCCT HP
20 Chủ nghĩa xã hội khoa học 

(Scientific Socialism)

Điều kiện tiên quyết: Triết học Mác - Lênin

Căn cứ vào mục đích học phần, nội dung chương trình học phần  Chủ nghĩa xã hội khoa học được cấu trúc thành 7 chương. Cung cấp cho sinh viên những căn cứ lý luận khoa học để hiểu và có niềm tin cách mạng về con đường xây dựng, phát triển đất nước trong thời kỳ quá độ lên chủ nghĩa xã hội hiện nay ở Việt Nam.

02 Quy định trong ĐCCT HP
21 Tư tưởng Hồ Chí Minh 

(Ho Chi Minh Thought)

Điều kiện tiên quyết: Triết học Mác - Lênin, Kinh tế chính trị Mác - Lênin, Chủ nghĩa xã hội khoa học

Căn cứ vào mục đích học phần, nội dung chương trình học phần Tư tưởng Hồ Chí Minh được cấu trúc thành 6 chương, nội dung bàn về khái niệm Tư tưởng Hồ Chí Minh, nguồn gốc hình thành, các giai đoạn phát triển, đối tượng, nhiệm vụ nghiên cứu và những nội dung tư tưởng cơ bản của Hồ Chí Minh. Học phần Tư tưởng Hồ Chí Minh có mối quan hệ mật thiết với môn Đường lối cách mạng của Đảng Cộng sản Việt Nam, Những nguyên lý cơ bản của chủ nghĩa Mác – Lê nin. Vì đường lối của Đảng là sự vận dụng sáng tạo, phát triển chủ nghĩa Mác – Lê nin và Tư tưởng Hồ Chí Minh vào thực tiễn cách mạng Việt Nam.

02  Quy định trong ĐCCT HP
22 Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam 

(History of the Communist Party of Vietnam)

Điều kiện tiên quyết: Tư tưởng Hồ Chí Minh, Triết học Mác - Lênin, Kinh tế chính trị Mác - Lênin, Chủ nghĩa xã hội khoa học

Học phần này nghiên cứu quá trình hình thành, phát triển của Đảng và những nội dung đường lối của Đảng đề ra trong quá trình lãnh đạo cách mạng Việt Nam từ năm 1930 đến nay. Do đó, nội dung chủ yếu của học phần là cung cấp cho sinh viên những hiểu biết cơ bản có hệ thống quan điểm, chủ trương, chính sách của Đảng, đặc biệt là trong thời kỳ đổi mới. Học phần Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam có mối quan hệ mật thiết với môn Những nguyên lý cơ bản của chủ nghĩa Mác – Lê nin và môn Tư tưởng Hồ Chí Minh. Vì đường lối của Đảng là sự vận dụng sáng tạo, phát triển chủ nghĩa Mác – Lê nin và Tư tưởng Hồ Chí Minh vào thực tiễn cách mạng Việt Nam.

02  Quy định trong ĐCCT HP
23 Pháp Luật đại cương (Fundamentals of Law) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần trang bị những kiến thức cơ bản, hệ thống về pháp luật và một số ngành luật cơ bản trong hệ thống pháp luật Việt Nam nhằm nâng cao ý thức pháp luật, hình thành hành vi tự giác chấp hành pháp luật cho người học.

02  Quy định trong ĐCCT HP
24 Năng lực số (Digital Literacy) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần Năng lực số trang bị cho sinh viên các kỹ năng và kiến thức cần thiết để sử dụng hiệu quả công nghệ số trong học tập, công việc và đời sống. Sinh viên sẽ được học cách vận hành thiết bị và phần mềm, khai thác thông tin và dữ liệu, giao tiếp và hợp tác trong môi trường số, bảo mật thông tin cá nhân, sáng tạo nội dung số và phát triển kỹ năng số cho nghề nghiệp.

02 Quy định trong ĐCCT HP
25 Tiếng Anh tổng quát 1 

(English 1)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này nhằm mục đích nâng cao các kỹ năng tiếng Anh tổng quát, đáp ứng yêu cầu học tập và giao tiếp tiếng Anh. Các bài học theo định hướng kỹ năng tích hợp (Nghe, Nói, Đọc, Viết) và được truyền tải trong những chủ đề thực tế với các hình ảnh, câu chuyện, và video clips.

03 Quy định trong ĐCCT HP
26 Tiếng Anh tổng quát 2 

(English 2)

Điều kiện tiên quyết: Tiếng Anh tổng quát 1, Tiếng Anh tăng cường 1

Học phần này tiếp nối học phần Tiếng Anh 1, nhằm mục đích nâng cao các kỹ năng tiếng Anh tổng quát, đáp ứng yêu cầu học tập và giao tiếp tiếng Anh. Các bài học theo định hướng kỹ năng tích hợp (Nghe, Nói, Đọc, Viết) và được truyền tải trong những chủ đề thực tế với các hình ảnh, câu chuyện, và video clips.

03  Quy định trong ĐCCT HP
27 Tiếng Anh tổng quát 3 

(English 3)

Điều kiện tiên quyết:  Tiếng Anh tổng quát 2, Tiếng Anh tăng cường 2 

Học phần này là học phần tiếp nối với học phần tiếng Anh tổng quát 2, nhằm mục đích nâng cao các kỹ năng tiếng Anh tổng quát, đáp ứng yêu cầu học tập và giao tiếp tiếng Anh. Các bài học theo định hướng kỹ năng tích hợp (Nghe, Nói, Đọc, Viết) và được truyền tải trong những chủ đề thực tế với các hình ảnh, câu chuyện, và video clips.

03  Quy định trong ĐCCT HP
28 Tiếng Anh tổng quát 4 

(English 4)

Điều kiện tiên quyết:  Tiếng Anh tổng quát 3, Tiếng Anh tăng cường 3 

Học phần này là học phần tiếp nối với học phần Tiếng Anh tổng quát 3, nhằm mục đích nâng cao các kỹ năng tiếng Anh tổng quát, đáp ứng yêu cầu học tập và giao tiếp tiếng Anh. Các bài học theo định hướng kỹ năng tích hợp (Nghe, Nói, Đọc, Viết) và được truyền tải trong những chủ đề thực tế với các hình ảnh, câu chuyện, và video clips.

03  Quy định trong ĐCCT HP
29 Toán ứng dụng cho KHDL

(Applied Mathematics for DS)

Điều kiện tiên quyết: Toán đại cương 1, Toán rời rạc, Xác suất và thống kê.

