1. Mục tiêu

Đào tạo kỹ sư Chuyên ngành Phân tích dữ liệu thuộc ngành Trí tuệ nhân tạo (TTNT) có phẩm chất chính trị, đạo đức, trách nhiệm với nghề nghiệp và ý thức phục vụ cộng đồng; có kiến thức, kỹ năng nghề nghiệp và năng lực nghiên cứu tương xứng với trình độ đào tạo; có sức khỏe, đáp ứng tốt nhu cầu lao động trong thời kỳ hội nhập quốc tế và cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.

Mục tiêu cụ thể (POs - Program Objectives) của chuyên ngành DA:

• PO1. Có kiến thức cơ bản về khoa học tự nhiên, khoa học xã hội, kiến thức toàn diện, chuyên sâu và tiên tiến về lĩnh vực KHDL và TTNT;
• PO2. Có khả năng nghiên cứu, giải quyết vấn đề và đưa ra những đề xuất, kết luận mang tính chuyên gia thuộc lĩnh vực KHDL và TTNT;
• PO3. Có kỹ năng làm việc độc lập, làm việc nhóm, các kỹ năng mềm, khả năng sử dụng ngoại ngữ phục vụ cho học tập, công việc, phát triển nghề nghiệp;
• PO4. Có đạo đức tốt để làm việc và có ích cho cộng đồng.

Các POs trên cũng tương xứng với kiến thức, kỹ năng và thái độ của người học cần đạt được sau khi hoàn thành chương trình đào tạo chuyên ngành DA tại Nhà trường.

2. Chuẩn đầu ra

Sinh viên tốt nghiệp chương trình đào tạo Kỹ sư chuyên ngành Phân tích dữ liệu cần đạt các chuẩn đầu ra (PLO- Program Learning Outcomes) như sau:

a. PLO1. Có đạo đức, trách nhiệm đối với nghề nghiệp và cộng đồng;

• PI1.1 Trung thực trong công việc.
• PI1.2 Có trách nhiệm đối với công việc và cộng đồng.
• PI1.3 Tuân thủ các quy định, quy trình kỹ thuật và quy tắc an toàn trong công việc.

b. PLO2. Giao tiếp và làm việc theo nhóm hiệu quả;

• PI2.1 Trình bày, thuyết trình các vấn đề.
• PI2.2 Soạn thảo văn bản, báo cáo có cấu trúc đúng quy định.
• PI2.3 Làm việc nhóm hiệu quả.

c. PLO3. Có tư duy phản biện, sáng tạo, khởi nghiệp;

• PI3.1 Nhận xét, đánh giá được báo cáo khoa học.
• PI3.2 Đề xuất được giải pháp công nghệ thông tin ứng với thực tiễn.
• PI3.3 Xây dựng được đề án khởi nghiệp.

d. PLO4. Có khả năng sử dụng ngoại ngữ trong giao tiếp và trong lĩnh vực CNTT, KHDL và TTNT;

• PI4.1 Sử dụng được Ngoại ngữ để trình bày các vấn đề trong lĩnh vực CNTT, KHDL và TTNT.
• PI4.2 Có khả năng sử dụng Ngoại ngữ trong giao tiếp  (Đạt chuẩn tiếng Anh bậc 4/6 khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam. Với chứng chỉ tiếng Anh quốc tế Toeic, yêu cầu tối thiểu 600).

e. PLO5. Vận dụng các kiến thức về khoa học tự nhiên, khoa học xã hội, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề cơ bản;

• PI5.1 Vận dụng được các kiến thức về KHTN, CNTT để giải quyết các bài toán ứng dụng CNTT.
• PI5.2 Vận dụng được các kiến thức về KHXH vào công việc thực tế.

f. PLO6. Áp dụng kiến thức KHDL và TTNT để xử lý, phân tích dữ liệu;

• PI6.1 Xử lý và tổ chức được dữ liệu.
• PI6.2 Phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
• PI6.3 Xây dựng và quản trị được một CSDL hoàn chỉnh cho một phần mềm ứng dụng.

g. PLO7. Áp dụng kiến thức KHDL và TTNT để xây dựng mô hình dự báo;

• PI7.1 Xây dựng được các mô hình dự báo.
• PI7.2 Đánh giá được các mô hình dự báo.

h. PLO8. Có khả năng phát triển được công cụ phân tích dữ liệu.

• PI8.1 Phát triển được công cụ phân tích dữ liệu.
• PI8.2 Đánh giá được công cụ phân tích dữ liệu.

Chương trình đào tạo được thiết kế mềm dẻo với nhiều chuyên đề và học phần tự chọn. Bên cạnh các học phần cốt lõi, sinh viên được tìm hiểu, khám phá thông qua các học phần chuyên sâu như: Phân tích dữ liệu, phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, xử lý dữ liệu lớn,…; Hiểu và làm việc với nhiều loại dữ liệu khác nhau như dạng bảng, văn bản, âm thanh, ảnh, video trong các lĩnh vực như: Kinh doanh, tài chính, kinh tế, xã hội,… Sau khi tốt nghiệp theo định hướng chuyên ngành DA này, sinh viên có thể xây dựng và đánh giá được các mô hình dự báo, phát triển được các công cụ phân tích dữ liệu.