Đại học | Khoa Toán

Hiện tại Khoa Toán - Thống kê đào tạo 3 ngành bậc đại học:
1. Toán ứng dụng (Hệ tiêu chuẩn)

1. Giới thiệu chung

Theo học ngành Toán ứng dụng tại TDTU, sinh viên sẽ được đào tạo chuyên sâu về nhiều mảng của Toán học và Tin học. Sinh viên được học các môn học kỹ năng chuyên môn cũng như kỹ năng thực hành nghề nghiệp, phù hợp với yêu cầu của nhà tuyển dụng: kỹ năng thành lập mô hình toán học cho các bài toán thực tế; lập trình trên các ngôn ngữ khác nhau; kỹ năng trình bày vấn đề; kỹ năng quản lý thuộc phạm vi chuyên môn. Bên cạnh đó, thông qua các tiết học thực hành có sự hỗ trợ của các phần mềm chuyên nghiệp, sinh viên được củng cố lý thuyết đã học và rèn luyện khả năng tư duy logic trong việc học Toán.
Với mạng lưới doanh nghiệp thân hữu và các chuyên gia quốc tế có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học tính toán, sinh viên được hướng dẫn tham gia các khóa đào tạo ngắn hạn để nâng cao kiến thức; trải nghiệm văn hóa và kiến tập tại doanh nghiệp để tích lũy kinh nghiệm. Ngoài ra, trong một số môn học chuyên sâu, các chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm sẽ cùng với giảng viên trực tiếp giảng dạy và hướng dẫn sinh viên thực hiện các dự án nghiên cứu ngay tại doanh nghiệp, ứng dụng kiến thức và mô hình toán học để phân tích số liệu phục vụ cho việc đánh giá và dự báo, phân tích các số liệu thống kê, đánh giá cung cầu của thị trường.

2. Chương trình đào tạo

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO

NGÀNH TOÁN ỨNG DỤNG

(APPLIED MATHEMATICS)

MÃ NGÀNH: 7460112

CHƯƠNG TRÌNH TIÊU CHUẨN TUYỂN SINH TỪ NĂM 2022

(Ban hành kèm theo Quyết định số 2876/QĐ-TĐT ngày 5 tháng 10 năm 2022
của Hiệu trưởng Trường Đại học Tôn Đức Thắng)

1. Tên trường (Awarding Institution): Trường Đại học Tôn Đức Thắng

2. Tên ngành (Name of programme):

Tên ngành tiếng Việt: Toán ứng dụng

Tên ngành tiếng Anh: Applied Mathematics

3. Mã ngành (Programme code):7460112

4. Văn bằng (Training degree) – thời gian đào tạo (Training time): cử nhân –4 năm

5. Hình thức đào tạo (Mode of study):Chính quy

6. Tiêu chí tuyển sinh (Admission criteria): Thí sinh tốt nghiệp Trung học Phổ thông hoặc tương đương đủ điều kiện nhập học theo quy chế tuyển sinh đại học hệ chính quy của Trường Đại học Tôn Đức Thắng và quy chế tuyển sinh của Bộ Giáo dục và Đào tạo.

7. Mục tiêu đào tạo (Programme Educational objectives):

Từ 3-5 năm sau khi tốt nghiệp chương trình đào tạo ngành Toán ứng dụng Trường Đại học Tôn Đức Thắng, người tốt nghiệp sẽ đạt được các năng lực:

STT	Mô tả mục tiêu đào tạo
1	PEO1: Có năng lực hoạt động nghề nghiệp với trình độ ngoại ngữ, tin học, và các kiến thức về kinh tế, chính trị, pháp luật phù hợp với yêu cầu của xã hội.
2	PEO2: Có khả năng ứng dụng kiến thức chuyên ngành và năng lực tư duy Toán học để giải quyết các vấn đề liên quan đến lĩnh vực Toán ứng dụng.
3	PEO3: Sẽ trở thành lực lượng nòng cốt trong các lĩnh vực Toán ứng dụng với phẩm chất đạo đức tốt và các kỹ năng chuyên môn, kỹ năng nghề nghiệp, và kỹ năng mềm.
4	PEO4: Theo đuổi việc tiếp cận nghiên cứu khoa học từ đó tham gia nghiên cứu sâu hơn trong các lĩnh vực ứng dụng toán học.
5	PEO5: Thể hiện ý thức và năng lực tự học, học tập suốt đời.

8. Chuẩn đầu ra (Programme learning outcomes):

Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo ngành Toán ứng dụng Trường Đại học Tôn Đức Thắng, người học phải đạt được:

STT	Phân loại theo (nhóm) năng lực	Mô tả chuẩn đầu ra	Thang đo
STT	Phân loại theo (nhóm) năng lực	Mô tả chuẩn đầu ra	Thang đo
1	Kiến thức chung	PLO1: Vận dụng (Apply) các kiến thức cơ bản về kinh tế, chính trị, pháp luật và tin học vào việc học tập, nghiên cứu trong các lĩnh vực ứng dụng toán.	Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO1 trong CTĐT. Có chứng chỉ GDQP
2	Kiến thức chung	PLO2: Sử dụng (Use) thành thạo ngoại ngữ phục vụ cho việc học tập, nghiên cứu và tác nghiệp.	Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO2 trong CTĐT. Có chứng chỉ IELTS 5.0 hoặc tương đương.
3	Kiến thức chuyên môn	PLO3: Áp dụng (Apply) các kiến thức toán học cơ bản phục vụ cho việc học tập, nghiên cứu và tác nghiệp trong các lĩnh vực ứng dụng toán.	Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO3, PLO4, PLO5, PLO6, PLO7, PLO8, PLO9 trong CTĐT. Đạt kỳ thi kỹ năng thực hành chuyên môn.
4		PLO4: Thể hiện (Demonstrate) hiểu biết sâu sắc về kiến thức chuyên ngành và vận dụng (Apply) được các kiến này trong việc giải các bài toán liên quan.
5		PLO5: Áp dụng (Apply) các phương pháp, mô hình toán học vào việc giải quyết các bài toán phát sinh trong thực tế.
6		PLO6: Giải quyết (Solve) được các bài toán cơ bản thuộc lĩnh vực chuyên môn.
7		PLO7: Phân tích (Analyze) các vấn đề trong thực tiễn và mô hình hóa toán học (Design) thành các bài toán cụ thể cần giải quyết.
8		PLO8: Đánh giá (Evaluate) tính hiệu quả của các phương pháp và các kết quả đạt được trong việc giải quyết các bài toán ứng dụng.
9		PLO9: Thể hiện (Demonstrate) khả năng nghiên cứu trong lĩnh vực toán lý thuyết hoặc các lĩnh vực toán ứng dụng.
10	Kỹ năng chung	PLO10: Thể hiện (Demonstrate) kỹ năng phân tích, tư duy logic và giải quyết vấn đề, kỹ năng làm việc độc lập và làm việc nhóm.	Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO10 trong CTĐT. Tham gia và đạt các chuyên đề của học phần những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững.
11	Thái độ và ý thức xã hội	PLO11: Thể hiện (Demonstrate) tinh thần trách nhiệm, làm việc chăm chỉ, trung thực, có đạo đức nghề nghiệp, tinh thần cống hiến.	Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO11, PLO12 trong CTĐT. Đạt điểm rèn luyện theo quy chế công tác học sinh sinh viên.
12	Thái độ và ý thức xã hội	PLO12: Thể hiện (Demonstrate) niềm đam mê tự học, tự nghiên cứu để nâng cao kiến thức, chuyên môn, và niềm đam mê khởi nghiệp.