Học phần Toán ứng dụng cho Khoa học dữ liệu cung cấp các kiến thức toán học thiết yếu phục vụ cho ngành Khoa học Máy tính và Trí tuệ nhân tạo. Nội dung bao gồm đại số tuyến tính nâng cao, giải tích đa biến, lý thuyết tối ưu và lý thuyết thông tin. Học phần trang bị cho sinh viên nền tảng toán học vững chắc để ứng dụng vào các bài toán trong lĩnh vực máy học, học sâu và trí tuệ nhân tạo.

03  Quy định trong ĐCCT HP
30 Đại số tuyến tính 

(Linear Algebra)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần Đại số tuyến tính cung cấp kiến thức và các ứng dụng của vectơ, không gian vectơ, hệ phương trình tuyến tính, ma trận, định thức, phép biến đổi tuyến tính, tích trong, giá trị riêng, vectơ riêng, chéo hoá ma trận  v.v…

03 Quy định trong ĐCCT HP
31 Vật lý đại cương (General Physics) Điều kiện tiên quyết: Không 

Học phần này cung cấp cho người học kiến thức nền tảng về các nguyên lý vật lý quan trọng, tập trung vào các nội dung cốt lõi liên quan trực tiếp đến ngành Khoa học Máy tính, Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo. Nội dung học phần bao gồm các chủ đề từ Cơ học, Điện học, Từ học và Sóng điện từ, với trọng tâm là các ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực công nghệ thông tin và khoa học dữ liệu. 

03 Quy định trong ĐCCT HP
32 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật 

(Data Structure and Algorithms)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn lập trình hoặc tương đương

Học phần này phân tích, sử dụng,  thiết kế cấu trúc dữ liệu và thuật toán (algorithms) thông qua ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng (object-oriented language) như Java để giải quyết các vấn đề tính toán (computational problems). Học phần này nhấn mạnh vào tính trừu tượng (abstraction) bao gồm các giao diện (interfaces) và kiểu dữ liệu trừu tượng cho mảng/danh sách, cây, tập hợp, bảng/bản đồ và đồ thị và các thuật toán của nó. 

03 Quy định trong ĐCCT HP
33 Toán rời rạc (Discrete Mathematic) Điều kiện tiên quyết: Nhập môn lập trình hoặc tương đương

Học phần này giới thiệu về lý thuyết và các nguyên tắc thực hành của toán học rời rạc - một khoa học chuyên về các đối tượng rời rạc. Toán học rời rạc là một yếu tố quan trọng để nhận biết cấu trúc toán học trong các đối tượng và hiểu các đặc tính của chúng. Khả năng này đặc biệt quan trọng đối với các nhà khoa học máy tính, kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu, các nhà phân tích an ninh cũng như phân tích tài chính, vv…. Các chủ đề cơ bản của Toán học rời rạc bao gồm Logic Toán học, Tập hợp, Quan hệ, Lý thuyết số, Quy nạp và Đệ quy, Đếm, Đại số Boolean và Mô hình hóa tính toán. Đây là kiến thức tiên quyết cho tất cả các học phần khác trong ngành Khoa học Máy tính.

03 Quy định trong ĐCCT HP
34 Nhập môn lập trình 

(Introduction to Programming)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần Nhập môn lập trình  cung cấp kiến thức nền tảng về tư duy lập trình và cách xây dựng chương trình máy tính sử dụng ngôn ngữ lập trình bậc cao. Thông qua Python – một ngôn ngữ hiện đại, phổ biến và dễ tiếp cận – người học sẽ làm quen với các cấu trúc dữ liệu cơ bản, điều khiển luồng thực thi, tổ chức chương trình bằng hàm, xử lý tập tin, và thư viện chuẩn. Ngoài ra, học phần còn giới thiệu một số thư viện thực tế như NumPy và Pandas để xử lý dữ liệu nhằm mở rộng năng lực ứng dụng trong các lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại như trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu, và tự động hóa.

Thông qua các bài tập và dự án nhỏ, người học rèn luyện kỹ năng viết mã có cấu trúc, kiểm thử và gỡ lỗi chương trình, cũng như trình bày kết quả theo chuẩn mực kỹ thuật.

03 Quy định trong ĐCCT HP
35 Xác suất thống kê (Probability and Statistics) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần Xác suất thống kê liên quan đến phân tích dữ liệu và phương pháp thống kê được sử dụng cơ bản trong kinh doanh và kinh tế. Các chủ đề chính bao gồm: giới thiệu về xác suất: phân phối, kỳ vọng, phương sai, portfolios, định lý giới hạn trung tâm; Suy luận thống kê của dữ liệu đơn biến: khoảng tin cậy, kiểm định giả thuyết; Suy luận thống kê cho dữ liệu hai biến: suy luận cho các mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản; Và giới thiệu về gói máy tính thống kê.

03 Quy định trong ĐCCT HP
36 Nhập môn Cơ sở dữ liệu

(Introduction to Database)

Điều kiện tiên quyết: Cấu trúc dữ liệu và giải thuật và Làm quen với JavaScript và/ hoặc Python

Học phần này cung cấp cho người học nền tảng vững chắc về hệ thống cơ sở dữ liệu. Các chủ đề bao gồm: mô hình hóa dữ liệu, lý thuyết thiết kế cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ định nghĩa và thao tác dữ liệu (ví dụ: SQL), kỹ thuật lập chỉ mục, xử lý và tối ưu hóa truy vấn, và giao diện lập trình cơ sở dữ liệu. Bên cạnh cơ sở dữ liệu quan hệ và bán cấu trúc (ví dụ: JSON), học phần này cũng giới thiệu một số chủ đề khác liên quan đến quản lý dữ liệu, lưu trữ phân tán cũng như xử lý song song.

03 Quy định trong ĐCCT HP
37 Nhập môn học máy

(Introduction to Machine Learning)

Điều kiện tiên quyết: Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, Toán ứng dụng cho KHDL

Học phần sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về các nguyên tắc cơ bản của học máy (machine learning). Người học sẽ tìm hiểu về các loại vấn đề có thể được giải quyết, các thành phần cơ bản và cách xây dựng mô hình trong học máy. Một số thuật toán chính sẽ được khám phá. Sau khi hoàn thành học phần, người học sẽ có kiến thức thực tiễn về một số thuật toán học có giám sát và không giám sát, cùng với sự hiểu biết về các khái niệm quan trọng như hiện tượng underfitting và overfitting, điều chuẩn (regularization), và kiểm định chéo (cross-validation). Người học sẽ có khả năng xác định loại vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết, lựa chọn thuật toán phù hợp, tinh chỉnh tham số và đánh giá mô hình.  

