- Tên chương trình đào tạo (tiếng Anh và tiếng Việt)
Phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Data Analytics)
- Thời gian đào tạo: 4 năm
- Giới thiệu về chương trình đào tạo
Chương trình cử nhân Phân tích dữ liệu kinh doanh (BDA) được đào tạo hoàn toàn bằng tiếng Anh và được thiết kế dựa trên chương trình tương tự của Trường Đại học Pennsylvania và được công nhận tín chỉ bởi Trường Đại học Deakin (Úc). Đây là ngành học có tính liên ngành giữa khoa học tính toán, thống kê, kinh tế, tài chính, quản lý và khoa học máy tính. Sinh viên theo học ngành này được trang bị các phương pháp và kĩ thuật nhằm khai thác thông tin, chuyển hóa những dữ liệu thu thập được trong quá trình kinh doanh thành thông tin có ích giúp cho doanh nghiệp nâng cao hiệu quả của hoạt động kinh doanh.
Bên cạnh đó, các nội dung kiến thức cũng phù hợp với xu thế trong thời đại chuyển đổi số, ứng dụng của khoa học tính toán, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu trong lĩnh vực kinh doanh. Triết lý đào tạo của chương trình là gắn lý thuyết với thực hành và thực tế tại doanh nghiệp cho sinh viên cũng như tăng cường kĩ năng sử dụng tiếng Anh.
Ngoài học tập trên lớp theo các môn trong chương trình học, sinh viên ngành BDA còn được học tập và nghiên cứu cùng các nhóm nghiên cứu của Trường Quốc tể. Các nhóm nghiên cứu phục vụ đào tạo cho ngành BDA có thể kể đến “Học máy, tính toán thông minh và ứng dụng”, “Xử lý ngôn ngữ tự nhiên”, v.v. Khi theo học chương trình cử nhân BDA và làm việc cùng các các nhóm nghiên sinh viên được rèn luyện các kỹ năng nghiên cứu cũng như ứng dụng các công cụ trực quan hoá dữ liệu, thống kê, trí tuệ nhân tạo, tính toán tối ưu, dữ liệu và hệ thống thông tin để giải quyết các bài toán trong kinh doanh. Đây là điểm mạnh nổi trội của sinh viên ngành BDA so với sinh viên các ngành học truyền thống khác.
Các khối kiến thức cốt lõi của ngnahf phân tích dữ liệu kinh doanh có thể được minh họa như sau
- Khung chương trình
Chương trình được thiết kế với tổng khối lượng kiến thức phải tích lũy là 135 tín chỉ (chưa kể Giáo dục thể chất và Giáo dục an ninh quốc phòng, Kĩ năng bổ trợ), trong đó:
| – | Khối kiến thức chung: 11 tín chỉ (Không tính các học phần GDTC, GDQP-AN và Kĩ năng bổ trợ) | |
| – | 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 kiến thức ngành: | 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: | 15/45 tín chỉ | |
| + Thực tập và khóa luận tốt nghiệp/các học phần thay thế khóa luận tốt nghiệp: | 10 tín chỉ | |
Sinh viên phải có trình độ tiếng Anh tối thiểu Bậc 4 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam hoặc tương đương trước khi học các học phần thuộc khối kiến thức theo nhóm ngành và ngành.
Chương trình được tổ chức đào tạo trong thời gian 4 năm. Trong năm học thứ 1 và học kì đầu của năm học thứ 2, sinh viên được trang bị những kiến thức đại cương theo quy định của Bộ Giáo dục và Đào tạo, được học thêm các học phần tiếng Anh học thuật, tiếng Anh chuyên ngành, kĩ năng mềm, toán, thống kê, tin học, v.v. và những kiến thức cơ bản thiết yếu liên quan đến ngành đào tạo liên ngành thuộc 3 mảng toán ứng dụng, tin học, kinh doanh vào năm học thứ 2, 3. Sinh viên sẽ được học những học phần chuyên sâu về dữ liệu, quản trị kinh doanh như: Hệ thống thông tin và các quy trình kinh doanh, các hệ cơ sở dữ liệu, đổi mới CNTT và kinh doanh, lập trình Python, tối ưu hoá trong quản lý định lượng, phân tích dữ liệu lớn, quản trị chuỗi cung ứng v.v. Năm thứ 4 sinh viên thực hiện các học phần tự chọn thuộc khối kiến thức ngành và nhóm chuyên sâu lựa chọn theo một trong các hướng 1) mô hình phân tích, 2) phân tích dữ liệu tài chính, 3) phân tích dữ liệu marketing. Ngoài ra sinh viên viết và bảo vệ khoá luận tốt nghiệp hoặc hoàn thành 02 học phần thay thế (thời lượng 05 tín chỉ) vào học kì 8 sau khi đã tích lũy đủ số tín chỉ theo các học phần của chương trình đào tạo.
