Sinh viên Khoa học Dữ liệu - Trường Đại học Văn Lang công bố bài báo quốc tế ngay từ kỳ học chuyên ngành

Ngành Khoa học Dữ liệu tại Trường Đại học Văn Lang đang tạo nên dấu ấn đặc biệt: sinh viên không chỉ học công nghệ mà còn trực tiếp tham gia nghiên cứu, công bố quốc tế và chinh phục các sân chơi dữ liệu. Những thành tích nghiên cứu của sinh viên là minh chứng cho môi trường đào tạo chú trọng thực hành, đổi mới sáng tạo và phát triển năng lực chuyên môn ngay từ những năm đầu đại học.

Học ngành Khoa học Dữ liệu và cơ hội tham gia nghiên cứu khoa học từ sớm

Nhiều người thường nghĩ rằng nghiên cứu khoa học hay công bố quốc tế chỉ dành cho học viên cao học, nghiên cứu sinh hoặc các nhà khoa học giàu kinh nghiệm. Tuy nhiên, tại ngành Khoa học Dữ liệu của Trường Đại học Văn Lang, sinh viên đã chứng minh điều ngược lại: họ có thể tham gia nghiên cứu và công bố công trình khoa học ngay từ khi còn ngồi trên giảng đường.

Từ các đề tài về Trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế, dự báo năng lượng, phân tích dữ liệu kinh tế cho đến việc tranh tài tại các cuộc thi dữ liệu quy mô quốc gia, sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu đang từng bước khẳng định năng lực chuyên môn và bản lĩnh học thuật của mình.

Đây không chỉ là những thành tích đáng tự hào mà còn là minh chứng cho môi trường đào tạo hiện đại, nơi sinh viên được học, nghiên cứu và phát triển toàn diện ngay từ những năm đầu đại học.

Học Khoa học Dữ liệu không chỉ để đi làm, mà sáng tạo tri thức mới

Trong thời đại trí tuệ nhân tạo AI, dữ liệu và công nghệ phát triển nhanh chóng, các doanh nghiệp không chỉ cần nhân sự biết sử dụng công nghệ mà còn cần những người có khả năng nghiên cứu, đổi mới và giải quyết các bài toán thực tiễn.

Chính vì vậy, ngành Khoa học Dữ liệu tại Trường Đại học Văn Lang xây dựng môi trường học tập theo định hướng:

✔ Học đi đôi với nghiên cứu

✔ Học đi đôi với thực hành

✔ Học đi đôi với sáng tạo

Sinh viên không chỉ tiếp thu kiến thức trên lớp mà còn được tham gia các đề tài nghiên cứu, dự án ứng dụng và các sân chơi học thuật trong và ngoài nước.

Sinh viên Khoa học Dữ liệu - Trường Đại học Văn Lang công bố bài báo quốc tế Q1 trên tạp chí uy tín thế giới

Một trong những thành tích nổi bật nhất của ngành là nhóm sinh viên K28:

• Bùi Thị Trúc Giang
• Nguyễn Băng Tâm
• Hồ Thị Phương Thảo

đã tham gia nghiên cứu và là đồng tác giả bài báo:

"Predicting Energy Usage in Fixed-Area Office Buildings: A Comprehensive ANN-Based Study with Electrochromic Glazing"

được công bố trên tạp chí Energy and Buildings thuộc danh mục SCIE và Scopus Q1.

Đây là một trong những tạp chí quốc tế uy tín trong lĩnh vực năng lượng và công trình thông minh.

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks – ANN) để dự báo mức tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà văn phòng, góp phần tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng và phát triển bền vững.

Đối với sinh viên đại học, việc trở thành tác giả của một công trình khoa học quốc tế Q1 là thành tích rất đáng tự hào và cho thấy năng lực nghiên cứu được hình thành từ sớm.

Ứng dụng AI trong y tế: Sinh viên Văn Lang là tác giả bài báo Scopus

Không chỉ trong lĩnh vực năng lượng, sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu còn tham gia nghiên cứu các bài toán ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe.

Hai sinh viên K27 là bạn Trần Nguyễn Anh Thư và bạn Nguyễn Ngọc Thiên Ân đã công bố bài báo: "A Novel Supervised Learning Model for MRI Image Using Fuzzy Clustering and Naïve Bayes Algorithms" trên tạp chí Model Assisted Statistics and Applications thuộc danh mục Scopus.

Nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng các thuật toán học máy để hỗ trợ phân tích ảnh MRI, góp phần nâng cao hiệu quả trong các ứng dụng y sinh. Đây là minh chứng cho khả năng ứng dụng AI và Machine Learning vào các vấn đề có ý nghĩa xã hội lớn.

Dùng trí tuệ nhân tạo AI góp phần hỗ trợ phát hiện ung thư

Một thành tích nghiên cứu khác đến từ nhóm sinh viên K27 là bạn Nguyễn Lê Minh Nhật và bạn Trần Lê Hoàng Bảo với bài báo: "Phân loại ung thư sử dụng kết hợp thuật toán phân tích chùm mờ và mạng học sâu Inception ResNet V2" đăng trên Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ.

