Ngành đào tạo: | Phân tích dữ liệu kinh doanh (mã ngành:thí điểm) |
Thời gian đào tạo: | Dự kiến 4 năm |
Ngôn ngữ đào tạo: | Tiếng Anh |
Mô hình đào tạo: | Học toàn phần tại Khoa Quốc tế |
Văn bằng: | Bằng cử nhân hệ chính quy do ĐHQGHN cấp. |
Chương trình đào tạo ngành Cử nhân ngành Phân tích dữ liệu kinh doanh được ban hành theo Quyết định số 941/QĐ-ĐHQGHN ngày 03 tháng 4 năm 2019 của Giám đốc ĐHQGHN, là chương trình đào tạo chất lượng cao theo đặc thù đơn vị, bắt đầu tuyển sinh và đào tạo khoá đầu tiên từ năm học 2019-2020.
Khung chương trình, phương pháp giảng dạy, quy trình kiểm tra đánh giá của chương trình đào tạo ngành Phân tích dữ liệu kinh doanh theo chuẩn giáo dục quốc tế, được thiết kế trên cơ sở chương trình đào tạo của trường đại học Pensyvania (Hoa Kì), được đào tạo bằng tiếng Anh với tỉ lệ giảng viên nước ngoài tham gia giảng dạy chiếm 20-25% khối thức ngành và chuyên ngành. Khoa Quốc tế luôn cố gắng đảm bảo 100% giáo trình, tài liệu tham khảo cho khối kiến thức ngành và chuyên ngành là các học liệu đang được sử dụng ở các trường đại học nước ngoài.
Chương trình ngành Phân tích dữ liệu kinh doanh tại Khoa Quốc tế – ĐHQGHN được thiết kế đảm bảo mối liên kết chặt chẽ giữa đào tạo (các học phần trên lớp) và hoạt động trải nghiệm tại doanh nghiệp, nghiên cứu khoa học (khóa luận tốt nghiệp), giúp sinh viên vận dụng tốt kiến thức vào thực tiễn công việc.
Phân tích dữ liệu kinh doanh là một ngành học có tính liên ngành cao, kết hợp toán học, thống kê học, kinh tế, tài chính, tiếp thị và khoa học máy tính, liên quan đến các phương pháp và kĩ thuật nhằm khai thác thông tin, chuyển hóa những loại dữ liệu này thành thông tin có ích cho việc ra quyết định ở các mức quản lý khác nhau trong doanh nghiệp, giúp các tổ chức, doanh nghiệp ra quyết định, hoạch định các chiến lược, xác định các kế hoạch, vận hành các hoạt động, sử dụng tối ưu nguồn dữ liệu lớn. Sinh viên tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu kinh doanh có kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu, kinh tế, quản lí, có kiến thức chuyên sâu về phân tích dữ liệu và kinh doanh; có năng lực xử lí giải quyết các vấn đề liên quan đến phân tích dữ liệu kinh doanh; có thể phân tích và dự báo về tài chính, marketing trong hoạt động của doanh nghiệp nói riêng và nền kinh tế nói chung, có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu; có kĩ năng cá nhân, nghề nghiệp để làm việc trong môi trường liên ngành, đa văn hoá, đa quốc gia có tính hội nhập quốc tế cao.
Xem thêm thông tin tại đây
CHUẨN ĐẦU RA CỦA CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO
1.Chuẩn đầu ra về kiến thức
1.1. Kiến thức chung
– Hiểu rõ các nội dung cơ bản của Chủ nghĩa Mác – Lênin, đường lối chính trị quân sự quốc phòng an ninh của Đảng Cộng sản Việt Nam trong thời kì đổi mới, tư tưởng, đạo đức, giá trị văn hóa Hồ Chí Minh; có kiến thức giáo dục thể chất để đảmbảo được một sức khỏe tốt.
1.2. Kiến thức theo lĩnh vực
– Hiểu biết kiến thứccơ bảntrong các lĩnh vực toán học lập trình cơ bản, xã hội học, tâm lí học, làm nền tảng cho việc nghiên cứu các học phần chuyên ngành và các vấn đề phân tích dữ liệu và kinh doanh trong thực tế làm việc.
1.3. Kiến thức của khối ngành
– Tận dụng đượccác học thuyết và qui luật kinh tế, cách thức vận hành của thị trường, vai trò tác động của chính phủ đối với nền kinh tế để phân tích, ra quyết định kinh doanh, đầu tư;
– Tổng hợp những kiến thức cơ bản về tổ chức quản lí kinh doanh, phân tích dữ liệu doanh nghiệp.
