Trả lời: Ngành đào tạo là lĩnh vực chuyên môn mà sinh viên theo học, ví dụ như Khoa học dữ liệu hoặc Trí tuệ nhân tạo. Trong khi đó, chương trình đào tạo là cách triển khai cụ thể của một ngành, bao gồm định hướng ứng dụng, nội dung học, môn học và lộ trình đào tạo. Một ngành có thể có nhiều chương trình đào tạo khác nhau. Tại Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo, có 2 ngành đào tạo là Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo. Trên cơ sở đó, Khoa triển khai 03 chương trình đào tạo chính quy bao gồm cả hệ Cử nhân và Kỹ sư (giảng dạy 100% bằng Tiếng Anh), được thiết kế theo định hướng liên ngành, kết hợp giữa công nghệ chuyên sâu và tư duy kinh tế – quản trị, bao gồm:

• Khoa học dữ liệu trong Tài chính và Thương mại điện tử (Mã tuyển sinh: EP15): Thuộc ngành Khoa học dữ liệu (Mã ngành: 7460108), tập trung vào việc khai thác giá trị dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định trong lĩnh vực tài chính và các nền tảng thương mại điện tử.

• Trí tuệ nhân tạo (Mã tuyển sinh: EP16): Thuộc ngành Trí tuệ nhân tạo (Mã ngành: 7480107), giúp sinh viên làm chủ các công nghệ AI hiện đại và ứng dụng chúng vào giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế.

• Công nghệ Logistics và Quản trị chuỗi cung ứng (Mã tuyển sinh: EP20): Thuộc ngành Khoa học dữ liệu (Mã ngành: 7460108), là chương trình tích hợp giữa kiến thức logistics với nền tảng khoa học dữ liệu và AI để tối ưu hóa hệ thống vận hành thông minh.

Ngoài hệ chính quy, Khoa thường xuyên tổ chức các khóa học ngắn hạn chuyên sâu nhằm nâng cao năng lực dữ liệu cho sinh viên và nhân sự doanh nghiệp (https://www.facebook.com/neu.vnpt):

• Module 1 – Trí tuệ Kinh doanh (Business Intelligence): Đào tạo kỹ năng phân tích dữ liệu, sử dụng SQL, Power BI và nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling).

• Module 2 – Dự báo thông minh (Intelligent Prediction): Tập trung vào lập trình Python từ cơ bản đến nâng cao và ứng dụng các thuật toán Machine Learning vào bài toán dự báo thực tế.

Tất cả các chương trình đều hướng tới mục tiêu đào tạo nguồn nhân lực “Tinh thông công nghệ – Am tường kinh doanh”, có khả năng thích ứng cao trong kỷ nguyên chuyển đổi số.

Trả lời: Điểm khác biệt cốt lõi của các chương trình đào tạo (CTĐT) tại Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (FDA), Đại học Kinh tế Quốc dân (NEU) so với các trường kỹ thuật truyền thống nằm ở định hướng ứng dụng liên ngành, kết hợp chặt chẽ giữa công nghệ chuyên sâu và nền tảng kinh tế – quản trị. Hơn nữa, FDA xây dựng các CTĐT dựa trên các chương trình chuẩn quốc tế của những trường đại học hàng đầu thế giới như MIT, Stanford và Đại học Quốc gia Singapore (NUS). Dưới đây là những điểm khác biệt chi tiết:

Triết lý đào tạo: “Tinh thông công nghệ – Am tường kinh doanh”

Trong khi các trường kỹ thuật thường tập trung sâu vào nền tảng kỹ thuật và phát triển lõi công nghệ, NEU hướng tới việc đào tạo nguồn nhân lực có khả năng khai thác giá trị của dữ liệu và AI trong môi trường kinh doanh. Sinh viên được trang bị đồng thời kiến thức về dữ liệu, thuật toán cùng với nền tảng kinh tế – quản trị vững vàng để giải quyết các bài toán thực tế trong tài chính, marketing, chuỗi cung ứng và quản trị doanh nghiệp.

Các chương trình đào tạo mang tính ứng dụng đặc thù

Các ngành học tại Khoa được thiết kế gắn liền với các thế mạnh truyền thống của NEU, tạo ra sự khác biệt rõ rệt về mặt chuyên môn ứng dụng:

• Khoa học dữ liệu trong Tài chính và Thương mại điện tử (EP15): Tập trung ứng dụng phân tích dữ liệu vào lĩnh vực tài chính, thương mại điện tử và các nền tảng số.

• Công nghệ Logistics và Quản trị chuỗi cung ứng (EP20): Kết hợp khoa học dữ liệu để tối ưu hóa mạng lưới vận tải, kho vận và chuỗi cung ứng thông minh.

