Chương trình giáo dục đại học ngành Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh – ĐH Đà Nẵng

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:9

Thêm vào BST

Báo xấu

51
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh (DSBA - Data Science & Business Analytics) là ngành học liên ngành, kết hợp Toán - Thống kê, Kinh tế - Kinh doanh và Công nghệ thông tin, nhằm trang bị cho người học năng lực tổ chức, khai thác và phát triển các hệ thống dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định trong các doanh nghiệp. Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm các nội dung chi tiết về chương trình môn học.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Chương trình giáo dục đại học ngành Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh – ĐH Đà Nẵng

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ Độc lập - Tự do - Hạnh phúc Đà Nẵng, ngày tháng năm 2020 CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO TRÌNH ĐỘ ĐẠI HỌC (Ban hành kèm theo Quyết định số 456/QĐ-ĐHKT ngày 27 tháng 02 năm 2020 của Hiệu trưởng Trường Đại học Kinh tế) Trình độ đào tạo : Đại học Ngành : Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh Mã ngành : 7340420 Tên ngành (Tiếng Anh) : Data Science & Business Analytics Loại hình đào tạo : Chính qui 1. Mục tiêu đào tạo: Trong bối cảnh các hoạt động kinh doanh đang đứng trước đòi hỏi phải nhanh chóng chuyển đổi mô hình hoạt động bằng cách tích hợp công nghệ, đặc biệt là các công nghệ mới liên quan đến dữ liệu, Trường Đại học Kinh tế - ĐHĐN đề xuất chương trình đào tạo cử nhân Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh nhằm đáp ứng nhu cầu nguồn nhân lực của xã hội, nguyện vọng và mong muốn của sinh viên, cũng như định hướng, chiến lược phát triển của trường. Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh (DSBA - Data Science & Business Analytics) là ngành học liên ngành, kết hợp Toán - Thống kê, Kinh tế - Kinh doanh và Công nghệ thông tin, nhằm trang bị cho người học năng lực tổ chức, khai thác và phát triển các hệ thống dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định trong các doanh nghiệp. Chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh hướng tới các mục tiêu sau: (1) Đào tạo các cử nhân kinh tế có đủ kiến thức và kỹ năng về khoa học dữ liệu ứng dụng trong kinh doanh, nhất là quản trị và khai thác dữ liệu lớn; (2) Đào tạo các cử nhân kinh tế có năng lực phân tích kinh doanh, phát hiện các vấn đề trong hoạt động kinh doanh, quản lý và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách tối ưu và thông minh;
(3) Đào tạo các cử nhân kinh tế có năng lực hoạt động độc lập và phát triển cá nhân trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu kinh doanh. Các năng lực quan trọng được tập trung trong chương trình đào tạo này là ứng dụng các tiến bộ của khoa học dữ liệu vào phân tích kinh doanh như phân tích và dự báo thị trường, phân tích và dự báo kết quả kinh doanh, phân tích hoạt động nội bộ, phân tích dữ liệu khách hàng… Ngoài ra, cử nhân ngành Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh cũng được trang bị các kỹ năng như tư duy độc lập, sáng tạo, khả năng hợp tác, giao tiếp quốc tế, phát hiện và giải quyết vấn đề, đáp ứng đủ năng lực để có thể thành công và phát triển sự nghiệp trong môi trường kinh doanh hiện đại của cách mạng công nghiệp 4.0. 2. Về nhu cầu xã hội: Khoa học Dữ liệu và Phân tích kinh doanh được tạp chí Harvard Business Review gọi là “Nghề nghiệp hấp dẫn nhất thế kỷ 21”. Thuật ngữ “Khoa học Dữ liệu” đã trở thành một từ khóa phổ biến trên các phương tiện truyền thông, nhất là trên các diễn đàn về việc làm. Tại Hoa Kỳ, Khoa học Dữ liệu đứng đầu trong số 25 nghề tốt nhất, đứng thứ 16 về mức lương và đứng đầu trong số 10 ngành nghề được tuyển dụng nhiều nhất hiện nay. Các vị trí nghề nghiệp đòi hỏi các năng lực về phân tích dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu lớn đang gia tăng nhanh chóng ở rất nhiều các quốc gia trên thế giới. Ở