1.4. Kiến thức của nhóm ngành
– Triển khai lập kế hoạch, tổ chức giám sát các quá trình quản trị hoạt động, các hệ thống thông tin trong tổ chức, các phương pháp định lượng trong quản lí, cơ sở dữ liệu trong phân tích kinh doanh, giám sát an toàn thông tin;
– Vận dụng các khái niệm đạo đức trong kinh doanh, các qui định của pháp luật về trách nhiệm của doanh nghiệp đối với người tiêu dùng, quyền sở hữu trí tuệ, quản trị dự án…
1.5. Kiến thức ngành
– Phân tích dữ liệu và mô hình hoá các bài toán dựa trên công cụ toán học thống kê và tối ưu hoá;
– Đánh giá dữ liệu trợ giúp quyết định bằng việc sử dụng được các công cụ tin học nói chung và khoa học máy tính nói riêng;
– Nhận dạng các vấn đề cốt lõi trong kinh doanh, kinh tế;
– Xây dựng các nội dung bổ trợ cho phân tích dữ liệu kinh doanh như các phương pháp luận nghiên cứu, xây dựng đội ngũ…
2.Chuẩn đầu ra về kĩ năng
2.1. Kĩ năng chuyên môn
2.1.1. Các kĩ năng nghề nghiệp
– Sinh viên được cung cấp kiến thức, kĩ năng, kinh nghiệm cần thiết để có đủ năng lực làm việc trong lĩnh vực Phân tíchdữliệuvà kinh doanh, bao gồm: Kiến thức chuyên ngành phân tích dữ liệu kinh doanh để nghiên cứu, thiết kế và thực hiện các dự án phân tích dữ liệu lớn trong doanh nghiệp; Kĩ năng phân tích dữ liệu kinh doanh, dự báo và đánh giá các tình huống kinh doanh phức tạp để đưa ra các giải pháp tối ưu; Kĩ năng sử dụng công nghệ phân tích kinh doanh độc lập hoăc theo nhóm để thu thập thông tin, phân tích dữ liệu kinh doanh quy mô lớn và báo cáo kết quả; Kĩ năng giao tiếp, truyền đạt kiến thức và các giải pháp cho các tình huống kinh doanh có yêu cầu phức tạp; Khả năng làm việc độc lập, khả năng thích ứng và làm việc có trách nhiệm của một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp trong môi trường kinh doanh quốc tế; Khả năng hợp tác làm việc theo nhóm để xây dựng và chia sẻ các giải pháp phân tích kinh doanh tích hợp đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của doanh nghiệp; và đặc biệt là kĩ năng sử dụng tiếng Anh thành thạo phục vụ công việc trong môi trường công nghệ cao và hội nhập kinh tế.
2.1.2. Khả năng lập luận tư duy và giải quyết vấn đề
– Sinh viên tốt nghiệp có năng lực phân tích và nhận diện vấn đề; tìm kiếm và phân tích thông tin một cách khoa học để đưa ra các giải pháp, kiến nghị phù hợp giải quyết vấn đề; có năng lực tư duy và lập luận logic, khoa học trong việc giải quyết các vấn đề chuyên môn nghiệp vụ.
2.1.3. Khả năng nghiên cứu và khám phá kiến thức
– Sinh viên có khả năng tự học, tự tìm tòi, nghiên cứu và khám phá kiến thức mới; có cách nhìn phản biện, phê phán với các kiến thức hiện tại; chủ động trong việc ứng dụng kiến thức mới, công nghệ mới vào công việc; khả năng thích ứng cao với môi trường hoạt động.
2.1.4. Khả năng tư duy theo hệ thống
– Sinh viên tốt nghiệp có khả năng phân tích vấn đề một cách logic, có so sánh, đối chiếu với các vấn đề khác, các yếu tố khác của hệ thống; có khả năng nhìn nhận vấn đề dưới nhiều góc độ khác nhau và phân tích vấn đề trong mối tương quan với các yếu tố khác trong hệ thống, có khả năng tư duy giải quyết vấn đề một cách hệ thống: hình thành ý tưởng, thiết kế, vận hành và triển khai.
2.1.5. Bối cảnh xã hội và ngoại cảnh
– Sinh viên tốt nghiệp có khả năng nhận diện các yếu tố tác động từ bên ngoài để hiểu bối cảnh hoạt động; đánh giá các tác động của các yếu tố đó đến cơ sở hoạt động và ngành nghề; từ đó thích nghi với sự thay đổi của ngoại cảnh và chủ động trước những biến động của bối cảnh xã hội. Sinh viên cũng hiểu được ảnh hưởng của ngành nghề đến xã hội và các yêu cầu của xã hội về ngành nghề, hiểu được các ràng buộc đến từ văn hóa dân tộc, bối cảnh lịch sử, các giá trị thời đại và bối cảnh toàn cầu đối với nghề nghiệp của mình.
2.1.6. Bối cảnh tổ chức
– Sinh viên tốt nghiệp nắm được các kĩ năng phân tích, đánh giá tổ chức nơi mình làm việc trên các phương diện như văn hoá tổ chức, chiến lược phát triển của tổ chức, mục tiêu, kế hoạch của tổ chức, mối quan hệ giữa cấu trúc của tổ chức và cấu trúc của hệ thống thông tin quản lí, quan hệ giữa đơn vị với công việc đảm nhận để đáp ứng tốt hơn yêu cầu công việc và làm việc thành công trong đơn vị.
2.1.7. Năng lực vận dụng kiến thức, kĩ năng vào thực tiễn
– Sinh viên tốt nghiệp có khả năng vận dụng linh hoạt và phù hợp kiến thức, kĩ năng được đào tạo với thực tiễn nghề nghiệp, khả năng làm chủ khoa học kĩ thuật và công nghệ mới, khả năng phát hiện và xây dựng các giải pháp công nghệ và quản lí giải quyết hợp lí các vấn đề trong nghề nghiệp.
2.1.8. Năng lực sáng tạo, phát triển và dẫn dắt sự thay đổi trong nghề nghiệp
– Sinh viên tốt nghiệp có khả năng nghiên cứu, cải tiến, đổi mới, sáng chế, phát minh sáng tạo trong hoạt động nghề nghiệp, có khả năng quản trị và dẫn dắt thay đổi – đổi mới, cập nhật và dự đoán xu thế phát triển ngành nghề và khả năng làm chủ khoa học kĩ thuật và công cụ lao động mới.