• Trí tuệ nhân tạo (EP16) gắn với Kinh tế, Kinh doanh và Quản trị: Ứng dụng AI để phân tích khách hàng, tối ưu chiến lược và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

Phương pháp đào tạo bài bản và Môi trường nghiên cứu chuyên sâu

• Học thông qua dự án (Project-based learning): Chương trình chú trọng giúp sinh viên giải quyết các bài toán thực tế từ doanh nghiệp và xã hội thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết thuật toán. Cụ thể mỗi môn học 3 tín chỉ thường bao gồm 30 giờ lý thuyết kết hợp với 15 giờ thực hành/thảo luận. Ngoài ra, hầu hết các môn chuyên ngành đều yêu cầu hoàn thành các dự án nhóm mô phỏng các bài toán thực tế ứng dụng AI và KHDL, cộng thêm học phần thực tập và khóa luận tốt nghiệp ở cuối khóa.

• Hệ thống Lab nghiên cứu định hướng kinh doanh: Khoa sở hữu các phòng Lab chuyên biệt như Lab Trí tuệ nhân tạo trong Kinh doanh (Business AI Lab) hay Lab Quản trị logistics và chuỗi cung ứng thông minh (SLSCM Lab), nơi sinh viên thực hành áp dụng AI/Dữ liệu vào các bài toán kinh tế cụ thể. 

• Chương trình học luôn được Khoa rà soát và cập nhật thường xuyên để bắt kịp những biến động và xu hướng công nghệ mới nhất của thế giới (như AI, Khoa học dữ liệu). 

Ngôn ngữ và Tính hội nhập quốc tế

Các chương trình của Khoa được giảng dạy 100% bằng Tiếng Anh. Điều này giúp sinh viên tiếp cận trực tiếp với tri thức quốc tế và sẵn sàng cho các cơ hội nghề nghiệp toàn cầu trong kỷ nguyên số.

Trả lời: Sự khác biệt giữa ba ngành đào tạo tại Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (FDA) – NEU chủ yếu nằm ở lĩnh vực ứng dụng chuyên sâu và hệ thống học phần đặc thù, dù cả ba đều chia sẻ nền tảng chung về toán học, lập trình và tư duy liên ngành. Dưới đây là chi tiết các điểm khác biệt:

1. Khác biệt về Mã ngành và Định hướng cốt lõi

• Khoa học dữ liệu trong Tài chính và Thương mại điện tử (EP15): Thuộc mã ngành Khoa học dữ liệu (7460108). Trọng tâm là khai thác giá trị từ dữ liệu để chuyển đổi thành thông tin hỗ trợ ra quyết định trong môi trường tài chính số và các nền tảng thương mại điện tử.

• Trí tuệ nhân tạo (EP16): Thuộc mã ngành riêng biệt là Trí tuệ nhân tạo (7480107). Ngành này đi sâu hơn vào việc phát triển và triển khai các hệ thống AI thông minh, kết hợp hài hòa giữa công nghệ AI lõi và tư duy kinh tế hiện đại.

• Công nghệ Logistics và Quản trị chuỗi cung ứng (EP20): Cũng thuộc mã ngành Khoa học dữ liệu (7460108). Tuy nhiên, định hướng ứng dụng hoàn toàn tập trung vào việc tối ưu hóa mạng lưới vận tải, kho hàng và chuỗi cung ứng thông minh.

2. Khác biệt về các Học phần tiêu biểu

Sự khác biệt rõ nét nhất nằm ở các môn chuyên ngành được thiết kế riêng cho từng lĩnh vực:

• Ngành EP15 (Tài chính & TMĐT): Tập trung vào các công cụ phân tích kinh doanh, trực quan hóa dữ liệu, Công nghệ dữ liệu lớn và phân tích chuỗi thời gian cho tài chính.

• Ngành EP16 (AI): Chú trọng các học phần công nghệ AI chuyên sâu như Học tăng cường, Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ứng dụng AI trong các ngành dịch vụ như du lịch, giải trí.

• Ngành EP20 (Logistics): Gồm các môn mang tính kỹ thuật vận hành như Vận trù học (tất định và xác suất), Mô phỏng chuỗi cung ứng, Nghiệp vụ ngoại thương và Quản trị kỹ thuật kho hàng.

3. Khác biệt về Cơ hội nghề nghiệp

• Ngành EP15: Hướng tới vị trí chuyên gia phân tích dữ liệu tại các ngân hàng, tổ chức tài chính và các sàn TMĐT.

• Ngành EP16: Hướng tới trở thành Kỹ sư AI, chuyên gia phát triển hệ thống tự động hóa hoặc chuyên gia tư vấn chuyển đổi số dựa trên AI cho doanh nghiệp.

• Ngành EP20: Hướng tới các vị trí như Kỹ sư thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng, chuyên gia tối ưu hóa (Optimization Specialist) hoặc quản lý kho vận tự động hóa.

Điểm chung: Cả 3 chương trình đều được giảng dạy 100% bằng Tiếng Anh, chú trọng học qua dự án thực tế và sinh viên có cơ hội thực tập tại các tập đoàn lớn như Viettel, VNPT, Vingroup từ năm thứ 2.