Việt Nam, nhu cầu tuyển dụng các chức danh nghề nghiệp liên quan đến khoa học dữ liệu trong các doanh nghiệp đang tăng lên nhanh chóng và dự báo sẽ trở nên cấp thiết trong các năm sắp tới. Trong xu hướng của CMCN 4.0, đặc biệt là giai đoạn chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ ở Việt Nam hiện nay, các doanh nghiệp ngày càng nhận thức rõ tầm quan trọng của dữ liệu trong hoạt động tác nghiệp và điều hành, nhất là đối với việc ra quyết định kinh doanh thông minh. Việc này đòi hỏi cần có đội ngũ nhân lực có khả năng phân tích và khai thác được sức mạnh của dữ liệu, giúp nâng cao hiệu quả của hoạt động tác nghiệp và hỗ trợ ra quyết định trong doanh nghiệp, cũng như các tổ chức kinh tế - xã hội. Sinh viên theo học ngành Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh có nhiều cơ hội để phát triển nghề nghiệp:
• Lĩnh vực quan trọng hàng đầu trong thời đại CMCN 4.0 với nhiều cơ hội phát triển bản thân; • Bối cảnh khan hiếm nguồn nhân lực, nhu cầu tuyển dụng cao và chế độ đãi ngộ tốt; • Các công việc có phạm vi ứng dụng rộng, vị trí việc làm linh hoạt; • Các điều kiện tốt để phát triển nghề nghiệp và cá nhân như làm việc với các tập đoàn kinh tế lớn, đa quốc gia, làm việc với các chuyên gia hàng đầu, tiếp cận tiến bộ của khoa học dữ liệu, …; • Có cơ hội để tiếp cận với các xu hướng công nghệ số mới của thế giới như AI, IoT, Big Data, Blockchain… Về công việc: Các khối công việc có thể tập trung • Phân tích dữ liệu doanh nghiệp, báo cáo kinh doanh • Quản trị, khai thác dữ liệu và dữ liệu lớn • Phân tích dữ liệu khách hàng • Phân tích và dự báo kinh tế - thị trường. Vị trí việc làm: • Chuyên viên phân tích kinh doanh và hỗ trợ báo cáo kinh doanh • Chuyên viên phân tích dữ liệu lớn • Chuyên viên phân tích và nghiên cứu thị trường (xây dựng mô hình phân tích và dự báo thị trường) tại các doanh nghiệp sản xuất, cung ứng dịch vụ • Chuyên viên tư vấn và phân tích kinh doanh tại các tổ chức tài chính – ngân hàng và doanh nghiệp cung cấp dịch vụ • Chuyên viên quản trị và khai thác cơ sở dữ liệu • Chuyên viên quản trị hệ thống thông tin và chăm sóc khách hàng • Tự khởi nghiệp liên quan đến ứng dụng công nghệ số tiên tiến trên nền tảng khoa học dữ liệu như AI, IoT, Big Data, Blockchain… Khả năng phát triển nghề nghiệp:
Sinh viên tốt nghiệp ngành Khoa học dữ liệu và Phân tích kinh doanh có nhiều cơ hội phát triển nghề nghiệp trong các doanh nghiệp, các tổ chức kinh tế - xã hội cũng như tự khởi sự kinh doanh. Các hướng phát triển nghề nghiệp của cử nhân DS&BA gồm có : - Tiếp tục vương lên các bậc cao hơn trong các chức danh nghề nghiệp tại doanh nghiệp liên quan đến phân tích kinh doanh, quản trị dữ liệu hay quản trị hệ thống thông tin. Sau 5 năm, cử nhân DS&BA với tích lũy kinh nghiệm và kiến thức có thể đảm nhận các vị trí như : giám đốc dữ liệu, giám đốc chăm sóc khách hàng, phụ trách hệ thống thông tin doanh nghiệp, v.v… - Tiếp tục học tập lên các bậc học cao hơn như thạc sỹ quản trị kinh doanh, thạc sĩ về phân tích kinh doanh hay thạc sỹ chuyên sâu về khoa học dữ liệu. - Tự phát triển kinh doanh riêng các lĩnh vực liên quan đến dịch vụ dữ liệu, dịch vụ phân tích kinh doanh hay phát triển các mô hình star-up trong các lĩnh vực có sử dụng khoa học dữ liệu. 3. Chuẩn đầu ra: Sinh viên sau khi hoàn thành CTĐT Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh có khả năng: Mã CĐR ngành/ TT Tên chuẩn đầu ra về kiến thức cơ bản chuyên ngành Vận dụng kiến thức kinh tế - kinh doanh vào thực tiễn doanh 1 PLO 1 nghiệp Vận dụng kiến thức khoa học dữ liệu vào các hoạt động của doanh 2 PLO 2 nghiệp Xác định nhu cầu dữ liệu phục vụ kinh doanh và quản lý trong 3 PLO 3 doanh nghiệp Tổ chức thu thập, lưu trữ, xử lý và sử dụng dữ liệu trong hoạt động 4 PLO 4 của doanh nghiệp trên nền tảng công nghệ Áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu, phân tích dữ liệu lớn phục 5 PLO 5 vụ các mục tiêu quản trị và kinh doanh Đề xuất giải pháp công nghệ liên quan đến dữ liệu cho doanh 6 PLO 6 nghiệp.
