Triết lý giáo dục
Kiến tạo con đường thông minh để mỗi người trở thành phiên bản tốt nhất của chính mình, mang lại giá trị cho cộng đồng.
Mục tiêu đào tạo
Mục tiêu chung
Đào tạo cử nhân Phân tích dữ liệu kinh tế có phẩm chất chính trị, đạo đức và sức khỏe tốt; có kiến thức cơ bản về kinh tế - xã hội, quản lý và quản trị kinh doanh; có kiến thức chuyên sâu về toán - thống kê - tin học; có kiến thức về phân tích học dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh tế, kinh doanh; có tư duy nghiên cứu độc lập; có năng lực tự học bổ sung kiến thức, nâng cao trình độ chuyên môn thích nghi với sự thay đổi của môi trường làm việc.
Mục tiêu cụ thể (POs):
| Mã (Code) | Mô tả (Description) |
| PO1 | Có kiến thức cơ bản về chính trị, xã hội, pháp luật và khoa học tự nhiên để hình thành thế giới quan và phương pháp luận khoa học. |
| PO2 | Có kiến thức nền tảng vững chắc về kinh tế, tài chính, quản trị kinh doanh và kiến thức chuyên sâu về Toán, Thống kê, Tin học và Phân tích dữ liệu. |
| PO3 | Có năng lực thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu (cấu trúc và phi cấu trúc), xây dựng mô hình dự báo và sử dụng thành thạo các phần mềm chuyên dụng (Python, R, SQL, Power BI) để giải quyết bài toán thực tế. |
| PO4 | Có kỹ năng làm việc độc lập, làm việc nhóm, giao tiếp và truyền tải thông tin hiệu quả bằng tiếng Anh trong môi trường đa văn hóa. |
| PO5 | Có đạo đức nghề nghiệp, trách nhiệm xã hội; có tư duy phản biện, khả năng tự học và thích ứng với môi trường làm việc toàn cầu hóa và sự biến đổi của công nghệ (CMCN 4.0, AI). |
Chuẩn đầu ra của chương trình Khi tốt nghiệp, sinh viên có thể:
Chuẩn đầu ra của chương trình
Khi tốt nghiệp, sinh viên có thể:
| Mã | Nội dung chuẩn đầu ra |
| 1. | Chuẩn về kiến thức |
| a. | Chuẩn kiến thức chung của Đại học |
| PLO1.1 | Vận dụng được thế giới quan, nhân sinh quan, phương pháp luận của Chủ nghĩa Mác-Lênin và của Đảng Cộng sản Việt Nam vào học tập, nghiên cứu và đời sống thực tiễn. |
| PLO1.2 | Vận dụng được kiến thức cơ bản về pháp luật, kinh tế, quản trị kinh doanh, quản lý vào giải quyết các vấn đề kinh tế - xã hội ở tầm vĩ mô, ngành và doanh nghiệp. |
| PLO1.3 | Vận dụng được các kiến thức về CNTT, các kiến thức về phân tích định lượng vào thực tế, gắn kết với chuyển đổi số ở các cấp độ khác nhau. |
| b. | Chuẩn kiến thức của ngành |
| PLO1.4 | Hiểu và vận dụng thành thạo kiến thức chuyên sâu về Toán học, Thống kê, Học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning) để mô hình hóa các vấn đề kinh tế, kinh doanh. |
| PLO1.5 | Hiểu và vận dụng được quy trình thực hiện dự án dữ liệu từ thu thập, làm sạch đến phân tích và trích xuất thông tin; thiết kế các giải pháp dựa trên dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định. |
| PLO1.6 | Hiểu rõ và vận dụng được cơ sở lập trình, các phương pháp và quy trình của khoa học dữ liệu hiện đại, khai thác dữ liệu lớn và một số phần mềm/ngôn ngữ lập trình, phân tích (Exel, SQL, Power BI, R/Python,...) để xử lý các mô hình trong kinh tế, kinh doanh. |
| 2. | Chuẩn về kỹ năng |
| a. | Chuẩn kỹ năng chung của Đại học |
| PLO2.1 | Đáp ứng Khung năng lực số dành cho người học tại Thông tư 02/2025/TT-BGDĐT ngày 24/01/2025 của Bộ Giáo dục và Đào tạo về “Quy định Khung năng lực số cho người học” |
