Khoa Khoa học Dữ liệu (FDS)

Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM)

Khẩu hiệu hành động: "Kế thừa nền tảng công nghệ – Vững vàng tư duy toán học – Làm chủ dữ liệu – Kiến tạo trí tuệ – Đồng hành cùng UFM vươn mình trong kỷ nguyên số!"

I. Tổng quan về Khoa

Trong hành trình 50 năm xây dựng và phát triển của Trường Đại học Tài chính – Marketing, Khoa Khoa học dữ liệu (Faculty of Data Science – FDS) là đơn vị tiên phong trong chuyển dịch học thuật, phản ánh bước phát triển từ công nghệ thông tin truyền thống sang kỷ nguyên dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.

Khoa được thành lập trên cơ sở kế thừa và hội tụ nguồn lực từ Khoa Công nghệ Thông tin và Bộ môn Toán Kinh tế, tạo nên thế mạnh liên ngành vững chắc: kết hợp tư duy mô hình hóa định lượng của toán học với năng lực kỹ thuật công nghệ hiện đại.

II. Lịch sử hình thành & Dấu mốc phát triển

Nền tảng song hành (Trước năm 2024):

Khoa Công nghệ Thông tin (thành lập ngày 27/5/2004) đặt nền móng đào tạo ngành Hệ thống thông tin quản lý, gắn công nghệ với quản trị. Đồng thời, Bộ môn Toán Kinh tế đảm nhiệm sứ mệnh vun đắp nền tảng toán học, thống kê và mô hình định lượng cho nhiều thế hệ sinh viên.

Năm 2024 – Cột mốc hợp nhất chiến lược:

Khoa Khoa học dữ liệu chính thức được thành lập trên cơ sở sáp nhập Khoa CNTT và Bộ môn Toán Kinh tế, đánh dấu bước tái định vị học thuật liên ngành để đáp ứng trực tiếp nhu cầu chuyển đổi số.

Năm 2025 – Mở ngành Khoa học dữ liệu:

Chính thức tuyển sinh khóa đầu tiên ngành Khoa học dữ liệu, tập trung đào tạo chuyên gia phân tích dữ liệu lớn phục vụ dự báo và quản trị kinh doanh.

Năm 2026 – Mở ngành Trí tuệ nhân tạo (AI):

Khởi động tuyển sinh ngành Trí tuệ nhân tạo, hoàn thiện hệ sinh thái học thuật với trọng tâm là học máy, học sâu và các hệ thống thông minh tự hành.

III. Các chuyên ngành đào tạo mũi nhọn

1. Ngành Toán Kinh tế (Economic Mathematics)

Đơn vị phụ trách kế thừa truyền thống của Bộ môn Toán Kinh tế, đóng vai trò là "xương sống" phương pháp luận mô hình hóa định lượng cho toàn bộ khối ngành kinh tế và dữ liệu của Nhà trường.

Kiến thức cốt lõi: Giải tích kinh tế, Đại số tuyến tính, Xác suất và Thống kê toán học, Toán tối ưu, Kinh tế lượng và Mô hình cân bằng tổng thể.
Định hướng ứng dụng & Nghề nghiệp: Chuyên viên phân tích định lượng (Quantitative Analyst - Quant), thẩm định rủi ro tài chính, nghiên cứu kinh tế vĩ mô/vi mô, tối ưu hóa vận trù tại ngân hàng, công ty chứng khoán và quỹ đầu tư.

2. Ngành Hệ thống Thông tin Quản lý (Management Information Systems - MIS)

Kế thừa nền tảng hơn 20 năm phát triển của Khoa CNTT (từ 2004), chuyên ngành giữ vai trò cầu nối chiến lược giữa giải pháp kỹ thuật công nghệ với mô hình quản trị kinh doanh hiện đại.

Kiến thức cốt lõi: Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ, Phân tích & Thiết kế hệ thống thông tin, Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), Quản trị an toàn thông tin và Chuyển đổi số.
Định hướng ứng dụng & Nghề nghiệp: Chuyên viên phân tích nghiệp vụ (Business Analyst - BA), Quản trị dự án CNTT (IT Project Manager), Chuyên viên triển khai hệ thống ERP, Tư vấn giải pháp số cho doanh nghiệp.

3. Ngành Khoa học Dữ liệu (Data Science)

Chính thức tuyển sinh từ năm 2025 nhằm đào tạo nguồn nhân lực làm chủ vòng đời dữ liệu, trích xuất tri thức giá trị từ các tập dữ liệu lớn để tối ưu hóa việc ra quyết định kinh doanh.

Kiến thức cốt lõi: Khai phá dữ liệu (Data Mining), Xử lý và quản trị dữ liệu lớn (Big Data Engineering), Phân tích dự báo (Predictive Analytics), Trực quan hóa dữ liệu kinh doanh (Power BI/Tableau).
Định hướng ứng dụng & Nghề nghiệp: Chuyên gia khoa học dữ liệu (Data Scientist), Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer), Chuyên viên phân tích dữ liệu kinh doanh (Data Analyst) tại các tập đoàn bán lẻ, thương mại điện tử, tài chính số.

4. Ngành Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)

Chính thức tuyển sinh từ năm 2026, là điểm hội tụ đỉnh cao giữa toán học cao cấp, năng lực tính toán và các thuật toán học máy tiên tiến trong kỷ nguyên tự động hóa thông minh.

Kiến thức cốt lõi: Học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Thị giác máy tính (Computer Vision), Phát triển hệ thống đa tác nhân (Agentic AI) và Đạo đức AI.
Định hướng ứng dụng & Nghề nghiệp: Kỹ sư AI/ML (AI/ML Engineer), Chuyên viên nghiên cứu thuật toán thông minh, Lập trình viên tích hợp giải pháp AI cho các hệ thống tự động hóa nghiệp vụ, tài chính thông minh (Fintech).

IV. Giá trị cốt lõi & Cam kết chất lượng

1. Bản chất học thuật vững vàng: Đào tạo sinh viên hiểu sâu bản chất toán học của thuật toán thay vì chỉ dừng lại ở mức sử dụng công cụ, tạo nền tảng vững để thích ứng lâu dài với biến đổi công nghệ.

2. Đạo đức và Tính chính trực: Đề cao trách nhiệm xã hội, bảo mật dữ liệu, tính minh bạch và đạo đức nghề nghiệp trong quá trình nghiên cứu, phát triển và khai thác dữ liệu, AI.

3. Thực chiến cùng doanh nghiệp: Gắn kết chương trình giảng dạy với mạng lưới ngân hàng, sàn giao dịch, tập đoàn công nghệ qua các kỳ thực tập, đồ án thực tế và hội thảo chuyên môn.