Trả lời: Chương trình Cử nhân và Kỹ sư khác nhau chủ yếu ở thời gian đào tạo, khối lượng tín chỉ và mức độ chuyên sâu. Cử nhân có thời gian học 4 năm với khoảng 130 tín chỉ, trong khi chương trình Kỹ sư kéo dài 4,5 năm với khoảng 150 tín chỉ. Về nội dung, cả hai chương trình đều được xây dựng trên nền tảng chung gồm kiến thức lý thuyết về toán, xác suất – thống kê, khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, kết hợp với các kỹ năng thực hành như lập trình, phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình. Tuy nhiên, chương trình Kỹ sư có thêm các học phần nâng cao, tăng cường thực hành và đào sâu vào các lĩnh vực chuyên môn, giúp sinh viên có năng lực kỹ thuật vững hơn và khả năng triển khai các hệ thống phức tạp trong thực tế. Ngoài ra, với thời gian học dài hơn, sinh viên hệ Kỹ sư có nhiều cơ hội tham gia các dự án, nghiên cứu hoặc thực tập chuyên sâu hơn so với hệ Cử nhân.

Trả lời: Em có thể xem danh sách đầy đủ các môn học và lộ trình học của từng chương trình đào tạo trên website chính thức của Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo tại fda.neu.edu.vn. Mỗi ngành đều có dẫn link chi tiết tới trang chương trình đào tạo riêng, nơi cung cấp khung chương trình, các học phần và lộ trình học:

• Khoa học dữ liệu: Khoa học dữ liệu trong Tài chính và Thương mại điện tử 

• Trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo 

• Công nghệ Logistic và Quản lý chuỗi cung ứng: Công nghệ Logistics và Quản trị chuỗi cung ứng

Trên website của Khoa, mỗi chương trình đào tạo ở trên đều có mục “khung chương trình đào tạo chi tiết”, giúp em theo dõi đầy đủ các môn học và tiến trình học tập.

Trả lời: Trong 5–10 năm tới, nhu cầu nhân lực cho AI, Khoa học dữ liệu và Logistics Công nghệ tại Việt Nam sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ do sự bùng nổ của kinh tế số và xu hướng tự động hóa toàn cầu. Các lĩnh vực này hoàn toàn không có nguy cơ bão hòa, mà trái lại đang rơi vào tình trạng “khát” nhân sự chất lượng cao có khả năng vận hành các hệ thống thông minh và tối ưu hóa chuỗi cung ứng hiện đại. Thực tế, thị trường đang dư thừa lao động chỉ biết thực hiện các công việc lặp đi lặp lại nhưng lại cực kỳ thiếu những “kiến trúc sư” biết dùng AI và Phân tích dữ liệu để tối ưu hóa hệ thống. Khoa học dữ liệu và AI đóng vai trò là “năng lượng” cho nền kinh tế hiện đại; chừng nào dữ liệu còn sinh ra và doanh nghiệp còn cần tối ưu lợi nhuận, chừng đó nhu cầu nhân lực chất lượng cao vẫn sẽ tiếp tục duy trì. Trong khi đó, Logistics hiện đại không còn chỉ là vận chuyển hay kho bãi đơn thuần mà đã trở thành một hệ thống thông minh, tích hợp công nghệ AI và các mô hình tối ưu hóa. Thị trường hiện nay không chỉ thiếu về số lượng mà đặc biệt thiếu “kiểu nhân lực mới”: những người vừa am hiểu nghiệp vụ logistics, vừa có năng lực phân tích dữ liệu và làm chủ công nghệ AI.

Tóm lại, trong 5–10 năm tới, cơ hội sẽ thuộc về những người có khả năng “Tinh thông công nghệ – Am tường kinh doanh”. Đây là lợi thế đặc thù mà sinh viên FDA-NEU được trang bị để không chỉ “làm việc” mà còn dẫn dắt sự thay đổi trong thị trường lao động.

Trả lời: Sinh viên tốt nghiệp chương trình Công nghệ Logistics và Quản trị chuỗi cung ứng (EP20) tại NEU có cơ hội nghề nghiệp rất rộng mở và đa dạng. Chương trình đào tạo này không chỉ tập trung vào nghiệp vụ Logistics truyền thống mà còn tích hợp sâu rộng các kỹ năng về khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và tối ưu hóa vận hành, đáp ứng nhu cầu nhân lực chất lượng cao trong kỷ nguyên số.

Dưới đây là các cơ hội việc làm cụ thể được chia theo từng nhóm lĩnh vực:

1. Các nhóm vị trí việc làm chuyên sâu

Sinh viên có thể đảm nhận các vai trò từ vận hành cơ bản đến các vị trí chiến lược cao cấp:

• Nhóm Thiết kế & Tối ưu hóa: Chuyên viên tối ưu hóa (Optimization Specialist), Kỹ sư thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng, Chuyên viên ra quyết định dựa trên dữ liệu.