| PLO2.2 | Đạt chuẩn đầu ra về Ngoại ngữ theo Điều 19 tại Quy chế đào tạo trình độ đại học ban hành theo Quyết định số 712/QĐ-ĐHKTQD ngày 03/6/2025 của Giám đốc Đại học |
| b. | Chuẩn kỹ năng của ngành |
| PLO2.3 | Sử dụng thành thạo ngôn ngữ lập trình (Python, R), công cụ trực quan hóa (Power BI, Tableau) và các kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến để giải quyết bài toán doanh nghiệp. |
| PLO2.4 | Sử dụng thành thạo kỹ năng kể chuyện với dữ liệu (Data Storytelling), truyền tải kết quả phân tích một cách thuyết phục tới các bên liên quan (lãnh đạo, khách hàng). |
| PLO2.5 | Sử dụng thành thạo được phương pháp làm việc, phương pháp nghiên cứu khi làm việc độc lập, làm việc theo nhóm, có kỹ năng viết báo cáo, trình bày kết quả nghiên cứu và phản biện. |
| 3. | Chuẩn về năng lực tự chủ và trách nhiệm |
| PLO3.1 | Thể hiện được sự tự lực khi làm việc độc lập, thể hiện trách nhiệm cá nhân và trách nhiệm đối với nhóm làm việc (mức 5). |
| PLO3.2 | Lập kế hoạch, điều phối, quản lý các nguồn lực, đánh giá và cải thiện hiệu quả các hoạt động. |
| PLO3.3 | Xác định và thực hiện trách nhiệm xã hội, đạo đức nghề nghiệp (đặc biệt là đạo đức dữ liệu) trong việc đưa ra những nhận định, đánh giá chuyên môn. Có tư duy đổi mới sáng tạo và tinh thần khởi nghiệp; có khả năng phát hiện cơ hội, giải quyết các vấn đề thực tiễn, đề xuất và triển khai các sáng kiến, giải pháp hoặc mô hình tạo giá trị cho tổ chức và xã hội; chủ động thích ứng với sự thay đổi của môi trường số, thị trường lao động và bối cảnh hội nhập quốc tế |
| PLO3.4 | Thích ứng với môi trường làm việc thay đổi, toàn cầu hóa và cập nhật liên tục các xu hướng công nghệ mới (như Agentic AI, Big Data). |
Ma trận đáp ứng mục tiêu đào tạo và chuẩn đầu ra
(Tham chiếu Phụ lục 2)
| PO1 | PO2 | PO3 | PO4 | PO5 | |
| PLO1.1 | X | ||||
| PLO1.2 | X | X | |||
| PLO1.3 | X | ||||
| PLO1.4 | X | ||||
| PLO1.5 | X | ||||
| PLO1.6 | X | ||||
| PLO2.1 | X | ||||
| PLO2.2 | X | ||||
| PLO2.3 | X | ||||
| PLO2.4 | X | ||||
| PLO2.5 | X | ||||
| PLO3.1 | X | ||||
| PLO3.2 | X | ||||
| PLO3.3 | X | ||||
| PLO3.4 | X | X |
Cơ hội làm việc và khả năng học tập nâng cao
Cơ hội việc làm:
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) tại các tập đoàn công nghệ, viễn thông, thương mại điện tử.
Chuyên viên phân tích kinh doanh (Business Analyst), Chuyên viên mô hình hóa rủi ro tại các ngân hàng, tổ chức tài chính.
Chuyên viên nghiên cứu thị trường, tư vấn giải pháp dữ liệu.
Khả năng học tập nâng cao: Có nền tảng vững chắc để học lên Thạc sĩ, Tiến sĩ các ngành Toán kinh tế, Khoa học dữ liệu, Kinh tế học, Tài chính định lượng trong và ngoài nước.
Cơ hội làm việc và khả năng học tập nâng cao
Cơ hội việc làm:
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst), Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) tại các tập đoàn công nghệ, viễn thông, thương mại điện tử.
Chuyên viên phân tích kinh doanh (Business Analyst), Chuyên viên mô hình hóa rủi ro tại các ngân hàng, tổ chức tài chính.
Chuyên viên nghiên cứu thị trường, tư vấn giải pháp dữ liệu.
Khả năng học tập nâng cao: Có nền tảng vững chắc để học lên Thạc sĩ, Tiến sĩ các ngành Toán kinh tế, Khoa học dữ liệu, Kinh tế học, Tài chính định lượng trong và ngoài nước.
Chương trình đào tạo theo quy chế đào tạo của Bộ Giáo dục và Đào tạo và của Đại học Kinh tế Quốc dân.
Kế hoạch đào tạo chuẩn là 04 năm.