2.2. Kĩ năng bổ trợ
2.2.1. Các kĩ năng cá nhân
– Sinh viên tốt nghiệp có kĩ năng hiệu quả về học và tự học; quản lí thời gian và tự chủ trong học tập và trong công việc; chủ động nhận diện, phân tích và thích ứng với sự phức tạp của thực tế; kĩ năng quan sát và học hỏi từ thực tiễn, từ kinh nghiệm của những cá nhân khác để học tập suốt đời.
2.2.2. Làm việc theo nhóm
– Sinh viên làm chủ được kĩ năng tổ chức làm việc nhóm như hình thành nhóm, hoạch định hoạt động nhóm, lãnh đạo và tạo động lực cho nhóm, duy trì hoạt động nhóm, phát triển nhóm và các kĩ năng làm việc trong nội bộ nhóm và với các nhóm khác.
2.2.3. Quản lí và lãnh đạo
– Sinh viên tốt nghiệp thu nhận được các kĩ năng phù hợp về quản lí và lãnh đạo như lập mục tiêu hoạt động, phân công nhiệm vụ trong đơn vị, hướng dẫn hoạt động, tạo động lực cho từng cá nhân, kiểm soát và đánh giá hoạt động của đơn vị; khả năng đàm phán, thuyết phục và ra quyết định trên nền tảng có trách nhiệm với xã hội và tuân theo luật pháp.
2.2.4. Kĩ năng giao tiếp
– Sinh viên tốt nghiệp có khả năng giao tiếp truyền đạt các vấn đề các giải pháp tới người khác tại nơi làm việc; biết cách phổ biến các kiến thức chuyên môn hay cho đồng nghiệp bằng hình thức thuyết trình hoặc trình bày văn bản.
2.2.5. Kĩ năng giao tiếp sử dụng ngoại ngữ
– Sinh viên tốt nghiệp sử dụng thành thạo tiếng Anh cho công việc với trình độ tương đương ít nhất bậc 4 theo khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam;
2.2.6. Các kĩ năng bổ trợ khác
– Sinh viên tốt nghiệp có khả năng nhất định trong việc dẫn dắt làm chủ tạo ra việclàm cho bản thân và cho những người xung quanh;
– Sinh viên tốt nghiệp có khả năng phê và tự phê, biết tư duy phản biện, có thể xây dựng các giải pháp khác nhau cho những vấn đề phát sinh trong điều kiện môi trường làm việc thay đổi;
– Sau mỗi nhiệm vụ, sinh viên tốt nghiệp có khả năng đánh giá được chất lượng công việc của mình hoặc của nhóm đã làm, biết cách phân tích kết quả thực hiện từ đó rút kinh nghiệm hoặc phát huy cho các nhiệm vụ tiếp theo;
– Sinh viên tốt nghiệp sử dụng thành thạo các phần mềm tin học văn phòng. Ngoài ra, sinh viên tốt nghiệp có thể sử dụng một vài phần mềm phân tích dữ liệu thông dụng và một ngôn ngữ lập trình cơ bản.
3.Về mức tự chủ và trách nhiệm
Sinh viên tốt nghiệp có khả năng sau đây:
– Làm việc độc lập hoặc theo nhóm trong điều kiện thay đổi, chịu trách nhiệm cá nhân và trách nhiệm đối với nhóm;
– Hướng dẫn giám sát người khác trong việc phân tích dữ liệu và kinh doanh;
– Tự phê, tự định hướng, tự rút kinh nghiệm và có thể bảo vệ được quan điểm ý kiến cá nhân;
– Lập kế hoạch, điều phối quản lí các nguồn lực, đánh giá và cải thiện hiệu quả các hoạt động;
– Nghiên cứu cải tiến các hoạt động mình tham gia.
4.Về phẩm chất đạo đức
4.1. Phẩm chất đạo đức cá nhân
– Sinh viên tốt nghiệp có phẩm chất đạo đức tốt, các phẩm chất cá nhân phù hợp như sẵn sàng đương đầu với khó khăn và chấp nhận rủi ro, kiên trì, linh hoạt, tự tin, chăm chỉ, nhiệt tình, say mê, tự chủ, chính trực, phản biện, mong muốn cải tiến và đổi mới, sáng tạo, có trách nhiệm và chủ động trong công việc.
4.2. Phẩm chất đạo đức nghề nghiệp
– Sinh viên tốt nghiệp có đạo đức nghề nghiệp tốt, có hành vi, ứng xử chuyên nghiệp, độc lập, chủ động, có ý thức về quyền sở hữu trí tuệ, về bảo mật và an toàn thông tin, có thái độ nghiêm túc, nhiệt tình với công việc, có tinh thần hợp tác với đồng nghiệp.
4.3. Phẩm chất đạo đức xã hội
– Sinh viên có ý thức chấp hành pháp luật, có trách nhiệm xã hội, ủng hộ và bảo vệ cái đúng và sự phát triển đổi mới, có lập trường chính trị vững vàng và có ý thức phục vụ nhân dân, xây dựng và bảo vệ đất nước.