03  Quy định trong ĐCCT HP
38 Xử lý dữ liệu

(Data Processing)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn lập trình, Cơ sở dữ liệu, Xác suất Thống kê

Học phần này trang bị cho người học các kiến thức và kỹ năng cần thiết để thu thập, làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu cho các dự án khoa học dữ liệu. Người học sẽ học cách xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu, và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích và mô hình hóa. Thông qua các bài tập thực hành và dự án, người học sẽ được áp dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu vào các bài toán thực tế.

03  Quy định trong ĐCCT HP
39 Trực quan hoá dữ liệu

(Data Visualization)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn lập trình

Trực quan hóa dữ liệu là việc trình bày dữ liệu dưới dạng đồ họa, đóng vai trò quan trọng trong việc biểu diễn dữ liệu ở cả quy mô nhỏ và lớn. Mục tiêu chính của học phần này là cung cấp các kỹ năng để khai thác dữ liệu, từ đó tiết lộ những thông tin giá trị bằng cách trích xuất thông tin, hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra các quyết định hiệu quả. Trong học phần, sẽ giới thiệu các thư viện trực quan hóa khác nhau như Matplotlib, Seaborn, ggplot, Plotly, Folium, v.v

03 Quy định trong ĐCCT HP
40 Khai phá dữ liệu

(Data Mining)

Điều kiện tiên quyết: Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Khai thác dữ liệu là quá trình tìm hiểu kiến thức về các mô hình mô tả, dễ hiểu và dự đoán từ các tập dữ liệu quy mô lớn. Các phần chính của học phần này bao gồm phân tích khai thác dữ liệu, khai thác mẫu thường xuyên và quy tắc kết hợp, phân cụm và phân loại. Học phần cung cấp các nền tảng cơ bản này, đồng thời đề cập đến các chủ đề tiên tiến như phương pháp hạt nhân, phân tích dữ liệu đa chiều và đồ thị phức tạp cùng mạng lưới. Học phần tích hợp các khái niệm từ các ngành liên quan như học máy và thống kê, và phù hợp cho một học phần về phân tích dữ liệu. 

03  Quy định trong ĐCCT HP
41 Kinh tế lượng

(Econometrics)

Điều kiện tiên quyết: Xác suất thống kê 

Học phần Kinh tế lượng cung cấp kiến thức cơ bản về mô hình hồi quy tuyến tính và các phương pháp ước lượng, kiểm định giả thuyết trong phân tích định lượng. Sinh viên được làm quen với cách xây dựng, ước lượng và đánh giá mô hình kinh tế lượng sử dụng dữ liệu thực tế. Môn học trang bị nền tảng cần thiết để ứng dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong nghiên cứu kinh tế – xã hội và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

03  Quy định trong ĐCCT HP
42 Nguyên tắc tiếp thị

(Principles of Marketing)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp kiến thức nền tảng về các khái niệm, quy trình và chiến lược tiếp thị trong môi trường kinh doanh hiện đại. Sinh viên được giới thiệu về hành vi người tiêu dùng, nghiên cứu thị trường, phân khúc khách hàng, định vị sản phẩm, cũng như các công cụ tiếp thị như sản phẩm, giá, phân phối và xúc tiến. Học phần giúp sinh viên Khoa học Dữ liệu hiểu bối cảnh ứng dụng dữ liệu trong tiếp thị và hỗ trợ ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu khách hàng và thị trường.

03  Quy định trong ĐCCT HP
43 Quản trị tài chính

(Financial Management)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên kiến thức nền tảng về quản trị tài chính trong doanh nghiệp, bao gồm các nguyên tắc ra quyết định tài chính, quản lý dòng tiền, phân tích tài chính, định giá tài sản, và các lựa chọn tài trợ vốn. Sinh viên sẽ phát triển kỹ năng phân tích, sử dụng công cụ tài chính cơ bản và ra quyết định tài chính phù hợp với bối cảnh thực tế doanh nghiệp. Học phần cũng góp phần hình thành tư duy tài chính và nâng cao nhận thức đạo đức trong quản lý tài chính doanh nghiệp.

03  Quy định trong ĐCCT HP
44 Quản lý chuỗi cung ứng

(Supply Chain Management)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp kiến thức cơ bản về quá trình quản lý chuỗi cung ứng từ nhà cung cấp đến khách hàng cuối cùng, bao gồm các hoạt động như hoạch định, mua sắm, sản xuất, vận chuyển, phân phối và quản lý tồn kho. Sinh viên được tiếp cận với các khái niệm, mô hình và công cụ phân tích nhằm tối ưu hóa hiệu quả chuỗi cung ứng. Học phần cũng nhấn mạnh vai trò của dữ liệu và phân tích trong việc hỗ trợ ra quyết định và cải thiện hiệu suất chuỗi cung ứng trong môi trường kinh doanh hiện đại.

03  Quy định trong ĐCCT HP
45 Tiếp thị và Phân tích khách hàng

(Marketing and Customer Analytics)

Điều kiện tiên quyết: Nguyên tắc tiếp thị

Học phần này cung cấp cho sinh viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để hiểu và phân tích hành vi khách hàng, cũng như xây dựng các chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu. Nội dung học phần bao gồm các khái niệm cơ bản về marketing, phân khúc thị trường, định vị sản phẩm, hành vi tiêu dùng, và các công cụ phân tích khách hàng như phân tích RFM, mô hình CLV (Customer Lifetime Value), phân tích hồi quy, học máy, và trực quan hóa dữ liệu. Sinh viên sẽ được làm quen với các phần mềm và ngôn ngữ phân tích phổ biến như Excel, Python hoặc R. Thông qua các bài giảng lý thuyết kết hợp với các bài tập tình huống và dự án thực tế, sinh viên sẽ phát triển khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu trong lĩnh vực tiếp thị.

03  Quy định trong ĐCCT HP
46 Phân tích dữ liệu doanh nghiệp

(Enterprise Data Analytics)

Điều kiện tiên quyết: Kinh tế lượng; Quản lý chuỗi cung ứng

Học phần Phân tích dữ liệu doanh nghiệp cung cấp cho sinh viên kiến thức và kỹ năng cần thiết để thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu trong bối cảnh doanh nghiệp. Thông qua học phần này, sinh viên sẽ hiểu được vai trò của dữ liệu trong việc hỗ trợ ra quyết định, tối ưu hóa hoạt động và phát triển chiến lược kinh doanh.

Nội dung học phần bao gồm: tổng quan về khoa học dữ liệu trong doanh nghiệp, các kỹ thuật khai phá dữ liệu, phân tích mô tả, phân tích dự đoán và phân tích chuẩn đoán, cũng như trực quan hóa dữ liệu. Sinh viên cũng sẽ được thực hành với các công cụ phổ biến như Excel, SQL, Python hoặc R để áp dụng vào các tình huống thực tế trong doanh nghiệp.

