Trở thành chuyên gia trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu
Khoa học Dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực liên ngành, kết hợp kiến thức từ nhiều lĩnh vực chuyên môn với thống kê và khoa học máy tính để thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu.
Các chuyên gia Khoa học Dữ liệu đang có nhu cầu cao trong nhiều lĩnh vực, từ các doanh nghiệp toàn cầu đến y tế và an ninh. Với các hoạt động thực hành và cơ hội thực tập, chương trình MSDS giúp sinh viên phát triển kiến thức và kinh nghiệm cần thiết để mở rộng cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Nội dung chương trình tập trung vào:
-
Thu thập và quản lý dữ liệu (Data Acquisition and Management)
-
Khai phá dữ liệu (Data Mining)
-
Quản trị dữ liệu (Data Governance)
-
Phân tích dữ liệu (Data Analytics)
-
Trí tuệ nhân tạo (AI)
-
Machine Learning và Deep Learning
-
Lập trình (Programming)
-
Hệ thống dữ liệu lớn (Big Data Systems)
-
Toán học và thống kê ứng dụng trong Khoa học Dữ liệu (Mathematics and Statistics)
Bên cạnh kiến thức chuyên môn, chương trình còn phát triển năng lực nghề nghiệp và kỹ năng lãnh đạo, giúp sinh viên có khả năng tham gia và đóng góp vào quá trình ứng dụng Khoa học Dữ liệu trong doanh nghiệp và các tổ chức chính phủ.
Chương trình MSDS được xây dựng dựa trên Body of Knowledge của Association for Computing Machinery (ACM), giúp sinh viên hiểu cách khai thác giá trị từ dữ liệu và lựa chọn công cụ, phương pháp phù hợp cho từng bài toán.
Chương trình bao gồm:
-
Các môn chuyên sâu (Depth of Study – DOS): giúp sinh viên phát triển chuyên môn trong một lĩnh vực cụ thể.
-
Các môn tự chọn (Choice Courses): cho phép mở rộng kiến thức sang những lĩnh vực khác.
-
Thực tập (Internship): tạo cơ hội vận dụng kiến thức đã học vào các vấn đề thực tế tại doanh nghiệp hoặc tổ chức phi lợi nhuận.
-
Đồ án tốt nghiệp (Capstone): tổng hợp kiến thức học thuật và kinh nghiệm thực tiễn. Sinh viên có thể thực hiện dưới hình thức dự án, bài nghiên cứu, luận văn hoặc poster và trình bày kết quả trước công chúng.
Kết quả đầu ra
Sau khi hoàn thành chương trình, sinh viên có thể:
-
Vận dụng kiến thức nền tảng trong các lĩnh vực của Khoa học Dữ liệu nâng cao (General Data Science Knowledge).
-
Áp dụng các nguyên tắc và phương pháp của Khoa học Dữ liệu (Data Science Principles and Practices).
-
Vận dụng tư duy phản biện và các nguyên tắc đạo đức để giải quyết vấn đề (Critical and Ethical Thinking).
-
Phân tích và đánh giá dữ liệu nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định và giải quyết vấn đề (Quantitative Literacy).
-
Phát triển và trình bày ý tưởng thông qua nhiều hình thức truyền đạt khác nhau (Communication).
-
Hợp tác hiệu quả trong các nhóm có thành viên đa dạng để cùng đạt được mục tiêu chung (Collaboration).
Yêu cầu chương trình học
Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu (Master of Science in Data Science – MSDS) yêu cầu hoàn thành khoảng 39–59 tín chỉ, tùy nền tảng học thuật và kinh nghiệm chuyên môn của sinh viên.
Nội dung chương trình bao gồm:
-
Các môn bổ sung nền tảng (Preparatory Courses): 6 hoặc 20 tín chỉ – có thể được yêu cầu đối với sinh viên chưa có đủ kiến thức hoặc kinh nghiệm về lập trình, cơ sở dữ liệu SQL/NoSQL, mạng máy tính và hệ điều hành. Sinh viên có thể học theo lộ trình tổng quan trong một học kỳ hoặc lộ trình chuyên sâu theo từng lĩnh vực.
-
Khối kiến thức cốt lõi (Core Requirements): tập trung vào điện toán đám mây, thu thập và phân tích dữ liệu, quản trị dữ liệu, khai phá dữ liệu, lập trình, thuật toán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Machine Learning & Deep Learning, toán – thống kê và hệ thống Big Data.
-
Môn tự chọn (Electives): 6 tín chỉ – sinh viên có thể lựa chọn các môn thuộc School of Technology & Computing hoặc tham gia thực tập (Internship) để phát triển kỹ năng chuyên môn.
-
Đồ án tốt nghiệp (Capstone): 3 tín chỉ, giúp sinh viên tổng hợp và ứng dụng kiến thức đã học vào một dự án Khoa học Dữ liệu.
Để xem danh sách và mô tả đầy đủ từng môn học, vui lòng tham khảo catalogue hiện hành của CityU.
Cơ hội nghề nghiệp
Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu (Master of Science in Data Science – MSDS) giúp sinh viên chuẩn bị cho nhiều vị trí trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu đang phát triển nhanh.
Một số vị trí nghề nghiệp gồm:
-
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
-
Chuyên viên phát triển Business Intelligence (Business Intelligence Developer)
-
Chuyên viên thống kê (Statistician)
-
Chuyên viên phân tích hệ thống máy tính (Computer Systems Analyst)
-
Quản lý dữ liệu (Data Manager)
-
Kỹ sư Machine Learning (Machine Learning Engineer)
-
Lập trình viên phần mềm (Software Developer)
-
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
-
Kiến trúc sư ứng dụng (Applications Architect)
-
Quản trị viên cơ sở dữ liệu (Database Administrator)
-
Chuyên viên phân tích mạng máy tính (Computer Network Analyst)
-
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Cơ hội mở rộng mạng lưới nghề nghiệp
Tại CityU, sinh viên có cơ hội mở rộng mạng lưới nghề nghiệp thông qua kết nối với giảng viên đang làm việc trong lĩnh vực chuyên môn, sinh viên đến từ nhiều quốc gia và cựu sinh viên đang làm việc tại các doanh nghiệp hàng đầu ở Seattle. Đồng thời, sinh viên được tham gia vào một cộng đồng hỗ trợ, giúp định hướng và phát triển mục tiêu nghề nghiệp.
Trong năm học 2026–2027, học phí chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu (Master of Science in Data Science – MSDS) dành cho sinh viên quốc tế diện F-1 là:
-
925 USD/tín chỉ
-
Chương trình yêu cầu khoảng 39–59 tín chỉ, tùy nền tảng học thuật và các môn bổ sung sinh viên cần hoàn thành.
Chi phí sinh hoạt và học tập ước tính
Ngoài học phí, sinh viên cần dự trù thêm các khoản cho sách và học liệu, nhà ở, ăn uống, đi lại và chi phí cá nhân.
Theo thông tin CityU công bố cho năm học 2026–2027:
- 4.840 USD/kỳ nếu sống cùng gia đình
- 7.850 USD/kỳ nếu không sống cùng gia đình
Các con số trên không bao gồm học phí và các khoản phí của trường. Đây là ngân sách ước tính và chi phí thực tế có thể thay đổi tùy nơi ở và nhu cầu chi tiêu của từng sinh viên.