9. Cấu trúc chương trình đào tạo (Programme structure)

Nội dung	Số tín chỉ
Nội dung	Tổng cộng	Bắt buộc	Tự chọn
Khối kiến thức giáo dục đại cương	27	27	0
Lý luận chính trị	11	11	0
Khoa học xã hội	2	2	0
Khoa học tự nhiên	0	0	0
Ngoại ngữ	10	10	0
Kỹ năng hỗ trợ	4	4	0
Khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp	104	89	15
Kiến thức cơ sở ngành	32	32	0
Kiến thức chuyên ngành	63	54	9
Khối kiến thức thực tập và tốt nghiệp	9	3	6
Tổng cộng cấp bằng cử nhân (bậc 6)	131	116	15

10. Nội dung chương trình đào tạo (Programme content) và kế hoạch giảng dạy

Phụ lục 1 đính kèm

11. Điều kiện tốt nghiệp (Progression points):

Sinh viên phải đạt các điều kiện tốt nghiệp theo quy định tổ chức và đào tạo trình độ đại học theo tín chỉ của Trường đại học Tôn Đức Thắng:

Hoàn thành các môn học và đạt số tín chỉ theo yêu cầu của chương trình;

Chứng chỉ tiếng Anh quốc tế IELTS 5.0 hoặc các chứng chỉ khác tương đương;

Đạt điểm rèn luyện theo yêu cầu của chương trình;

Đạt được các yêu cầu chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo.

12. Những điểm đặc biệt của chương trình (Special features)

- Ngành Toán ứng dụng không chỉ cung cấp cho sinh viên kiến thức toán học hiện đại, mà còn trang bị cho sinh viên một số kỹ năng tính toán cơ bản, rèn luyện tư duy logic, khả năng phân tích, giải quyết vấn đề thực tế nhanh nhẹn và hiệu quả trong công việc và các kỹ năng mềm khác.

- Sinh viên được trải nghiệm với môi trường làm việc thực tế bên ngoài trường thông qua học phần tập sự nghề nghiệp; được tham gia các workshop, seminar trong lĩnh vực liên quan đến ngành Toán ứng dụng.

- Một số môn học trong chương trình được giảng dạy bởi các giáo sư nước ngoài.

- Tối thiểu 10% môn học chuyên ngành được giảng dạy bằng tiếng Anh.

- Chương trình đào tạo có tính liên thông với các chương trình Sau Đại học của Khoa.

13. Cơ hội việc làm (Job opportunities)

- Sinh viên tốt nghiệp cử nhân Toán ứng dụng có năng lực làm việc trong các ngành như tài chính định lượng, phân tích bảo hiểm, phân tích số liệu cho các khối ngành kinh tế và có cơ hội làm việc trong tất cả các khối ngành kinh tế xã hội đòi hỏi tư duy về toán hoặc tham gia giảng dạy Toán - Tin ở các trình độ.

- Có cơ hội học sau đại học tại các cơ sở đào tạo trong và ngoài nước.

14. Tương quan giữa chuẩn đầu ra và các môn học (Mapping of Programme Learning Outcomes to Courses): Đính kèm phụ lục 2

15. Hướng dẫn thực hiện chương trình đào tạo, bảo đảm chất lượng đào tạo

15.1 Kế hoạch đào tạo:

Chương trình Cử nhân được thiết kế trong 4 năm học sẽ được chia thành 8 học kỳ.

Sinh viên phải tích lũy 105 tín chỉ để làm Khóa luận tốt nghiệp hoặc học môn thay thế khóa luận tốt nghiệp

Căn cứ kế hoạch đào tạo chuẩn của chương trình, người học có thể chủ động xây dựng kế hoạch học tập phù hợp với năng lực của mình để đạt được kết quả học tập, rèn luyện tốt nhất.

15.2 Điều kiện đảm bảo việc đào tạo

Cơ sở vật chất, công nghệ và học liệu:Chương trình đào tạo được tổ chức đào tạo tại Trường với yêu cầu phải đảm bảo điều kiện về cơ sở vật chất, công nghệ và học liệu để đáp ứng triển khai chương trình; tối thiểu phải có hệ thống phòng học, các trang thiết bị thực hành, thí nghiệm, công nghệ thông tin, thư viện, học liệu, hệ thống quản lý hỗ trợ học tập, quản lý đào tạo theo yêu cầu của ngành học/nhóm ngành học để giúp người học đạt được chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo.

Đội ngũ giảng viên:

Đội ngũ giảng viên là các Giáo sư, Phó giáo sư, tiến sĩ, thạc sĩ có uy tín và giàu kinh nghiệm giảng dạy.Có ít nhất 01 tiến sĩ ngành phù hợp chủ trì tổ chức thực hiện chương trình và có ít nhất 05 tiến sĩ có chuyên môn phù hợp để chủ trì giảng dạy chương trình. Có đủ số lượng giảng viên để đảm bảo tỉ lệ sinh viên trên giảng viên không vượt quá mức quy định cho ngành đào tạo.

Đối với các môn học, chuyên đề có tính thực tiễn cao, Khoa mời các chuyên gia từ các cơ quan, Viện nghiên cứu, các tổ chức phi chính phủ, doanh nghiệp, ... đến trình bày và truyền đạt kinh nghiệm cho sinh viên.

Chương trình học: Chương trình học đã thiết kế bởi Hội đồng Khoa học và đào tạo của Khoa và đã được Hiệu trưởng phê duyệt. Chương trình chỉ thay đổi sau khi có ý kiến đề xuất của Hội đồng Khoa học và đào tạo của Khoa và được sự đồng ý của Hiệu trưởng.

15.3 Phương pháp đào tạo

CTĐT được tổ chức đào tạo theo Quy chế tổ chức và quản lý đào tạo trình độ đại học theo tín chỉ hiện hành của Trường Đại học Tôn Đức Thắng.

Người học được xét miễn các môn học như tin học, tiếng Anh, hoặc các môn học đã hoàn thành ở các chương trình đào tạo khác theo quy định của Trường. Việc đăng ký môn học trong từng học kỳ phải bảo đảm điều kiện yêu cầu của môn học được quy định trong khung CTĐT, quy định học vụ Tiếng Anh và các quy định liên quan khác.

Phương pháp giảng dạy: Phương pháp giảng dạy theo cách tiếp cận lấy người học làm trung tâm và chủ thể của quá trình đào tạo, thúc đẩy người học phát huy chủ động và nỗ lực tham gia các hoạt động học tập; định hướng hiệu quả để người học đạt được chuẩn đầu ra của mỗi học phần, mỗi thành phần và của cả chương trình đào tạo. Nâng cao năng lực tự học, tự nghiên cứu cho người học; tăng cường giảng dạy kết hợp lý thuyết và thực hành, đẩy mạnh vận dụng kiến thức vào thực tiễn, kết hợp nhiều hình thức tổ chức dạy học linh hoạt như làm việc nhóm, thảo luận, thuyết trình; đẩy mạnh việc dạy học kết hợp với doanh nghiệp, nghiên cứu khoa học.

