Quản trị và phân tích dữ liệu

Ngành Quản trị và Phân tích dữ liệu đào tạo sinh viên kiến thức về thu thập, lưu trữ, quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu nhằm hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định hiệu quả. Chương trình học kết hợp giữa công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu, thống kê, quản trị kinh doanh và trí tuệ nhân tạo để đáp ứng nhu cầu nhân lực trong thời đại chuyển đổi số.

Thời gian đào tạo thường 4 năm (8 học kỳ), với khoảng 120–140 tín chỉ, tùy theo chương trình của từng trường đại học.

Trong giai đoạn đầu, sinh viên được trang bị nền tảng về toán học, công nghệ, kinh tế và kỹ năng học tập.

• Triết học Mác – Lênin
• Kinh tế chính trị
• Pháp luật đại cương
• Tin học cơ sở
• Toán cao cấp
• Xác suất thống kê
• Tiếng Anh
• Kỹ năng mềm
• Phương pháp nghiên cứu khoa học

Nhóm học phần này giúp sinh viên xây dựng nền tảng về công nghệ thông tin, quản trị và phân tích dữ liệu.

• Nhập môn công nghệ thông tin
• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Cơ sở dữ liệu
• Lập trình Python
• Lập trình SQL
• Hệ thống thông tin quản lý
• Nguyên lý quản trị
• Kinh tế học
• Thống kê ứng dụng
• Kinh tế lượng

Quản trị dữ liệu

Đây là nhóm học phần cốt lõi của ngành.

• Quản trị cơ sở dữ liệu
• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Kho dữ liệu (Data Warehouse)
• Quản trị dữ liệu doanh nghiệp
• Chất lượng dữ liệu
• Quản trị dữ liệu chủ (Master Data Management)
• Bảo mật dữ liệu

Phân tích dữ liệu

• Phân tích dữ liệu kinh doanh
• Phân tích thống kê
• Trực quan hóa dữ liệu
• Khai phá dữ liệu (Data Mining)
• Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)
• Dự báo dữ liệu
• Phân tích hành vi khách hàng

Business Intelligence (BI)

• Hệ thống hỗ trợ ra quyết định
• Business Intelligence
• Dashboard và báo cáo quản trị
• Phân tích hiệu quả kinh doanh
• Đo lường hiệu suất (KPI)

Trí tuệ nhân tạo và học máy

• Nhập môn trí tuệ nhân tạo
• Machine Learning cơ bản
• AI ứng dụng trong doanh nghiệp
• Xử lý dữ liệu thông minh
• Mô hình dự báo

Quản trị doanh nghiệp

• Quản trị dự án
• Quản trị chiến lược
• Quản trị rủi ro
• Quản trị quy trình kinh doanh
• Chuyển đổi số

Công nghệ và công cụ phân tích

Chương trình hiện đại thường tích hợp nhiều công cụ phổ biến trong doanh nghiệp.

• Excel nâng cao
• SQL
• Python
• R
• Power BI
• Tableau
• Apache Spark (ở một số trường)
• Hadoop (ở một số trường)
• Điện toán đám mây (Cloud Computing)

Thực hành và thực tập

Sinh viên được tham gia nhiều hoạt động thực hành nhằm nâng cao kỹ năng nghề nghiệp.

• Thiết kế cơ sở dữ liệu
• Xây dựng Dashboard
• Phân tích dữ liệu doanh nghiệp
• Thực hiện dự án Business Intelligence
• Khai thác dữ liệu thực tế
• Thực tập tại doanh nghiệp
• Thực tập tại công ty công nghệ
• Khóa luận hoặc đồ án tốt nghiệp

Năm 1

• Toán cao cấp
• Xác suất thống kê
• Tin học cơ sở
• Tiếng Anh
• Nhập môn công nghệ thông tin
• Lập trình Python

Năm 2

• Cơ sở dữ liệu
• SQL
• Thống kê ứng dụng
• Hệ thống thông tin quản lý
• Kinh tế lượng
• Nguyên lý quản trị

Năm 3

• Phân tích dữ liệu
• Business Intelligence
• Data Warehouse
• Trực quan hóa dữ liệu
• Data Mining
• Machine Learning

Năm 4

• Big Data
• AI ứng dụng trong doanh nghiệp
• Chuyển đổi số
• Chuyên đề phân tích dữ liệu
• Thực tập nghề nghiệp
• Khóa luận hoặc học phần thay thế

Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo, sinh viên có khả năng:

• Thu thập, làm sạch và quản lý dữ liệu.
• Thiết kế và quản trị cơ sở dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
• Xây dựng Dashboard và báo cáo trực quan.
• Sử dụng thành thạo SQL, Python, Excel, Power BI và các công cụ phân tích dữ liệu.
• Ứng dụng các mô hình thống kê và học máy trong phân tích dữ liệu.
• Giao tiếp và trình bày kết quả phân tích cho các bên liên quan.
• Làm việc nhóm và quản lý dự án dữ liệu.

Sau khi tốt nghiệp ngành Quản trị và Phân tích dữ liệu, sinh viên có khả năng:

• Làm việc tại doanh nghiệp, ngân hàng, công ty công nghệ, tổ chức tài chính và các đơn vị nghiên cứu.
• Quản lý dữ liệu và triển khai các giải pháp phân tích dữ liệu phục vụ hoạt động kinh doanh.
• Thiết kế hệ thống báo cáo, Dashboard và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Tham gia các kỳ thi lấy chứng chỉ nghề nghiệp như Microsoft Power BI Data Analyst, Google Data Analytics, Tableau Desktop Specialist, Microsoft Azure Data Fundamentals, AWS Data Engineer hoặc các chứng chỉ liên quan đến dữ liệu và điện toán đám mây.
• Tiếp tục học lên bậc thạc sĩ hoặc nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu hoặc hệ thống thông tin.

Lưu ý: Chương trình đào tạo có thể khác nhau giữa các trường đại học. Một số trường tăng cường các học phần về Deep Learning, Data Engineering, Cloud Data Platform, Data Governance, Generative AI, MLOps hoặc phân tích dữ liệu thời gian thực để đáp ứng xu hướng phát triển của nền kinh tế số và nhu cầu tuyển dụng trong doanh nghiệp.