7 PLO 7 Sử dụng các công cụ chuyên sâu trong khoa học dữ liệu 8 PLO 8 Tổ chức, điều hành và làm việc nhóm 9 PLO 9 Giao tiếp trong môi trường hội nhập quốc tế 10 PLO 10 Tư duy phân tích và phản biện 11 PLO 11 Học tập suốt đời Tuân thủ các chuẩn mực xã hội, đạo đức nghề nghiệp và pháp 12 PLO 12 luật nhà nước 4. Thời gian đào tạo: Theo thiết kế chương trình là 4 năm, tùy theo khả năng và điều kiện học tập, sinh viên có thể rút ngắn còn 3 năm hoặc kéo dài thời gian học tối đa đến 6 năm. 5. Khối lượng kiến thức toàn khóa: Bao gồm 122 tín chỉ, không kể các học phần Giáo dục thể chất, Giáo dục Quốc phòng và tiếng Anh tăng cường. 6. Đối tượng tuyển sinh: Theo quy định chung của Bộ GD&ĐT, Đại học Đà Nẵng và Trường Đại học Kinh tế. 7. Qui trình đào tạo: Theo Quy chế đào tạo tín chỉ. 8. Thang điểm: Theo Quy chế đào tạo tín chỉ. 9. Điều kiện tốt nghiệp: Sinh viên được xét tốt nghiệp nếu đáp ứng các điều kiện sau: a) Cho đến thời điểm xét tốt nghiệp không bị truy cứu trách nhiệm hình sự hoặc không đang trong thời gian bị kỷ luật ở mức đình chỉ học tập; b) Tích lũy đủ số học phần và khối lượng của chương trình đào tạo; c) Điểm trung bình chung tích lũy của toàn khóa học đạt từ 2,00 trở lên; d) Có Chứng chỉ đạt chuẩn đầu ra ngoại ngữ tương đương cấp độ B1 – Khung chung châu Âu; e) Đạt chuẩn hoạt động ngoại khoá theo quy định của nhà trường; f) Có chứng chỉ giáo dục Quốc phòng - An ninh.
