Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN TẠI QNU - Coggle Diagram

- - - - kinh tế chính trị Mác - Lênin
      - kỹ năng giao tiếp
      - tiếng anh 2
      - pháp luật đại cương
    - - lập trình cơ bản
      - hệ quản trị cơ sở dữ liệu
    - - giáo dục thể chất 2
    - - Học phần đại cương
        
        toán rời rạc
        
        xác xuất thống kê
        
        chủ nghĩa xã hội khoa học
      - Học phần cơ sở ngành
        
        cấu trúc dữ liệu và giải thuật
        
        Lập trình hướng đối tượng
        
        cơ sở dữ liệu
      - Học phần tự chọn
        
        giáo dục thể chất 3
      - Học kì 4
        
        Học phần đại cương
        
        lịch sử đảng cộng sản
        
        thực tập nhận thức
        
        mạng máy tính
        
        học phần cơ sở ngành
        
        lập trình ứng dụng desktop
        
        lập trình ứng dụng web
        
        kiến trúc máy tính
        
        Học phần điều kiện
        
        Giáo dục quốc phòng - An ninh 1
        
        Giáo dục quốc phòng - An ninh 2
        
        Giáo dục quốc phòng - An ninh 3
        
        Giáo dục quốc phòng - An ninh 4
        
        Học kì 5
        
        Học phần đại cương
        
        Tư tưởng Hồ Chí Minh
        
        khởi nghiệp
        
        tiếng anh cho CNTT
        
        Học phần tự chọn
        
        Cộng nghệ Java
        
        Học Phần cơ sở ngành
        
        phân tích và thiết kế phần mềm
        
        hệ điều hành
        
        công nghệ phần mềm
        
        Học kì 6
        
        Học phần chuyên ngành
        
        Lập trình ứng dụng Mobile
        
        Phát triển phần mềm hướng đối tượng
        
        Đảm bảo chất lượng phần mềm
        
        Mẫu thiết kế phần mềm
        
        Trí tuệ nhân tạo
        
        Học phần tự chọn
        
        Phát triển phần mềm nguồn mở
        
        Học kì 7
        
        Học phần chuyên ngành
        
        Công nghệ Web
        
        Kiến trúc hướng dịch vụ
        
        Đồ án công nghệ phần mềm 1
        
        Phân tích dữ liệu lớn
        
        Một số vấn đề hiện đại của CNPM
        
        Học phần tự chọn
        
        Lập trình nhúng
        
        Học kì 8
        
        Học phần chuyên ngành
        
        3 more items...
        
        An toàn và bảo mật hệ thống thông tin
        
        Học kì 9
        
        1 more item...
- - - - -Năm 1 (Kỳ 1 và 2): Tập làm quen với các ngôn ngữ lập trình cơ bản như (C, Python) và cấu trúc dữ liệu cơ bản (mảng, danh sách, cấu trúc cây
        
        Năm 2 (Kỳ 3 và 4): Nâng cao khả năng lập trình và làm quen với các ngôn ngữ như C++, Java.
        
        Cách thức thực hiện:
        
        Làm các bài tập lập trình thực tế liên quan đến các vấn đề trong ngành công nghệ thông tin.
        
        Tham gia các khóa học về lập trình hướng đối tượng (OOP).
        
        Thực hành lập trình giải thuật và cấu trúc dữ liệu nâng cao.
        
        Năm 3 (Kỳ 5 và 6): Thành thạo trong lập trình một ngôn ngữ cụ thể và làm việc với các công nghệ lập trình nâng cao (Frameworks, Web Development).
        
        Cách thức thực hiện:
        
        Thực hiện các dự án lớn như phát triển một ứng dụng nhỏ.
        
        Học các công cụ lập trình (IDE, Git) và các framework (Spring, Django) để phát triển ứng dụng
        
        Thực tập hoặc tham gia các dự án bên ngoài để cải thiện kỹ năng.
        
        Năm 4 (Kỳ 7 và 8): Hoàn thiện kỹ năng lập trình, tham gia các dự án lớn và thực tập nghề nghiệp.
        
        Cách thức thực hiện:
        
        Thực hiện đồ án hoặc khóa luận tốt nghiệp sử dụng ngôn ngữ lập trình đã chọn.
        
        Tham gia vào các công ty thực tập hoặc các dự án thực tế lớn để học hỏi kinh nghiệm.
        
        Cách thức thực hiện:
        
        Học các khóa học ở ngoài càng hiểu càng tốt
        
        +Tập lập trình từ các bài tập cơ bản của thầy cô giao
        
        Lập nhóm để học lập trình, tiếp nhận những kiến thức từ các bạn để hiểu hơn về lập trình
    - - Mục tiêu tổng thể:
        
        Mục tiêu từng năm/kỳ:
        
        Năm 2 (Kỳ 3 và 4):
        
        Làm quen với các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản như Python (Pandas, NumPy) và Excel.
        