- Các chương trình tham khảo
Chương trình BDA được tham khảo từ một số chương trình của các Trường hàng đầu dưới đây.
- Chương trình cử nhân phân tích kinh doanh của Đại học bang Pennsylvania, Hoa Kỳ, https://oid.wharton.upenn.edu/programs/undergraduate/business-analytics-joint-concentration/
- Chương trình cử nhân Phân tích dữ liệu kinh doanh, Đại học Arizona, Hoa Kỳ, https://wpcarey.asu.edu/undergraduate-degrees/business-data-analytics
- Chương trình cử nhân phân tích dữ liệu của Trường Đại học RMIT, Úc, https://www.rmit.edu.au/study-with-us/levels-of-study/undergraduate-study/honours-degrees/bachelor-of-analytics-honours-bh119
- Chương tình cử nhân Khoa học phân tích kinh doanh của Trường Đại học Monash, Úc, http://www.monash.edu/pubs/2018handbooks/aos/business-analytics/ug-bus-business-analytics.html
- Ghi chú: Sinh viên có thể tham khảo các chương trình trên để nắm rõ hơn về ngành học cũng như chủ động tham gia các khoá học mở trực tuyến (https://www.coursera.org/)
- Đội ngũ cán bộ tham gia giảng dạy
Đội ngũ cán bộ tham gia giảng dạy cho chương trình BDA là các chuyên gia trong các lĩnh vực toán tin, công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, kinh tế. Hầu hết giảng viên đều có trình độ tiến sĩ và được đào tạo bài bản tại nước ngoài. Trong đó cố vấn cho chương trình là GS.TS. Hồ Tú Bảo, một chuyên gia đã có hơn 20 năm làm việc tại Viện Nghiên cứu tiên tiến Nhật Bản và chuyên gia chuyển đổi số, kinh tế số của chính phủ Việt Nam. Bên cạnh đội ngũ giảng viên của Trướng Quốc tế, các bạn sinh viên có cơ hội học tập cùng các thầy cô thỉnh giảng đến từ các trường đại học lớn ở Hà Nội như Trường Đại học Bách Khoa, Trường Đại học Công nghệ – ĐHQGHN, Trường Đại học Ngoại Thương, v.v.
- Cở sở vật chất phục cho đào tạo ngành BDA
Trường Quốc tế trang bị đầy đủ cở sở phục vụ đào tạo cho ngành BDA bao gồm phòng học, phòng máy tính và các phần mềm chuyên dụng. Bên cạnh đó sinh viên có thể được thực hành tại Trung tâm nghiên cứu tích hợp thông minh với phòng nghiên cứu về Khoa học dữ liệu và ứng dụng với các máy tính cấu hình cao và đặc biệt là máy chủ Trí tuệ nhân tạo được trang bị GPU có giá trị lên đến 3 tỷ đồng. Ngoài ra, sinh viên cũng được trải nghiệm với Trung tâm trải nghiệm số của Seimens đầu tư cho Đại học Quốc gia mà Trường Quốc tế là một đơn vị thụ hưởng, các thiết bị được đầu tư cho các nhóm nghiên cứu, trung tâm nghiên cứu của Trường Quốc tế.