10. Nội dung chương trình: 10.1. Học phần chung toàn Trường Mã học TT Tên học phần Số tín chỉ phần 01 SMT1005 Triết học Mác - Lênin 3 02 SMT1006 Kinh tế chính trị Mác - Lênin 2 03 SMT1007 Chủ nghĩa xã hội khoa học 2 04 SMT1008 Lịch sử Đảng Cộng sản Việt Nam 2 05 SMT1004 Tư tưởng Hồ Chí Minh 2 06 LAW1001 Pháp luật đại cương 2 07 ENG1011 PRE-IELTS 1 3 08 ENG1012 PRE-IELTS 2 2 09 ENG1013 IELTS BEGINNERS 1 3 10 ENG1014 IELTS BEGINNERS 2 2 11 ENG2011 IELTS PRE-INTERMEDIATE 1 3 12 ENG2012 IELTS PRE-INTERMEDIATE 2 2 13 ENG2013 IELTS INTERMEDIATE 1 3 14 ENG2014 IELTS INTERMEDIATE 2 2 15 MGT1001 Kinh tế vi mô 3 16 ECO1001 Kinh tế vĩ mô 3 17 MGT1002 Quản trị học 3 18 MGT2002 Nhập môn kinh doanh 3 Tổng 45 19 Giáo dục thể chất 4 20 Giáo dục Quốc phòng 4 tuần 10.2. Học phần chung khối ngành Mã học TT Tên học phần Số tín chỉ phần 21 ACC1001 Nguyên lý kế toán 3
22 MKT2001 Marketing căn bản 3 23 MIS2002 Hệ thống thông tin quản lý 3 24 STA2002 Thống kê kinh doanh và kinh tế 3 25 STA2003 Lý thuyết xác suất và thống kê 3 26 MIS3001 Cơ sở lập trình 3 27 MIS2001 Cơ sở dữ liệu 3 28 ECO3023 Toán cho khoa học dữ liệu 1 (Calculus 1) 2 29 ECO3024 Toán cho khoa học dữ liệu 2 (Calculus 2) 3 Tổng 26 10.3. Học phần chung của ngành Học phần bắt buộc Mã học TT Tên học phần Số tín chỉ phần 30 MIS3006 Cấu trúc dữ liệu và giải thuật 3 31 COM3003 Quản trị quan hệ khách hàng 3 32 FIN3006 Quản trị tài chính 3 33 MGT3002 Quản trị chuỗi cung ứng 3 34 STA3007 Phân tích đa biến 3 35 COM3001 Thương mại điện tử 3 36 MIS3008 Quản trị cơ sở dữ liệu 3 37 ELC3005 Nhập môn dữ liệu lớn 3 38 ACC2002 Kế toán quản trị 3 Tổng 27 10.4. Học phần chuyên ngành Học phần bắt buộc Mã học TT Tên học phần Số tín chỉ phần 39 MIS3009 Kho và khai phá dữ liệu 3 40 STA3008 Phân tích dãy số thời gian và dự báo 3
41 ELC3006 Học máy (Machine Learning) 3 42 ELC3007 Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) 3 43 ELC3008 Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh 3 44 MIS3041 Phân tích dữ liệu bằng Python 3 Tổng 18 Học phần tự chọn Sinh viên được khuyến khích chọn lựa các môn học theo các hướng hoàn chỉnh gồm (a) Kỹ năng phân tích, mô hình hóa; (b) Nghiên cứu thị trường và khách hàng, (c) Công cụ phân tích Chọn ít nhất 5 tín chỉ trong các học phần tự chọn sau: Mã học TT Tên học phần Số tín chỉ phần 45 ACC3004 Phân tích tài chính doanh nghiệp (a) 3 46 FIN3002 Đầu tư tài chính (a) 3 47 FIN2001 Thị trường và các định chế tài chính (a) 3 48 MKT3003 Hành vi người tiêu dùng (b) 3 49 MKT3001 Quản trị Marketing (b) 3 50 COM3008 Marketing điện tử (b) 3 51 MIS3013 Kinh doanh điện tử (b) 3 52 MGT3001 Quản trị chiến lược (b) 3 53 ELC3009 Khai phá dữ liệu web (c) 3 54 MIS3042 Cloud Computing (c) 3 55 MIS3043 Big data tools (Hadoop, Spark…) (c) 3 56 RMD3001 Phương pháp nghiên cứu khoa học 2 10.5. Thực tập nghề nghiệp và dự án thực hành Mã học TT Tên học phần Số tín chỉ phần 57 ELC3010 Đề án thực hành 1 (Capstone Project 1) 2
58 ELC3011 Đề án thực hành 2 (Capstone Project 2) 2 59 Thực tập tốt nghiệp (chọn 1 trong 2 hình thức) 10 Hình thức 1: 60 ELC4003 Báo cáo thực tập tốt nghiệp 4 Học bổ sung ít nhất 6 tín chỉ được chọn từ các học phần tự 6 chọn Hình thức 2: 61 ELC4004 Làm khoá luận tốt nghiệp* 10 (*) Sinh viên phải học học phần “Phương pháp nghiên cứu khoa học".