Chuẩn đầu ra của Ngành học

Sau khi hoàn thành chương trình đào tạo Big Data& Machine Learning sinh viên sẽ đạt được:

Kiến thức:
- Nền tảng toán học và thống kê cho dữ liệu: xác suất, thống kê suy diễn, đại số tuyến tính, tối ưu hóa và lý thuyết thông tin.
- Kiến trúc hệ thống Big Data: Hadoop, Spark, Kafka, Flink và các mô hình xử lý dữ liệu theo lô (batch) và thời gian thực (streaming).
- Machine Learning từ cơ bản đến nâng cao: các thuật toán học có giám sát, không giám sát, học tăng cường và các mô hình Deep Learning hiện đại.
- Kỹ thuật kho dữ liệu (Data Warehouse), Data Lake, Data Lakehouse và kiến trúc dữ liệu hiện đại trên nền tảng đám mây.
Kỹ năng:
- Lập trình thành thạo Python, SQL, Scala và sử dụng các công cụ Big Data như Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt trong môi trường production.
- Xây dựng pipeline dữ liệu end-to-end: từ thu thập (ingestion), làm sạch (cleaning), biến đổi (transformation) đến phục vụ dữ liệu (data serving).
- Phát triển, đánh giá và triển khai mô hình Machine Learning với các framework hiện đại: Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace.
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization), xây dựng dashboard phân tích và trình bày insight dữ liệu phục vụ ra quyết định kinh doanh.
Thái độ:
- Chủ động cập nhật công nghệ dữ liệu mới, tư duy thực nghiệm và sẵn sàng làm việc với dữ liệu hỗn độn, không hoàn hảo của thực tế.
- Tinh thần trách nhiệm cao về chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư người dùng, đạo đức trong phân tích và sử dụng dữ liệu.
- Tư duy hướng kết quả kinh doanh, khả năng cộng tác liên phòng ban và ý thức học tập suốt đời trong lĩnh vực dữ liệu biến đổi nhanh chóng.