Tổng quan về chương trình vệ tinh “Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh"

Chương trình cung cấp cho học viên những kiến thức cơ bản về lập trình ứng dụng, khai phá dữ liệu và hệ quản trị cơ sở dữ liệu, nhằm chuẩn bị cho người học hành trang toàn diện nhất để có thể đi sâu hơn vào ngành khoa học dữ liệu.
Khóa học được thiết kế toàn diện và bài bản, từ các kiến thức nền tảng cho đến cách thức vận dụng kiến thức, sử dụng công cụ thể giải quyết các bài toán thực tế trong công việc. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có năng lực và những kỹ năng phù hợp để có thể tham gia ứng tuyển vào các vị trí Junior Data Analyst, Data Analyst trong các doanh nghiệp.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ được trang bị những kiến thức, kỹ năng thực tiễn để bắt đầu một sự nghiệp đầy hứa hẹn trong ngành khoa học dữ liệu. Đồng thời, người học cũng sẽ được trang bị một nền tảng vững chắc để tham gia vào các lĩnh vực chuyên sâu hơn như Học máy, Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ kinh doanh và Quản lý cơ sở dữ liệu.
Chương trình tổng thể bao gồm 5 học phần:
Toán cao cấp
Lý thuyết xác suất và thống kê toán
Cơ sở dữ liệu
Lập trình cho phân tích dữ liệu và tính toán khoa học
Phân tích nâng cao trong kinh tế và kinh doanh
Trong đó, 2 học phần Toán cao cấp và Lý thuyết xác suất và thống kê toán là 2 học phần sinh viên/học viên đã tích lũy hoặc đang theo học trong chương trình đào tạo đại học và sẽ tích lũy trước khi bế giảng khóa học. Đây cũng là điều kiện tiên quyết đối với các sinh viên/học viên muốn đăng ký tham gia chương trình. Bên cạnh đó, học viên cần hoàn thành bài đánh giá năng lực đầu vào, được lựa chọn tham gia khóa học và cần hoàn thành học phí để được chính thức công nhận trúng tuyển.
Ba học phần còn lại sẽ được giảng dạy trong khuôn khổ một khóa học với 100 giờ đào tạo kéo dài trong vòng 12 tuần. Mỗi học phần sẽ được tính tương đương 3 tín chỉ trong chương trình đào tạo đại học.

Học phần: Cơ sở dữ liệu
Học phần hướng tới xây dựng cho học viên cái nhìn tổng quan về phương thức lưu trữ dữ liệu, các kỹ thuật truy vấn và quản trị cơ sở dữ liệu. Học viên có cơ hội khám phá các phương pháp và công cụ thiết kế cơ sở dữ liệu, đồng thời bổ sung kinh nghiệm lập trình thực tế bằng cách sử dụng Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) để làm sạch, biến đổi dữ liệu và tính toán trên một hệ cơ sở dữ liệu hiện đại.Qua đó, học viên sẽ hình thành tư duy liên kết giữa nghiệp vụ kinh doanh, nhu cầu phân tích và cách thức tổ chức, lưu trữ, truy xuất dữ liệu trong CSDL.
Học phần: Lập trình cho phân tích dữ liệu và tính toán khoa học
Học viên sẽ được làm quen với Python, một ngôn ngữ lập trình bậc cao được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là khoa học dữ liệu. Bên cạnh đó, học viên được trực tiếp tham gia vào mọi công đoạn trong quy trình phát triển của một dự án khoa học dữ liệu, từ lập trình ứng dụng đến xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, mô hình dự đoán và ra quyết định, dưới sự hướng dẫn và hỗ trợ của giảng viên.
Học phần: Phân tích nâng cao trong kinh tế và kinh doanh
Học viên sẽ phát triển năng lực về tư duy phân tích, giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu và khả năng áp dụng các phương pháp phân tích để giúp xác định hướng hành động tốt nhất cho các tình huống thực tế trong bối cảnh kinh doanh, sau đó diễn giải và truyền đạt kết quả bằng cách sử dụng các kỹ thuật trực quan hoá thích hợp. Nội dung môn học gắn liền với các công việc thực tiễn trong lĩnh vực Trí tuệ kinh doanh, và được giảng dạy theo mô hình PBL (mô hình học theo dự án). Sau khi hoàn thành học phần này, học viên có các kiến thức và kỹ năng cần thiết để tham dự kỳ thi chứng chỉ Chuyên viên phân tích dữ liệu của Microsoft (Microsoft Data Analyst Associate).
 

Khóa học được tổ chức với mục tiêu trang bị cho sinh viên Trường Đại học Ngoại Thương có nhu cầu kiến thức và kỹ năng nghề nghiệp mang tính ứng dụng cao, liên ngành và cập nhật về ngành khoa học dữ liệu, đặc biệt là ứng dụng của ngành này trong lĩnh vực kinh tế và kinh doanh, từ đó nâng cao giá trị bản thân và mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp mới.
Khi trở thành học viên của chương trình, các bạn học viên sẽ nhận được cơ hội được học tập từ các chuyên gia dày dặn kinh nghiệm trong ngành; được thực hành làm việc với dữ liệu thực tế từ những doanh nghiệp lớn là đối tác của chương trình; và được cấp chứng chỉ hoàn thành khóa học vệ tinh kèm theo bảng điểm bởi Hiệu trưởng Trường đại học Ngoại thương.
Đặc biệt, sinh viên Trường đại học Ngoại thương khi tham gia chương trình sẽ được quyền công nhận tín chỉ hai học phần Cơ sở dữ liệu và Lập trình cho tính toán khoa học và phân tích dữ liệu cho sinh viên đại học chính quy của Trường đại học Ngoại thương.

Link tham khảo

Nhằm đáp ứng nhu cầu của các bạn học viên về khoa học dữ liệu, Trường Đại học Ngoại thương kết hợp với Trung tâm Datapot phối hợp tổ chức đào tạo và cấp chứng chỉ cho chương trình vệ tinh "Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh".

Hai khóa học đầu tiên của chương trình đã và đang thu hút rất nhiều sự quan tâm của các bạn học viên từ khắp nơi. Mùa hè năm nay, Trường Đại học Ngoại thương chính thức mở đơn đăng ký tham gia khoá 3 của Chương trình vệ tinh “Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh". Hãy đăng ký tham gia ngay để có cơ hội có thêm kiến thức về ứng dụng phân tích dữ liệu như một kỹ năng cần thiết trong mọi lĩnh vực khác nhau: https://forms.gle/jnzADH7u3rcZmULM8

Các bạn hãy cùng chờ đón thông tin về khóa học sẽ được cập nhật liên tục trên Fanpage và Group chính thức của chương trình: "Trường Đại học Ngoại thương - Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh".
-------------------------------------------
CHƯƠNG TRÌNH VỆ TINH “KHOA HỌC DỮ LIỆU TRONG KINH TẾ KINH DOANH”
? Website: https://datapot.vn/tong-quan-chuong-trinh-dao-tao-lien-ket-ftu/
✨ Form đăng ký khóa 3: https://forms.gle/jnzADH7u3rcZmULM8
✨ Thời gian mở đơn đăng ký dự kiến: Từ ngày 01/06/2022 đến ngày 24/06/2022
✨ Thời gian khai giảng dự kiến: Ngày 16/07/2022
Mọi chi tiết xin liên hệ:
? Email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
➡️ Fanpage chính thức "Trường Đại học Ngoại thương - Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh": https://www.facebook.com/ftudatainbusiness
#FTUDataInBusiness