Về dữ liệu thực hành sinh viên được sử dụng các dữ liệu thực tế trong quá trình phối hợp với các công ty, được trải nghiệm tự xây dựng dữ liệu cũng như sử dụng dữ liệu thực tế từ các đề tài của giảng viên Trường Quốc tế cũng như hệ thống dữ liệu được khai thác từ các nguồn dữ liệu mở phục vụ cho ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Phụ lục
Khung chương trình đào tạo chi tiết
| 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 | |||||
| PHI1006 | Triết học Mác – Lênin Marxist-Leninist Philosophy | 3 | 30 | 15 | 0 | ||
| PEC1008 | Kinh tế chính trị Mác – Lênin Marx-Lenin Political Economy | 2 | 20 | 10 | 0 | PHI1006 | |
| PHI1002 | Chủ nghĩa xã hội khoa học Scientific Socialism | 2 | 30 | 0 | 0 | ||
| HIS1001 | Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam Revolutionary Guidelines of Vietnam Communist Party | 2 | 20 | 10 | 0 | ||
| POL1001 | Tư tưởng Hồ Chí Minh Ho Chi Minh’s Ideology | 2 | 20 | 10 | 0 | ||
| FLF1107 | Tiếng Anh B1 (*) English B1 | 5 | 20 | 35 | 20 | ||
| FLF1108 | Tiếng Anh B2 (*) English B2 | 5 | 20 | 35 | 20 | ||
| Giáo dục thể chất Physical Education | 4 | ||||||
| Giáo dục quốc phòng – an ninh National Defence Education | 8 | ||||||
| II | Khối kiến thức theo lĩnh vực | 23 | |||||
| INS1014 | Tiếng Anh học thuật 1 English for Academic Purposes 1 | 4 | 30 | 30 | 0 | ||
| INS1053 | Nhập môn cho BDA Introduction to BDA | 2 | 15 | 15 | 0 | ||
| INT1004 | Tin học cơ sở 2 Introduction to Informatics 2 | 3 | 17 | 28 | 0 | ||
| MAT1092 | Toán cao cấp Advanced Mathematics | 4 | 45 | 15 | 0 | ||
| MAT1004 | Lí thuyết xác suất và thống kê toán Theory of Probability and Mathematical Statistics | 3 | 27 | 18 | 0 | ||
| INS2065 | Các công nghệ dựa trên nền công nghệ thông tin Computer Based Technologies | 2 | 18 | 12 | 0 | INT1004 | |
| INS2020 | Lập trình 1 Programming 1 | 3 | 30 | 15 | 0 | ||
| PSY1050 | Tâm lí học đại cương Introduction to Psychology | 2 | 24 | 6 | 0 | ||
| III | Khối kiến thức theo khối ngành | 14 | |||||
| INS3009 | Khởi nghiệp Entrepreneurship | 3 | 36 | 9 | 0 | ||
| THL1057 | Pháp luật đại cương Introduction to Law | 2 | 24 | 6 | 0 | ||
| INE1050 | Kinh tế vi mô Microeconomics | 3 | 36 | 9 | 0 | ||
| INE1051 | Kinh tế vĩ mô Macroeconomics | 3 | 36 | 9 | 0 | ||
| 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 | |||||
| INS3063 | Phân tích kinh doanh hỗ trợ ra quyết định Enterprise Analytics for Decision Support | 3 | 27 | 18 | 0 | ||
| INS3062 | Các nguyên lí an toàn thông tin Principles of Information Security | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2025 | |
| INS2023 | Quản trị hoạt động Operations Management | 3 | 36 | 9 | 0 | INS2019 | |
| INS2037 | Hệ thống thông tin và các quy trình kinh doanh Business Information Systems and Processes | 3 | 27 | 18 | 0 | INT1004 | |
| INS2051 | Các phương pháp định lượng trong quản lí Quantitative Methods for Management | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 | |
| INS2055 | Các hệ cơ sở dữ liệu Database Systems | 3 | 27 | 18 | 0 | INT1004 | |
| IV.2 | Các học phần tự chọn | 06/18 | |||||
| INS2022 | Môi trường xã hội, đạo đức, pháp lí trong kinh doanh Legal, Ethical, Social Environment of Business | 3 | 27 | 18 | 0 | THL1057 | |
| INS2058 | Quyền sở hữu trí tuệ Intellectual Property Rights | 3 | 27 | 18 | 0 | THL1057 | |
| INS2053 | Tạo lập và quản lí Web Web Authoring and Web Management | 3 | 27 | 18 | 0 | INT1004 | |
| INS3066 | Các giải pháp kinh doanh cho doanh nghiệp Enterprise Business Solutions | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2023 | |
| INS3059 | Quản trị dự án IT IT Project Management | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2023 | |
| 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 | |||||