Phương pháp đánh giá: đa dạng các hình thức đánh giá cho phù hợp với chuẩn đầu ra của môn học; Đánh giá kết quả học tập của người học phải dựa trên đánh giá quá trình và đánh giá tổng kết; làm cơ sở để kịp thời điều chỉnh hoạt động giảng dạy và học tập.

Phương pháp giảng dạy, đánh giá được thể hiện cụ thể trong đề cương chi tiết, hồ sơ môn học và Giảng viên thông báo cho người học trong buổi học đầu tiên.

15.4 Đánh giá chương trình

Chương trình được thiết kế theo kiểu đơn ngành.

Chương trình được thiết kế có sự đối sánh với chương trình đào tạo của các trường Đại học có uy tín trên thế giới với sự điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện giáo dục và nhu cầu nghề nghiệp tại Việt Nam.

Chương trình được đánh giá theo quy trình đánh giá chương trình đào tạo của Trường, ý kiến phản hồi của người sử dụng lao động, cựu sinh viên, ý kiến của chuyên gia và các tổ chức kiểm định trên thế giới.

3. Chuẩn đầu ra

CĐR 2015 CĐR 2018

STT	Mô tả chuẩn đầu ra	Kết nối mục tiêu đào tạo
1	Vận dụng (Apply) một cách hệ thống các kiến thức cơ bản về lý luận chính trị phục vụ cho việc học tập, nghiên cứu trong các lĩnh vực ứng dụng toán.	1
2	Áp dụng (Apply) một cách hệ thống về kiến thức toán học cơ bản phục vụ cho việc học tập, nghiên cứu và tác nghiệp trong các lĩnh vực ứng dụng toán.	2
3	Sử dụng (Use) tốt ngoại ngữ đạt tối thiểu trình độ IELTS 5.0 trở lên hoặc tương đương).	1
4	Thể hiện (Demonstrate) hiểu biết sâu sắc về kiến thức chuyên ngành và vận dụng (Apply) được các ứng dụng của kiến thức này.	3
5	Áp dụng (Apply) các phương pháp, mô hình toán học vào việc giải quyết các bài toán phát sinh trong thực tế.	3
6	Giải quyết (Solve) được các vấn đề toán học cơ bản.	2
7	Phân tích (Analyze) các vấn đề trong thực tiễn và đưa ra (Design) bài toán cụ thể cần giải quyết.	2
8	Đánh giá (Evaluate) các khái niệm, phương pháp và các kết quả đạt được trong các bài toán ứng dụng.	3
9	Thể hiện (Demonstrate) khả năng nghiên cứu trong lĩnh vực toán lý thuyết hoặc các lĩnh vực toán ứng dụng.	4
10	Thể hiện (Demonstrate) kỹ năng phân tích, tư duy logic và giải quyết vấn đề.	4
11	Thể hiện (Demonstrate) tinh thần trách nhiệm, làm việc chăm chỉ, trung thực, có đạo đức nghề nghiệp, tinh thần cống hiến, ý thức học tập suốt đời.	5
12	Thể hiện (Demonstrate) niềm đam mê tự học, tự nghiên cứu để ngân cao kiến thức chuyên môn đáp ứng yêu cầu công việc thực tế, khả năng lãnh đạo và tinh thần khởi nghiệp	5

Tốt nghiệp ngành Toán Ứng dụng, sinh viên đạt được các kiến thức và kỹ năng như sau:

Kỹ năng tin học : Vận dụng thành thạo tin học ứng dụng trong công việc; Sử dụng được các phần mềm toán như Matlab, Maple, R, … trong việc học toán. Kỹ năng ngoại ngữ: IELTS 5.0 (các chứng chỉ tiếng Anh quốc tế khác tương đương)
Kiến thức chuyên môn và kỹ năng nghề nghiệp: Có kỹ năng thành lập mô hình toán học cho các bài toán thực tế, kỹ năng tính toán, kỹ năng lập trình sử dụng máy tính để giải các bài toán số, giải thích được các kết quả tính toán.

Kỹ năng mềm: Thành thạo các kỹ năng mềm như kỹ năng làm việc nhóm, kỹ năng tổ chức công việc, kỹ năng giải quyết vấn đề và ra quyết định, kỹ năng giao tiếp, kỹ năng thuyết trình.

4. Triển vọng nghề nghiệp

- Có cơ hội học sau đại học tại các cơ sở đào tạo trong và ngoài nước.

2. Thống kê (Hệ tiêu chuẩn)

1. Giới thiệu chung

Chương trình đào tạo ngành Thống kê bậc đại học tại Trường Đại học Tôn Đức Thắng trang bị cho sinh viên kiến thức và kỹ năng cơ bản liên quan đến xác suất, thống kê toán học, phân tích dữ liệu và tính toán thống kê. Cùng với sự phát triển nhanh của dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu, nhu cầu về các kỹ năng này đã tăng lên đáng kể. Cử nhân Thống kê có năng lực thực hiện các vấn đề về thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu, cũng như năng lực xây dựng các mô hình dự báo thống kê.

Đội ngũ giảng viên tham gia giảng dạy cho chương trình Thống kê tốt nghiệp từ các trường đại học danh tiếng ở trong và ngoài nước, có năng lực tốt trong giảng dạy và nghiên cứu khoa học, có nhiều kinh nghiệm làm việc thực tế.

Bên cạnh việc học kiến thức và kỹ năng chuyên môn, sinh viên theo học chương trình Thống kê còn được rèn luyện, bồi dưỡng thêm nhiều kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững, như kỹ năng tự học, kỹ năng xây dựng và lãnh đạo nhóm, kỹ năng thuyết trình, tư duy phản biện, v.v. Sinh viên được trải nghiệm môi trường làm việc thực tế ngoài doanh nghiệp thông qua học phần tập sự nghề nghiệp. Ngoài ra, sinh viên được rèn luyện tinh thần vì tập thể, cộng đồng thông qua rất nhiều hoạt động ý nghĩa của đoàn thanh niên, hội sinh viên.

2. Chương trình đào tạo

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH THỐNG KÊ

(STATISTICS)

MÃ NGÀNH: 7460201

1. Tên trường (Awarding institution): Trường Đại học Tôn Đức Thắng

2. Tên ngành (Name of programme):

Tên ngành tiếng Việt: Thống kê

Tên ngành tiếng Anh: Statistics

3. Mã ngành (Programme code): 7460201

4. Văn bằng (Training degree): Cử nhân – Thời gian đào tạo (Training time): 4 năm

5. Hình thức đào tạo (Mode of study): Chính quy

6. Tiêu chí tuyển sinh (Admission criteria):

Thí sinh tốt nghiệp Trung học Phổ thông hoặc tương đương đủ điều kiện nhập học theo quy chế tuyển sinh đại học hệ chính quy của Trường Đại học Tôn Đức Thắng và quy chế tuyển sinh của Bộ Giáo dục và Đào tạo.