5.Vị trí việc làm mà sinh viên có thể đảm nhiệm sau khi tốt nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp ra trường có thể đảm nhận các vị trí làm việc sau: Chuyên gia phân tích dữ liệu kinh doanh, chuyên gia công nghệ phân tích dữ liệu, chuyên gia thiết kế và quản lí cấu trúc dữ liệu, chuyên gia lập trình phân tích dữ liệu, chuyên gia tư vấn phân tích kinh doanh, cán bộ quản lí phân tích dữ liệu, cán bộ quản lí kinh doanh, chuyên gia chiến lược kinh doanh, chuyên gia nghiên cứu và phân tích thị trường. Cụ thể:
– Lĩnh vực Ngân hàng tài chính: Chuyên gia phân tích khách hàng, rủi ro tín dụng, rủi ro tài chính; phòng chống gian lận và quản lí hồ sơ năng lực công ty;
– Lĩnh vực tiêu dùng: Chuyên gia phân tích thị trường, phân tích tiêu dùng bán lẻ, và nghiên cứu thị trường;
– Lĩnh vực quản lí cung ứng và logistics: Chuyên gia quản lí doanh thu, quản lí sản phẩm trong chuỗi cung ứng, và tối ưu hóa hệ thống cung ứng;
– Lĩnh vực Viễn thông, công nghệ và Internet: Chuyên gia phân tích, lập trình, cấu trúc dữ liệu và dự báo nhu cầu để xây dựng kế hoạch phát triển;
– Lĩnh vực quản lí tài nguyên và mỏ: Chuyên gia dự báo giá cả; xử lí tức thời các vấn đề liên quan đến dây chuyền sản xuất; khám phá và khôi phục tài nguyên;
– Lĩnh vực tư vấn: Chuyên gia tư vấn, phân tích theo lĩnh vực có ứng dụng kĩ thuật phân tích bậc cao;
– Lĩnh vực an ninh, chính phủ: Chuyên gia phân tích khám phá gian lận, phát hiện tội phạm công chức và phòng chống tội phạm bạo lực;
– Lĩnh vực Dịch vụ công: Chuyên gia cải tiến chất lượng y tế, chính sách công và giảm thiểu số lượng tù nhân;
– Lĩnh vực Phi lợi nhuận: Chuyên gia gây quỹ, chuyên gia hỗ trợ công tác xã hội thực chứng và tối ưu hóa dự án.
6.Khả năng học tập, nâng cao trình độ sau khi tốt nghiệp
Sau khi tốt nghiệp, sinh viên có đủ trình độ chuyên môn và năng lực để tham gia vào hoạt động giảng dạy, nghiên cứu tại các cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu về lĩnh vực Phân tích dữ liệu kinh doanh; Hoạch định, triển khai và quản lí các hoạt động và hệ thống kinh doanh độc lập của riêng mình và tự nâng cao trình độ.
Sinh viên tốt nghiệp ra trường có thể đảm nhận các vị trí làm việc sau: Chuyên gia phân tích dữ liệu kinh doanh, chuyên gia công nghệ phân tích dữ liệu, chuyên gia thiết kế và quản lí cấu trúc dữ liệu, chuyên gia lập trình phân tích dữ liệu, chuyên gia tư vấn phân tích kinh doanh, cán bộ quản lí phân tích dữ liệu, cán bộ quản lí kinh doanh, chuyên gia chiến lược kinh doanh, chuyên gia nghiên cứu và phân tích thị trường. Cụ thể:
– Lĩnh vực Ngân hàng tài chính: Chuyên gia phân tích khách hàng, rủi ro tín dụng, rủi ro tài chính; phòng chống gian lận và quản lí hồ sơ năng lực công ty;
– Lĩnh vực tiêu dùng: Chuyên gia phân tích thị trường, phân tích tiêu dùng bán lẻ, và nghiên cứu thị trường;
– Lĩnh vực quản lí cung ứng và logistics: Chuyên gia quản lí doanh thu, quản lí sản phẩm trong chuỗi cung ứng, và tối ưu hóa hệ thống cung ứng;
– Lĩnh vực Viễn thông, công nghệ và Internet: Chuyên gia phân tích, lập trình, cấu trúc dữ liệu và dự báo nhu cầu để xây dựng kế hoạch phát triển;
– Lĩnh vực quản lí tài nguyên và mỏ: Chuyên gia dự báo giá cả; xử lí tức thời các vấn đề liên quan đến dây chuyền sản xuất; khám phá và khôi phục tài nguyên;
– Lĩnh vực tư vấn: Chuyên gia tư vấn, phân tích theo lĩnh vực có ứng dụng kĩ thuật phân tích bậc cao;
– Lĩnh vực an ninh, chính phủ: Chuyên gia phân tích khám phá gian lận, phát hiện tội phạm công chức và phòng chống tội phạm bạo lực;
– Lĩnh vực Dịch vụ công: Chuyên gia cải tiến chất lượng y tế, chính sách công và giảm thiểu số lượng tù nhân;
– Lĩnh vực Phi lợi nhuận: Chuyên gia gây quỹ, chuyên gia hỗ trợ công tác xã hội thực chứng và tối ưu hóa dự án.
Mô hình đào tạo dự kiến cho phép sinh viên chuyển tiếp sang một số đối tác uy tín như Đại học Deakin (Úc), Đại học Chatham (Hoa Kỳ) và được công nhận tương đương tín chỉ.