| INS2004 | Thống kê Kinh tế Economic Statistics | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 | |
| INS2061 | Khai phá dữ liệu và phân tích kinh doanh Data Mining and Business Analytics | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 INS2055 | |
| INS3073 | Kho Dữ liệu và Phân tích kinh doanh Data Warehousing and Business Analytics | 3 | 30 | 15 | 0 | INS3063 | |
| INS3047 | Lập trình Python Python programming | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2020 | |
| INS3048 | Tối ưu hóa trong quản lí định lượng Optimization in Quantitative Management | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2051 | |
| INS3049 | Kinh tế lượng Econometrics | 4 | 40 | 20 | 0 | MAT1004 | |
| INS3050 | Cấu trúc dữ liệu và giải thuật Data Structures and Algorithms | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2020 | |
| INS3075 | Seminar | 3 | 27 | 18 | 0 | ||
| INS3008 | Project | 3 | 27 | 18 | 0 | ||
| V.2 | Các học phần tự chọn | 06/15 | |||||
| INS3060 | Thương mại điện tử E-Commerce | 3 | 27 | 18 | 0 | ||
| INS3076 | Phân tích dữ liệu lớn Big Data Analytics | 3 | 27 | 18 | 0 | ||
| INS3046 | Học máy Machine Learning | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 | |
| INS3061 | Các hệ thống thông tin doanh nghiệp Enterprise Information Systems | 3 | 27 | 18 | 0 | INS2019 INS2037 | |
| 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 | |||||
| INS1005 | Phương pháp luận nghiên cứu trong công nghệ thông tin IT Research Methodology | 2 | 18 | 12 | 0 | INS1016 | |
| INS2059 | Lãnh đạo và xây dựng đội ngũ Leadership and Team Building | 2 | 18 | 12 | 0 | INS1016 | |
| 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 | ||
| INS3078 | Khoa học Quản lí Management Science | 2 | 18 | 12 | 0 | INS2051 | |
| 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 | |||||
| INS3079 | Các mô hình thống kê cho phân tích dữ liệu 1 Statistical Models for Data Analysis 1 | 3 | 27 | 18 | 0 | ||
| INS3082 | Các mô hình thống kê cho phân tích dữ liệu 2 Statistical Models for Data Analysis 2 | 3 | 27 | 18 | 0 | INS3079 | |
| INS3083 | Phân tích và trực quan hóa dữ liệu Data visualization and analytics | 3 | 27 | 18 | 0 | MAT1004 INS3047 | |
| INS3069 | Các hệ hỗ trợ ra quyết định Decision Support Systems | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2061 INS3063 | |
| INS3080 | Trí tuệ nhân tạo Artificial Intelligence | 3 | 30 | 15 | 0 | INS3061 INS2023 | |
| V.4.2 | Phân tích dữ liệu tài chính | 15 | |||||
| INS2015 | Tài chính căn bản Fundamentals of Finance | 3 | 30 | 15 | 0 | INE1051 | |
| INS3007 | Tài chính doanh nghiệp Corporate Finance | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2015 | |
| INS3084 | Chuỗi thời gian tài chính Financial Time Series | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2051 | |
| INS3085 | Tính toán tài chính trong quản trị bảo hiểm và rủi ro tài chính Financial Computing for Actuaries | 3 | 30 | 15 | 0 | INS2051 | |
| 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 | |||||
| INS2003 | Nguyên lí marketing Principles of Marketing | 3 | 36 | 9 | 0 | ||
| 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 | |
| INS3087 | Các mô hình cho chiến lược marketing Models for Marketing Strategy | 3 | 36 | 9 | 0 | ||
| INS3088 | Thử nghiệm ra quyết định kinh doanh Experiments for Business Decision Making | 3 | 36 | 9 | 0 | ||
| 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 | |||||
| INS4001 | Thực tập thực tế Internship | 5 | 0 | 75 | 0 | INS3059 INS3061 | |
| INS4011 | Khóa luận tốt nghiệp Graduation Thesis | 5 | 0 | 75 | 0 | ||
| Các học phần thay thế khóa luận tốt nghiệp | |||||||
| INS4016 | Phân tích dữ liệu nâng cao Advanced Data Analytics | 2 | 20 | 10 | 0 | INS3046 | |
| 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.