7. Mục tiêu đào tạo (Programme educational objectives):

- Có năng lực chuyên môn rộng và chuyên sâu để có thể ứng dụng thống kê vào các lĩnh vực khoa học, công nghệ, kinh tế, xã hội;

- Thành thạo kỹ năng chuyên môn, kỹ năng mềm để trở thành lực lượng nòng cốt trong lĩnh vực thống kê;

- Thể hiện tinh thần làm việc tốt và trách nhiệm cao, có kỹ năng truyền đạt tốt ý tưởng của mình, có ý thức học tập, nghiên cứu nâng cao kiến thức, có phẩm chất đạo đức tốt, trung thực trong công việc và nghiên cứu.

8. Chuẩn đầu ra (Programme learning outcomes):

* Kiến thức chung (General knowledge):

Áp dụng (Apply) một cách hệ thống kiến thức về tự nhiên, xã hội, chính trị, pháp luật, công nghệ thông tin và ngoại ngữ vào việc học tập, nghiên cứu và ứng dụng thống kê.

* Kiến thức chuyên môn (Professional knowledge):

Áp dụng (Apply) các kiến thức chuyên ngành chuyên sâu liên quan đến thống kê.

* Kỹ năng chuyên môn (Professional skills):

- Phân tích (Analyze) vấn đề phát sinh từ thực tế cần đến thống kê để đưa ra phương pháp thống kê thích hợp.

- Thiết lập (Establish) phương án điều tra thống kê.

- Đánh giá (Evaluate) sự phù hợp và sự tin cậy của phương pháp thống kê dựa trên các kết quả phân tích.

- Phát triển (Develop) khả năng tìm kiếm, thu thập dữ liệu và nghiên cứu trong lĩnh vực thống kê hoặc trong các lĩnh vực ứng dụng thống kê.

* Kỹ năng chung (General skills):

Thể hiện (Display) kỹ năng phân tích, tư duy logic và giải quyết vấn đề, kỹ năng làm việc độc lập và làm việc nhóm, kỹ năng truyền đạt và phản biện vấn đề.

* Thái độ và ý thức xã hội (Attitude and awareness):

- Thể hiện (Display) tinh thần làm việc chăm chỉ, trung thực gắn với trách nhiệm cao, tinh thần cống hiến.

- Thể hiện (Display) niềm đam mê tự học, tự nghiên cứu để nâng cao kiến thức và chuyên môn, niềm đam mê khởi nghiệp.

9. Cấu trúc chương trình đào tạo (Programme structure):

Nội dung	Số tín chỉ
Nội dung	Tổng cộng	Bắt buộc	Tự chọn
A. Khối kiến thức giáo dục đại cương	27	27	0
(A.1) Lý luận chính trị	11	11	0
(A.2) Khoa học xã hội	2	2	0
(A.3) Khoa học tự nhiên	0	0	0
(A.4) Ngoại ngữ	10	10	0
(A.5) Kỹ năng hỗ trợ	4	4	0
(A.6) Giáo dục thể chất	0	0	0
(A.7) Giáo dục quốc phòng	0	0	0
B. Khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp	98	83	15
(B.1) Kiến thức cơ sở	32	32	0
(B.2) Kiến thức ngành	66	51	15
(B.2.1) Kiến thức chung	30	30	0
(B.2.2) Kiến thức chuyên ngành	36	21	15
(B.2.2.1) Kiến thức tập sự nghề nghiệp/ Kỹ năng chuyên môn	5	5	0
(B.2.2.2) Khóa luận tốt nghiệp (tương đương)	6	0	6
Tổng cộng cấp bằng cử nhân (bậc 6)	125	110	15

10. Nội dung chương trình đào tạo (Programme content) và kế hoạch giảng dạy (Teaching plan)

STT	Mã môn	Tên môn học	Số tín chỉ	Học kỳ
		A. Khối kiến thức giáo dục đại cương
		A.1 Lý luận chính trị	11
1	306102	Triết học Mác – Lênin	3	2
2	306103	Kinh tế chính trị Mác – Lênin	2	3
3	306104	Chủ nghĩa Xã hội Khoa học	2	4
4	306105	Lịch sử Đảng Cộng Sản Việt Nam	2	6
5	306106	Tư tưởng Hồ Chí Minh	2	5
		A.2 Khoa học xã hội	2
6	302053	Pháp luật đại cương	2	4
		A.4 Ngoại ngữ	10
7	P15001	Tiếng Anh 1	5	2
8	P15002	Tiếng Anh 2	5	3
9	P15C50	Chứng chỉ tiếng Anh IELTS 5.0	0	4
		A.5 Kỹ năng hỗ trợ	4
10	L00019	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Thái độ sống 1	0	1
11	L00033	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Thái độ sống 2	0	3
12	L00041	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Thái độ sống 3	0	5
13	L00050	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững	4	6
		Nhóm tự chọn các môn kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững	0
14	L00052	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Kỹ năng tự học	0	4
15	L00044	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Kỹ năng xây dựng và lãnh đạo nhóm	0	4
16	L00045	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Kỹ năng thuyết trình	0	4
17	L00046	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Tư duy phản biện	0	4
18	L00047	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Kỹ năng 5S và Kaizen	0	6
19	L00048	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Kỹ năng ra quyết định	0	6
20	L00049	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Kỹ năng chuyển hóa cảm xúc	0	6
21	L00051	Những kỹ năng thiết yếu cho sự phát triển bền vững – Khởi nghiệp	0	6
		A.6 Giáo dục thể chất	0
22	D01001	Bơi lội	0	1
		Nhóm tự chọn Giáo dục thể chất 1	0
23	D01101	GDTC 1 – Bóng đá	0	2
24	D01102	GDTC 1 – Taekwondo	0	2
25	D01103	GDTC 1 – Bóng chuyền	0	2
26	D01104	GDTC 1 – Cầu lông	0	2
27	D01105	GDTC 1 – Thể dục	0	2
28	D01106	GDTC 1 – Quần vợt	0	2
29	D01120	GDTC 1 – Thể hình fitness	0	2
30	D01121	GDTC 1 – Hatha Yoga	0	2
		Nhóm tự chọn Giáo dục thể chất 2	0
31	D01201	GDTC 2 – Karate	0	3
32	D01202	GDTC 2 – Vovinam	0	3
33	D01203	GDTC 2 – Võ cổ truyền	0	3
34	D01204	GDTC 2 – Bóng rổ	0	3
35	D01205	GDTC 2 – Bóng bàn	0	3
36	D01206	GDTC 2 – Cờ vua vận động	0	3
37	D01220	GDTC 2 – Khúc côn cầu	0	3
		A.7 Giáo dục quốc phòng	0
38	D02031	Giáo dục quốc phòng – Học phần 1	0	1
39	D02032	Giáo dục quốc phòng – Học phần 2	0	1
40	D02033	Giáo dục quốc phòng – Học phần 3	0	1
41	D02034	Giáo dục quốc phòng – Học phần 4	0	1
		B. Khối kiến thức giáo dục chuyên nghiệp
		B.1 Kiến thức cơ sở	32
42	C01126	Toán rời rạc	3	1
43	C01132	Giải tích 1	4	1
44	C01133	Giải tích 2	3	2
45	C01146	Giải tích 3	4	3
46	C03003	Đại số tuyến tính 1	3	1
47	C03008	Đại số tuyến tính 2	3	4
48	C01137	Nhập môn tin học	4	1
49	C01135	Nhập môn lập trình	4	2
50	C03104	Nhập môn thống kê	4	2
		B.2 Kiến thức ngành	66
		B.2.1 Kiến thức chung	30
51	C03030	Cơ sở dữ liệu	4	3
52	C03105	Xác suất	4	3
53	C03106	Thống kê suy diễn	4	4
54	C03021	Quá trình ngẫu nhiên	3	4
55	C03020	Phương pháp điều tra mẫu	3	5
56	C03107	Thống kê tính toán	4	5
57	C03109	Thống kê nhiều chiều	4	5
58	C03108	Kinh tế lượng	4	6
		B.2.2 Kiến thức chuyên ngành	36
59	C03044	Phân tích dữ liệu	4	5
60	C03043	Dự báo	4	6
61	C03031	Thống kê Bayes	4	7
62	C03102	Chuyên đề ứng dụng phương pháp thống kê 1	4	6
		Nhóm tự chọn 1	9
63	C02045	Soạn thảo tài liệu khoa học với Latex	2	7, 8
64	C03022	Khai thác dữ liệu	3	7, 8
65	C03032	Hệ thống tài khoản quốc gia	3	7, 8
66	C03037	Thiết kế thực nghiệm	3	7, 8
67	C03051	Nhập môn ước lượng phi tham số	3	7, 8
68	C03052	Lý thuyết kiểm định	3	7, 8
69	C03110	Mô hình tuyến tính tổng quát	3	7, 8
70	C03054	Nhận dạng thống kê	4	7, 8
71	C03111	Toán bảo hiểm	3	7, 8
72	C03112	Học máy	4	7, 8
		B.2.2.1 Kiến thực tập sự nghề nghiệp/ Kỹ năng chuyên môn	5
73	C03046	Chuyên đề ứng dụng phương pháp thống kê 2	4	7
74	C03CM6	Kỹ năng thực hành chuyên môn	1	7
		B.2.2.2 Kiến thức tự chọn tốt nghiệp	6
		Khóa luận tốt nghiệp	6
75	C03113	Khóa luận tốt nghiệp	6	8
		Nhóm tự chọn thay thế tốt nghiệp	6
76	C03114	Thống kê doanh nghiệp	3	8
77	C02043	Toán tài chính căn bản	3	8