• Nhóm Khoa học dữ liệu & Phần mềm: Chuyên viên khoa học dữ liệu Logistics (Logistics Data Scientist), Chuyên viên phân tích nghiệp vụ (BA), Chuyên viên phát triển phần mềm ứng dụng chuỗi cung ứng.

• Nhóm Quản lý chiến lược: Quản trị viên chuỗi cung ứng số, Điều phối vận tải thông minh, Quản lý kho vận tự động, Chuyên viên phân tích rủi ro và bảo mật chuỗi cung ứng.

• Nhóm Vận hành: Chuyên viên logistics, kho vận, xuất nhập khẩu; Chuyên viên lập kế hoạch, điều độ, và dự báo nhu cầu.

2. Các hệ sinh thái và loại hình doanh nghiệp tuyển dụng

Nhu cầu xã hội đối với nhân lực ngành này hiện diện rõ rệt trong nhiều khối tổ chức khác nhau:

• Hệ sinh thái Công nghệ & Giải pháp: Các tập đoàn IT phát triển phần mềm quản trị (WMS, TMS, ERP), các công ty khởi nghiệp LogTech và các đơn vị cung cấp giải pháp AI trong chuỗi cung ứng.

• Doanh nghiệp Sản xuất & Bán lẻ hiện đại: Các nhà máy thông minh (Smart Factory), hệ thống bán lẻ đa kênh (Omnichannel) và các sàn thương mại điện tử quy mô lớn.

• Mạng lưới Vận tải & Kho vận thông minh: Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ logistics 3PL/4PL, trung tâm phân phối tự động hóa và các đơn vị giao vận quốc tế.

Khối Phân tích & Tư vấn chiến lược: Các viện nghiên cứu, trung tâm phân tích dữ liệu, bộ phận tư vấn tối ưu hóa tại các ngân hàng, tổ chức tài chính và cơ quan quản lý nhà nước.

Trả lời: Sinh viên tốt nghiệp chương trình Trí tuệ nhân tạo (EP16) tại Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (FDA) – NEU được đào tạo để trở thành những chuyên gia dẫn đầu trong thời đại số, có khả năng kết hợp hài hòa giữa công nghệ AI và tư duy kinh tế hiện đại.

Dưới đây là các vị trí công việc và cơ hội nghề nghiệp cụ thể dành cho sinh viên ngành này:

1. Các vị trí công việc chuyên môn

Dựa trên chương trình đào tạo, sinh viên có thể đảm nhiệm các vai trò trọng yếu sau:

• Kỹ sư Trí tuệ nhân tạo (AI Engineer): Trực tiếp thiết kế, phát triển và triển khai các hệ thống AI phục vụ phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và hỗ trợ ra quyết định.

• Chuyên gia AI trong kinh doanh: Ứng dụng các mô hình AI để phân tích hành vi khách hàng, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và dự báo nhu cầu thị trường.

• Chuyên gia tư vấn AI và chuyển đổi số: Đóng vai trò cố vấn cho doanh nghiệp về chiến lược ứng dụng công nghệ và dữ liệu để nâng cao năng lực cạnh tranh.

• Giảng viên và Nghiên cứu viên: Tham gia giảng dạy hoặc nghiên cứu chuyên sâu về AI tại các cơ sở giáo dục đại học và viện nghiên cứu quốc tế.

• Khởi nghiệp công nghệ: Thành lập các startup cung cấp giải pháp số, trí tuệ nhân tạo phục vụ các bài toán thực tế của doanh nghiệp và xã hội.

2. Ứng dụng AI đa ngành

Sinh viên EP16 có lợi thế thực chiến từ các Lab nghiên cứu (như Business AI Lab) để làm việc trong nhiều lĩnh vực đa dạng:

• Sales & Marketing: Xây dựng hệ thống gợi ý, dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa giá.

• Tài chính: Chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận giao dịch và dự báo chuỗi thời gian cho đầu tư chứng khoán.

• Y tế & Giáo dục: Phát triển các ứng dụng AI hỗ trợ bác sĩ ra quyết định điều trị (như dự án ClinLM) hoặc các công cụ chẩn đoán hình ảnh thông minh.

• Sản xuất & Giao thông thông minh: Tối ưu hóa vận hành nhà máy và hệ thống điều phối giao thông dựa trên thị giác máy tính.

3. Hệ sinh thái đối tác tuyển dụng

Khoa FDA có mạng lưới kết nối chặt chẽ với các tập đoàn lớn, tạo điều kiện cho sinh viên thực tập từ năm thứ 2 và gia nhập các đơn vị uy tín sau khi tốt nghiệp:

• Khối Công nghệ & Viễn thông: Viettel Group, FPT, Tập đoàn VNPT, CMC.

• Khối Tài chính & Doanh nghiệp: Ngân hàng Agribank, MB Bank, …, Tập đoàn Vingroup.

