Thạc sĩ Khoa học dữ liệu

Đại học Khoa học tự nhiên - ĐHQG Hà Nội (11433)

So sánh khóa học

Loại hình đào tạo:

Trong nước

Bậc học:

Thạc sĩ

Kiểm định:

AUN-QA

Loại hình trường:

Công lập

Yêu cầu nhập học:

Xét tuyển hồ sơ

Hình thức đào tạo:

Chính quy

Thời gian học:

Ngoài giờ hành chính

Thời lượng đào tạo:

2 năm

Dự kiến khai giảng:

Tháng 4,Tháng 10

Nơi học:

Hà Nội

Thành lập năm 1956

Có tổng diện tích 2,52ha

Tổng số giảng viên tại trường 667 người

Sinh viên quốc tế đến từ 35 quốc gia

Gần 8000 sinh viên đang theo học

Nhiều chuyên ngành đào tạo

Chương trình nhằm đào tạo các thạc sĩ khoa học chuyên sâu về chuyên ngành Khoa học dữ liệu; có khả năng nghiên cứu, ứng dụng các phương pháp và mô hình tính toán, thống kê, các công nghệ lưu trữ, tính toán phân tán và tính toán hiệu năng cao nhằm xử lí dữ liệu trong phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn, phát hiện và xử lí tri thức trong các lĩnh vực khoa học, công nghệ, kinh tế và xã hội.

HÌNH THỨC VÀ THỜI GIAN ĐÀO TẠO

Hình thức đào tạo: chính quy

Thời gian đào tạo: 2 năm

ĐIỀU KIỆN DỰ TUYỂN

Đối tượng và điều kiện dự tuyển

Đã tốt nghiệp đại học (hoặc trình độ tương đương trở lên) ngành phù hợp; đối với chương trình định hướng nghiên cứu yêu cầu hạng tốt nghiệp từ Khá trở lên hoặc có công bố khoa học (sách, giáo trình, bài báo đăng trên các tạp chí khoa học chuyên ngành hoặc các báo cáo đăng trên kỷ yếu hội nghị, hội thảo khoa học chuyên ngành) liên quan đến lĩnh vực học tập, nghiên cứu. Văn bằng đại học do cơ sở giáo dục nước ngoài cấp phải thực hiện thủ tục công nhận văn bằng theo quy định hiện hành. Ngành phù hợp là ngành đào tạo trình độ đại học (hoặc trình độ tương đương trở lên) trang bị cho người học nền tảng chuyên môn cần thiết để học tiếp chương trình đào tạo (CTĐT) thạc sĩ của ngành tương ứng.
Có năng lực tiếng Anh đáp ứng yêu cầu về năng lực ngoại ngữ của chương trình dự tuyển được minh chứng bằng một trong các văn bằng, chứng chỉ sau:
- Bằng tốt nghiệp trình độ đại học trở lên ngành ngôn ngữ Anh, ngành sư phạm ngôn ngữ Anh hoặc bằng tốt nghiệp trình độ đại học trở lên mà các học phần thuộc khối kiến thức cơ sở và chuyên ngành được thực hiện bằng ngôn ngữ Anh;
- Bằng tốt nghiệp trình độ đại học trở lên do các đơn vị đào tạo trong Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) cấp trong thời gian không quá 2 năm với điều kiện thí sinh có sử dụng chứng chỉ ngoại ngữ (đủ 4 kỹ năng) để xét và công nhận tốt nghiệp trình độ đại học (chứng chỉ ngoại ngữ gửi kèm hồ sơ đăng ký dự tuyển);
- Một trong các chứng chỉ tiếng Anh đạt trình độ tương đương Bậc 3 trở lên theo Khung năng lực Ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam trong thời hạn 2 năm kể từ ngày thi chứng chỉ đến ngày đăng ký dự tuyển, được cấp bởi các cơ sở tổ chức thi chứng chỉ ngoại ngữ được Bộ Giáo dục và Đào tạo và ĐHQGHN công nhận.
Kinh nghiệm công tác chuyên môn: Áp dụng đối với chuyên ngành Khoa học dữ liệu
Lí lịch bản thân rõ ràng, không trong thời gian thi hành kỉ luật từ mức cảnh cáo trở lên và không trong thời gian thi hành án hình sự, được cơ quan quản lí nhân sự nơi đang làm việc hoặc chính quyền địa phương nơi cư trú xác nhận;
Có đủ sức khoẻ để học tập;
Nộp hồ sơ đầy đủ, đúng thời hạn theo quy định.