11. Điều kiện tốt nghiệp (Progression points):

Sinh viên phải đạt các điều kiện tốt nghiệp theo quy định tổ chức và đào tạo trình độ đại học theo học chế tín chỉ của Trường Đại học Tôn Đức Thắng:

- Hoàn thành các môn học và đạt số tín chỉ theo yêu cầu của chương trình;

- Chứng chỉ tiếng Anh quốc tế IELTS 5.0 hoặc các chứng chỉ khác tương đương còn thời hạn;

- Đạt điểm rèn luyện theo yêu cầu của chương trình;

- Đạt được các yêu cầu theo chuẩn kiến thức, kỹ năng quy định trong chương trình đào tạo, kỹ năng mềm, kỹ năng thực hành chuyên môn.

12. Những điểm đặc biệt của chương trình (Special features)

- Đội ngũ giảng viên đạt trình độ từ thạc sĩ trở lên, có tay nghề và chuyên môn cao;

- Công tác đào tạo được tổ chức tại trụ sở chính của Trường với các trang thiết bị đáp ứng phương pháp dạy học hiện đại;

- Một số môn học trong chương trình có thể được giảng dạy bởi các giáo sư nước ngoài đang cộng tác với Khoa nếu điều kiện cho phép;

- Sinh viên được dịp trải nghiệm với môi trường làm việc thực tế thông qua học phần tập sự nghề nghiệp;

- Sinh viên có thể đăng ký thực hiện Khóa luận tốt nghiệp (nếu đáp ứng đủ các điều kiện) hoặc học một số môn thay thế cho Khóa luận tốt nghiệp;

13. Cơ hội việc làm (Job opportunities)

Sinh viên tốt nghiệp ngành Thống kê sẽ có cơ hội việc làm trong các vị trí sau:

- Chuyên viên thống kê tại các cơ quan hành chính sự nghiệp nhà nước, các công ty bảo hiểm, chứng khoán, tài chính hoặc các doanh nghiệp có ứng dụng thống kê trong hoạt động sản xuất, kinh doanh;

- Cán bộ giảng dạy, nghiên cứu tại các cơ sở giáo dục cao đẳng, đại học, viện nghiên cứu.

3. Chuẩn đầu ra

STT	Mô tả chuẩn đầu ra
1	Áp dụng (Apply) một cách hệ thống kiến thức về tự nhiên, xã hội, chính trị, pháp luật, công nghệ thông tin và ngoại ngữ vào việc học tập, nghiên cứu và ứng dụng thống kê.
2	Áp dụng (Apply) các kiến thức chuyên ngành chuyên sâu liên quan đến thống kê.
3	Phân tích (Analyze) vấn đề phát sinh từ thực tế cần đến thống kê để đưa ra phương pháp thống kê thích hợp.
4	Thiết lập (Establish) phương án điều tra thống kê.
5	Đánh giá (Evaluate) sự phù hợp và sự tin cậy của phương pháp thống kê dựa trên các kết quả phân tích.
6	Phát triển (Develop) khả năng tìm kiếm, thu thập dữ liệu và nghiên cứu trong lĩnh vực thống kê hoặc trong các lĩnh vực ứng dụng thống kê.
7	Thể hiện (Display) kỹ năng phân tích, tư duy logic và giải quyết vấn đề, kỹ năng làm việc độc lập và làm việc nhóm, kỹ năng truyền đạt và phản biện vấn đề.
8	Thể hiện (Display) tinh thần làm việc chăm chỉ, trung thực gắn với trách nhiệm cao, tinh thần cống hiến.
9	Thể hiện (Display) niềm đam mê tự học, tự nghiên cứu để nâng cao kiến thức và chuyên môn, niềm đam mê khởi nghiệp.

4. Triển vọng nghề nghiệp

Cử nhân Thống kê có thể đảm nhận nhiều vị trí công việc sau:

- Nghiệp vụ thống kê tại các đơn vị thống kê nhà nước ở Việt Nam, như Tổng cục thống kê Việt Nam, Cục thống kê cấp tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương, Chi cục thống kê cấp quận, huyện, thị xã;

- Công tác tổng hợp, báo cáo, phân tích thống kê về các chỉ tiêu kinh tế - xã hội tại các sở, ban, ngành ở các cấp chính quyền từ trung ương đến địa phương;

- Chuyên viên phân tích dữ liệu tại các công ty nghiên cứu thị trường, bảo hiểm, chứng khoán, tài chính;

- Giảng dạy các học phần về thống kê và xác suất tại các trường đại học, cao đẳng, trung cấp chuyên nghiệp trong hệ thống giáo dục đào tạo Việt Nam;

- Ngoài ra, với các chuyên môn về thu thập, phân tích, báo cáo dữ liệu thống kê được học cho phép người tốt nghiệp ngành thống kê có tính linh hoạt trong việc thích ứng làm các công việc khác trong nhiều lĩnh vực về kinh tế - xã hội.

