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

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
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
Ngành

: Đại học
: Khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh

Tên ngành (Tiếng Anh)

: 7340420
: Data Science & Business Analytics

Loại hình đào tạo

: Chính qui

Mã ngành

1. Mục tiêu đào tạo:
Trong bối cảnh các hoạt động kinh doanh đang đứng trước địi hỏi phải nhanh
chóng chuyển đổi mơ hình hoạt động bằng cách tích hợp cơng 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… Ngồi 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 cơng 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 địi 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 địi 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 cơng 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:
• Chun viên phân tích kinh doanh và hỗ trợ báo cáo kinh doanh
• Chun viên phân tích dữ liệu lớn
• Chun viên phân tích và nghiên cứu thị trường (xây dựng mơ hình phân
tích và dự báo thị trường) tại các doanh nghiệp sản xuất, cung ứng dịch
vụ
• Chun 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 thơng 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 thơng 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 mơ 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:

TT

Mã CĐR
ngành/
chuyên
ngành

Tên chuẩn đầu ra về kiến thức cơ bản

1

PLO 1

Vận dụng kiến thức kinh tế - kinh doanh vào thực tiễn doanh
nghiệp

2

PLO 2

Vận dụng kiến thức khoa học dữ liệu vào các hoạt động của doanh
nghiệp

3

PLO 3

Xác định nhu cầu dữ liệu phục vụ kinh doanh và quản lý trong
doanh nghiệp

4

PLO 4

Tổ chức thu thập, lưu trữ, xử lý và sử dụng dữ liệu trong hoạt động
của doanh nghiệp trên nền tảng công nghệ

5

PLO 5

Áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu, phân tích dữ liệu lớn phục
vụ các mục tiêu quản trị và kinh doanh

6

PLO 6

Đề xuất giải pháp công nghệ liên quan đến dữ liệu cho doanh
nghiệp.


7
8
9
10
11

PLO 7
PLO 8
PLO 9
PLO 10
PLO 11

Sử dụng các công cụ chuyên sâu trong khoa học dữ liệu
Tổ chức, điều hành và làm việc nhóm
Giao tiếp trong mơi trường hội nhập quốc tế
Tư duy phân tích và phản biện
Học tập suốt đời

12

PLO 12

Tuân thủ các chuẩn mực xã hội, đạo đức nghề nghiệp và pháp
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, khơng 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
khơng 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 tồn 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 tồn Trường
TT

Mã học
phần

Tên học phần

Số tín chỉ

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

3

Kinh tế vĩ mô

17 MGT1002 Quản trị học

3

18 MGT2002 Nhập mơn kinh doanh

3

Tổng

45

19

Giáo dục thể chất

4

20

Giáo dục Quốc phịng

4 tuần

10.2. Học phần chung khối ngành
TT

Mã học
phần

21 ACC1001

Tên học phần
Nguyên lý kế tốn

Số tín chỉ
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
TT

Mã học
phần

30 MIS3006

Tên học phần

Số tín chỉ

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

3

31 COM3003 Quản trị quan hệ khách hàng

3

32 FIN3006

3

Quản trị tài chính

33 MGT3002 Quản trị chuỗi cung ứng

3

34 STA3007

3

Phân tích đa biến

35 COM3001 Thương mại điện tử

3

36 MIS3008

Quản trị cơ sở dữ liệu

3

37 ELC3005

Nhập mơn dữ liệu lớn

3

38 ACC2002

Kế tốn quản trị

3

Tổng

27

10.4. Học phần chuyên ngành
Học phần bắt buộc
TT

Mã học
phần

Tên học phần

Số tín chỉ

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 mơn học theo các hướng hồn chỉnh
gồm (a) Kỹ năng phân tích, mơ 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
phần

Tên học 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

TT

Số tín chỉ

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
TT

Mã học
phần

57 ELC3010

Tên học phần
Đề án thực hành 1 (Capstone Project 1)

Số tín chỉ
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
chọn

6

Hình thức 2:
61 ELC4004

Làm khoá luận tốt nghiệp*

(*) Sinh viên phải học học phần “Phương pháp nghiên cứu khoa học".

10