Cơ hội du học: Nhờ chương trình giảng dạy 100% bằng Tiếng Anh và thành tích cao tại các kỳ thi quốc tế như ICPC, sinh viên có nhiều cơ hội nhận học bổng nghiên cứu sinh tại các nước phát triển như Mỹ, Canada, Anh, Singapore.

Trả lời: Để học tốt các ngành này, học sinh cần có tư duy logic, sự nhạy bén với dữ liệu và niềm đam mê giải quyết các bài toán tối ưu trong thực tế kinh doanh. Việc giỏi Toán là một lợi thế cực kỳ quan trọng vì đây chính là “xương sống” của AI và Khoa học dữ liệu, giúp các em dễ dàng làm chủ các thuật toán phức tạp. Kỹ năng lập trình sẽ được Khoa đào tạo bài bản từ cơ bản đến nâng cao qua nhiều môn học liên quan đến lập trình. Do đó chỉ cần có nền tảng tư duy tốt và tinh thần tự học, các em hoàn toàn có thể theo kịp chương trình và bứt phá mạnh mẽ. 

Bạn hoàn toàn có thể theo học các ngành của Khoa ngay cả khi chưa giỏi lập trình, vì chương trình được thiết kế để đào tạo sinh viên từ nền tảng cơ bản đến chuyên sâu. Dưới đây là những lý do giúp bạn yên tâm hơn:

• Được đào tạo bài bản từ đầu: Chương trình học tại Khoa không mặc định sinh viên phải giỏi lập trình ngay từ đầu. Các học phần được thiết kế cân bằng giữa lý thuyết và kỹ năng thực hành, bao gồm các môn cơ sở như “Nhập môn Khoa học dữ liệu”, “Cấu trúc dữ liệu và giải thuật với Python”, giúp bạn xây dựng nền tảng lập trình một cách hệ thống.

• Có các khóa học bổ trợ cho người mới: Khoa thường xuyên tổ chức các khóa học ngắn hạn (như Module Dự báo thông minh) được thiết kế riêng cho những học viên ít hoặc chưa có nền tảng Python và AI, giúp bạn thành thạo lập trình Python từ cơ bản đến nâng cao.

• Môi trường hỗ trợ đồng đội: Khoa có CLB Lập trình nhằm giúp sinh viên phát triển kỹ năng lập trình và tư duy sáng tạo thông qua việc hỗ trợ lẫn nhau. Ngoài ra, phương pháp “Học qua dự án” (Project-based learning) và sự hướng dẫn trực tiếp từ đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm sẽ giúp bạn tiến bộ nhanh chóng thông qua việc giải quyết các bài toán thực tế.

Tóm lại, quan trọng nhất là bạn có tư duy logic và sự kiên trì để làm quen với công nghệ. Các kỹ năng lập trình sẽ được hoàn thiện dần trong quá trình học tập và tham gia vào các phòng Lab nghiên cứu tại Khoa.

Trả lời: Sinh viên vẫn có thể theo học các chương trình của Khoa dù trình độ Tiếng Anh ban đầu chưa tốt, tuy nhiên cần có sự chuẩn bị và nỗ lực vì chương trình được giảng dạy hoàn toàn bằng Tiếng Anh.

Điều kiện Tiếng Anh cụ thể không được nêu chi tiết nhưng có đề cập đến việc sử dụng các chứng chỉ tiếng Anh quốc tế trong phương thức xét tuyển của một số chương trình. Trong quá trình học, sinh viên có nhiều cơ hội nâng cao Tiếng Anh thông qua việc học tập 100% bằng Tiếng Anh, tiếp cận tài liệu quốc tế, tham gia các chương trình trao đổi học thuật và học bổng quốc tế, cũng như làm việc với giảng viên và chuyên gia nước ngoài. Ngoài ra, sinh viên còn được hỗ trợ thông qua các học phần tiếng Anh tăng cường và tiếng Anh chuyên ngành công nghệ, giúp phát triển khả năng sử dụng Tiếng Anh trong học tập và công việc.

Trả lời: Việc học công nghệ tại một trường kinh tế như NEU, đặc biệt là Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo, là một lựa chọn phù hợp nếu định hướng của em là ứng dụng công nghệ vào kinh doanh, tài chính hoặc quản trị. Những lợi thế có thể kể đến bao gồm: 

1. Lợi thế khi chọn FDA-NEU để học Công nghệ

• Triết lý đào tạo “Tình thông công nghệ – Am tường kinh doanh”: Đây là lợi thế lớn nhất. Bạn không chỉ học về thuật toán hay viết code thuần túy mà được đào tạo để khai thác giá trị của dữ liệu trong các bài toán thực tế như tài chính, marketing, logistics và quản trị doanh nghiệp.

• Chương trình đào tạo hiện đại và hội nhập: Các chương trình (EP15, EP16, EP20) được giảng dạy 100% bằng Tiếng Anh, giúp bạn tiếp cận trực tiếp với tri thức quốc tế và sẵn sàng cho thị trường lao động toàn cầu. Phương pháp học tập chú trọng học qua dự án (project-based learning) giúp giải quyết các bài toán thực thực tế từ doanh nghiệp ngay trong quá trình học.

• Đội ngũ giảng viên và cố vấn quốc tế: Khoa quy tụ các giảng viên là Tiến sĩ từ các nước phát triển (Mỹ, Canada, Pháp, Đức…) và mạng lưới cố vấn là các giáo sư đầu ngành tại các viện nghiên cứu, tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới,.

• Môi trường nghiên cứu chuyên sâu: Dù là trường kinh tế, Khoa FDA sở hữu đến 05 Lab nghiên cứu hiện đại (như Business AI Lab, SLSCM Lab, DATCOM Lab, …), nơi sinh viên thực hành và tham gia các dự án chuyển giao công nghệ,.

• Cơ hội nghề nghiệp sớm: Sinh viên được giới thiệu thực tập tại các tập đoàn lớn như Viettel, VNPT, Vingroup ngay từ năm thứ 2,. Thành tích của sinh viên tại các cuộc thi như ICPC hay Olympic Tin học cho thấy năng lực kỹ thuật của sinh viên NEU không hề thua kém các trường kỹ thuật truyền thống.

2. Những “bất lợi” hoặc thách thức cần cân nhắc

• Định hướng ứng dụng thay vì kỹ thuật thuần túy: Nếu mục tiêu của bạn là nghiên cứu sâu về phần cứng, chế tạo máy móc hoặc các lớp lõi hệ điều hành một cách thuần túy, NEU có thể không phải là lựa chọn ưu tiên bằng các trường kỹ thuật chuyên biệt. Tại NEU, công nghệ luôn gắn liền với mục tiêu hỗ trợ ra quyết định kinh tế.

• Áp lực học tập liên ngành: Bạn sẽ phải học đồng thời nền tảng khoa học vững chắc (Toán, tối ưu hóa, khoa học máy tính) cùng với các kiến thức kinh tế – quản trị,. Điều này đòi hỏi khả năng cân bằng và tư duy linh hoạt giữa hai lĩnh vực khác nhau.

Tóm lại: Bạn nên chọn học tại FDA – NEU nếu bạn muốn trở thành một chuyên gia công nghệ có tư duy kinh doanh, người có thể dùng AI và Dữ liệu để tạo ra lợi nhuận và giá trị tối ưu cho doanh nghiệp. Nếu bạn chỉ muốn nghiên cứu kỹ thuật “sâu và hẹp” mà không quan tâm đến bối cảnh kinh tế, bạn nên cân nhắc thêm các trường khối kỹ thuật.

Trả lời: Các ngành AI, KHDL và Công nghệ Logistics trong Khoa Khoa học dữ liệu & Trí tuệ nhân tạo không phân biệt nam nữ, thậm chí các lĩnh vực này còn mang lại nhiều lợi thế đặc biệt cho phái nữ. Các công việc như tiền xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu và phân tích mô hình đòi hỏi sự kiên nhẫn và chi tiết – những đặc điểm thường là thế mạnh của phái nữ. Chương trình của Khoa tại NEU định hướng “Tinh thông công nghệ – Am tường kinh doanh”. Điều này mở ra nhiều vị trí công việc như Chuyên viên phân tích nghiệp vụ hay Chuyên viên phân tích dữ liệu, nơi kỹ năng giao tiếp và khả năng thấu hiểu tâm lý khách hàng/thị trường rất quan trọng. Khoa có các hoạt động ngoại khóa, câu lạc bộ và các dự án thực tế giúp các bạn nữ dễ dàng hòa nhập và phát huy năng lực sáng tạo trong thiết kế giải pháp hoặc trình bày dữ liệu. Trong ngành Logistics và AI, nhân sự nữ ngày càng được coi trọng nhờ khả năng quản lý quy trình khéo léo và tư duy đa nhiệm tốt. Thực tế, có nhiều bạn sinh viên xuất sắc trong Khoa là các bạn nữ. Ví dụ, bạn Nguyễn Hoàng Hà, lớp DS66A, vô địch giải Olympic AI Sinh viên miền Bắc, bạn Hà Thu Hà, lớp DS66A, đạt giải Ba kỳ thi lập trình thi đấu ICPC quốc gia, nhận được học bổng Đồng hành Vingroup năm học 2024–2025 do Tập đoàn Vingroup tài trợ.