Trong cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ 4, Thống kê được đánh giá là một trong những ngành học then chốt, có tiềm năng việc làm lớn. Kết quả khảo sát gần đây cho thấy 100% cử nhân Thống kê tốt nghiệp từ TDTU tìm được việc làm trong vòng 12 tháng kể từ lúc tốt nghiệp.

3. Khoa học dữ liệu (Hệ tiêu chuẩn)

1. Giới thiệu chung

Khoa học dữ liệu là ngành học liên ngành ứng dụng các kiến thức về Toán học, Thống kê, Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo nhằm thu thập, xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu để tạo ra tri thức phục vụ ra quyết định. Ngành học đóng vai trò then chốt trong kỷ nguyên chuyển đổi số, kinh tế dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kinh doanh, tài chính, công nghệ, y tế, giáo dục và quản lý xã hội.

Khoa học dữ liệu tập trung vào toàn bộ vòng đời dữ liệu, từ thu thập, lưu trữ, làm sạch, phân tích, trực quan hóa đến xây dựng mô hình dự báo và hệ thống thông minh, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong tổ chức và doanh nghiệp. Trên cơ sở đó, người làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có thể tham gia trực tiếp vào các công việc như phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự báo và trí tuệ nhân tạo, phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định và triển khai các giải pháp dữ liệu trong thực tiễn.

Chương trình đào tạo ngành Khoa học dữ liệu bậc đị học tại Trường Đại học Tôn Đức Thắng có thời gian đào tạo 4 năm, được thiết kế theo hướng hiện đại, kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết và thực hành. Từ năm thứ hai, sinh viên được lựa chọn một trong hai chuyên ngành: Phân tích dữ liệu kinh doanh; Trí tuệ nhân tạo và Học máy, phù hợp với định hướng nghề nghiệp cá nhân.

2. Chương trình đào tạo

1. Tên trường: Trường Đại học Tôn Đức Thắng

2. Tên ngành

Tên ngành tiếng Việt: Khoa học dữ liệu

Tên ngành tiếng Anh: Data science

3. Mã ngành tuyển sinh: 7460108

4. Văn bằng: Cử nhân– thời gian đào tạo: 4 năm

5. Hình thức đào tạo: Chính quy

6. Tiêu chí tuyển sinh: Thí sinh tốt nghiệp Trung học Phổ thông hoặc tương đương đủ điều kiện nhập học theo quy chế tuyển sinh đại học hệ chính quy của Trường Đại học Tôn Đức Thắng và quy chế tuyển sinh của Bộ Giáo dục và Đào tạo.

7. Mục tiêu của chương trình đào tạo: Từ 3-5 năm sau khi tốt nghiệp chương trình đào tạo ngành Khoa học dữ liệu,trình độ đại học, người tốt nghiệp sẽ đạt được các năng lực sau:

PEO	Mô tả mục tiêu đào tạo
1	Có khả năng vận dụng kiến thức toán học, thống kê, khoa học máy tính và công nghệ dữ liệu để phân tích và phát triển các giải pháp dữ liệu hỗ trợ ra quyết định, đổi mới sáng tạo và nâng cao hiệu quả hoạt động của tổ chức, doanh nghiệp.
2	Có tư duy phản biện, năng lực khai thác và phân tích dữ liệu lớn, ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ tiên tiến trong giải quyết vấn đề thực tiễn; đồng thời duy trì khả năng tự học, thích ứng và phát triển nghề nghiệp bền vững.
3	Thể hiện tác phong chuyên nghiệp, năng lực làm việc nhóm và khả năng dẫn dắt nhóm chuyên môn; tuân thủ các chuẩn mực đạo đức, pháp luật và thực hành trách nhiệm xã hội trong ứng dụng khoa học dữ liệu.

8. Chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo: Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo ngành Khoa học dữ liệu,trình độ đại học, người tốt nghiệp phải đạt được:

PLO	Phân loại theo (nhóm) năng lực	Mô tả PLO	Thang đo
1	Kiến thức chung	Vận dụng (Apply) hiệu quả kiến thức cơ bản về chính trị, pháp luật, kinh tế, văn hóa - xã hội và tư duy khoa học để thực hiện các hoạt động học tập, nghiên cứu và công tác chuyên môn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO1 trong CTĐT. - Có chứng chỉ GDQP.
2	Kỹ năng chung	Thể hiện (Demonstrate) thành thạo kỹ năng giao tiếp và hợp tác hiệu quả trong nhóm; vận dụng năng lực số và ngoại ngữ trong học tập và công việc; sử dụng tư duy phản biện, sáng tạo và phương pháp khoa học để phân tích, đánh giá và giải quyết vấn đề một cách phù hợp với yêu cầu nghề nghiệp và môi trường đa văn hóa.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO2 trong CTĐT. - Chứng chỉ tiếng Anh trình độ B1 quốc tế (đạt các chứng chỉ tiếng Anh quốc tế tương đương IELTS 5.0).
3	Mức tự chủ và chịu trách nhiệm chung	Thể hiện (Demonstrate) ý thức công dân, tuân thủ pháp luật, tôn trọng sự đa dạng văn hóa; có tinh thần trách nhiệm xã hội, tích cực tham gia hoạt động cộng đồng và đóng góp cho phát triển bền vững trong bối cảnh toàn cầu; chủ động học tập suốt đời, phát triển bản thân và khởi nghiệp sáng tạo phù hợp với yêu cầu nghề nghiệp và sự thay đổi của xã hội.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO3 trong CTĐT. - Đạt điểm rèn luyện theo quy chế công tác học sinh sinh viên.
4	Kiến thức chuyên môn	Vận dụng (Apply) kiến thức nền tảng của lĩnh vực khoa học dữ liệu - bao gồm công nghệ thông tin, lập trình, cơ sở dữ liệu, toán học, và xác suất - thống kê - để hiểu, mô tả và giải quyết các vấn đề trong phạm vi chuyên môn cơ bản của ngành.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO4 trong CTĐT.
5	Kiến thức chuyên môn	Vận dụng (Apply) hiệu quả kiến thức chuyên sâu và các công cụ mô hình hóa, phân tích, học máy, trí tuệ nhân tạo, khai phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu hiện đại; chủ động ứng dụng các công nghệ mới và giải pháp sáng tạo để thiết kế, phát triển và triển khai hệ thống dữ liệu phục vụ nhu cầu của doanh nghiệp và xã hội trong bối cảnh chuyển đổi số.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO5 trong CTĐT.
6	Kỹ năng chuyên môn	Phân tích (Analyze) và mô hình hóa các vấn đề thực tiễn; đánh giá, lựa chọn và ứng dụng phương pháp, công cụ, mô hình dữ liệu phù hợp để đề xuất và đánh giá hiệu quả các giải pháp dựa trên dữ liệu và công nghệ phục vụ ra quyết định trong tổ chức, doanh nghiệp.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO6 trong CTĐT.
7	Kỹ năng chuyên môn	Thiết kế (Design) quy trình dữ liệu toàn diện từ thu thập, xử lý, lưu trữ đến phân tích và trực quan hóa - nhằm đảm bảo hiệu quả, an toàn, bảo mật (security) và đáp ứng yêu cầu thực tiễn trong môi trường dữ liệu hiện đại.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO7 trong CTĐT.
8	Mức tự chủ và trách nhiệm chuyên môn	Thể hiện (Demonstrate) khả năng quản lý và thực thi các nhiệm vụ chuyên môn trong toàn bộ vòng đời dữ liệu; phối hợp hiệu quả trong các dự án khoa học dữ liệu; tuân thủ chuẩn nghề nghiệp, quy tắc đạo đức, an toàn - bảo mật dữ liệu; chủ động áp dụng và tích hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ phù hợp để giải quyết vấn đề trong môi trường nghề nghiệp.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO8 trong CTĐT.

