Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
  • Mã trường: DHE
  • Mã ngành: hệ Cử nhân: 7480112, hệ Kỹ sư: 7480112KS
  • Tên ngành: Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
  • Tổ hợp môn xét tuyển: A00, A01, D01

Sự cần thiết của ngành

Khi đề cập đến cách mạng công nghiệp 4.0, nghĩa là nói đến việc “thông minh hóa” các hệ thống sản xuất, mà một trong những điều kiện tiên quyết là phải có dữ liệu, công nghệ xử lý dữ liệu (trong đó có trí tuệ nhân tạo), và đặc biệt là các chuyên gia/nhà khoa học dữ liệu (data scientist). Thông qua kỹ năng chuyên môn, các chuyên gia dữ liệu sẽ cung cấp những thông tin vô giá từ các kho dữ liệu, cũng như trực tiếp góp phần phát triển các công nghệ xử lý dữ liệu tinh vi… Cũng vì nhu cầu nhân lực lớn và có vai trò tối quan trọng nên hiện nay, các trang mạng tuyển dụng nhân sự đưa ra mức lương rất hấp dẫn cho chuyên gia dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, có thể lên tới 40 triệu đồng/tháng tại Việt Nam. Để có thể học tốt ngành này sinh viên cần có nền tảng vững chắc về toán, xác suất – thống kê, có tư duy phân tích và tổng hợp tốt. Không thể không kể đến kỹ năng về tiếng Anh để sẵn sàng cho thị trường lao động quốc tế, khi cả thế giới đều đang rất “khát” nhân lực trong ngành này.

Cơ hội nghề nghiệp của sinh viên

Đầu ra của nguồn nhân lực Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể đảm đương tốt nhiệm vụ ở các cơ quan hành chính nhà nước, trung tâm điều hành thành phố thông minh hỗ trợ các công việc kỹ thuật về xử lý dữ liệu, thống kê và làm các quyết định; các cơ sở giáo dục đại học, cao đẳng; các doanh nghiệp chuyên về giải pháp phần mềm công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu nhỏ và lớn, phát triển hệ thống AI (FPT AI – Software, Tinh Vân, CMC, Viettel, VNPT, Mobifone); Làm việc trong các tổ chức kinh doanh, quản lý và xử lý các tập dữ liệu phát sinh mỗi ngày, đảm nhiệm vị trí chuyên viên phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, marketing.

Cơ hội việc làm:

  • Chuyên viên về xử lý dữ liệu, thống kê và làm các quyết định tại các cơ quan quản lý nhà nước.
  • Giảng viên, cán bộ nghiên cứu tại các trường đại học, cao đẳng, viện nghiên cứu của Việt Nam và quốc tế.
  • Kỹ sư tại các công ty giải pháp phần mềm CNTT trong và ngoài nước, phân tích dữ liệu nhỏ và lớn.
  • Cán bộ quản lý và xử lý các tập dữ liệu phát sinh mỗi ngày trong các tổ chức kinh doanh.
  • Chuyên viên phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, marketing.
  • Chủ các doanh nghiệp chuyên về giải pháp phần mềm công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu nhỏ và lớn, phát triển hệ thống AI.

Cơ hội học lên trình độ cao hơn:

Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo sau khi tốt nghiệp đại học có thể tiếp tục học lên trình độ cao hơn theo qui định của các cơ sở giáo dục trong và ngoài nước. Có thể tìm học bổng thạc sĩ, tiến sĩ nước ngoài liên quan đến các ngành: Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Công nghệ thông tin… các ngành trong nước liên quan: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu.

Dự báo nhu cầu nhân lực để phục vụ phát triển kinh tế – xã hội

Vừa qua, Khoa Kỹ thuật và công nghệ – Đại học Huế đã tiến hành khảo sát, phân tích, đánh giá nhu cầu về nguồn nhân lực trình độ đại học trên cả nước nói chung và ở miền Trung – Tây Nguyên nói riêng. Theo kết quả thống kê, khảo sát và điều tra cho thấy, xã hội đang có nhu cầu rất lớn về nguồn nhân lực để có thể đảm nhận nhiều vị trí công tác tại các cơ quan từ trung ương đến địa phương, tại các cơ sở sản xuất và kinh doanh dịch vụ đang hoạt động đến lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Qua khảo sát nhu cầu người học có đến hơn 37,5% có nhu cầu muốn học các ngành Kỹ thuật và Công nghệ, trong đó công nghệ thông tin 15,5%; công nghệ kỹ thuật cơ khí 7,0%; kỹ thuật cơ điện tử và tự động hóa 8,5% các lĩnh vực công nghệ kỹ thuật khác 6,5%.