Điều kiện tốt nghiệp:
Tích lũy đủ 130 tín chỉ (không bao gồm GDTC và GDQP-AN).
Đạt chuẩn tiếng Anh (IELTS 6.0 trở lên) và Tin học (IC3/MOS).
Có chứng chỉ Giáo dục quốc phòng - an ninh và hoàn thành học phần Giáo dục thể chất.
Điểm trung bình chung tích lũy đạt từ 2.00 trở lên (thang 4).
Phương pháp giảng dạy
- Chương trình chủ yếu sử dụng phương pháp giảng dạy theo mô hình Lecture/Seminar phối hợp với các phương pháp khác như dạy theo vấn đề, tình huống, mô phỏng, theo dự án và tăng cường trải nghiệm thực tế, kiến tập và thực tập.
- Phương pháp giảng dạy từng học phần được ghi trong đề cương chi tiết. Tổng quát có các phương pháp sau đây: Giảng lý thuyết, thảo luận, nghiên cứu tài liệu, nghiên cứu tình huống, làm project, thực tập và đi thực tế.
- Đóng góp của của phương pháp giảng dạy vào chuẩn đầu ra được ghi chi tiết trong đề cương học phần.
Phương pháp đánh giá kết quả học tập
- Về đánh giá kết quả học tập từng học phần theo tỷ lệ 10% điểm chuyên cần, 40% điểm đánh giá quá trình và 50% điểm thi kết thúc học phần.
- Phương pháp đánh giá quá trình: Thảo luận trên lớp; Bài tập về nhà; Bài tập nhóm; Thuyết trình; Kiểm tra nhanh; Viết luận/tóm tắt…
- Phương pháp đánh giá thi kết thúc học phần (cuối kỳ): Trắc nghiệm; Viết luận; Viết báo cáo; Thực địa/thực hành; Dự án; Thuyết trình; Bài tập tình huống; Vấn đáp…
- Đánh giá quá trình và đánh giá kết thúc học kỳ, khóa luận tốt nghiệp…dựa trên các rubrics, ma trận đề thi đảm bảo độ tin cậy, độ giá trị, chính xác và công bằng.
- Đóng góp của của phương pháp giảng dạy vào chuẩn đầu ra được ghi chi tiết trong đề cương học phần.
- Từng học phần được đánh giá theo thang điểm 10 được quy đổi ra thang điểm chữ, thang điểm 4 theo quy định.
Đánh giá chuẩn đầu ra của khóa học
Kết thúc khóa học, Đại học, Trường/Khoa/Viện đánh giá mức độ đạt được chuẩn đầu ra của khóa học, bao gồm:
- Đánh giá mức độ đạt được của sinh viên trước khi tốt nghiệp (qua khảo sát).
- Hệ thống quản lý đào tạo tự động tính mức độ đạt được của chuẩn đầu ra khóa học khi sinh viên tốt nghiệp.
- Nhà tuyển dụng đánh giá mức độ đạt được chuẩn đầu đầu ra của sinh viên sau khi tốt nghiệp được 01 năm/12 tháng (qua khảo sát).
- Quy định về đổi điểm cho các học phần trong Chương trình đào tạo Khoa học tính toán trong Bảo hiểm và Tài chính khi sinh viên thi đạt các chứng chỉ quốc tế: Phụ lục 3.
- Quy định về việc học tiếng Anh bổ trợ:
Để đảm bảo cho sinh viên chương trình Phân tích dữ liệu Kinh tế đạt chuẩn đầu ra ngoại ngữ và học tập tốt các học phần trong CTĐT, ngoài 9 tín chỉ tiếng Anh được quy định trong CTĐT thì sinh viên được học bổ trợ thêm tối đa 15 tín chỉ tiếng Anh (bao gồm tiếng Anh giao tiếp, tiếng Anh về kinh tế, tiếng Anh chuyên ngành). Kinh phí học các khóa học tiếng Anh bổ trợ đã bao gồm trong học phí đóng hàng kì của sinh viên.
Chương trình Khoa học Dữ liệu (Đại học Stanford - Mỹ): Stanford University - Data Science Undergraduate Program
Chương trình Phân tích Kinh doanh (Đại học Quốc gia Singapore - NUS): National University of Singapore (NUS) - Bachelor of Science in Business Analytics
Giảng viên: tốt nghiệp thạc sĩ trở lên, cụ thể:
- Giảng viên giảng dạy các học phần thuộc khối giáo dục đại cương phải được đào tạo ở ít nhất một bậc học (từ bậc 6 trở lên trong Khung trình độ quốc gia) thuộc các nhóm ngành phù hợp về chuyên môn với học phần giảng dạy.