03  Quy định trong ĐCCT HP
47 Hóa học đại cương và hữu cơ

(General Chemistry & Organic Chemistry)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp kiến thức cơ sở của lĩnh vực hóa học. Người học có thể hiểu được cấu tạo của vật chất, cấu trúc hóa học từ đó có thể gọi tên hóa học, lý giải tính chất vật lý cũng như hóa học của các chất. Học phần cũng trang bị những kiến thức cơ bản trong lĩnh vực chuyên sâu như hóa phân tích, vô cơ, hợp chất tự nhiên, hợp chất dị vòng, cấu trúc 3D, đánh giá mối quan hệ cấu trúc và tính chất lý hóa. Trên cơ sở các kiến thức này, người học có thể vận dụng để đánh giá khả năng ảnh hưởng của hoạt chất hữu cơ lên hoạt tính sinh học. Người học được trang bị những kiến thức cơ bản và những kỹ năng trong nghiên cứu hóa học, sinh học.

04  Quy định trong ĐCCT HP
48 Sinh học tế bào và phân tử

(Cellular and Molecular Biology)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần Sinh học phân tử và tế bào cung cấp cho sinh viên kiến thức về các cơ chế sinh học ở cấp độ phân tử, bao gồm cấu trúc, chức năng và điều hòa của các đại phân tử như DNA, RNA, protein, cũng như các quá trình tái bản DNA, phiên mã, dịch mã, đột biến gene và truyền tín hiệu tế bào. Môn học gồm các chương, từ lược sử phát triển của sinh học phân tử, cấu trúc gene, hệ gene, đến các kỹ thuật hiện đại như PCR, điện di DNA, và ứng dụng của biến đổi gene trong nghiên cứu. Bên cạnh lý thuyết, sinh viên được thực hành trong phòng thí nghiệm để rèn luyện kỹ năng thực tiễn và nắm vững các kỹ thuật cơ bản trong lĩnh vực này.

03  Quy định trong ĐCCT HP
49 Di truyền học

(Genetics)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp kiến thức cơ sở của lĩnh vực hóa học. Người học có thể hiểu được cấu tạo của vật chất từ đó có thể lý giải tính chất vật lý cũng như hóa học của các chất. Học phần cũng trang bị những kiến thức cơ bản trong lĩnh vực hóa phân tích, vô cơ và cấu tạo chất. Trên cơ sở các kiến thức này, người học có thể vận dụng để phân tích các chất hóa học. Người học được trang bị những kiến thức cơ bản và những kỹ năng trong nghiên cứu hóa học, sinh học.

02  Quy định trong ĐCCT HP
50 Hóa sinh

(Biochemistry)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần dạy các nguyên tắc cơ bản của hóa sinh liên kết hóa sinh cơ bản với sinh lý học, bệnh lý, dược lý, chẩn đoán lâm sàng và dinh dưỡng. Ban đầu học sinh sẽ tìm hiểu về cấu trúc và chức năng thiết yếu của axit nucleic, protein, lipid và carbohydrate. Ngoài ra, nó sẽ thảo luận về quá trình sinh tổng hợp, vận chuyển và phân hủy các đại phân tử cũng như mối liên quan của chúng với bệnh tật.

03  Quy định trong ĐCCT HP
51 Nhập môn Tin sinh học

(Introduction to Bioinformatics)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này được thiết kế để cung cấp cho sinh viên kiến ​​thức cơ bản về việc tích hợp Công nghệ thông tin vào Sinh học, chủ yếu tập trung vào các lĩnh vực Công nghệ sinh học như là cách nhanh nhất để nhảy vào lĩnh vực Tin sinh học. Trong suốt môn học này, sinh viên có thể làm việc với trình tự DNA và Protein ở cấp độ gen và bộ gen bằng cách sử dụng một số Phần mềm Tin sinh học để làm rõ nhiều vấn đề liên quan đến bệnh tật hoặc rối loạn do các đa hình trong trình tự gen/Nucleotide gây ra. Bên cạnh đó, học phần sẽ nhấn mạnh vào các chủ đề tiên tiến như Di truyền học biểu sinh, Di truyền học ung thư và Bộ gen ung thư, đang nhận được rất nhiều sự quan tâm từ các Phòng thí nghiệm trên toàn thế giới. Sinh viên hoàn thành học phần này sẽ có được bức tranh thực tế về "Tin sinh học là gì?" và các ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực sinh học khác nhau, đặc biệt là y học và nông nghiệp.

03 Quy định trong ĐCCT HP
52 Ứng dụng khoa học dữ liệu trong sinh học

(Applied Data Science in Biology)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần cung cấp cho sinh viên kiến thức và kỹ năng nền tảng để ứng dụng Python và các kỹ thuật khoa học dữ liệu vào phân tích dữ liệu sinh học. Nội dung học phần bao gồm xử lý dữ liệu sinh học, phân tích trình tự (genome, protein), trực quan hóa dữ liệu, và xây dựng các mô hình học máy đơn giản phục vụ nghiên cứu sinh học. Sinh viên sẽ thực hành với các thư viện Python phổ biến như Pandas, NumPy, Biopython, Matplotlib và Scikit-learn. Ngoài ra, khóa học cũng sẽ cung cấp phần giới thiệu ngắn gọn về ngôn ngữ lập trình R.

03 Quy định trong ĐCCT HP
53 Luận văn tốt nghiệp (Graduation Thesis) Điều kiện tiên quyết: Cần tham khảo ý kiến của Cố vấn học tập, giảng viên hướng dẫn và điểm trung bình đến thời điểm đăng ký phải lớn hơn hoặc bằng 3.0. Sinh viên đã hoàn thành tối thiểu 03 năm học và đã tích lũy đủ số học phần bắt buộc đến thời điểm xét.

Học phần này là học phần cuối cùng, mang tính tổng hợp và chuyên sâu trong chương trình đào tạo. Học phần này trang bị cho người học kiến thức và kỹ năng thực hiện một công trình nghiên cứu khoa học độc lập dưới sự hướng dẫn của giảng viên. Người học sẽ được hướng dẫn về phương pháp nghiên cứu, từ việc đọc và tổng hợp tài liệu, phân tích và đánh giá các công trình nghiên cứu trước đó, phát triển ý tưởng mới, thực hiện nghiên cứu thực nghiệm (nếu có), viết báo cáo khoa học và trình bày kết quả nghiên cứu trước hội đồng. Học phần này có mối quan hệ mật thiết với tất cả các học phần chuyên ngành đã được học, vận dụng và tổng hợp kiến thức đã được trang bị để giải quyết một vấn đề cụ thể trong lĩnh vực chuyên môn. Kết quả của học phần là một khóa luận hoàn chỉnh và chương trình demo (nếu có), thể hiện khả năng nghiên cứu độc lập và chuyên sâu của người học.

