Khoa học dữ liệu
CRICOS Course Code: 088400A
Tổng quan về ngành Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu, hay Data Science, là một lĩnh vực đa ngành nằm ở giao điểm giữa toán học, thống kê, khoa học máy tính và thông tin học. Nó tập trung vào việc sử dụng các phương pháp, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và thông tin từ dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Mục tiêu của khoa học dữ liệu là phân tích và diễn giải các tập dữ liệu lớn để trích xuất thông tin hữu ích, từ đó giúp đưa ra quyết định và dự đoán.
Sự kết hợp giữa các kỹ thuật từ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) trong khoa học dữ liệu mở ra khả năng phân tích dữ liệu phức tạp, giúp doanh nghiệp và tổ chức tối ưu hóa quyết định và chiến lược của họ. Khoa học dữ liệu có ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành khác nhau, từ kinh doanh, tài chính, y tế, đến chính phủ và nghiên cứu khoa học, làm cho nó trở thành một trong những lĩnh vực quan trọng và ảnh hưởng nhất trong thời đại số hóa hiện nay.
Giới thiệu chuyên ngành Khoa học dữ liệu tại Swinburne Việt Nam
Chương trình cử nhân Khoa học máy tính, chuyên ngành Khoa học dữ liệu là ngành học mũi nhọn tại Swinburne Việt Nam, được khẳng định bởi chất lượng đào tạo được kiểm định quốc tế ở nhóm TOP 1% và tính đổi mới, sáng tạo, khởi nghiệp và ứng dụng công nghệ.
Chất lượng đào tạo ngành Khoa học máy tính của Swinburne đã được khẳng định trên nhiều bảng xếp hạng giáo dục uy tín. Trên Bảng xếp hạng QS Rankings 2024, Swinburne nằm trong Top 350 các trường tốt nhất theo ngành học. Còn trên bảng xếp hạng hạng của Times Higher Education, ngành Khoa học máy tính cũng nằm trong Top 150 các trường đào tạo tốt nhất.
Thông qua chuyên ngành Khoa học dữ liệu (Data Science), sinh viên sẽ được học tìm hiểu các phương pháp và công cụ thống kê cần thiết để quản lý các tập dữ liệu lớn và các kỹ thuật trực quan hóa cần thiết để trình bày và hiểu dữ liệu đó; cách thu thập các loại dữ liệu khác nhau (bao gồm siêu dữ liệu) và cách sử dụng các công cụ mới nhất để lưu trữ, xử lý, trích xuất, trực quan hóa và tìm kiếm thông tin chi tiết bên trong.
Một trong những lợi thế khi là sinh viên Swinburne Việt Nam đó là có cơ hội việc làm rộng mở nhờ những trải nghiệm sớm. Hiện nay, các cựu sinh viên của Swinburne Việt Nam đều đang thực tập, làm việc trong lĩnh vực công nghệ tại những công ty lớn như: Sam Sung, Viettel, Panasonic, FPT Software, One Mount, Mumesoft…Điều này có được bởi trong quá trình học sinh viên đã có những trải nghiệm thực tế gắn liền với doanh nghiệp.
Để đăng kí tìm hiểu về thông tin tuyển sinh cũng như đăng kí nộp hồ sơ xét tuyển, vui lòng truy cập:
- Đăng kí tìm hiểu về thông tin tuyển sinh: swin.edu.vn
- Đăng kí nộp hồ sơ xét tuyển: https://tuyensinh.swin.edu.vn/dangkyxettuyen
Chi tiết khóa học
Mô tả cấu trúc khoá học, cơ hội nghề nghiệp, nội dung đào tạo, chuẩn đầu ra, kết nối doanh nghiệp.
Thời lượng: 3 năm
Học phí:
Vui lòng tham khảo chi tiết tại trang Học phí.
Ngành: Khoa học máy tính
Địa điểm: Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng
Hệ: Chính quy - Toàn thời gian
Kỳ nhập học:
Tháng 1 | Tháng 5 | Tháng 9
Tiêu chuẩn nhập học:
Vui lòng tham khảo chi tiết tại trang Tuyển sinh.
Tiêu chuẩn tiếng Anh học chuyên ngành:
Vui lòng tham khảo chi tiết tại trang Tuyển sinh.
Lưu ý:
Sinh viên quốc tế cần đáp ứng các yêu cầu về tiêu chuẩn đầu vào. Để tìm hiểu thêm, vui lòng truy cập trang Tiêu chuẩn nhập học của sinh viên quốc tế.
Cơ hội nghề nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp khóa học này sẽ có nhiều kỹ năng về phát triển hệ thống, đặc biệt liên quan đến các dự án quy mô vừa và lớn. Họ sẽ có kinh nghiệm làm việc trong các dự án nhóm và sẽ có kỹ năng giao tiếp bằng miệng và bằng văn bản được phát triển tốt.