9. Cấu trúc chương trình đào tạo (Programme structure)

Nội dung	Số tín chỉ
Nội dung	Tổng cộng	Bắt buộc	Tự chọn
Kiến thức giáo dục đại cương	27	27	0
Lý luận chính trị	11	11	0
Khoa học xã hội	2	2	0
Ngoại ngữ	10	10	0
Kỹ năng hỗ trợ	4	4	0
Kiến thức giáo dục chuyên nghiệp	103	87	16
Kiến thức cơ sở ngành	28	28	0
Kiến thức chuyên ngành	65	56	9
Kiến thức thực tập và tốt nghiệp (tương đương) cử nhân	10	3	7
Tổng cộng	130	114	16

10. Điều kiện tốt nghiệp

Sinh viên phải đạt các điều kiện tốt nghiệp theo quy định tổ chức và đào tạo trình độ đại học theo học chế tín chỉ của Trường đại học Tôn Đức Thắng:

Hoàn thành các môn học và đạt số tín chỉ theo yêu cầu của chương trình;

Chứng chỉ tiếng Anh trình độ B1 quốc tế (đạt các chứng chỉ tiếng Anh quốc tế tương đương IELTS 5.0);

Đạt điểm rèn luyện theo yêu cầu của chương trình;

Đạt được các yêu cầu chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo.

11. Những điểm đặc biệt của chương trình đào tạo

Chương trình học: Thiết kế linh hoạt, có nhiều môn tự chọn chuyên sâu theo các định hướng (Phân tích dữ liệu kinh doanh, Trí tuệ nhân tạo – học máy). Sinh viên có thể tham gia kỳ thi kỹ năng nghề nghiệp và chương trình bồi dưỡng sau đại học để học tiếp Thạc sĩ.

Hoạt động bổ trợ: Nghiên cứu khoa học sinh viên, cuộc thi phân tích dữ liệu, hội thảo chuyên đề, cùng nhiều hoạt động ngoại khóa, câu lạc bộ để phát triển kỹ năng mềm. Thực tập và kết nối doanh nghiệp: Sinh viên có cơ hội thực tập tại doanh nghiệp, tổ chức công nghệ, tài chính – ngân hàng, thương mại điện tử và AI, tạo lợi thế nghề nghiệp và kết nối tuyển dụng.

12. Hướng dẫn thực hiện chương trình đào tạo, bảo đảm chất lượng đào tạo

12.1. Kế hoạch đào tạo:

Chương trình Cử nhân ngành Khoa học dữ liệu được thiết kế trong 4 năm học, chia thành 8 học kỳ.

- Từ năm thứ 2, sinh viên được lựa chọn các môn học chuyên ngành linh hoạt theo hai định hướng: Phân tích dữ liệu kinh doanh hoặc Trí tuệ nhân tạo và học máy, phù hợp với sở thích và định hướng nghề nghiệp.

- Căn cứ vào kế hoạch đào tạo chuẩn, sinh viên có thể chủ động xây dựng lộ trình học tập cá nhân, phù hợp với năng lực, kế hoạch nghề nghiệp và nhu cầu phát triển bản thân.

12.2. Điều kiện đảm bảo việc đào tạo

Cơ sở vật chất, công nghệ và học liệu: Nhà trường trang bị phòng học, phòng Lab hiện đại với máy tính cấu hình mạnh, phần mềm chuyên dụng cho phân tích dữ liệu, AI, ML và Big Data. Hệ thống máy tính kết nối Internet tốc độ cao. Thư viện có đầy đủ học liệu in ấn, học liệu số và cơ sở dữ liệu khoa học. Hệ thống E-Learning và quản lý đào tạo hỗ trợ hiệu quả cho giảng viên và sinh viên.

Đội ngũ giảng viên: các Giáo sư, Phó giáo sư, tiến sĩ, thạc sĩ có uy tín và giàu kinh nghiệm giảng dạy. Có ít nhất 01 tiến sĩ ngành phù hợp chủ trì tổ chức thực hiện chương trình và có ít nhất 05 tiến sĩ có chuyên môn phù hợp để chủ trì giảng dạy chương trình. Có đủ số lượng giảng viên để đảm bảo tỉ lệ sinh viên trên giảng viên không vượt quá mức quy định cho ngành đào tạo.

Quy trình xây dựng và quản lý chương trình: Chương trình đã thiết kế bởi Hội đồng Khoa học và đào tạo của Khoa và đã được Hiệu trưởng phê duyệt. Chương trình chỉ thay đổi sau khi có ý kiến đề xuất của Hội đồng Khoa học và đào tạo của Khoa và được sự đồng ý của Hiệu trưởng.

12.3. Phương pháp đào tạo

Hình thức và quản lý đào tạo: Chương trình đào tạo Cử nhân ngành Khoa học dữ liệu được tổ chức theo hình thức tập trung, quản lý đào tạo theo quy chế hiện hành của Trường về tổ chức và quản lý đào tạo bậc đại học theo hệ thống tín chỉ.

Việc đăng ký môn học trong từng học kỳ phải đảm bảo tuân thủ điều kiện tiên quyết của từng học phần trong khung chương trình đào tạo, quy định học vụ Tiếng Anh và các quy định liên quan.

Phương pháp giảng dạy: Phương pháp giảng dạy áp dụng cách tiếp cận lấy người học làm trung tâm, coi người học là chủ thể của quá trình đào tạo. Giảng viên định hướng và khuyến khích sinh viên chủ động, sáng tạo, phát huy năng lực tự học, tự nghiên cứu thông qua các hình thức:

- Thực hiện đồ án, bài tập lớn, dự án nhóm.

- Kết hợp linh hoạt lý thuyết và thực hành, tăng cường ứng dụng vào tình huống thực tiễn trong khoa học dữ liệu và công nghệ.

- Đa dạng hình thức tổ chức dạy học: thuyết giảng, mô phỏng, minh họa, làm việc nhóm, thảo luận, thuyết trình.

- Lồng ghép kết quả nghiên cứu khoa học vào giảng dạy qua seminar học thuật, Journal Club, và các buổi chuyên đề.

Phương pháp đánh giá: Phương pháp đánh giá được thiết kế đa dạng, phù hợp với chuẩn đầu ra của từng học phần, bao gồm:

- Trắc nghiệm, tự luận, tiểu luận, thuyết trình, báo cáo, thực hành, đồ án.

- Đánh giá dựa trên quá trình học tập (chiếm ít nhất 30%) kết hợp với đánh giá tổng kết học phần.