10 Quy định trong ĐCCT HP
54 Khóa luận tốt nghiệp

(Capstone Project)

Điều kiện tiên quyết: Cần tham khảo ý kiến của Cố vấn học tập, giảng viên hướng dẫn và điểm trung bình đến thời điểm đăng ký phải lớn hơn hoặc bằng 3.0. Sinh viên đã hoàn thành tối thiểu 03 năm học và đã tích lũy đủ số học phần bắt buộc đến thời điểm xét.

Học phần này là học phần cuối cùng, mang tính tổng hợp và chuyên sâu trong chương trình đào tạo. Học phần này trang bị cho người học kiến thức và kỹ năng thực hiện một công trình nghiên cứu khoa học độc lập dưới sự hướng dẫn của giảng viên. Người học sẽ được hướng dẫn về phương pháp nghiên cứu, từ việc đọc và tổng hợp tài liệu, phân tích và đánh giá các công trình nghiên cứu trước đó, phát triển ý tưởng mới, thực hiện nghiên cứu thực nghiệm (nếu có), viết báo cáo khoa học và trình bày kết quả nghiên cứu trước hội đồng. Học phần này có mối quan hệ mật thiết với tất cả các học phần chuyên ngành đã được học, vận dụng và tổng hợp kiến thức đã được trang bị để giải quyết một vấn đề cụ thể trong lĩnh vực chuyên môn. Kết quả của học phần là một khóa luận hoàn chỉnh và chương trình demo (nếu có), thể hiện khả năng nghiên cứu độc lập và chuyên sâu của người học.

06 Quy định trong ĐCCT HP
55 Thực tập tốt nghiệp (Graduation Internship) Điều kiện tiên quyết: Cần tham khảo ý kiến của Cố vấn học tập, giảng viên hướng dẫn.

Học phần này là giai đoạn quan trọng giúp người học áp dụng kiến thức đã được học vào môi trường làm việc thực tế tại doanh nghiệp. Học phần này tạo cơ hội cho người học tiếp tục trải nghiệm công việc thực tế, làm quen với văn hóa doanh nghiệp, phát triển kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm. Người học sẽ được giao các nhiệm vụ cụ thể dưới sự hướng dẫn của giảng viên và người hướng dẫn tại doanh nghiệp, đồng thời được đánh giá về kiến thức, kỹ năng, thái độ và mức độ hoàn thành công việc. Học phần có mối quan hệ mật thiết với các học phần chuyên ngành, giúp người học hiểu rõ hơn về ứng dụng của kiến thức lý thuyết trong thực tiễn. Nội dung công việc do giảng viên và doanh nghiệp bàn bạc thống nhất. Thời gian thực tập tối thiểu từ 8 đến 10 tuần tương đương 375 giờ.

10 Quy định trong ĐCCT HP
56 Thực tập trải nghiệm 

(Career Orientation Internship)

Điều kiện tiên quyết: Cần tham khảo ý kiến của Cố vấn học tập, giảng viên hướng dẫn.

Học phần này là giai đoạn quan trọng giúp người học áp dụng kiến thức đã được học vào môi trường làm việc thực tế tại doanh nghiệp. Học phần này tạo cơ hội cho người học tiếp tục trải nghiệm công việc thực tế, làm quen với văn hóa doanh nghiệp, phát triển kỹ năng chuyên môn và kỹ năng mềm. Người học sẽ được giao các nhiệm vụ cụ thể dưới sự hướng dẫn của giảng viên và người hướng dẫn tại doanh nghiệp, đồng thời được đánh giá về kiến thức, kỹ năng, thái độ và mức độ hoàn thành công việc. Học phần có mối quan hệ mật thiết với các học phần chuyên ngành, giúp người học hiểu rõ hơn về ứng dụng của kiến thức lý thuyết trong thực tiễn. Nội dung công việc do giảng viên và doanh nghiệp bàn bạc thống nhất. Thời gian thực tập tối thiểu từ 5 đến 7 tuần tương đương 225 giờ.

04  Quy định trong ĐCCT HP
57 Tiểu luận tốt nghiệp (Graduation Essay) Điều kiện tiên quyết: Cần tham khảo ý kiến của Cố vấn học tập, giảng viên hướng dẫn.

Học phần này là giai đoạn cuối cùng và quan trọng trong chương trình đào tạo, cho phép người học vận dụng kiến thức và kỹ năng đã được học để thực hiện một nghiên cứu chuyên sâu về một chủ đề cụ thể trong lĩnh vực Khoa học Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Học máy hoặc Hệ thống phần mềm. Học phần này trang bị cho người học kỹ năng nghiên cứu độc lập, phân tích, tổng hợp thông tin, viết báo cáo khoa học và thuyết trình. Nó có mối quan hệ mật thiết với các học phần chuyên ngành trước đó, là cơ sở để người học tiếp tục học lên các bậc học cao hơn hoặc tham gia vào các hoạt động nghiên cứu và phát triển. Nội dung học phần bao gồm việc lựa chọn đề tài, xây dựng đề cương, thu thập và xử lý dữ liệu, phân tích kết quả và viết báo cáo.

04 Quy định trong ĐCCT HP
58 Dữ liệu lớn

(Big Data)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn Cơ sở dữ liệu

Học phần này cung cấp kiến thức nền tảng về dữ liệu lớn và điện toán đám mây: các thuộc tính, đặc điểm, nguồn dữ liệu, ứng dụng và giá trị của dữ liệu lớn. Khóa học sẽ đề cập đến mô hình lập trình phân tán (tức là, MapReduce) và hệ thống quản lý dữ liệu lớn (cả SQL và NoSQL) cho các ứng dụng dữ liệu lớn. Học phần tập trung nhiều hơn vào thực hành với các hệ thống lưu trữ (Hadoop), xử lý dữ liệu lớn trên Spark, điều phối với Airflow và Redis Queue. Khóa học cũng giới thiệu về các dịch vụ đám mây công cộng như AWS, Cloudera và các giải pháp triển khai cho ứng dụng dữ liệu lớn trên đám mây. 