Danh sách giảng viên
| STT | Họ và tên | Chức danh khoa học, học vị | Chuyên ngành đào tạo | Đơn vị công tác |
| 1. | Ngô Dung Nga | TThS | Ngôn ngữ Anh
| Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 2. | Nguyễn Lan Anh | |||
| 3. | Nguyễn Thị Hồng | |||
| 4. | Dương Thu Huyền | |||
| 5. | Đặng Hồng Ngân | |||
| 6. | Trần Đức Quỳnh | TS | Toán ứng dụng | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 7. | Trần Thị Oanh | TS | Công nghệ thông tin | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 8. | Nguyễn Thanh Tùng | PGS.TS | Công nghệ thông tin | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 9. | Vũ Việt Vũ | Tiến sĩ | Công nghệ thông tin | Viện Công Nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội |
| 10. | Nguyễn Hải Thanh | PGS.TS | Toán tin | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 11. | Tạ Anh Sơn | Tiến sĩ | Toán | Viện Toán ứng dụng và Tin học, Đại học Bách Khoa Hà Nội |
| 12. | Đỗ Ngọc Diệp | GS. TSKH | Toán | Viện Toán học Hà Nội (đã nghỉ hưu) |
| 13. | Vũ Thanh Tùng | Tiến sĩ | Khoa học máy tính
| Viện nghiên cứu công nghệ FPT |
| 14. | Lê Duy Tiến | Thạc sĩ | Công nghệ thông tin | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 15. | Khúc Năng Toàn | Tiến sĩ | Tâm lí học | Trường ĐH Sư phạm Hà Nội |
| 16. | Nguyễn Thị Minh Huyền | Thạc sĩ | Quản trị | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 17. | Đoàn Thu Trang | Tiến sĩ | Quản trị kinh doanh | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 18. | Nguyễn Vũ Hoàng | PGS.TS | Luật học | Học viện chính trị khu vực 1 |
| 19. | Nguyễn Thị Anh Thơ | Thạc sĩ | Kinh tế đối ngoại | Đại học Luật Hà Nội |
| 20. | Hoàng Kim Thu | Thạc sĩ | Kinh tế Tài chính | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 21. | Nguyễn Thị Nguyệt | PGS.TS | Kinh tế học | Viện nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ương |
| 22. | Phạm Hương Trang | Thạc sĩ | Quản trị kinh doanh | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 23. | Mai Anh | Tiến sĩ | Quản trị kinh doanh | Khoa Quốc tế – ĐHQGHN |
| 24. | Lê Quang Minh | Tiến sĩ | Công nghệ Thông tin | Viện Công Nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội |
| 25. | Tom Denison | Giáo sư | Công nghệ thông tin | Trường Đại học Monash, Úc |
| 26. | Lê Thị Hoài An | Giáo sư | Toán | University of Lorraine |
| 27. | Nguyễn Thị Hồng Vân | Thạc sĩ | Quản trị kinh doanh | Đại học Ngoại thương |
| 28. | Mẫn Quang Huy | Phó giáo sư | Quy hoạch và quản lý đất đai | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 29. | Nguyễn Văn Hạnh
| . Tiến sĩ | Toán tin | Khoa CNTT – Học viện Nông nghiệp Việt Nam
|
| 30. | Lê Đức Thịnh | Tiến sĩ | Toán | |