Công trình kết hợp giữa các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại và mạng học sâu để hỗ trợ bài toán phân loại ung thư. Điều này cho thấy sinh viên không chỉ học AI như một công nghệ, mà còn biết vận dụng AI để giải quyết các vấn đề thực tiễn của cuộc sống.

Sinh viên nghiên cứu AI trong kinh tế và tài chính

Không chỉ tập trung vào các bài toán kỹ thuật, sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu còn ứng dụng AI trong lĩnh vực kinh tế. Sinh viên K26 Phạm Gia Huy là tác giả bài báo: "Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong dự báo và phân tích chỉ số giá tiêu dùng (CPI)" đăng trên Tạp chí Tài chính Doanh nghiệp.

Nghiên cứu cho thấy khả năng ứng dụng các kỹ thuật AI và phân tích dữ liệu vào việc dự báo các chỉ số kinh tế quan trọng, góp phần hỗ trợ hoạch định chính sách và ra quyết định kinh doanh.

Tự tin tranh tài tại các sân chơi dữ liệu quy mô quốc gia

Không chỉ nghiên cứu khoa học, sinh viên ngành Khoa học Dữ liệu còn tham gia các cuộc thi chuyên môn lớn. Tiêu biểu là nhóm sinh viên K28:

• Lê Minh Duy
• Trần Tiến Phong
• Lê Minh Khôi
• Nguyễn Minh Khôi
• Nguyễn Hoàn Nhựt

đã lọt vào Top 24 cuộc thi Vietnam Datathon 2023.

Vietnam Datathon là sân chơi học thuật uy tín về phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, quy tụ nhiều đội thi đến từ các trường đại học hàng đầu trên cả nước.

Kết quả này cho thấy sinh viên Văn Lang hoàn toàn có khả năng cạnh tranh với sinh viên từ các trường đại học lớn trong lĩnh vực dữ liệu và AI.

Điều gì giúp sinh viên Khoa học Dữ liệu đạt thành tích nghiên cứu nổi bật?

Thành công của sinh viên không đến từ may mắn mà được xây dựng từ một môi trường đào tạo chú trọng:

• Học qua dự án thực tế

Sinh viên thường xuyên tham gia các dự án nghiên cứu và ứng dụng dữ liệu ngay trong quá trình học.

• Có đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm đồng hành

Các giảng viên có kinh nghiệm nghiên cứu và công bố khoa học luôn đồng hành cùng sinh viên trong từng đề tài.

• Môi trường học thuật năng động

Sinh viên được khuyến khích tham gia nghiên cứu khoa học, hội nghị, cuộc thi công nghệ và các hoạt động đổi mới sáng tạo.

• Tiếp cận công nghệ trí tuệ nhân tạo AI hiện đại từ sớm

Sinh viên được học và thực hành với:

• Học máy (Machine Learning)
• Học sâu (Deep Learning)
• Thị giác máy tính (Computer Vision)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
• Xử lý dữ liệu lớn (Big Data Analytics)
• AI tạo sinh (Generative AI)

Đây chính là nền tảng để phát triển các công trình nghiên cứu chất lượng

Học ngành Khoa học Dữ liệu tại Văn Lang để phát triển năng lực nghiên cứu và đổi mới sáng tạo

Trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, kiến thức chuyên môn là nền tảng quan trọng, nhưng khả năng nghiên cứu, tư duy phân tích và giải quyết các bài toán thực tiễn mới là những yếu tố giúp người học tạo ra giá trị khác biệt.

Tại Trường Đại học Văn Lang, sinh viên được khuyến khích tham gia các dự án nghiên cứu, hoạt động học thuật và cuộc thi chuyên ngành ngay trong quá trình học. Đây là cơ hội để người học vận dụng kiến thức về Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và phân tích dữ liệu vào giải quyết những vấn đề thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Những công bố khoa học, thành tích nghiên cứu và kết quả tại các sân chơi dữ liệu của sinh viên là minh chứng cho môi trường đào tạo chú trọng thực hành, sáng tạo và phát triển năng lực nghiên cứu từ sớm.

Nếu mong muốn theo đuổi lĩnh vực dữ liệu, công nghệ và AI trong một môi trường học tập năng động, gắn liền với nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn, ngành Khoa học Dữ liệu tại Trường Đại học Văn Lang sẽ mang đến nền tảng để bạn phát triển năng lực chuyên môn và sẵn sàng cho những cơ hội nghề nghiệp trong tương lai.

Khoa học Dữ liệu của Trường Đại học Văn Lang – Nơi sinh viên học để sáng tạo, nghiên cứu để tạo giá trị và trưởng thành để dẫn dắt tương lai số.

Tin và Hình: Khoa Công nghệ Ứng dụng