CHƯƠNG TRÌNH TƯƠNG ĐƯƠNG THẠC SĨ DATA ANALYTICS

“Phân tích dữ liệu bởi Data Mining, Machine Learning và Deep Learning trên dữ liệu và các dự án thực tế!”

 

 

BIG DATA- DATA ANALYTICS-MACHINE LEARNING-DEEP LEARNING

TRUNG TÂM ĐÀO TẠO ỨNG DỤNG

TOÁN, CÔNG NGHỆ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

NỀN TẢNG CÔNG NGHỆ

Phân tích dữ liệu ứng dụng với Big Data, Data Mining, Machine Learning, và Deep Learning là thành phần chính của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 hiện nay và là công nghệ ứng dụng rộng rãi trong tương lai đem lại nhiều thành tựu trong cuộc sống. Machine Learning và Deep Learning vừa là công nghệ, vừa thuật toán thiết yếu trong mọi lĩnh vực của Artifical Intelligence (AI) và của các công nghệ ứng dụng nổi trội

THỰC HỌC

THỰC HÀNH

 

 

 

 

Thông tin nhanh về nghề nghiệp phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu (Data Scientist) là các chuyên gia về Big Data, Toán ứng dụng, lập trình máy tính với Machine Learning và Deep Learning làm việc trong ngành thương mại, y tế, sản xuất, tài chính.., Họ ứng dụng các mô hình, thuật toán (modeling methods), các đồ thị để quản lí, khai phá, phân tích, dự báo, và đưa ra các quyết định quan trọng cho mục tiêu cần xem xét dựa trên các dữ liệu đã thu thập được, từ đó đánh giá được các công việc đã thực hiện, đồng thời đưa ra các chiến lược, định hướng phát triển cho tương lai.

 

Tăng trưởng việc làm : Mức tăng trưởng công việc dự kiến cho các nhà phân tích nghiên cứu thị trường (thuật ngữ khác của các nhà phân tích dữ liệu) trong giai đoạn 2014-2024 là 19%, dựa trên dữ liệu từ Cục Thống kê Lao động Mỹ. Đó là một lượng đáng kể các vị trí mới được tạo ra.

  • Mức lương : Các nhà phân tích dữ liệu được trả lương cao ngay cả khi họ không tiếp tục với khoa học dữ liệu hoặc kỹ thuật! Các nhà phân tích dữ liệu kiếm được bao nhiêu? Theo Payscale, các nhà phân tích dữ liệu sẽ nhận được mức lương hàng năm từ 60.000 – 180.000 đô la Mỹ (trung bình 131.389 đô la Mỹ theo số liệu năm 2019 theo indeed.com).
  • Data Scientist ranked #4 in Indeed’s Best Jobs in the U.S. Average Base Salary, 2019.
  • Lợi thế cạnh tranh : Đây là ngành với cung thì thấp mà cầu thì lại cao. Ngành rất HOT hiện nay, Bạn có thể làm việc trong bất kỳ lĩnh vực nào như Healthcare, Finance, Business, Banking, Marketing, Government, Fast Food, Retail IT, Industry, etc. Chính nhờ nền tảng về Data Analytics với Machine Learning và Deep Learning của bạn là một lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, mang đến cho bạn nguồn thu nhập cao, làm việc trong môi trường tương tác toàn cầu và là tiền đề vững chắc để làm tốt trong các công việc ứng dụng AI trong tương lai.
  • Data Analyst ranked #38 in Glassdoor’s 50 Best Jobs in America, 2018

 LỢI ÍCH CỦA HỌC VIÊN

Chương trình này dành cho các sinh viên năm 3 trở lên, cử nhân, giảng viên, kỹ sư, v.v… thuộc các lĩnh vực khác nhau với mong muốn học để làm việc, nghiên cứu, ứng dụng Data Analytics trong công việc và tìm kiếm cơ hội việc làm đang rất HOT liên quan đến Data Analytics với Big Data, Data Mining, Machine Learning, và Deep Learning tại bất cứ công ty nào trên thế giới.

Học viên sẽ được trang bị đầy đủ các kiến thức mới nhất về Data Analytics được biên soạn theo chương trình thạc sĩ của các Đại học lớn của Hoa Kỳ, với các kiến thức thực hành mới nhất về:

  1. Applied Machine Learning
  2. Data Mining
  3. Applied Statistics for Data Analytics
  4. Data Visualization
  5. Deep Learning
  6. Foundations of Predictive Analytics
  7. Database Design
  8. Big project and Research
  9. Học viên được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh trong môi trường học thuật theo đúng chuẩn của giáo dục đại học Hoa Kỳ.
  10. Học viên được giảng dạy bởi các giáo sư, giảng viên hàng đầu về Data Analytics.
  11. Học viên được thực tập tại các doanh nghiệp, các công ty công nghệ trong hoặc ngoài nước.
  12. Học viên được tham gia các sự kiện, hội thảo, hội nghị, diễn đàn và các cuộc thi về Data Analytics.
  13. Học viên có khả năng để tham gia các dự án thực tế, các dự án online hoặc đóng góp, hợp tác với các Data Scientist, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, AI Engineer khắp nơi trên thế giới.
  14. Học viên sau khi hoàn thành chương trình sẽ ứng dụng và làm việc ngay tại bất kỳ công ty công nghệ nào có nhu cầu tuyển dụng về Data Scientist, Data Analytics, Data Engineer, BigData, Data Analyst, Data Mining, Machine Learning, và Deep Learning Engineer.