03  Quy định trong ĐCCT HP
59 Nhập môn trí tuệ nhân tạo

(Introduction to AI)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn lập trình, Toán rời rạc hoặc Đại số tuyến tính hoặc Xác suất thống kê

Học phần này giới thiệu các khái niệm cơ bản của Trí tuệ nhân tạo (AI). Học phần tập trung vào các khía cạnh nền tảng của AI như lĩnh vực nghiên cứu các tác nhân có khả năng nhận thức và hành động. Người học sẽ tìm hiểu về các chiến lược giải quyết vấn đề cổ điển như tìm kiếm và lập kế hoạch, cũng như các chủ đề hiện đại hơn về đại diện tri thức và học máy. Các bài tập lập trình sẽ được giao để minh họa các tài liệu lý thuyết. Sau khi hoàn thành học phần này, người học sẽ có nền tảng vững chắc về các chủ đề cơ bản trong Trí tuệ nhân tạo.

03  Quy định trong ĐCCT HP
60 Nhập môn học sâu

(Introduction to Deep Learning)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn học máy

Học phần này giới thiệu về học sâu. Học sâu đã thu hút sự chú ý đáng kể trong ngành công nghiệp nhờ đạt được các kết quả tiên tiến trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Người học sẽ học các kiến thức cơ bản và nâng cao về học sâu, cũng như các kỹ thuật hiện đại để xây dựng các mô hình tiên tiến như CNN, RNN, LSTM, Autoencoder, VAE, GAN, U-Net, Transformer... Người học sẽ sử dụng TensorFlow/PyTorch và API Keras để xây dựng các mô hình học sâu.

03  Quy định trong ĐCCT HP
61 Học tăng cường

(Reinforcement Learning)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn học sâu

Học phần này giới thiệu cho người học về một lĩnh vực quan trọng của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc huấn luyện các tác nhân (agent) để đưa ra quyết định tối ưu trong một môi trường. Học phần này trang bị cho người học kiến thức về các thuật toán học tăng cường phổ biến, từ cơ bản đến nâng cao, cùng với khả năng áp dụng chúng vào giải quyết các bài toán thực tế. Học phần có mối quan hệ mật thiết với các học phần như Máy học, Trí tuệ nhân tạo, và Toán cao cấp. Nội dung học phần bao gồm các khái niệm cơ bản về học tăng cường, các thuật toán như Q-learning, SARSA, Deep Q-Networks, và ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực khác nhau.

03  Quy định trong ĐCCT HP
62 Học liên kết

(Federated Learning)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn học sâu

Học phần này trang bị kiến thức và kỹ năng về học máy phân tán bảo vệ quyền riêng tư. Nội dung gồm các khái niệm, nguyên lý, thuật toán (FedAvg, FL ngang/dọc/chuyển giao), thách thức (non-IID, quyền riêng tư, pháp lý); cách thức triển khai mô hình FL bằng Python (TensorFlow Federated, PySyft), áp dụng vào y tế, IoT, thị giác, ngôn ngữ; nhận thức về quyền riêng tư, pháp lý (GDPR), và ứng dụng thực tiễn. Học phần giúp người học hiểu và áp dụng FL, phát triển kỹ năng lập trình, phân tích, và ý thức đạo đức, đồng thời khuyến khích tự học và thực hiện dự án cuối khóa.

03  Quy định trong ĐCCT HP
63 Vận trù học

(Operations Research)

Điều kiện tiên quyết: Không 

Vận trù học là học phần nhập môn về nghiên cứu hoạt động, tập trung vào các khái niệm và kỹ thuật cơ bản để giải quyết các bài toán tối ưu hóa. Nội dung bao gồm lập trình tuyến tính, phương pháp Simplex, phân tích nhạy cảm, đối ngẫu, bài toán vận chuyển, mô hình mạng, và lập trình nguyên. Người học sẽ học cách xây dựng mô hình, phân tích và giải quyết các bài toán thực tế trong quản lý và vận hành, sử dụng các công cụ cơ bản như Excel Solver. Học phần giúp phát triển kỹ năng phân tích, giải quyết vấn đề, và làm việc nhóm, phù hợp với người học mới bắt đầu tìm hiểu về nghiên cứu hoạt động.

03  Quy định trong ĐCCT HP
64 Thống kê Bayes

(Bayesian Statistics)

Điều kiện tiên quyết: Xác suất thống kê

Học phần Thống kê Bayes giới thiệu về phân tích Bayes và lý thuyết quyết định thống kê, lý thuyết đưa ra quyết định khi có sự không chắc chắn. Học phần sẽ đề cập đến các chủ đề như việc xây dựng các vấn đề quyết định và định lượng các thành phần của chúng, các quyết định tối ưu, mô hình Bayes, các phương pháp tiếp cận dựa trên mô phỏng để thu được suy luận Bayes (bao gồm các thuật toán MCMC) và mô hình phân cấp.

03  Quy định trong ĐCCT HP
65 Xác suất và quá trình ngẫu nhiên

(Probability & Stochastic Processes)

Điều kiện tiên quyết: Toán ứng dụng

Học phần Xác suất và quá trình ngẫu nhiên trang bị cho người học những kiến thức và kĩ năng cơ bản về các ý tưởng của lý thuyết xác suất; xác suất có điều kiện và kỳ vọng có điều kiện; chuỗi Markov trong thời gian rời rạc; quá trình Poisson; quá trình Markov trong thời gian liên tục và giới thiệu về chuyển động Brownian.

03  Quy định trong ĐCCT HP
66 Dự án khoa học dữ liệu và triển khai

(Data Science Projects & Deployment)

Điều kiện tiên quyết: Kiến thức cơ bản về lập trình và kỹ thuật phần mềm (Tham khảo Cố vấn học tập)

Học phần Dự án Khoa học dữ liệu và triển khai trang bị kiến thức và kỹ năng thực hành toàn diện cho người học để hoàn thành một dự án Khoa học dữ liệu hoàn chỉnh, từ thu thập, tiền xử lý, phân tích, xây dựng và đánh giá mô hình, đến triển khai, kết nối lý thuyết đã học với thực tiễn, giúp người học nắm vững quy trình làm việc của một nhà Khoa học dữ liệu. Đây là học phần thực hành chuyên sâu dành cho giai đoạn cuối chương trình Khoa học dữ liệu, sau khi người học đã có nền tảng về Toán, Thống kê, Lập trình, Khai phá dữ liệu và Học máy. Nội dung bao gồm: quản lý dự án, quy trình phát triển dự án, xử lý và phân tích dữ liệu thực tế, xây dựng và đánh giá mô hình Học máy, triển khai mô hình, làm việc nhóm và thuyết trình. Học phần liên hệ mật thiết với Toán cao cấp, Thống kê ứng dụng (nền tảng toán và thống kê), Lập trình Python/R (công cụ lập trình), Cơ sở dữ liệu (quản lý và truy vấn dữ liệu) và Khai phá dữ liệu, Học máy (thuật toán và mô hình phân tích dữ liệu). Nội dung chính xoay quanh: lựa chọn bài toán, thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phân tích và khám phá dữ liệu, xây dựng và đánh giá mô hình, triển khai mô hình và báo cáo dự án.