Để tiến hành việc chuẩn bị mở mã ngành Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, từ năm 2018 Khoa Kỹ thuật và Công nghệ Đại học Huế đã tiến hành khảo sát đánh giá nhu cầu của các đơn vị về cử nhân Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo ở nhiều tỉnh, thành trong cả nước, cũng như nhu cầu học tập của người học thông qua công tác tư vấn tuyển sinh năm 2018. Kết quả khảo sát chỉ ra rằng 87% các đối tượng được khảo sát đều cho rằng thị trường lao động cần nhân lực được đào tạo chuyên sâu về Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.

Các chuyên ngành

Khoa học dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Phân tích dữ liệu kinh doanh

Mục tiêu đào tạo

Mục tiêu chung

Đào tạo Cử nhân  ngành Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có đủ kiến thức, năng lực chuyên môn, có phẩm chất chính trị, đạo đức, có khả năng tự học, tự nghiên cứu  để làm việc hiệu quả trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển của xã hội trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0.

Mục tiêu cụ thể

Ngành Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Khoa Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học Huế đạo tạo ra các Cử nhân đạt được
·         Có kiến thức nền tảng về khoa học tự nhiên và xã hội.
·         Có kiến thức nền tảng và nâng cao của ngành
·         Có khả năng lập luận, phân tích, dự báo, thống kê cao cấp và giải quyết vấn đề liên quan.
·         Có kỹ năng nghiên cứu khoa học và khám phá tri thức.
·         Có tư duy hệ thống, có khả năng thiết kế các thành phần hoặc toàn bộ hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu
·         Kỹ năng nghề nghiệp và năng lực học tập suốt đời
·         Kỹ năng làm việc nhóm
·         Kỹ năng giao tiếp
·         Kỹ năng ngoại ngữ
·         Hiểu nhu cầu xã hội, tác động của các công nghệ khai thác dữ liệu lớn trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0. Có khả năng hình thành ý tưởng, phân tích, thiết kế, áp dụng các công cụ thống kê và triển khai các ứng dụng Khoa học dữ liệu vào thực tiễn đáp ứng nhu cầu xã hội, giải quyết các bài toán kinh tế, nâng cao sức cạnh tranh, phát triển, khởi nghiệp & sáng tạo.

Thời gian đào tạo

Ngành Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo được tiến hành đào tạo theo Quy chế đào tạo tín chỉ của Bộ Giáo dục và đào tạo. Kế hoạch chương trình đào tạo dự kiến tiến hành trong 4 năm.

Khối lượng kiến thức toàn khóa

Hệ cử nhân: 120 tín chỉ

Hệ kỹ sư: 150 tín chỉ

Cấu trúc chương trình

Năm 1

Học kỳ I

  • Triết họcMác-Lênin
  • Toán và thống kê cho khoa học dữ liệu 1
  • Tin học ứng dụng
  • Tiếng Anh chuyên ngành 1
  • Nhập môn khoa học dữ liệu

Học kỳ II

  • Kinh tế chính trị Mác-Lênin
  • Toán và thống kê cho khoa học dữ liệu 
  • Tiếng Anh chuyên ngành 2
  • Ngôn ngữ lập trình Python
  • Ngôn ngữ lập trình R
Năm 2

Học kỳ III

  • Chủ nghĩa xã hội khoa học
  • Tư tưởng Hồ Chí Minh
  • Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
  • Học máy 1
  • Phân tíchvà thiết kế cơ sở dữ liệu

Học kỳ IV

  • Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam
  • Phân tích định lượng trong quản lý
  • Phân tích dữ liệu với Python
  • Phân tích dữ liệu với R
  • Hệ thống thông tin quản lý
Năm 3

Học kỳ V

  • Thu thập và tiền xử lý số liệu
  • Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
  • Học máy 2
  • Lập và quản lý dự án
  • Phân tích kinh doanh hỗ trợ ra quyết định
  • Phương pháp nghiên cứu trong khoa học

Học kỳ VI

  • Học phần tự chọn (Sinh viên tự chọn 1 trong 3 chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Phân tích dữ liệu kinh doanh)
  • Học phần bắt buộc: Các chủ đề nâng cao về hệ thống kinh doanh điện tử, Đồ án 1
Năm 4

Học kỳ VII

  • Học phần tự chọn (Sinh viên tự chọn 1 trong 3 chuyên ngành Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Phân tích dữ liệu kinh doanh)
  • Kiến thức bổ trợ (Sinh viên tự chọn 6/21 TC)
  • Thực tập doanh nghiệp 1