Hình thức dự tuyển

Các phương thức tuyển sinh thạc sĩ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHKHTN) bao gồm:

Xét tuyển thẳng: Đánh giá hồ sơ.
Xét tuyển: Đánh giá hồ sơ và phỏng vấn thí sinh.

NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO

STT	Mã học phần	Tên học phần	Số tín chỉ	Số giờ tín chỉ			Mã số các học phần tiên quyết
STT	Mã học phần	Tên học phần	Số tín chỉ	Lý thuyết	Thực hành	Tự học	Mã số các học phần tiên quyết
I	Khối kiến thức chung		7
1	PHI5001	Triết học Philosophy	3	45
2	ENG5001	Tiếng Anh cơ bản English for general purposes	4	60
II	Khối kiến thức cơ sở và chuyên ngành		42
II.1	Các học phần bắt buộc		18
3	ENG6001	Tiếng Anh học thuật English for academic purposes	3	45	0	0
4	MAT6101	Phương pháp số cho đại số tuyến tính Numerical Linear Algebra	3	34	11	0
5	MAT6202	Tối ưu hoá nâng cao Advanced Optimization	3	45	0	0
6	MAT6204	Toán rời rạc và thuật toán Discrete Mathematics and Algorithms	3	25	10	10
7	MAT6205	Phát triển phần mềm nâng cao cho tính toán khoa học Advanced software development for Scientist and Engineers	3	21	12	12
8	MAT6209	Học máy và khai phá dữ liệu Machine Learning and Data Mining	3	30	15	0
II.2	Các học phần tự chọn (chọn 4 học phần trong số các học phần từ 9 đến 13; 1 học phần trong các học phần từ 14 đến 17 và 3 học phần trong các học phần từ 18 đến 24)		24/48
9	MAT6206	Các phương pháp ngẫu nhiên và ứng dụng Stochastic Methods in Engineering	3	25	16	4	MAT 6205
10	MAT6207	Các thuật toán ngẫu nhiên và phân tích xác suất Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis	3	25	10	10	MAT 6204
11	MAT6208	Nhập môn mô hình hóa thống kê Introduction to Statistical Modeling	3	25	20	0
12	MAT6203	Nhập môn suy diễn thống kê Introduction to Statistic Inference	3	24	11	10
13	MAT6210	Học máy và khai phá dữ liệu nâng cao Advanced Machine Learning and Data Mining	3	20	12	13	MAT 6209
14	MAT6211	Các thuật toán phân tán và tối ưu Distributed Algorithms and Optimization	3	25	10	10	MAT 6202
15	MAT6212	Các phương pháp song song trong giải tích số Parallel Methods in numerical analysis	3	26	9	10	MAT 6101
16	MAT6213	Kiến trúc máy tính song song và lập trình Parallel Computer Architecture and Programming	3	21	10	14	MAT 6205
17	MAT6214	Khai phá dữ liệu song song và phân tán Parallel and Distributed Data Mining	3	24	11	10	MAT 6205
18	MAT6215	Phân tích mạng thông tin và xã hội Social and Information Analysis	3	25	10	10	MAT 6204
19	MAT6216	Khai phá các tập dữ liệu lớn Mining Massive Data Sets	3	22	13	10	MAT 6209 hoặc MAT 6203
20	MAT6217	Một số vấn đề về đồ họa máy tính Topics in Computer Graphics	3	27	9	9	MAT 6101
21	MAT6218	Phân tích dữ liệu khoa học chuyên ngành Specialized Scientific Data Analysis	3	21	12	12	MAT 6209 hoặc MAT 6203
22	MAT6219	Phân tích thống kê trong quản lí Data Driven for Managers	3	25	10	10	MAT 6209 hoặc MAT 6203
23	MAT6220	Các phương pháp thống kê hiện đại trong nghiên cứu Xã hội học Modern Statistics for the Social Sciences	3	25	10	10	MAT 6209 hoặc MAT 6203
24	MAT6221	Thực tập Project	3
III	Luận văn Thạc sỹ		15
25	MAT6249	Luận văn thạc sĩ Master thesis	15
		Tổng cộng	64