03  Quy định trong ĐCCT HP
67 Hệ thống khuyến nghị

(Recommendation Systems)

Điều kiện tiên quyết:  Nhập môn học máy, Đại số tuyến tính, Xác suất thống kê, Nhập môn lập trình

Học phần này cung cấp kiến thức nền tảng và nâng cao về hệ thống khuyến nghị, bao gồm các phương pháp tiếp cận chính như lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-Based Filtering), mô hình lai (Hybrid Models) và các kỹ thuật nâng cao sử dụng Machine Learning, Deep Learning. Người học sẽ tìm hiểu cách xây dựng, đánh giá và tối ưu hóa hệ thống khuyến nghị trong thực tế.

03  Quy định trong ĐCCT HP
68 Mã hoá và bảo mật ứng dụng

(Cryptography and Secure Application)

Điều kiện tiên quyết: Toán ứng dụng cho KHDL

Học phần Mã hóa và Bảo mật ứng dụng cung cấp nền tảng vững chắc về các nguyên lý và kỹ thuật mật mã hiện đại, cũng như ứng dụng của chúng trong việc xây dựng các hệ thống bảo mật. Học phần trang bị cho người học kiến thức về các thuật toán mã hóa đối xứng và bất đối xứng, hàm băm, chữ ký số, cơ sở hạ tầng khóa công khai (PKI) và các giao thức bảo mật. Học phần này là nền tảng quan trọng cho các học phần chuyên sâu hơn về an toàn thông tin và an ninh mạng, đồng thời liên quan mật thiết đến các học phần về mạng máy tính và lập trình. Nội dung học phần bao gồm các khái niệm cơ bản về mật mã, các thuật toán mã hóa, các phương pháp tấn công và phòng thủ, cũng như các ứng dụng thực tế của mật mã trong bảo mật hệ thống và dữ liệu.

03  Quy định trong ĐCCT HP
69 Học máy nâng cao

(Advanced Machine Learning)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn học máy

Học phần Học máy nâng cao tiếp tục trang bị cho người học những kiến thức chuyên sâu về các phương pháp học máy hiện đại, bổ sung cho các kiến thức đã được học ở các học phần cơ sở. Học phần tập trung vào ba chủ đề chính: phương pháp học dựa trên xác suất (với trọng tâm là lý thuyết Bayes và mạng Bayesian), phương pháp học tổng hợp (bao gồm các kỹ thuật bagging và boosting) và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. Học phần này đóng vai trò quan trọng trong việc chuẩn bị cho người học khả năng nghiên cứu và ứng dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến vào giải quyết các bài toán thực tế phức tạp. 

03  Quy định trong ĐCCT HP
70 Nhập môn Mạng máy tính

(Introduction to Computer Network)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn Hệ điều hành

Học phần Nhập môn Mạng máy tính cung cấp cho sinh viên kiến thức nền tảng và chuyên sâu về cấu trúc, hoạt động và các giao thức của mạng máy tính hiện đại, đặc biệt tập trung vào Internet và mô hình TCP/IP. Học phần này đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng kiến thức cơ sở cho các học phần chuyên sâu hơn về an ninh mạng, quản trị mạng, và các ứng dụng mạng. Kiến thức từ học phần này cũng giúp sinh viên có nền tảng để tiếp cận các chứng chỉ quốc tế như CCNA. Nội dung học phần bao gồm kiến trúc mạng phân lớp, các giao thức từ lớp vật lý đến lớp ứng dụng, định tuyến, chuyển mạch, và lập trình socket.

03  Quy định trong ĐCCT HP
71 Hệ thống phân tán

(Distributed Systems)

Điều kiện tiên quyết: Nhập môn Hệ điều hành

Sự phát triển ngày càng tăng của công nghệ thông tin như Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network) và Internet vạn vật (Internet of Things) đã dẫn đến việc thu thập một lượng lớn dữ liệu và thông tin từ môi trường cũng như các tương tác giữa con người và môi trường mỗi ngày. Lượng dữ liệu khổng lồ này cần được xử lý và trả kết quả trong một khoảng thời gian giới hạn. Các phần mềm và ứng dụng xử lý dữ liệu theo tuần tự trở thành rào cản và không thể đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao của người dùng. Hệ thống phân tán cung cấp phương thức kết nối và tận dụng tài nguyên tính toán và lưu trữ từ các máy tính được phân bố ở nhiều vị trí địa lý khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ tính toán và phân tích dữ liệu. Học phần Hệ thống phân tán  giới thiệu các khái niệm cơ bản về hệ thống phân tán, các phương pháp thiết kế và triển khai hệ thống có khả năng chịu lỗi và mở rộng.

03  Quy định trong ĐCCT HP
72 Thống kê kinh doanh nâng cao (Dòng thời gian)

(Advanced Business Statistics (Time Series))

Điều kiện tiên quyết: Xác suất thống kê

Học phần Thống kê kinh doanh nâng cao (Dòng thời gian) trang bị cho sinh viên các kiến thức và kỹ năng phân tích thống kê chuyên sâu, bao gồm chuỗi thời gian, hồi quy, xác suất, kiểm định giả thuyết, kiểm soát chất lượng, lý thuyết quyết định, quy hoạch tuyến tính và dự báo kinh doanh. Sinh viên sẽ được thực hành ứng dụng các phương pháp này vào các tình huống thực tế trong kinh doanh và quản lý.

03  Quy định trong ĐCCT HP
73 Phân tích mạng xã hội

(Social Network Analysis)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần Phân tích mạng xã hội cung cấp kiến thức nền tảng và công cụ phân tích cấu trúc và động lực của các mạng xã hội. Sinh viên sẽ được trang bị lý thuyết và thực hành các kỹ thuật đo lường, mô hình hóa, và diễn giải dữ liệu mạng xã hội, phục vụ các ứng dụng trong khoa học xã hội, quản trị, truyền thông, và phân tích dữ liệu lớn.

03  Quy định trong ĐCCT HP
74 Giáo dục thể chất 1 

(Physical Education 1) 

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này cung cấp cho người học kiến thức cơ bản về môn Thể dục, đồng thời trang bị kiến thức về đội hình đội ngũ, bài thể dục phát triển chung. Qua đó người học biết cách tổ chức, quản lý tập thể và khả năng biên soạn bài thể dục phát triển chung.