- Giảng viên giảng dạy các học phần cơ sở ngành phải được đào tạo tạo ở ít nhất một bậc học (từ bậc 6 trở lên trong Khung trình độ quốc gia) thuộc ngành phù hợp về chuyên môn với học phần giảng dạy.
- Giảng viên giảng dạy các học phần cơ sở ngành và chuyên ngành phải được đào tạo ở ít nhất một bậc học (từ bậc 6 trở lên trong Khung trình độ quốc gia) thuộc nhóm ngành phù hợp về chuyên môn với học phần giảng dạy.
- Có chứng chỉ bồi dưỡng tiêu chuẩn chức danh nghề nghiệp giảng viên.
- Có khả năng ứng dụng công nghệ thông tin và sử dụng ngoại ngữ trong thực hiện các nhiệm vụ của chức danh giảng viên.
Trợ giảng tốt nghiệp đại học trở lên, cụ thể:
- Trợ giảng các học phần thuộc khối giáo dục đại cương phải được đào tạo ở ít nhất một bậc học (từ bậc 6 trở lên trong Khung trình độ quốc gia) thuộc các nhóm ngành phù hợp về chuyên môn với học phần trợ giảng.
- Trợ giảng các học phần cơ sở khối ngành phải được đào tạo ở ít nhất một bậc học (từ bậc 6 trở lên trong Khung trình độ quốc gia) thuộc ngành phù hợp về chuyên môn với học phần trợ giảng.
- Trợ giảng các học phần cơ sở ngành và chuyên ngành phải được đào tạo ở ít nhất một bậc học (từ bậc 6 trở lên trong Khung trình độ quốc gia) thuộc nhóm ngành phù hợp về chuyên môn với học phần trợ giảng.
- Có khả năng ứng dụng công nghệ thông tin và sử dụng ngoại ngữ trong thực hiện các nhiệm vụ của chức danh trợ giảng.
Đại học Kinh tế Quốc dân có chiến lược phát triển đến năm 2030 trở thành đại học thông minh, chú trọng đảm bảo và đáp ứng những yêu cầu về cơ sở hạ tầng, trang thiết bị thực hành, thí nghiệm, công nghệ thông tin, thư viện, học liệu, hệ thống quản lý hỗ trợ học tập, quản lý đào tạo, để giúp người học đạt được chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo, phù hợp với đặc điểm của từng ngành, nhóm ngành hoặc lĩnh vực đào tạo. Những yêu cầu này được chi tiết và cụ thể trong các đề án mở ngành, xây dựng và ban hành chương trình đào tạo, đề án tuyển sinh đại học hàng năm, trong báo cáo 3 công khai … được báo cáo Bộ GD&ĐT đồng thời được đăng tải trên cổng thông tin điện tử của Đại học.
Các môn học/học phần trong chương trình đào tạo đảm bảo đầy đủ bộ học liệu theo quy định hiện hành, cụ thể gồm: giáo trình, đề cương học phần, slide bài giảng và các học liệu khác.
- Kế hoạch đào tạo chuẩn của chương trình đào tạo là 04 năm, mỗi năm có 02 học kỳ chính và 01 học kỳ phụ, phương thức tổ chức đào tạo theo tín chỉ.
- Căn cứ kế hoạch đào tạo chuẩn, Đại học đăng ký mặc định thời khóa biểu từng học kỳ chính cho sinh viên, trừ học kỳ đầu tiên các học kỳ kế tiếp sinh viên được điều chỉnh đăng ký số tín chỉ/học phần tăng lên hoặc giảm đi theo quy định.
- Sinh viên được thi lại (01 lần/học phần) hoặc thi cải thiện điểm theo quy định.
- Sinh viên có thể học vượt để tốt nghiệp sớm so với kế hoạch đào tạo chuẩn hoặc tốt nghiệp muộn nhưng không quá thời gian đào tạo tối đa theo quy định.
- Từ học kỳ thứ hai, nếu đạt học lực khá sinh viên có thể được đăng ký học cùng lúc hai chương trình vào các ngành/chương trình đại học chính quy của Đại học theo quy định.
- Khối lượng kiến thức, phương pháp dạy và học, cách đánh giá học phần, nội dung cần đạt được (CĐR/CLO) của từng học phần được mô tả, quy định trong đề cương chi tiết mỗi học phần.