Thông tin chi tiết xem tại www.chuyentiep.khoaquocte.vn
- Tóm tắt yêu cầu chương trình đào tạo
Tổng số tín chỉ của chương trình đào tạo: (chưa tính Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng – an ninh) | 145 tín chỉ |
– Khối kiến thức chung: (chưa tính Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng – an ninh) | 21 tín chỉ |
– Khối kiến thức theo lĩnh vực: | 23 tín chỉ |
– Khối kiến thức theo khối ngành: | 14 tín chỉ |
– Khối kiến thức theo nhóm ngành: | 24 tín chỉ |
+ Các học phần bắt buộc: | 18 tín chỉ |
+ Các học phần tự chọn: | 6/18 tín chỉ |
– Khối kiến thức ngành: | 63 tín chỉ |
+ Các học phần bắt buộc: | 28 tín chỉ |
+ Các học phần tự chọn: | 6/15 tín chỉ |
+ Các học phần tự chọn kiến thức bổ trợ: | 4/10 tín chỉ |
+ Các nhóm học phần chuyên sâu lựa chọn: | 15 tín chỉ |
+ Khóa luận tốt nghiệp/các học phần thay thế khóa luận tốt nghiệp: | 10 tín chỉ |
- Khung chương trình đào tạo
STT | Mã học phần | Học phần (ghi bằng tiếng Việt và tiếng Anh) | Số tín chỉ | Số giờ tín chỉ | Mã số học phần tiên quyết | ||
Lí thuyết | Thực hành | Tự học | |||||
I | Khối kiến thức chung (chưa tính Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng – an ninh) | 21 | |||||
1 | PHI1006 | Triết học Mác – Lênin Marxist-Leninist Philosophy | 3 | 30 | 15 | 0 | |
2 | PEC1008 | Kinh tế chính trị Mác – Lênin Marx-Lenin Political Economy | 2 | 20 | 10 | 0 | PHI1006 |
3 | PHI1002 | Chủ nghĩa xã hội khoa học Scientific Socialism | 2 | 30 | 0 | 0 | |
4 | HIS1001 | Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam Revolutionary Guidelines of Vietnam Communist Party | 2 | 20 | 10 | 0 | |
5 | POL1001 | Tư tưởng Hồ Chí Minh Ho Chi Minh’s Ideology | 2 | 20 | 10 | 0 | |
6 | FLF1107 | Tiếng Anh B1 (*) English B1 | 5 | 20 | 35 | 20 | |
7 | FLF1108 | Tiếng Anh B2 (*) English B2 | 5 | 20 | 35 | 20 | |
8 | Giáo dục thể chất Physical Education | 4 | |||||
9 | Giáo dục quốc phòng – an ninh National Defence Education | 8 | |||||
II | Khối kiến thức theo lĩnh vực | 23 | |||||
10 | INS1014 | Tiếng Anh học thuật 1 English for Academic Purposes 1 | 4 | 30 | 30 | 0 | |
11 | INS1053 | Nhập môn cho BDA Introduction to BDA | 2 | 15 | 15 | 0 | |
12 | INT1004 | Tin học cơ sở 2 Introduction to Informatics 2 | 3 | 17 | 28 | 0 | |
13 | MAT1092 | Toán cao cấp Advanced Mathematics | 4 | 45 | 15 | 0 | |
14 | MAT1004 | Lí thuyết xác suất và thống kê toán Theory of Probability and Mathematical Statistics | 3 | 27 | 18 | 0 | |
15 | INS2065 | Các công nghệ dựa trên nền công nghệ thông tin Computer Based Technologies | 2 | 18 | 12 | 0 | INT1004 |
16 | INS2020 | Lập trình 1 Programming 1 | 3 | 30 | 15 | 0 | |
17 | PSY1050 | Tâm lí học đại cương Introduction to Psychology | 2 | 24 | 6 | 0 | |
III | Khối kiến thức theo khối ngành | 14 | |||||
18 | INS3009 | Khởi nghiệp Entrepreneurship | 3 | 36 | 9 | 0 | |
19 | THL1057 | Pháp luật đại cương Introduction to Law | 2 | 24 | 6 | 0 | |
20 | INE1050 | Kinh tế vi mô Microeconomics | 3 | 36 | 9 | 0 | |
21 | INE1051 | Kinh tế vĩ mô Macroeconomics | 3 | 36 | 9 | 0 | |
22 | INS2019 | Tổ chức và quản trị kinh doanh Business Organization and Management | 3 | 36 | 9 | 0 | |
IV | Khối kiến thức theo nhóm ngành | 24 | |||||
IV.1 | Các học phần bắt buộc | 18 | |||||
23 | INS3063 | Phân tích kinh doanh hỗ trợ ra quyết định Enterprise Analytics for Decision Support | 3 | 27 | 18 | 0 | |
24 | INS3062 | Các nguyên lí an toàn thông tin Principles of Information Security | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2025 |
25 | INS2023 | Quản trị hoạt động Operations Management | 3 | 36 | 9 | 0 | INS2019 |
26 | INS2037 | Hệ thống thông tin và các quy trình kinh doanh Business Information Systems and Processes | 3 | 27 | 18 | 0 | INT1004
|
27 | INS2051 | Các phương pháp định lượng trong quản lí Quantitative Methods for Management | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 |
28 | INS2055 | Các hệ cơ sở dữ liệu Database Systems | 3 | 27 | 18 | 0 | INT1004 |
IV.2 | Các học phần tự chọn | 06/18 | |||||
29 | INS2022 | Môi trường xã hội, đạo đức, pháp lí trong kinh doanh Legal, Ethical, Social Environment of Business | 3 | 27 | 18 | 0 | THL1057 |
30 | INS2058 | Quyền sở hữu trí tuệ Intellectual Property Rights | 3 | 27 | 18 | 0 | THL1057 |
31 | INS2053 | Tạo lập và quản lí Web Web Authoring and Web Management | 3 | 27 | 18 | 0 | INT1004 |
32 | INS3066 | Các giải pháp kinh doanh cho doanh nghiệp Enterprise Business Solutions | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2023 |
33 | INS3059 | Quản trị dự án IT IT Project Management | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2023 |
34 | INS2060 | Đổi mới công nghệ thông tin và kinh doanh IT and Business Innovation | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2019 |
V | Khối kiến thức ngành | 63 | |||||
V.1 | Các học phần bắt buộc | 28 | |||||
35 | INS2004 | Thống kê Kinh tế Economic Statistics | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 |