01*  Quy định trong ĐCCT HP
75 Giáo dục thể chất 2  

(Physical Education 2)

Điều kiện tiên quyết: Giáo dục thể chất 1

Học phần này trang bị cho sinh viên kiến thức cơ bản về lịch sử và quá trình phát triển môn bóng bàn, nguyên lý kỹ thuật cơ bản trong bóng bàn. Những kiến thức trên giúp sinh viên có khả năng tự tổ chức tập luyện các kỹ thuật bóng bàn cũng như rèn luyện các tố chất thể lực chung và chuyên môn.

01* Quy định trong ĐCCT HP
76 Giáo dục thể chất 3  

(Physical Education 3)

Điều kiện tiên quyết: Giáo dục thể chất 2

Học phần này trang bị cho sinh viên kiến thức cơ bản về lịch sử và quá trình phát triển môn bóng bàn, nguyên lý kỹ thuật cơ bản trong bóng bàn. Những kiến thức trên giúp sinh viên có khả năng tự tổ chức tập luyện các kỹ thuật bóng bàn cũng như rèn luyện các tố chất thể lực chung và chuyên môn.

01* Quy định trong ĐCCT HP
77 Giáo dục quốc phòng - an ninh (National Defense and Security Education) Điều kiện tiên quyết: Không

Nội dung ban hành kèm theo Thông tư số 03/2017/TT-BGDĐT ngày 13 tháng 01 năm 2017 của Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo về việc ban hành chương trình giáo dục quốc phòng và an ninh trong trường trung cấp sư phạm, cao đẳng sư phạm và cơ sở giáo dục đại học.

08*  Quy định trong ĐCCT HP
78 Tiếng Anh tăng cường 1 (Intensive English 1) Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này nhằm mục đích nâng cao các kỹ năng tiếng Anh tổng quát, đáp ứng yêu cầu học tập và giao tiếp tiếng Anh. Các bài học theo định hướng kỹ năng tích hợp (Nghe, Nói, Đọc, Viết) và được truyền tải trong những chủ đề thực tế với các hình ảnh, câu chuyện, và video clips.

02* Quy định trong ĐCCT HP
79 Tiếng Anh tăng cường 2 (Intensive English 2) Điều kiện tiên quyết: Tiếng Anh tổng quát 1, Tiếng Anh tăng cường 1

Học phần này tiếp nối học phần Tiếng Anh 1, nhằm mục đích nâng cao các kỹ năng tiếng Anh tổng quát, đáp ứng yêu cầu học tập và giao tiếp tiếng Anh. Các bài học theo định hướng kỹ năng tích hợp (Nghe, Nói, Đọc, Viết) và được truyền tải trong những chủ đề thực tế với các hình ảnh, câu chuyện, và video clips.

02*  Quy định trong ĐCCT HP
80 Tiếng Anh tăng cường 3 (Intensive English 3) Điều kiện tiên quyết: Tiếng Anh tổng quát 2, Tiếng Anh tăng cường 2

Sinh viên được trang bị những kiến thức và kĩ năng (Nghe và Đọc) cần thiết cho bài thi TOEIC. Sau khi hoàn thành học phần này, sinh viên sẽ đạt điểm số 350-400 của kỳ thi TOEIC.

02* Quy định trong ĐCCT HP
81 Tiếng Anh tăng cường 4 (Intensive English 4) Điều kiện tiên quyết: Tiếng Anh tổng quát 3, Tiếng Anh tăng cường 3

Sinh viên được trang bị những kiến thức và kĩ năng (Nghe và Đọc) cần thiết cho bài thi TOEIC. Sau khi hoàn thành học phần này, sinh viên sẽ đạt điểm số 400-450 của kỳ thi TOEIC.

02* Quy định trong ĐCCT HP
82 Kỹ năng mềm

(Soft Skills)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này trang bị cho sinh viên các kiến thức cơ bản và khả năng vận dụng những kỹ năng quan trọng trong cuộc sống như: giao tiếp, đàm phán, tư duy sáng tạo, giải quyết vấn đề, làm việc nhóm, lập kế hoạch và tổ chức công việc,...khai thác khả năng tư duy và tương tác với xã hội, cộng đồng, tập thể; nâng cao sự nhạy bén với công việc và phát huy hết những kiến thức chuyên môn và kỹ năng nghề nghiệp đã được đào tạo.

Học phần này bao gồm các kiến thức cơ bản của các kỹ năng cần thiết như kỹ năng thuyết trình, kỹ năng quản lý thời gian và lập kế hoạch, kỹ năng làm việc nhóm, Kỹ năng Thiết kế CV, Phỏng vấn, Chinh phục nhà tuyển dụng, Kỹ năng Lãnh đạo và Đàm phán giành lợi thế.

02* Quy định trong ĐCCT HP
83 Nhập môn Khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo

(Introduction to Entrepreneurship and Innovation)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này cung cấp kiến thức nền tảng về khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo trong bối cảnh kinh tế số và toàn cầu hóa. Sinh viên sẽ được tìm hiểu quy trình hình thành ý tưởng khởi nghiệp, phát triển mô hình kinh doanh, gọi vốn đầu tư, xây dựng thương hiệu và quản trị doanh nghiệp khởi nghiệp. Học phần cũng nhấn mạnh tư duy sáng tạo, kỹ năng giải quyết vấn đề, làm việc nhóm và khả năng thích ứng trong môi trường kinh doanh biến động. Ngoài ra, sinh viên sẽ có cơ hội tiếp cận các mô hình khởi nghiệp thực tiễn thông qua bài tập tình huống, thảo luận nhóm và giao lưu với các doanh nhân, chuyên gia trong lĩnh vực khởi nghiệp.

02* Quy định trong ĐCCT HP
84 Đạo đức và pháp luật trong kỷ nguyên số

(Ethics and Law in Digital Age)

Điều kiện tiên quyết: Không

Học phần này trang bị cho người học kiến thức nền tảng và kỹ năng thực tiễn về đạo đức nghề nghiệp và pháp luật trong bối cảnh chuyển đổi số và phát triển công nghệ nhanh chóng. Người học sẽ hiểu rõ những vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, bảo mật thông tin, đạo đức AI, bản quyền số, luật an ninh mạng và trách nhiệm xã hội của cá nhân và tổ chức trong môi trường số. Qua đó, người học hình thành tư duy phản biện, tinh thần trách nhiệm, và năng lực ra quyết định phù hợp với chuẩn mực đạo đức và pháp luật.

02* Quy định trong ĐCCT HP

(*): không tính vào điểm trung bình tích lũy.



 

Chi tiết về Chương trình đào tạo Cử nhân Khoa học dữ liệu năm 2025, vui lòng xem dưới đây: