1. Mục tiêu chung

Chương trình đào tạo ngành Khoa học dữ liệu của Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp được thiết kế theo định hướng ứng dụng nhằm trang bị cho sinh viên có phẩm chất chính trị, đạo đức, sức khỏe; có nền tảng kiến thức chuyên sâu về toán học, thống kê và công nghệ thông tin; có khả năng phân tích và xử lý dữ liệu trong các vấn đề thực tế liên quan đến kinh tế, tài chính, kỹ thuật, và các lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Đào tạo và cung cấp nguồn nhân lực khoa học dữ liệu chất lượng, đáp ứng yêu cầu của thị trường lao động trong nước và quốc tế. Sinh viên tốt nghiệp sẽ có định hướng nghề nghiệp rõ ràng cũng như khả năng tự học, đổi mới sáng tạo, khả năng giao tiếp, tư duy khởi nghiệp và tuân thủ trách nhiệm, đạo đức nghề nghiệp.

2. Mục tiêu cụ thể:

PO1: Áp dụng được kiến thức nền tảng về toán học, thống kê, khoa học máy tính, khoa học xã hội, chính trị, pháp luật và lập luận ngành để giải quyết các vấn đề thuộc về lĩnh vực khoa học dữ liệu trong doanh nghiệp, tổ chức, đơn vị.

PO2: Thể hiện được kỹ năng, phẩm chất cá nhân và định hướng phát triển nghề nghiệp rõ ràng, tư duy hệ thống, tư duy đổi mới sáng tạo, khởi nghiệp nhằm thích ứng với cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và hội nhập.

PO3: Thể hiện được kỹ năng làm việc nhóm, khả năng làm việc độc lập; giao tiếp hiệu quả; khả năng tự học; tham gia vào các cơ hội học tập suốt đời và luôn cập nhật các xu hướng, công nghệ mới nổi trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

PO4: Phát triển khả năng phân tích và giải quyết các vấn đề thực tiễn bằng khoa học dữ liệu dựa trên việc sử dụng các mô hình thống kê và trí tuệ nhân tạo.

3. Vị trí làm việc của người học sau khi tốt nghiệp

Sinh viên tốt nghiệp ngành khoa học dữ liệu sẽ có nhiều cơ hội việc làm, sau đây là một số vị cụ thể:

1. Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh:

- Phân tích dữ liệu bán hàng, marketing, tài chính, v.v. để đưa ra chiến lược kinh doanh hiệu quả;

- Xây dựng mô hình dự đoán doanh thu, lợi nhuận, chi phí, v.v;

- Báo cáo kết quả phân tích dữ liệu cho ban lãnh đạo.

2. Nhà khoa học dữ liệu:

- Áp dụng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề kinh doanh;

- Phát triển các mô hình học máy để dự đoán hành vi khách hàng, tối ưu hóa quy trình, v.v;

- Nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới trong khoa học dữ liệu.

3. Chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu:

- Tư vấn cho các doanh nghiệp về việc ứng dụng khoa học dữ liệu;

- Phát triển chiến lược và giải pháp khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp;

- Đào tạo và huấn luyện nhân viên về khoa học dữ liệu.

4. Chuyên viên nghiên cứu khoa học dữ liệu:

- Nghiên cứu các phương pháp và thuật toán mới trong khoa học dữ liệu;

- Phát triển các công cụ và ứng dụng khoa học dữ liệu mới;

- Tham gia các dự án nghiên cứu khoa học về khoa học dữ liệu.

5. Giảng viên khoa học dữ liệu:

- Giảng dạy các môn học về khoa học dữ liệu tại các trường đại học, cao đẳng;

- Phát triển chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu;

- Nghiên cứu khoa học về khoa học dữ liệu.

6. Chuyên viên phân tích dữ liệu y tế:

- Phân tích dữ liệu y tế để chẩn đoán bệnh, dự đoán nguy cơ mắc bệnh, v.v;

- Phát triển các mô hình học máy để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh;

- Nghiên cứu khoa học về khoa học dữ liệu y tế.

7. Chuyên viên phân tích dữ liệu tài chính:

- Phân tích dữ liệu tài chính để dự đoán thị trường chứng khoán, đánh giá rủi ro, v.v;

- Phát triển các mô hình học máy để hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư;

- Nghiên cứu khoa học về khoa học dữ liệu tài chính.

8. Chuyên viên phân tích dữ liệu marketing:

- Phân tích dữ liệu marketing để hiểu hành vi khách hàng, hiệu quả chiến dịch marketing, v.v;

- Phát triển các mô hình học máy để tối ưu hóa chiến dịch marketing;

- Nghiên cứu khoa học về khoa học dữ liệu marketing.

9. Chuyên viên phân tích dữ liệu an ninh mạng:

- Phân tích dữ liệu an ninh mạng để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng;

- Phát triển các mô hình học máy để dự đoán các mối đe dọa an ninh mạng;

- Nghiên cứu khoa học về khoa học dữ liệu an ninh mạng.

4. Khả năng học tập, nâng cao trình độ sau khi ra trường

Sinh viên tốt nghiệp ngành Khoa học Dữ liệu có nhiều cơ hội học tập nâng cao trình độ sau khi tốt nghiệp. Dưới đây là một số con đường phổ biến:

1. Tham gia các khóa học chuyên sâu: Có rất nhiều trung tâm đào tạo và trường đại học cung cấp các khóa học chuyên sâu về khoa học dữ liệu. Các khóa học này giúp sinh viên nâng cao kiến thức và kỹ năng về các lĩnh vực cụ thể như học máy, trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu lớn, v.v.

2. Tham gia các hội thảo và hội nghị chuyên ngành: Đây là cơ hội để sinh viên học hỏi kinh nghiệm từ các chuyên gia trong ngành, cập nhật các xu hướng mới nhất về khoa học dữ liệu và mở rộng mạng lưới quan hệ.

3. Tự học: Với sự phát triển của internet, sinh viên có thể dễ dàng tìm kiếm các tài liệu học tập online về khoa học dữ liệu. Có rất nhiều khóa học online miễn phí và trả phí, cũng như các blog, sách điện tử và video hướng dẫn về khoa học dữ liệu.

4. Tham gia các dự án thực tế:  Đây là cách tốt nhất để sinh viên áp dụng kiến thức và kỹ năng đã học vào thực tế. Sinh viên có thể tham gia các dự án cá nhân, dự án nhóm hoặc dự án của các doanh nghiệp.

5. Làm việc trong môi trường thực tế: Sau khi tốt nghiệp, sinh viên có thể làm việc cho các doanh nghiệp trong các lĩnh vực khác nhau như ngân hàng, chứng khoán, thương mại điện tử, y tế, viễn thông, sản xuất, năng lượng, logistics, du lịch, giáo dục, v.v. Làm việc trong môi trường thực tế giúp sinh viên nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề, kỹ năng làm việc nhóm và kỹ năng giao tiếp.

6. Ngoài ra, sinh viên cũng có thể học tập nâng cao trình độ của mình bằng cách: Xuất bản các bài báo khoa học; Tham gia các cuộc thi khoa học; Giảng dạy; Nghiên cứu khoa học.