36 | INS2061 | Khai phá dữ liệu và phân tích kinh doanh Data Mining and Business Analytics | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 INS2055 |
37 | INS3073 | Kho Dữ liệu và Phân tích kinh doanh Data Warehousing and Business Analytics | 3 | 30 | 15 | 0 | INS3063 |
38 | INS3047 | Lập trình Python Python programming | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2020 |
39 | INS3048 | Tối ưu hóa trong quản lí định lượng Optimization in Quantitative Management | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2051 |
40 | INS3049 | Kinh tế lượng Econometrics | 4 | 40 | 20 | 0 | MAT1004 |
41 | INS3050 | Cấu trúc dữ liệu và giải thuật Data Structures and Algorithms | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2020 |
42 | INS3075 | Seminar | 3 | 27 | 18 | 0 | |
43 | INS3008 | Project | 3 | 27 | 18 | 0 | |
V.2 | Các học phần tự chọn | 06/15 | |||||
44 | INS3060 | Thương mại điện tử E-Commerce | 3 | 27 | 18 | 0 | |
45 | INS3076 | Phân tích dữ liệu lớn Big Data Analytics | 3 | 27 | 18 | 0 | |
46 | INS3046 | Học máy Machine Learning | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 |
47 | INS3061 | Các hệ thống thông tin doanh nghiệp Enterprise Information Systems | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2019 INS2037 |
48 | INS3021 | Quản trị chuỗi cung ứng Supply Chain Management | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2019 |
V.3 | Các học phần tự chọn kiến thức bổ trợ | 04/10 | |||||
49 | INS1005 | Phương pháp luận nghiên cứu trong công nghệ thông tin IT Research Methodology | 2 | 18 | 12 | 0 | INS1016 |
50 | INS2059 | Lãnh đạo và xây dựng đội ngũ Leadership and Team Building | 2 | 18 | 12 | 0 | INS1016 |
51 | INS3077 | Dữ liệu lớn, trách nhiệm lớn: Luật và đạo đức trong phân tích kinh doanh Big Data, Big Responsibilities: The Law and Ethics of Business Analytics | 2 | 20 | 10 | 0 | |
52 | INS3078 | Khoa học Quản lí Management Science | 2 | 18 | 12 | 0 | INS2051 |
53 | SOC1050 | Xã hội học đại cương Introduction to Sociology | 2 | 24 | 6 | 0 | |
V.4 | Các nhóm học phần chuyên sâu lựa chọn | 15 | |||||
V.4.1 | Phát triển các mô hình phân tích | 15 | |||||
54 | INS3079 | Các mô hình thống kê cho phân tích dữ liệu 1 Statistical Models for Data Analysis 1 | 3 | 27 | 18 | 0 | |
55 | INS3082 | Các mô hình thống kê cho phân tích dữ liệu 2 Statistical Models for Data Analysis 2 | 3 | 27 | 18 | 0 | INS3079 |
56 | INS3083 | Phân tích và trực quan hóa dữ liệu Data visualization and analytics | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 INS3047 |
57 | INS3069 | Các hệ hỗ trợ ra quyết định Decision Support Systems | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2061 INS3063 |
58 | INS3080 | Trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence | 3 | 30 | 15 | 0 | INS3061 INS2023 |
V.4.2 | Phân tích dữ liệu tài chính | 15 | |||||
59 | INS2015 | Tài chính căn bản Fundamentals of Finance | 3 | 30 | 15 | 0 | INE1051 |
60 | INS3007 | Tài chính doanh nghiệp Corporate Finance | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2015 |
61 | INS3084 | Chuỗi thời gian tài chính Financial Time Series | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2051 |
62 | INS3085 | Tính toán tài chính trong quản trị bảo hiểm và rủi ro tài chính Financial Computing for Actuaries | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2051 |
63 | FIB3005 | Đầu tư và quản lí danh mục đầu tư Investment and Portfolio Management | 3 | 30 | 15 | 0 | INS3007 |
V.4.3 | Phân tích dữ liệu Marketing | 15 | |||||
64 | INS2003 | Nguyên lí marketing Principles of Marketing | 3 | 36 | 9 | 0 | |
65 | INS3086 | Dữ liệu và phân tích dữ liệu cho ra quyết định marketing Data and Analysis for Marketing Decisions | 3 | 36 | 9 | 0 | INS2003 INS2061 |
66 | INS3087 | Các mô hình cho chiến lược marketing Models for Marketing Strategy | 3 | 36 | 9 | 0 | |
67 | INS3088 | Thử nghiệm ra quyết định kinh doanh Experiments for Business Decision Making | 3 | 36 | 9 | 0 | |
68 | INS3089 | Các mô hình định lượng trong nghiên cứu marketing Quantitative Models in Marketing Research | 3 | 36 | 9 | 0 | INS2051 |
V.5 | Khóa luận tốt nghiệp/các học phần thay thế khóa luận tốt nghiệp | 10 | |||||
69 | INS4001 | Thực tập thực tế Internship | 5 | 0 | 75 | 0 | INS3059 INS3061 |
70 | INS4011 | Khóa luận tốt nghiệp Graduation Thesis | 5 | 0 | 75 | 0 | |
Các học phần thay thế khóa luận tốt nghiệp | |||||||
71 | INS4016 | Phân tích dữ liệu nâng cao Advanced Data Analytics | 2 | 20 | 10 | 0 | INS3046 |
72 | INS4017 | Khai phá dữ liệu hiện đại Modern Data Mining | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2061 |
Tổng cộng | 145 |
Ghi chú:
– (*) Sinh viên tự tích lũy các học phần Tiếng Anh B1, B2 và phải đạt trình độ B2 theo Khung tham chiếu trình độ ngôn ngữ chung của Châu Âu (tương đương bậc 4 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam) trước khi học các học phần thuộc khối kiến thức theo nhóm ngành và ngành;
Chương trình được giảng dạy bằng tiếng Anh, trừ các học phần thuộc Khối kiến thức chung được giảng dạy bằng tiếng Việt.