- Kết quả đánh giá được sử dụng để phản hồi, kịp thời điều chỉnh hoạt động dạy và học, đảm bảo người học đạt chuẩn đầu ra.

Thông báo cho người học: Phương pháp giảng dạy và đánh giá được quy định cụ thể trong đề cương chi tiết và hồ sơ môn học, đồng thời được giảng viên thông tin đến sinh viên trong buổi học đầu tiên.

12.4. Đánh giá chương trình

- Chương trình được thiết kế theo kiểu đơn ngành.

- Chương trình được thiết kế trên cơ sở đối sánh với các chương trình đào tạo của những trường đại học uy tín trong và ngoài nước. Đồng thời, chương trình được điều chỉnh để phù hợp với điều kiện thực tiễn, nhu cầu nhân lực và định hướng phát triển của nền kinh tế số tại Việt Nam, bảo đảm tính hiện đại, hội nhập và khả năng ứng dụng cao.

- Chương trình được đánh giá theo quy trình đánh giá chương trình đào tạo của Trường, ý kiến phản hồi của người sử dụng lao động, cựu sinh viên, ý kiến của chuyên gia và các tổ chức kiểm định trên thế giới.

3. Chuẩn đầu ra

PLO	Phân loại theo (nhóm) năng lực	Mô tả PLO	Thang đo
1	Kiến thức chung	Vận dụng (Apply) hiệu quả kiến thức cơ bản về chính trị, pháp luật, kinh tế, văn hóa - xã hội và tư duy khoa học để thực hiện các hoạt động học tập, nghiên cứu và công tác chuyên môn trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO1 trong CTĐT. - Có chứng chỉ GDQP.
2	Kỹ năng chung	Thể hiện (Demonstrate) thành thạo kỹ năng giao tiếp và hợp tác hiệu quả trong nhóm; vận dụng năng lực số và ngoại ngữ trong học tập và công việc; sử dụng tư duy phản biện, sáng tạo và phương pháp khoa học để phân tích, đánh giá và giải quyết vấn đề một cách phù hợp với yêu cầu nghề nghiệp và môi trường đa văn hóa.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO2 trong CTĐT. - Chứng chỉ tiếng Anh trình độ B1 quốc tế (đạt các chứng chỉ tiếng Anh quốc tế tương đương IELTS 5.0).
3	Mức tự chủ và chịu trách nhiệm chung	Thể hiện (Demonstrate) ý thức công dân, tuân thủ pháp luật, tôn trọng sự đa dạng văn hóa; có tinh thần trách nhiệm xã hội, tích cực tham gia hoạt động cộng đồng và đóng góp cho phát triển bền vững trong bối cảnh toàn cầu; chủ động học tập suốt đời, phát triển bản thân và khởi nghiệp sáng tạo phù hợp với yêu cầu nghề nghiệp và sự thay đổi của xã hội.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO3 trong CTĐT. - Đạt điểm rèn luyện theo quy chế công tác học sinh sinh viên.
4	Kiến thức chuyên môn	Vận dụng (Apply) kiến thức nền tảng của lĩnh vực khoa học dữ liệu - bao gồm công nghệ thông tin, lập trình, cơ sở dữ liệu, toán học, và xác suất - thống kê - để hiểu, mô tả và giải quyết các vấn đề trong phạm vi chuyên môn cơ bản của ngành.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO4 trong CTĐT.
5	Kiến thức chuyên môn	Vận dụng (Apply) hiệu quả kiến thức chuyên sâu và các công cụ mô hình hóa, phân tích, học máy, trí tuệ nhân tạo, khai phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu hiện đại; chủ động ứng dụng các công nghệ mới và giải pháp sáng tạo để thiết kế, phát triển và triển khai hệ thống dữ liệu phục vụ nhu cầu của doanh nghiệp và xã hội trong bối cảnh chuyển đổi số.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO5 trong CTĐT.
6	Kỹ năng chuyên môn	Phân tích (Analyze) và mô hình hóa các vấn đề thực tiễn; đánh giá, lựa chọn và ứng dụng phương pháp, công cụ, mô hình dữ liệu phù hợp để đề xuất và đánh giá hiệu quả các giải pháp dựa trên dữ liệu và công nghệ phục vụ ra quyết định trong tổ chức, doanh nghiệp.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO6 trong CTĐT.
7	Kỹ năng chuyên môn	Thiết kế (Design) quy trình dữ liệu toàn diện từ thu thập, xử lý, lưu trữ đến phân tích và trực quan hóa - nhằm đảm bảo hiệu quả, an toàn, bảo mật (security) và đáp ứng yêu cầu thực tiễn trong môi trường dữ liệu hiện đại.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO7 trong CTĐT.
8	Mức tự chủ và trách nhiệm chuyên môn	Thể hiện (Demonstrate) khả năng quản lý và thực thi các nhiệm vụ chuyên môn trong toàn bộ vòng đời dữ liệu; phối hợp hiệu quả trong các dự án khoa học dữ liệu; tuân thủ chuẩn nghề nghiệp, quy tắc đạo đức, an toàn - bảo mật dữ liệu; chủ động áp dụng và tích hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ phù hợp để giải quyết vấn đề trong môi trường nghề nghiệp.	- Đạt được các môn học theo ma trận tương quan của PLO8 trong CTĐT.

4. Triển vọng nghề nghiệp

Sinh viên tốt nghiệp với văn bằng Cử nhân Khoa học dữ liệu có thể làm việc trong các vị trí sau:

Phân tích và khai thác dữ liệu: Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst); Chuyên viên khai phá dữ liệu (Data Mining Specialist); Chuyên viên phân tích kinh doanh (Business Analyst); Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Data Analyst); Chuyên viên phân tích dự báo (Predictive Analytics Specialist); Kiểm định rủi ro mô hình (Risk Modeler).

Kỹ thuật và phát triển hệ thống dữ liệu & AI: Chuyên viên học máy (Machine Learning Engineer); Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AI Engineer); Kỹ sư nghiên cứu AI (AI research engineer); Chuyên viên phát triển sản phẩm/dịch vụ dữ liệu (Data Product Developer/Manager); Chuyên viên tư vấn dữ liệu và AI (Data & AI Consultant); Chuyên viên kiểm định và đánh giá mô hình (Model Validation Specialist).

Quản trị và hạ tầng dữ liệu: Chuyên viên quản trị dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise Data Administrator); Chuyên viên quản trị và thiết kế cơ sở dữ liệu (Database Administrator/Designer); Chuyên viên bảo mật dữ liệu (Data Security Specialist); Chuyên viên hỗ trợ kỹ thuật dữ liệu (Data Support Specialist).

Trực quan hóa và truyền thông dữ liệu: Chuyên viên trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization Specialist). Quản lý và điều phối dự án: Quản lý dự án dữ liệu và AI (Data/AI Project Manager).

Nghiên cứu và học thuật: Nhà nghiên cứu trong các viện, trung tâm nghiên cứu hoặc cơ quan nhà nước về Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Phân tích dữ liệu kinh doanh; Tham gia hỗ trợ giảng dạy ngành Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Học máy hoặc Phân tích dữ liệu tại các trường đại học, cao đẳng, cơ sở giáo dục; Tiếp tục học Sau đại học trong và ngoài nước để phát triển chuyên sâu.