Trả lời: Việc AI phát triển mạnh không đồng nghĩa với việc sinh viên học các ngành liên quan sẽ bị mất việc, mà ngược lại, nhu cầu nhân lực trong lĩnh vực này vẫn đang tăng cao. AI chủ yếu thay thế các công việc lặp lại, mang tính kỹ thuật thấp hoặc code đơn giản, trong khi các vị trí đòi hỏi tư duy phân tích, thiết kế hệ thống, hiểu bài toán kinh doanh và xây dựng mô hình vẫn rất cần con người. Sự khác biệt lớn nhất của sinh viên FDA-NEU là không chỉ biết viết code thuần túy – công việc mà AI có thể hỗ trợ tốt. Khoa tập trung đào tạo nguồn nhân lực có khả năng kết hợp chuyên môn sâu về công nghệ với tư duy kinh tế, quản trị. AI có thể viết một đoạn mã, nhưng nó chưa thể hiểu sâu sắc các bài toán chiến lược về tài chính, marketing hay tối ưu hóa chuỗi cung ứng để đưa ra quyết định kinh doanh đột phá. Đây là nhóm kỹ năng khó bị thay thế hoàn toàn, vì AI hiện tại vẫn cần con người định hướng, kiểm soát và đánh giá. Làn sóng sa thải trong ngành công nghệ chủ yếu liên quan đến việc tái cấu trúc và tối ưu chi phí, không phải do AI thay thế toàn bộ nhân lực. Trên thực tế, các vị trí liên quan đến AI, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu vẫn nằm trong nhóm có nhu cầu cao và tăng trưởng nhanh trên thị trường lao động.

Trả lời: Em có thể xem thông tin tuyển sinh của NEU và của Khoa qua các kênh chính thức như trang tuyển sinh của Khoa trên website NEU: Khoa Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo | Chương trình đào tạo NEU và hệ thống AI hỗ trợ tuyển sinh của NEU: Hệ thống AI hỗ trợ tuyển sinh. Ngoài ra, thông tin riêng của Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo được cập nhật tại website fda.neu.edu.vn. Các kênh này cung cấp đầy đủ thông tin về phương thức xét tuyển, ngành học, chương trình đào tạo, lịch tuyển sinh và các thông báo mới nhất, giúp thí sinh theo dõi và cập nhật thông tin chính xác.

Trả lời: Năm 2026, công tác tuyển sinh của Khoa nói riêng và Đại học Kinh tế Quốc dân nói chung sẽ được triển khai thông qua ba phương thức chính: Xét tuyển thẳng (chiếm 3% chỉ tiêu), Xét tuyển kết hợp và Xét tuyển theo kết quả điểm thi tốt nghiệp THPT (chiếm 97% chỉ tiêu). Trong đó, phương thức Xét tuyển kết hợp mở rộng rất nhiều cơ hội cho thí sinh khi cho phép sử dụng chứng chỉ quốc tế (SAT, ACT, IELTS, TOEFL, TOEIC), hoặc điểm thi Đánh giá năng lực (HSA, V-ACT), điểm thi Đánh giá tư duy (TSA) cũng như kết hợp các chứng chỉ này với điểm thi tốt nghiệp THPT. Sự đa dạng trong các phương thức xét tuyển này giúp các bạn học sinh có thể linh hoạt lựa chọn hình thức ưu tiên phù hợp nhất với thế mạnh của bản thân để tối ưu hóa cơ hội trúng tuyển.

Trả lời: Hai chương trình là Khoa học dữ liệu trong Tài chính và Thương mại điện tử (EP15) và Trí tuệ Nhân tạo (EP16) có mức điểm cạnh tranh, lần lượt đạt 26,13 và 25,44 điểm vào năm 2025. Chương trình Công nghệ Logistics và Quản trị Chuỗi cung ứng (EP20) năm 2026 mới bắt đầu tuyển sinh. Xung hướng điểm chuẩn của cả 3 chương trình được dự đoán tăng hoặc ít nhất là tương đương so với mặt bằng điểm chuẩn của các năm gần đây, do mức độ cạnh tranh để trúng tuyển vào các trường Đại học danh tiếng và top đầu như NEU ngày càng tăng.

Trả lời: Việc đặt nguyện vọng (NV) là một bước chiến lược quan trọng để tối ưu hóa cơ hội trúng tuyển vào các chương trình đào tạo của Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (FDA) tại NEU. Dựa trên các thông tin tuyển sinh năm 2026, dưới đây là tư vấn chi tiết cho bạn:

1. Cách đặt NV1, NV2 để tăng cơ hội trúng tuyển

Nguyên tắc cốt lõi của hệ thống xét tuyển là “ưu tiên thứ tự nguyện vọng” và “bình đẳng giữa các thí sinh”.

• NV1 luôn dành cho ngành bạn yêu thích nhất: Hệ thống sẽ xét từ NV1 xuống NV2. Nếu bạn đủ điểm trúng tuyển NV1, các NV sau sẽ không được xét đến. Do đó, hãy đặt ngành bạn thực sự muốn học vào NV1, bất kể điểm chuẩn năm trước cao hay thấp.

• NV2 là “phương án an toàn”: Bạn nên chọn ngành có điểm chuẩn năm trước tương đương hoặc thấp hơn một chút so với năng lực của mình, hoặc ngành có chỉ tiêu lớn hơn để tăng xác suất.