Chương trình Phân tích dữ liệu kinh doanh được phê duyệt và thực hiện trên cơ sở tuân thủ cấu trúc và phương pháp đào tạo tín chỉ. Phương pháp này cho phép sinh viên tích lũy kiến thức, chủ động thiết kế kế hoạch học tập, lựa chọn tiến độ học tập phù hợp theo khả năng, sở trường và hoàn cảnh riêng của mình;
Áp dụng phương pháp dạy học tiên tiến đang được sử dụng tại các Đại học uy tín trên thế giới, có điều chỉnh cho phù hợp với phương thức đào tạo tín chỉ theo văn bản hướng dẫn phương pháp dạy học số 776/ĐT ngày 11/8/2006 của ĐHQGHN, nhằm nâng cao ý thức tự giác trong học tập, năng lực tự học, tự nghiên cứu, phát triển tư duy sáng tạo, rèn luyện kĩ năng thực hành, nâng cao kĩ năng làm việc nhóm, kĩ năng tìm kiếm và xử lý thông tin, kĩ năng trình bày, thảo luận, đồng thời tăng cường mối liên kết giữa đào tạo và nghiên cứu khoa học, nâng cao chất lượng đào tạo nói chung, dạy học nói riêng;
Thông qua các giờ giảng của giảng viên nước ngoài, chương trình dần dần tiếp thu phương pháp giảng dạy tiên tiến của các nền giáo dục hiện đại trên thế giới (Mĩ, Australia và một số quốc gia khác);
Hướng dẫn sinh viên tự học theo kiểu nghiên cứu; chú trọng đào tạo, phát triển các kĩ năng nghề nghiệp, khả năng thực hành và ứng dụng thực tế cho sinh viên;
Khuyến khích làm việc theo nhóm, tham gia các bài tập tình huống, tổ chức nhiều buổi thảo luận, trao đổi, hướng dẫn sinh viên nghiên cứu khoa học, viết báo cáo, trình bày trên lớp các bài tập lớn.
Áp dụng phương thức đào tạo theo tín chỉ đối với các học phần Giáo dục thể chất, Giáo dục quốc phòng, Lí luận chính trị theo chủ trương chung của ĐHQGHN;
Tổ chức thực tập, kiến tập cho sinh viên ở các cơ quan, doanh nghiệp liên quan kể cả ở nước ngoài theo yêu cầu của chương trình.
Giảng viên tham gia giảng dạy chương trình cử nhân Phân tích dữ liệu kinh doanh là những nhà giáo có tên tuổi trong và ngoài ĐHQGHN, trình độ từ thạc sĩ trở lên, được đào tạo ở các quốc gia có nền giáo dục phát triển như Mỹ, Anh, Australia, Canada… Các giảng viên đều đạt chuẩn về ngoại ngữ để giảng dạy các môn học bằng tiếng Anh, đồng thời có kiến thức chuyên môn sâu cũng như kinh nghiệm thực tế phong phú về lĩnh vực mình phụ trách giảng dạy. Ngoài ra, Khoa còn có sự trao đổi giảng viên với một sô trường đại học danh tiếng nước ngoài để đưa giảng viên nước ngoài cùng đảm nhận giảng dạy một số học phần trong chương trình. Tỉ lệ giảng viên nước ngoài tham gia chương trình chiếm khoảng 20%-25% các học phần chuyên ngành. Đội ngũ giảng viên trong và ngoài nước cùng phối hợp tạo nên một cộng đồng và môi trường giáo dục mang tính chất quốc tế tại Khoa.
Khoa Quốc tế đã hợp tác với Viện nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM) trong việc khai thác đội ngũ nhà nghiên cứu, giảng viên của Viện tham gia chương trình đào tạo Phân tích dữ liệu kinh doanh từ năm 2019.
Chương trình Thu hút học giả của ĐHQGHN đặt tại Khoa Quốc tế (gọi tắt là Chương trình) ra đời với mục đích phát huy kinh nghiệm, năng lực, trí tuệ của các học giả đang làm việc tại các trường đại học, cơ sở nghiên cứu khoa học uy tín trên thế giới để đóng góp cho sự phát triển kinh tế – xã hội của đất nước. Chương trình đồng thời giúp tăng cường chỉ số hội nhập quốc tế của ĐHQGHN nói chung và Khoa Quốc tế nói riêng, tạo động lực, môi trường đào tạo và nghiên cứu quốc tế, nâng cao năng lực đội ngũ cán bộ của Khoa, tiếp nhận chuyển giao công nghệ giảng dạy, nghiên cứu tiên tiến, quản trị đại học của nước ngoài, tăng cường tỷ lệ giảng viên đến từ các trường đại học uy tín nước ngoài giảng dạy tại Khoa.