Người học sẽ có nhiều sự lựa chọn các công việc khác nhau. Sau đây là một số ngành nghề mà người học có thể lựa chọn sau khi tốt nghiệp ngành học này:
- Nhà Khoa học dữ liệu (Data Scientist)
- Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst)
- Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer)
- Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
- Nhà phát triển Business Intelligence (BI)
Nội dung đào tạo
Trọng tâm của chuyên ngành học là những kiến thức, kỹ năng cần thiết cho các vị trí trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu Chương trình học kéo dài 3 năm, bao gồm tổng cộng 300 tín chỉ (credit point), tương ứng 24 môn học (unit); mỗi môn học được tính là 12.5 credit points. Bên cạnh 8 môn học cơ bản (core unit), sinh viên sẽ được học 8 môn học chuyên ngành (major unit) và 8 môn học lựa chọn (elective unit) để bổ sung nâng cao.
- Core unit là những môn học cơ bản, cung cấp những kiến thức cơ bản và nền tảng về ngành học để sinh viên có thể tiếp cận học sâu hơn về chuyên ngành.
- Major unit là những môn học chuyên ngành cung cấp kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực theo học. Khi học chuyên ngành, sinh viên sẽ được thực hành để hiểu rõ hơn các kiến thức và kỹ năng phục vụ cho công việc.
- Elective unit là những môn học lựa chọn để bổ sung nâng cao: Sinh viên ngoài các môn cơ bản và chuyên ngành sẽ được học thêm các môn học lựa chọn khác để tạo nền tảng, bổ sung và nâng cao. Điều này giúp sinh viên lựa chọn môn học nhằm phát triển tối đa năng lực cá nhân.
- Sinh viên cũng có thể chọn học các chuyên ngành bổ sung khác cho chuyên ngành chính như chuyên ngành thứ 2 (second major), đồng chuyên ngành (co-major) hoặc các môn bổ sung (minors) để có kiến thức và kỹ năng đa dang và toàn diện hơn như sau:
- 1. Second Major:
- Software Technology (Công nghệ phần mềm)
- Internet of Things (IoT)
- Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo)
- Software Development (Phát triển phần mềm)
- 2. Co-major:
- Advertising (Quảng cáo)
- Marketing
- Public Relations (Truyền thông và quan hệ công chúng)
- Social Media (Truyền thông xã hội)
- 3. Minors:
- Advertising (Quảng cáo)
- Marketing
- Public Relations (Truyền thông và quan hệ công chúng)
- Social Media (Truyền thông xã hội)
Thông qua chương trình học, các bạn sinh viên sẽ được khám phá tiềm năng của các công nghệ này và sau đó giúp thực hiện các thay đổi trong các công cụ hiện có để đạt được tiềm năng đó. Ví dụ: phụ trách việc cải tiến hệ thống dữ liệu liên quan đến AI, giám sát và đánh giá sự phát triển của các phần mềm mới,… và ra quyết định cho các chiến lược phát triển trong kinh doanh. Các kỹ năng và kiến thức thu được sẽ được củng cố trong học kỳ cuối cùng thông qua chương trình Học tập thực tế tại doanh nghiệp (On the Job Training – OJT). Đây là chương trình giúp sinh viên có trải nghiệm thực tế tại doanh nghiệp ngay khi còn đang trong chương trình học tại Swinburne. Sinh viên có thể được giới thiệu hoặc tự liên hệ các doanh nghiệp và thực tập tại vị trí liên quan tới chuyên môn. Thông qua đó, sinh viên có thể học hỏi thực tế với sự hỗ trợ của giáo viên cùng các chuyên gia giàu kinh nghiệm.
Chi tiết chương trình học chuyên ngành vui lòng tham khảo thêm tại đây.
Chuẩn đầu ra
Sau khi tốt nghiệp chuyên ngành Khoa học máy tính, sinh viên có thể:
- Áp dụng kiến thức rộng rãi và mạch lạc về khoa học máy tính trong các bối cảnh và lĩnh vực đa dạng bằng cách sử dụng tư duy phản biện và phán đoán
- Áp dụng các phương pháp thích hợp và các công cụ hiện đại để xác định phạm vi, phân tích, thiết kế, xây dựng, xác minh và vận hành hệ thống phần mềm
- Giao tiếp thành thạo với nhiều đối tượng, hoạt động như một thành viên hoặc người lãnh đạo hiệu quả của nhóm và sử dụng các công cụ và thực hành cơ bản của quản lý dự án trong công việc dự án
- Đánh giá tính chuyên nghiệp, tính chính trực, ứng xử có đạo đức, trách nhiệm giải trình nghề nghiệp và nhận thức về thực hành nghề nghiệp trong bối cảnh toàn cầu
- Áp dụng phương pháp luận phân tích vấn đề và ra quyết định để xác định, thiết kế và thực hiện các giải pháp cho các vấn đề liên quan trong ngành với sự độc lập về trí tuệ
- Đánh giá lại hiệu suất cá nhân, quá trình học tập và tự quản lý như một phương tiện để tiếp tục phát triển nghề nghiệp và học tập
Tham khảo thông tin chuẩn đầu ra trên hệ thống của Úc TẠI ĐÂY
Kết nối doanh nghiệp
Swinburne Việt Nam hợp tác với các doanh nghiệp hàng đầu tại Việt Nam để mang đến cho sinh viên những trải nghiệm thực tế. Đây là cơ hội để sinh viên được làm việc trong các dự án thực tế. Trong các dự án, sinh viên sẽ giải quyết những thách thức của doanh nghiệp từ đó đạt được các kỹ năng chuyên môn.
Thành quả học sinh