| 31. | Phạm Thị Huệ | Tiến sĩ | Hệ thống thông tin quản lý | Trường Đại học Monash, Úc |
| 32. | Rachel Chung | Tiến sĩ | Data Analytics | Trường Đại học Chatham, Mỹ |
| 33. | Nguyễn Mạnh Hùng | Tiến sĩ | Toán tin | ĐHGTVT |
| 34. | AliTamaddoni Jahromi | Tiến sĩ | Marketin Quantitative | Trường Đại học Deakin Úc |
| 35. | Nguyễn Hà Nam | PGS. TS | PGS. đầu ngành về KHDL và AI | Viện CNTT-ĐHQGHN |
| 36. | Lê Hải Sơn | Tiến sĩ | Công nghệ thông tin | Viện nghiên cứu Công nghệ FPT |
| 37. | Nguyễn Thị Hồng Hanh | Tiến sĩ | Kinh doanh điện tử và Dịch vụ | Khoa quốc tế – ĐHQGHN |
| 38. | Đỗ Ngọc Bích | Thạc sĩ | Marketing | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 39. | Lê Hải Sơn | Tiến sĩ | Công nghệ thông tin | Viện nghiên cứu Công nghệ FPT |
| 40. | Lemai Nguyễn | Tiến sĩ | Business Analytics | Trường Đại học Deakin Úc |
| 41. | Cù Nguyên Giáp | Thạc sĩ | Công nghệ thông tin | Trường Đại học Thương Mại |
| 42. | Nguyễn Hồng Hanh | Tiến sĩ | Kinh doanh điện tử và Dịch vụ | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 43. | Francesco Meca | Thạc sĩ | Marketing | Khoa Quốc tế – ĐHQGHN |
| 44. | Nguyễn Kim Anh | Tiến sĩ | Khoa học máy tính | Viện nghiên cứu Công nghệ – Đại học FPT |
| 45. | Hoàng Gia Thư | Tiến sĩ | Quản trị kinh doanh | ĐH Hà Nội |
| 46. | Mai Anh | Tiến sĩ | Quản trị kinh doanh | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 47. | Tom Denison | Giáo sư | Công nghệ thông tin | Trường Đại học Monash, Úc |
| 48. | Nguyễn Phú Hưng | Tiến sĩ | Management and Finance | Khoa quốc tế – ĐHQGHN |
| 49. | Nguyễn Quang Thuận | Tiến sĩ | Toán | Khoa Quốc tế-ĐHGQHN |
| 50. | Vũ Xuân Đoàn | PGS.TS | Ngôn ngữ | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 51. | Đinh Phương Linh | Thạc sĩ | Chăm sóc y tế và xã hội | Khoa Xã hội học, ĐHKH XH -NV |
| 52. | Nguyễn Mạnh Hùng | Tiến sĩ | Toán tin | ĐHGTVT |
| 53. | Nguyễn Thị Bích Thủy | Tiến sĩ | Toán tin | Đại học KHTN, ĐHQGHN |
| 54. | Francesco Meca | Thạc sĩ | Marketing | |
| 55. | Nguyễn Mạnh Hùng | Tiến sĩ | Toán tin | ĐHGTVT |
| 56. | Đỗ Phương Huyền | Thạc sĩ | Tài chính | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 57. | Chu Văn Hùng | Thạc sĩ | Tài chính | Khoa Quốc tế-ĐHQGHN |
| 58. | Francesco Meca | Thạc sĩ | Marketing | |
| 59. | Nguyễn Kim Anh | Tiến sĩ | Khoa học máy tính | Viện nghiên cứu Công nghệ – Đại học FPT |
| 60. | Tom Denison | Giáo sư | Công nghệ thông tin | Trường Đại học Monash, Úc |
| 61. | Nguyễn Ngọc Điệp | Tiến sĩ | Hệ thống thông tin | Học viên Công nghệ Bưu chính Viễn thông |
| 62. | Lê Thi Mai | Tiến sĩ | Business and Management | National Pingtung University of Science and Technology, Taiwan |
| 63. | Vũ Thanh Tùng | Tiến sĩ | Khoa học máy tính | Viện nghiên cứu công nghệ FPT |