YÊU CẦU TỐI THIỂU NHẬP HỌC

Sinh viên năm 3 trở lên, cử nhân, giảng viên, kỹ sư, v.v… thuộc các chuyên ngành Kinh Tế, Ngoại Thương, Tài chính, Khoa học tự nhiên, Tin học, IT, vv.

Trình độ tiếng Anh bằng B trở lên không quá hai năm tính đến ngày nộp hồ sơ hoặc thực tế nghe, nói, đọc, viết tốt tiếng Anh và qua vòng phỏng vấn trực tiếp tại học viện.

Ưu tiên học viên đạt điểm thi English không quá hai năm tính đến ngày nộp hồ sơ theo chuẩn:

  • Điểm IELTS của Anh với 5.0 trở lên cho 4 kĩ năng nghe, nói, đọc, và viết.
  • Điểm TOEFL iBT theo chuẩn của Mỹ với 60 điểm trở lên.
  • Điểm TOEFL ITP (dành cho học viên cao học của các đại học của Việt Nam do IIG Vietnam cấp) đạt 500 điểm trở lên.

Ưu tiên học viên có điểm thi đầu vào cao học và tiến sĩ của Mỹ như điểm GMAT từ 600 điểm trở lên hoặc điểm GRE từ 150 điểm trở lên cho phần từ vựng và toán.

Biết tin học, biết ít nhất một ngôn ngữ lập trình.

Ưu tiên học viên đạt giải các kỳ thi Olympic về Khoa học tự nhiên và Tin học.

CÁC MÔN HỌC TRONG CHƯƠNG TRÌNH

Tổng cộng: 36 graduate credits.

Bao gồm 4 học kỳ; mỗi học kỳ học 3 môn; mỗi môn 3 graduate credits. Học viên tham gia các dự án lớn về Data Analytics.

Thời gian Khai giảng dự kiến:

Học vào buổi tối các thứ 3 và thứ 5 từ 18:00 đến 21:00

 

SEMESTER 1 – HỌC KỲ 1
9 GRADUATE CREDITS CORE CURRICULUM – 9 TÍN CHỈ CHO CÁC MÔN CƠ SỞ
Course# Course titles Credit Software Timeframe
STAT Applied Statistics for Data Analytics – Thống kê ứng dụng cho phân tích dữ liệu 3 Calculators 8 x 3 hours
DM Data Mining 3 KNIME 8 x 3 hours
DD  Database Design – Cơ sở dữ liệu 3 My SQL 8 x 3 hours
SEMESTER 2
9 GRADUATE CREDITS REQUIRED COURSES
DV Data Visualization – Phân tích dữ liệu trực quan bằng các đồ thị 3 Tableau 8 x 3 hours
ML I Machine Learning I- Máy học I 3 R and Rattle , Python 8 x 3 hours
ML II Machine Learning II- Máy học II 3 R and Rattle , Python 8 x 3 hours
SEMESTER 3
9 GRADUATE CREDITS BASE COURSES
FPA I Foundations of Predictive Analytics I – Thiết lập mô hình phân tích dự đoán I 3 IBM SPSS- Modeler 18 8 x 3 hours
FPA II Foundations of Predictive Analytics II – Thiết lập mô hình phân tích dự đoán II 3 IBM SPSS- Modeler 18 8 x 3 hours
DL Deep Learning 3 Python, RStudio 8 x 3 hours
SEMESTER 4
3 GRADUATE CREDITS RESEARCH REQUIREMENT
RI Research Independent and practice at companies 3 Any software 8 x 3 hours
6 GRADUATE CREDITS FOR MASTER THESIS
MASTER PROJECT Design and Implementation of Analytics Systems 6 Docker, Spark, Scala, Rstudio, SPSS Modeler 18. 8 x 3 hours

and take home

HỌC VIỆN ỨNG DỤNG TOÁN, CÔNG NGHỆ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

65/7 Nguyễn Minh Hoàng, phường 12, Tân Bình

Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

Phone:  +84 947697234

E-mail :  [email protected]

 

Về BIGAMTD

Cung cấp các giải pháp tích hợp, đào tạo là lĩnh vực hoạt động của BIGAMTD … chúng tôi triển khai các giải pháp phân tích kinh doanh như: Big Data, Data Analytics, … Hãy nhớ đến chúng tôi, BIGAMTD, một tập thể chuyên gia tận tâm và nhiều kinh nghiệm.

Liên hệ




Thông tin
  • Học Viện ứng dụng Toán, Công Nghệ và Phân Tích Dữ Liệu
  • 65/7 Nguyễn Minh Hoàng, Phường 12, Quận Tân Bình
    Ho Chi Minh
  • [email protected]
  • (+84) 94 7697234