• So sánh chỉ tiêu năm 2026: Ngành AI (EP16) có chỉ tiêu cao nhất (80), tiếp theo là KHDL (EP15) với 70 và thấp nhất là Logistics (EP20) với 50.

• Chỉ tiêu càng thấp (như EP20) thì mức độ cạnh tranh có thể càng cao nếu số lượng hồ sơ nộp vào lớn.

• Tận dụng phương thức xét tuyển kết hợp: Khoa ưu tiên các nhóm thí sinh có chứng chỉ quốc tế (SAT/ACT/IELTS) và điểm thi Đánh giá năng lực/Tư duy. Nếu bạn có các chứng chỉ này, hãy tận dụng chúng để xét tuyển sớm, giúp giảm áp lực cho kỳ thi THPTQG.

2. Có nên “mạo hiểm” đặt NV1 vào ngành mới Logistics (EP20)?

Việc đặt EP20 làm NV1 không hẳn là “mạo hiểm” mà là một lựa chọn đón đầu xu hướng, tuy nhiên bạn cần lưu ý các yếu tố sau:

• Lợi thế của ngành EP20: Đây không phải là Logistics truyền thống mà là Công nghệ Logistics & Quản trị chuỗi cung ứng số. Chương trình kết hợp giữa Logistics với Khoa học dữ liệu và AI để tối ưu hóa hệ thống. Đây là nhóm năng lực “khát” nhân sự và hướng tới các vị trí có giá trị cao hơn trên thị trường.

• Thách thức về chỉ tiêu: EP20 có chỉ tiêu ít nhất (50 sinh viên) trong 3 ngành của Khoa. Điều này có nghĩa là tỉ lệ chọi có thể cao nếu ngành này thu hút nhiều sự quan tâm của thí sinh thích hướng ứng dụng công nghệ vào thực tế vận hành doanh nghiệp.

• Điểm chuẩn tham chiếu: Vì là ngành mới và thuộc mã ngành Khoa học dữ liệu (7460108), bạn có thể tham khảo điểm chuẩn của EP15 (cũng cùng mã ngành này) để làm căn cứ. Năm 2025, điểm chuẩn EP15 là 26.13 (thang điểm đổi), cao hơn một chút so với EP16 (25.44).

Lời khuyên: Nếu bạn thực sự đam mê việc dùng công nghệ để giải các bài toán vận tải, kho bãi thông minh và tối ưu chuỗi cung ứng, hãy mạnh dạn đặt EP20 làm NV1. Tuy nhiên, hãy đặt NV2 là EP15 hoặc EP16 (nếu bạn vẫn muốn học tại Khoa FDA) để đảm bảo cơ hội trúng tuyển vào môi trường đào tạo 100% bằng tiếng Anh và có hệ thống Lab hiện đại của Khoa.

Trả lời: Sinh viên hoàn toàn có thể đăng ký học cùng lúc hai chương trình (song ngành), ví dụ một ngành tại Khoa Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo và một ngành khác thuộc Đại học Kinh tế Quốc dân. Các em được phép đăng ký học thêm chương trình thứ hai sớm nhất khi đã được xếp trình độ sinh viên năm thứ hai và muộn nhất là vào năm thứ ba của chương trình thứ nhất. Về cách thức và điều kiện đăng ký, sinh viên cần đạt điểm trung bình tích lũy từ loại Khá trở lên (đáp ứng ngưỡng đảm bảo chất lượng của ngành thứ hai), hoặc đạt học lực Trung bình (nhưng phải đáp ứng đủ điều kiện trúng tuyển của ngành thứ hai trong năm tuyển sinh). Khi đã đạt đủ các tiêu chuẩn học lực này, sinh viên sẽ tiến hành đăng ký tín chỉ cho chương trình thứ hai theo đúng quy định và hướng dẫn hiện hành của Nhà trường.

Trả lời: Khoa có các chương trình đào tạo ngắn hạn nhằm nâng cao trình độ cho sinh viên, tiêu biểu như khóa học Trí tuệ kinh doanh và chương trình Dự báo thông minh. Các khóa học này được thiết kế theo hướng thực tiễn, giúp người học phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu, sử dụng các công cụ hiện đại như SQL, Power BI, Python và áp dụng vào các bài toán thực tế trong kinh doanh. Điểm đặc biệt của các chương trình là phương pháp học gắn với thực hành và dự án, được giảng dạy bởi giảng viên của Khoa kết hợp với các chuyên gia thực tế từ doanh nghiệp như VNPT AI, giúp người học vừa có nền tảng học thuật vừa có kinh nghiệm thực tiễn. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên được cấp chứng chỉ kép từ Đại học Kinh tế Quốc dân và đối tác doanh nghiệp (VNPT AI). Thông tin khóa học: https://www.facebook.com/neu.vnpt