Học kỳ VIII

  • Thực tập cuối khoá

Tổ hợp môn xét tuyển

Tố hợp các môn xét tuyển Mã tổ hợp
Toán, Lý, Hóa A00
Toán, Lý, Anh A01
Toán, Văn , Anh D01

Học phí

Năm học 2022-2023 : 385.000 đồng/tín chỉ/sv 

Phương thức tuyển sinh

Thông tin tuyển sinh Đại học 2024 tại đây

FAQs

1. Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành gồm: Khoa học máy tính; Học máy; Phát triển
phần mềm; Thống kê; Kinh doanh; và Phân tích kinh doanh. Khoa học dữ liệu tận dụng sức mạnh của máy tính, kiến thức các liên ngành (đã đề cập ở trên) để phát hiện tri thức ẩn chứa trong dữliệu (và dữ liệu lớn). Những tri thức được phát hiện này sẽ giúp quá trình ra quyết định trong các lĩnh vực từ kinh tế đến kỹ thuật đạt hiệu quả cao hơn. Do vậy, đây là lĩnh vực phát triển mạnh mẽ trong thế kỷ 21 và thị trường việc làm đang khan hiếm nhân lực về Khoa học dữ liệu.

2. Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực tạo khả năng cho máy tính bắt chước được suy nghĩ của con người
từ nhận thức vấn đề, học tập và giải quyết vấn đề. Do vậy, TTNT chú trọng vào những lĩnh vực sau để phát triển khả năng của máy tính:
● Khả năng học từ dữ liệu;
● Khả năng suy diễn;
● Khả năng giải quyết vấn đề;
● Khả năng xử lý dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu lớn.

3. Cơ hội việc làm trong ngành KHDL & TTNT như thế nào?

Những vị trí việc làm của ngành KHDL & TTNT phổ biến hiện nay gồm:
● Nhà khoa học dữ liệu (Data scientist)
● Nhà phân tích dữ liệu (Data analyst)
● Kỹ sư dữ liệu (Data engineer)
● Kỹ sư trí tuệnhân tạo
● Kỹ sư về học máy
● Kỹ sư lập trình
Theo thống kê của trang web việc làm Vietnamwork, mức lương của các vị trí trong lĩnh vực KHDL&TTNT ởViệt Nam dao động từ 20 triệu/tháng đến 50 triệu/tháng.

4. Đối với ngành KHDL & TTNT, hệ Cử nhân khác hệ Kỹ sư như thế nào?

● Hệ kỹ sư có thời gian đào tạo dài hơn hệ cử nhân
● Hệ kỹ sư có số học phần dự án nhiều hơn hệcửnhân
● Nếu học tiếp lên cao học thì người học có bằng cử nhân mất 2 năm trong khi người học có bằng kỹ sư chỉ mất 1 năm để hoàn thành chương trình cao học.

5. Cơ hội học lên cao sau khi tốt nghiệp như thế nào?

Sinh viên tốt nghiệp hệ Cử nhân & Kỹ sư ở HUET có thể:
● Học tiếp lên Cao học và Nghiên cứu sinh theo chương trình đào tạo của: (i) Khoa Kỹ thuật & Công nghệ; (ii) các trường thành viên của Đại học Huế; (iii) hoặc các chương trình cao học,
nghiên cứu sinh cùng khối ngành ởcác trường Đại học trong và ngoài nước.
● Khoa Kỹ thuật & Công nghệ cung cấp các cơ hội học chuyển tiếp ở nước ngoài và các chương trình liên kết đào tạo để người học lựa chọn.

6. Cơ hội thực tập trong quá trình học?

Sinh viên có thể thực tập tại các đơn vị đối tác của Khoa Kỹ thuật & Công nghệ:
● Các công ty phần mềm.
● Các công ty và doanh nghiệp.
● Các cơ quan hành chính sự nghiệp.

7. Tại sao nên lựa chọn học ngành KHDL & TTNT tại Khoa Kỹ thuật & Công nghệ – Đại học Huế?

● Đội ngũ giảng viên được đào tạo bài bản ở trong và ngoài nước. Đa phần là Tiến sĩ.
● Chương trình học có nội dung hiện đại, tích hợp phương pháp học tập e-learning, phương pháp giảng dạy tiên tiến.
● Cơ sở vật chất được đầu tư đồng bộvà hiện đại từ phòng học lý thuyết đến phòng học thực
hành.
● Hệ thống thư viện với nguồn tài nguyên học tập & tham khảo phong phú.
● Đại học Huế & thành phố Huế là môi trường lý tưởng cho sinh viên học tập và phát triển.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *