TNUSTrường Đại học Khoa học - ĐHTNTuyển sinh đại học 2026 Đăng ký xét tuyển
Khoa Toán - Tin

KHOA HỌC DỮ LIỆU

Khoa học dữ liệu và AI ứng dụng
Khoa học dữ liệu và AI ứng dụng
Mã ngành7460108
Mã xét tuyển7460108
Chỉ tiêu50
Bằng cấpCử nhân
6chuyên ngành
50chỉ tiêu
35tổ hợp xét tuyển
6phương thức
Mục tiêu đào tạo

Bạn sẽ trở thành ai?

Khoa học dữ liệu đào tạo người học có nền tảng vững về toán – thống kê, lập trình, cơ sở dữ liệu và tư duy phân tích; từ đó biết biến dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa cho học tập, nghiên cứu, quản trị và đổi mới sáng tạo.

Chương trình chú trọng học qua dự án: thu thập, làm sạch, phân tích, trực quan hóa dữ liệu; xây dựng mô hình dự báo, phân loại, gợi ý; ứng dụng học máy, trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn vào các bài toán thực tế.

Sinh viên được rèn luyện tư duy phản biện, kể chuyện bằng dữ liệu, đạo đức và bảo mật dữ liệu, kỹ năng làm việc nhóm và khả năng tự học công nghệ mới để sẵn sàng tham gia thị trường nhân lực số.

Bạn sẽ làm chủ

Công nghệ & năng lực cốt lõi

Tư duy dữ liệu và giải quyết vấn đề

Biết đặt câu hỏi đúng, xác định biến số quan trọng, chọn phương pháp phân tích phù hợp và chuyển dữ liệu thành quyết định có căn cứ.

Lập trình, SQL và pipeline dữ liệu

Sử dụng Python/R, SQL, công cụ xử lý dữ liệu và quy trình ETL để thu thập, làm sạch, tích hợp, lưu trữ và tự động hóa dữ liệu.

Thống kê, học máy và trí tuệ nhân tạo

Xây dựng mô hình mô tả, dự báo, phân loại, gợi ý, phát hiện bất thường; đánh giá mô hình bằng chỉ số phù hợp và hiểu giới hạn của thuật toán.

Trực quan hóa và kể chuyện bằng dữ liệu

Thiết kế dashboard, biểu đồ, báo cáo phân tích và trình bày insight rõ ràng cho nhà quản lý, chuyên gia kỹ thuật hoặc người dùng cuối.

Quản trị dữ liệu và đạo đức dữ liệu

Tuân thủ bảo mật, quyền riêng tư, chất lượng dữ liệu, minh bạch mô hình và trách nhiệm khi sử dụng dữ liệu trong tổ chức.

Triển khai phân tích trong thực tiễn

Ứng dụng khoa học dữ liệu trong kinh doanh, nghiên cứu, quản trị, đổi mới sáng tạo và phối hợp liên ngành để đưa mô hình vào vận hành.
Phương thức tuyển sinh

Với 6 phương thức xét tuyển tăng cơ hội đỗ cho bạn

Điểm thi THPT 2026
Xét theo kết quả kỳ thi tốt nghiệp THPT năm 2026.
Học bạ THPT
Xét theo kết quả học tập ghi trong học bạ THPT.
Đánh giá đầu vào V-SAT
Xét theo kết quả thi đánh giá đầu vào đại học trên máy tính.
Xét tuyển thẳng
Theo Quy chế tuyển sinh của Bộ GD&ĐT.
Đánh giá HSA và TSA

Xét theo kết quả đánh giá tư duy của ĐH Bách khoa Hà Nội và kết quả đánh giá năng lực của ĐH Quốc gia Hà Nội

Cử tuyển, dự bị đại học

Xét tuyển đối tượng cử tuyển, dự bị đại học

Tổ hợp xét tuyển

35 tổ hợp TNUS dùng xét tuyển cho ngành

A00
Toán · Vật lí · Hóa học
A01
Toán · Vật lí · Tiếng Anh
A02
Toán · Vật lí · Sinh học
A03
Toán · Vật lí · Lịch sử
A04
Toán · Vật lí · Địa lí
A05
Toán · Hóa học · Lịch sử
A06
Toán · Hóa học · Địa lí
A10
Toán · Vật lí · Giáo dục công dân
A11
Toán · Hóa học · Giáo dục công dân
B00
Toán · Hóa học · Sinh học
B01
Toán · Sinh học · Lịch sử
B02
Toán · Sinh học · Địa lí
B03
Toán · Sinh học · Ngữ văn
B04
Toán · Sinh học · Giáo dục công dân
B08
Toán · Sinh học · Tiếng Anh
C01
Ngữ văn · Toán · Vật lí
C02
Ngữ văn · Toán · Hóa học
D01
Ngữ văn · Toán · Tiếng Anh
D07
Toán · Hóa học · Tiếng Anh
D08
Toán · Sinh học · Tiếng Anh
D09
Toán · Lịch sử · Tiếng Anh
D10
Toán · Địa lí · Tiếng Anh
D84
Toán · Giáo dục công dân · Tiếng Anh
X02
Toán · Ngữ văn · Tin học
X05
Toán · Vật lí · Giáo dục Kinh tế và pháp luật
X06
Toán · Vật lí · Tin học
X09
Toán · Hóa học · Giáo dục Kinh tế và pháp luật
X10
Toán · Hóa học · Tin học
X13
Toán · Sinh học · Giáo dục Kinh tế và pháp luật
X14
Toán · Sinh học · Tin học
X18
Toán · Lịch sử · Tin học
X22
Toán · Địa lí · Tin học
X25
Toán · Giáo dục Kinh tế và pháp luật · Tiếng Anh
X26
Toán · Tin học · Tiếng Anh
X53
Toán · Giáo dục Kinh tế và pháp luật · Tin học
Thông tin tuyển sinh 2026

Cần biết trước khi đăng ký

Phạm vi tuyển sinhCả nước
Mã trườngDTZ
Mã xét tuyển7460108
Mã ngành7460108
Đăng ký nguyện vọng trực tuyến

Đăng ký trên hệ thống của Bộ GD&ĐT: thisinh.thitotnghiepthpt.edu.vn (đăng nhập CCCD & mã đăng nhập, hoặc qua VNeID).

Ô Trường nhập mã DTZ, sau đó nhập Mã xét tuyển 7460108 để chọn ngành, rồi xác nhận bằng OTP để hoàn tất.

Trước 17h 06/6/2026

Rà soát kết quả điểm học bạ trên Hệ thống của Bộ.

17/6 – 21/6/2026

Thí sinh thực hành đăng ký, điều chỉnh nguyện vọng trên Cổng Bộ GD&ĐT.

Trước 17h 20/6/2026

Hoàn thành nộp hồ sơ xét tuyển thẳng về Trường ĐH Khoa học.

Trước 30/6/2026

Nhận thông báo kết quả xét tuyển thẳng từ Trường ĐH Khoa học.

02/7 – 17h 14/7/2026

Đăng ký, điều chỉnh nguyện vọng xét tuyển vào Trường ĐH Khoa học.

15/7 – 17h 21/7/2026

Nộp lệ phí xét tuyển trực tuyến trên Hệ thống của Bộ.

Trước 17h 13/8/2026

Nhà trường thông báo kết quả trúng tuyển đợt 1.

Trước 17h 21/8/2026

Thí sinh xác nhận nhập học trực tuyến đợt 1.

Đầu tháng 9

Đăng ký xét tuyển đợt 2

Lưu ý

Được điều chỉnh nguyện vọng không giới hạn số lần trong thời gian quy định (tối đa 15 nguyện vọng). Thí sinh tự do cần đến Sở GD&ĐT hoặc trường THPT đã học để đăng ký tài khoản trước.

Lộ trình đào tạo

Bạn sẽ học gì qua từng năm?

1Năm 1 · Nền tảng toán, lập trình và tư duy dữ liệu

Làm quen môi trường đại họchọc giải tích, đại số tuyến tính, tin học, nhập môn lập trình, ngoại ngữ và kỹ năng học tập. Sinh viên bắt đầu rèn tư duy logic, cách đặt câu hỏi và nhìn vấn đề dưới góc độ dữ liệu.

2Năm 2 · Thống kê, thuật toán và cơ sở dữ liệu

Củng cố xác suất – thống kê, cấu trúc dữ liệu và giải thuật, lập trình nâng cao, cơ sở dữ liệu, SQL và trực quan hóa cơ bản. Sinh viên thực hành làm sạch dữ liệu, phân tích mô tả và xây dựng dashboard đầu tiên.

3Năm 3 · Khai phá dữ liệu, học máy và dữ liệu lớn

Đi sâu vào khai phá dữ liệu, học máy, AI ứng dụng, xử lý dữ liệu lớn và trực quan hóa nâng cao. Sinh viên thực hiện dự án dự báo, phân loại, phân cụm, gợi ý hoặc phân tích hành vi trên dữ liệu thực tế.

4Năm 4 · Sản phẩm dữ liệu, thực tập và tốt nghiệp

Hoàn thiện năng lực qua học sâu, NLP, thị giác máy tính, MLOps hoặc chuyên đề ứng dụngtham gia thực tập, đồ án/khóa luận và xây dựng portfolio dữ liệu sẵn sàng cho tuyển dụng.

Chuẩn đầu ra

Hành trang bạn mang theo

Kiến thức nền tảng
  • Nắm vững toán cao cấp, đại số tuyến tính, xác suất – thống kê, tối ưu hóa, lập trình và cơ sở dữ liệu cho khoa học dữ liệu.
  • Hiểu đầy đủ vòng đời dữ liệu: đặt bài toán, thu thập, làm sạch, lưu trữ, khám phá, mô hình hóa, đánh giá và truyền đạt kết quả.
  • Có nền tảng về thuật toán, khai phá dữ liệu, trực quan hóa, học máy, AI và xử lý dữ liệu lớn.
Năng lực thực hành
  • Sử dụng thành thạo công cụ phân tích dữ liệu, ngôn ngữ lập trình, SQL, dashboard và môi trường làm việc dữ liệu hiện đại.
  • Xây dựng pipeline dữ liệu, lựa chọn đặc trưng, huấn luyện, kiểm định và cải thiện mô hình trên dữ liệu thực tế.
  • Biến kết quả phân tích thành báo cáo, biểu đồ, dashboard hoặc khuyến nghị có giá trị cho người ra quyết định.
Tư duy ứng dụng
  • Phân tích bài toán trong kinh doanh, tài chính, giáo dục, y tế, sản xuất, thương mại điện tử và khu vực công dưới góc nhìn dữ liệu.
  • Kết hợp kiến thức chuyên ngành với thống kê, học máy và AI để đề xuất giải pháp khả thi, đo lường được tác động.
  • Thiết kế sản phẩm dữ liệu thân thiện, có khả năng mở rộng và phù hợp nhu cầu người dùng.
Tự chủ và trách nhiệm
  • Làm việc độc lập hoặc theo nhóm trong dự án dữ liệu, biết quản lý tiến độ, chất lượng và rủi ro đầu ra.
  • Tôn trọng bảo mật, quyền riêng tư, tính minh bạch và đạo đức trong thu thập, xử lý, sử dụng dữ liệu.
  • Chủ động học công nghệ mới, giao tiếp chuyên môn rõ ràng và sẵn sàng đảm nhiệm các vai trò dữ liệu, BI, AI hoặc nghiên cứu ứng dụng.
Cơ hội việc làm

Tốt nghiệp xong, bạn làm gì?

Chuyên viên phân tích dữ liệu
Thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để phát hiện xu hướng, đo lường hiệu quả và hỗ trợ ra quyết định.
Nhà khoa học dữ liệu
Xây dựng mô hình dự báo, phân loại, gợi ý hoặc phát hiện bất thường bằng thống kê, học máy và trí tuệ nhân tạo.
Kỹ sư dữ liệu
Thiết kế, xây dựng và vận hành luồng dữ liệu, kho dữ liệu, data lake và hệ thống xử lý dữ liệu phục vụ phân tích quy mô lớn.
Chuyên viên BI/Dashboard
Phát triển hệ thống báo cáo, dashboard, chỉ số vận hành và phân tích hiệu quả cho doanh nghiệp hoặc tổ chức.
Kỹ sư AI/Học máy
Huấn luyện, đánh giá, tối ưu và triển khai mô hình AI/học máy vào sản phẩm, quy trình hoặc nền tảng số.
Chuyên viên phân tích sản phẩm số
Theo dõi hành vi người dùng, đo lường tăng trưởng, thử nghiệm A/B và đề xuất cải tiến sản phẩm dựa trên dữ liệu.
Nghiên cứu viên dữ liệu ứng dụng
Tham gia đề tài nghiên cứu, phòng lab, viện nghiên cứu hoặc trung tâm đổi mới sáng tạo về dữ liệu, AI và chuyển đổi số.
FPT Viettel VNPT CMC VNG MoMo VNPay MISA Tiki Shopee Lazada Grab Techcombank VPBank MB Bank Vietcombank BIDV ACB KMS Technology NashTech Bosch Samsung LG các công ty fintech thương mại điện tử logistics bán lẻ sản xuất thông minh y tế số giáo dục số startup AI – dữ liệu trường đại học viện nghiên cứu cơ quan nhà nước và trung tâm dữ liệu/chuyển đổi số
Cảm nhận

Cảm nhận từ người học Khoa học dữ liệu

Điều em tâm đắc khi học ngành Khoa học dữ liệu: em được rèn kỹ năng qua phòng lab, dự án công nghệ và các cuộc thi. Nhà trường tạo nhiều cơ hội để sinh viên cọ xát với thực tế.
M Mai Tiến Dũng Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu
Mình ra trường ngành Khoa học dữ liệu và sớm có việc đúng chuyên môn. Hiện mình làm lập trình viên / kỹ sư dữ liệu, đúng định hướng từ khi còn đi học. Cảm ơn thầy cô đã tận tình đồng hành.
N Nguyễn Bá Lộc Cựu sinh viên ngành Khoa học dữ liệu
Tôi thấy con tự tin hẳn lên từ khi vào ngành Khoa học dữ liệu. Thầy cô quan tâm, cháu được thực hành lập trình, khoa học dữ liệu và tiếp cận AI từ sớm.
Ô Ông Nguyễn Văn Bình Phụ huynh sinh viên ngành Khoa học dữ liệu
Khám phá thêm

Tìm hiểu ngành khác

Sẵn sàng trở thành tân sinh viên TNUS?

Đăng ký xét tuyển ngành Khoa học dữ liệu — mã 7460108.