Các học giả của Chương trình tham gia giảng dạy toàn bộ thời lượng một học phần hoặc phối hợp giảng dạy cùng giảng viên Khoa Quốc tế trong các chương đào tạo triển khai tại Khoa. Việc tổ chức giảng dạy được thực hiện với phương châm khuyến khích giảng viên của Khoa Quốc tế tham gia cùng soạn bài giảng và giảng dạy, hướng dẫn sinh viên, học viên. Trong quá trình này, sinh viên, học viên và giảng viên Khoa Quốc tế sẽ trải nghiệm những phương pháp làm việc, cách tiếp cận mới hiện đang được áp dụng tại các cơ sở đào tạo uy tín ở nước ngoài.
Để phát huy tối đa hiệu quả của hoạt động này, các học giả của Chương trình sẽ được ưu tiên sắp xếp giảng dạy những môn học mới hoặc đòi hỏi cập nhật phương pháp làm việc, kiến thức mới một cách thường xuyên hoặc những học phần mà hiện nay ở Việt Nam còn thiếu nguồn giảng viên có trình độ cao, đáp ứng tốt yêu cầu của học phần và của Chương trình.
DANH SÁCH GIẢNG VIÊN THAM GIA GIẢNG DẠY
STT | Họ và tên | Học hàm | Học vị | Chuyên ngành đào tạo |
Nguyễn Hải Thanh | PGS | TS | Toán tin | |
Nguyễn Thị Nguyệt | PGS | TS | Kinh tế học | |
Rachel Chung | TS | Phân tích dữ liệu | ||
Trần Đức Quỳnh | TS | Toán tin | ||
Nguyễn Quang Thuận | TS | Toán | ||
Vũ Việt Vũ | TS | Công nghệ thông tin | ||
Vũ Thanh Tùng | TS | Khoa học máy tính | ||
Đỗ Ngọc Bích | ThS | Marketing | ||
Đỗ Phương Huyền | ThS | Kinh tế, Tài chính | ||
Nguyễn Phú Hưng | TS | Quản trị và tài chính | ||
Francesco Meca | ThS | Quản trị kinh doanh | ||
Trần Thị Oanh | TS | Công nghệ thông tin | ||
Lê Duy Tiến | Ths | Công nghệ thông tin | ||
Hoàng Kim Thu | ThS | Kinh tế, Tài chính | ||
Lê Đức Thịnh | TS | Toán học | ||
Lê Hoài Thu | ThS | Phương pháp giảng dạy tiếng Anh | ||
Tom Denison | GS | TS | Công nghệ thông tin | |
Lê Văn Liên | TS | Tài chính – Kế toán | ||
Nguyễn Hà Nam | PGS | TS | Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo | |
Mai Anh | TS | Quản trị kinh doanh | ||
Lemai Nguyễn | TS | Phân tích kinh doanh | ||
Vũ Xuân Đoàn | PGS | TS | Luật kinh doanh quốc tế | |
Nguyễn Thanh Tùng | PGS | TS | Công nghệ thông tin | |
Nguyễn Thị Anh Thơ | ThS | Kinh tế đối ngoại | ||
Nguyễn Thị Kim Anh | PGS | TS | Quản trị kinh doanh | |
Nguyễn Thị Lan Anh | ThS | Ngôn ngữ Anh | ||
Nguyễn Thị Minh Huyền | ThS | Khoa học quản lí | ||
Nguyễn Thị Minh Thư | ThS | Kinh tế | ||
Mẫn Quang Huy | PGS | TS | Quy hoạch và quản lý đất đai | |
Nguyễn Văn Hạnh | TS | Toán tin | ||
Nguyễn Thùy Anh | Tiến sĩ | Kinh tế | ||
Nguyễn Trung Hiển | TS | Quản trị kinh doanh | ||
Lê Thị Hoài An | GS | TS | Toán | |
Nguyễn Hồng Hanh | TS | Kinh doanh điện tử và dịch vụ | ||
Phạm Hương Trang | Thạc sĩ | Quản trị kinh doanh | ||
Phạm Ngọc Hùng | TS | Công nghệ thông tin | ||
Phạm Thị Huệ | TS | Hệ thống thông tin quản lý | ||
Phạm Thị Liên | PGS | TS | Quản trị kinh doanh | |
Phạm Thị Thuỷ | TS | Giảng dạy tiếng Anh cho người nước ngoài | ||
Richard Pearl | ThS | Khoa học quản lí | ||
Chiachi Tsan | GS | Tiến sĩ, Mỹ | Quản trị kinh doanh | |
Sabri Boubaker | GS | Tiến sĩ, Pháp | Tài chính |
– Văn phòng tuyển sinh, Khoa Quốc tế – ĐHQGHN
Nhà G8, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội; ĐT (024) 3555 3555 . Hotline: 0983 372 988, 0379884488
– Phòng Công tác học sinh sinh viên, Khoa Quốc tế – ĐHQGHN
Nhà C, Làng sinh viên HACINCO, 79 Ngụy Như Kon Tum, Thanh Xuân, Hà Nội; Điện thoại: (024) 3555 3555/ (024) 3557 5992 (số lẻ 36). Hotline: 0983 372 988, 0379884488
Đăng ký nhận tư vấn tuyển sinh trực tuyến tại đây: http://bit.ly/VNUIS-DH2019
Email: tuyensinh@khoaquocte.vn
Website: www.khoaquocte.vn; www.is.vnu.edu.vn