Khoa Toán – Cơ – Tin học đã lựa chọn chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu của Trường Đại học Michigan, Hoa Kỳ làm chương trình mẫu để xây dựng chương trình đào tạo của mình do mục tiêu đào tạo của chương trình này phù hợp với điều kiện, yêu cầu đào tạo nguồn nhân lực về ngành này trong bối cảnh của Việt Nam nói chung và phù hợp với thế mạnh của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên nói riêng.
Mục tiêu chung của chương trình Khoa học dữ liệu (KHDL) là đào tạo nguồn nhân lực, có tính cạnh tranh cao trên thị trường lao động trong thời kì hội nhập kinh tế khu vực và thế giới.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, mở ra cho sinh viên những con đường lập nghiệp thú vị và cơ hội học tập nâng cao. Chuyên ngành đào tạo Khoa học dữ liệu cung cấp cho sinh viên nền tảng kiến thức dựa trên 3 lĩnh vực: khoa học máy tính, thống kê và toán học nhằm phân tích, xử lí dữ liệu lớn và phức tạp. Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu sẽ được trang bị kiến thức về về lập trình máy tính, hệ quản trị cơ sở dữ liệu, các mô hình học máy, phân tích thống kê, các phương pháp tính toán trong khoa học dữ liệu và phương pháp diễn giải dữ liệu.
Dưới đây là nội dung chương trình đào tạo:
Kiến thức chung theo lĩnh vực
-
Học phần bắt buộc
- INM1000 Tin học cơ sở
-
Học phần tự chọn
- MAT1060 Nhập môn phân tích dữ liệu
- PHY1070 Nhập môn Internet kết nối
- PHY1020 Nhập môn Robotics
Kiến thức chung của khối ngành
- PHY1100 Cơ - Nhiệt
- PHY1103 Điện - Quang
kiến thức chung của nhóm ngành
-
Các học phần bắt buộc
- MAT2400 Đại số tuyến tính
- MAT2501 Giải tích 1
- MAT2502 Giải tích 2
- MAT2503 Giải tích 3
- MAT2403 Phương trình vi phân
- MAT2034 Giải tích số
- MAT2323 Xác suất - Thống kê
- MAT2407 Tối ưu hóa
- MAT2315 Phương pháp nghiên cứu khoa học
- MAT2506 Kĩ năng mềm
-
Các học phần tự chọn
- MAT2316 Lập trình C/C++
- MAT2317 Lập trình Java
- MAT2318 Lập trình Python
- MAT2319 Lập trình Julia
Kiến thức ngành
-
Các học phần bắt buộc
- MAT3500 Toán rời rạc
- MAT3557 Môi trường lập trình Linux
- MAT3372 Các thành phần phần mềm
- MAT3514 Cấu trúc dữ liệu và thuật toán
- MAT3507 Cơ sở dữ liệu
- MAT3378 Quản trị dữ liệu lớn
- MAT3148 Tính toán song song
- MAT3379 Phân tích hồi quy và ứng dụng
- MAT3533 Học máy
- MAT3380 Seminar Một số vấn đề chọn lọc về Khoa học dữ liệu
- MAT3381 Thực tập thực tế về Khoa học dữ liệu
-
Các học phần tự chọn
-
Tự chọn về kĩ năng phần mềm
- MAT3382 Lập trình cho Khoa học dữ liệu
- MAT3383 Trực quan hóa thông tin
- MAT3384 Tự động hóa
-
Tự chọn về khoa học máy tính
- MAT3385 Cơ sở dữ liệu Web và hệ thống thông tin
- MAT3504 Thiết kế và đánh giá thuật toán
- MAT3508 Nhập môn trí tuệ nhân tạo
-
Thống kê và Khai phá dữ liệu
- MAT3534 Khai phá dữ liệu
- MAT3386 Phương pháp tính toán trong thống kê và khoa học dữ liệu
- MAT3387 Kĩ thuật lấy mẫu khảo sát
- MAT3388 Phân tích chuỗi thời gian
- MAT3389 Quy hoạch thực nghiệm
-
Tự chọn về ứng dụng Khoa học dữ liệu
- MAT3390 Nhập môn Tin sinh học
- MAT3391 Hệ thống thông tin địa lí
- MAT3392 Ứng dụng dữ liệu lớn trong quản lí rủi ro tai biến thiên nhiên
- MAT3393 Khai thác dữ liệu trong Hóa học
- MAT3394 Mô hình toán sinh thái
- MAT3562 Thị giác máy tính
- MAT3395 Lí thuyết trò chơi
- MAT3535 Tìm kiếm thông tin
- MAT3399 Xử lí ngôn ngữ tự nhiên và học sâu
-
Khối kiến thức thực tập và tốt nghiệp
- MAT4083 Khóa luận tốt nghiệp