        Cách thức thực hiện: Học các công cụ cơ bản như Pandas và NumPy. Làm các bài tập phân tích dữ liệu từ các bộ dữ liệu nhỏ. Tìm hiểu cách trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn.
        
        Năm 3 (Kỳ 5 và 6):
        
        Thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao và áp dụng kỹ thuật học máy cơ bản.
        
        Cách thức thực hiện:
        
        Học các thuật toán học máy cơ bản như hồi quy, phân loại, cây quyết định, KNN. - Làm các dự án thực tế phân tích dữ liệu lớn
        
        Thực hành với các bộ dữ liệu lớn từ Kaggle hoặc các cuộc thi phân tích dữ liệu.
        
        Năm 4 (Kỳ 7 và 8):
        
        Phát triển kỹ năng khoa học dữ liệu và áp dụng các mô hình học máy phức tạp.
        
        1 more item...
        
        Đến khi tốt nghiệp, bạn sẽ có khả năng phân tích dữ liệu lớn, sử dụng các công cụ phân tích (Python, R, Excel, Tableau), và áp dụng các kỹ thuật học máy để rút ra các thông tin hữu ích từ dữ liệu.
      - Kỹ Năng Quản Trị Hệ Thống và Bảo Mật Mạng
        
        Mục tiêu tổng thể
        
        Đến khi tốt nghiệp, bạn sẽ có khả năng quản lý, bảo mật và duy trì hệ thống máy chủ và mạng máy tính, hiểu biết sâu về bảo mật mạng, và có thể triển khai các giải pháp bảo mật cho các tổ chức.
        
        Mục tiêu từng năm/kỳ:
        
        Năm 2 (Kỳ 3 và 4):
        
        Nắm vững các khái niệm cơ bản về mạng máy tính và hệ thống.
        
        Cách thức thực hiện: Học về các giao thức mạng, quản trị hệ thống và các công cụ bảo mật cơ bản. Làm các bài tập liên quan đến thiết lập mạng, cấu hình máy chủ
        
        Năm 3 (Kỳ 5 và 6):
        
        Phát triển kỹ năng quản trị hệ thống và bảo mật máy chủ.
        
        1 more item...
        
        Năm 4 (Kỳ 7 và 8):
        
        1 more item...
  - - - Thời gian: Bạn có thể bắt đầu học các khái niệm cơ bản từ năm thứ 2 hoặc 3, sau khi đã nắm vững lập trình và toán học cơ bản.
      - Khoảng thời gian: Mất từ 6 tháng đến 1 năm để làm quen với các thuật toán cơ bản và học máy, tùy vào sự kiên trì và thời gian bạn có.
      - Mục tiêu:
        
        Chứng chỉ: Hoàn thành các khóa học trực tuyến và đạt chứng chỉ về AI hoặc học máy từ các nền tảng như Coursera, edX (ví dụ, khóa học "Machine Learning" của Andrew Ng).
        
        Sản phẩm: Xây dựng được một ứng dụng nhỏ sử dụng AI, như hệ thống phân loại ảnh hoặc chatbot đơn giản
        
        Cách thức tự học:
        
        Ở đâu: Học từ các nền tảng trực tuyến như Coursera, edX, Udacity. Ngoài ra, đọc các sách chuyên sâu như "Deep Learning" của Ian Goodfellow và "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow".
        
        Cách học: Lựa chọn khóa học phù hợp với trình độ và bắt đầu thực hành qua các bài tập, dự án thực tế. Tham gia các diễn đàn như Stack Overflow, GitHub để trao đổi và học hỏi thêm từ cộng đồng.
        
        Kinh phí dự kiến: Các khóa học trực tuyến thường có mức phí từ 0 đến 200 USD cho mỗi khóa học (nếu bạn muốn nhận chứng chỉ).
    - - Nội dung cơ bản: Phát triển ứng dụng di động giúp bạn xây dựng các ứng dụng chạy trên các hệ điều hành phổ biến như Android và iOS. Kiến thức này bao gồm lập trình Java/Kotlin (Android) hoặc Swift (iOS), phát triển giao diện người dùng, kết nối với cơ sở dữ liệu và các dịch vụ web.
        
        Lộ trình học:
        
        Thời gian: Tốt nhất là học từ năm thứ 2 hoặc 3, khi bạn đã có kiến thức cơ bản về lập trình và cấu trúc dữ liệu.
        
        Khoảng thời gian: Khoảng 6 tháng đến 1 năm để thành thạo các kỹ năng lập trình ứng dụng di động cơ bản và phát triển ứng dụng thực tế.
        
        Mục tiêu:
        
        Sản phẩm: Phát triển một ứng dụng di động cơ bản và đăng tải lên Google Play hoặc App Store.
        
        Chứng chỉ: Nếu có thể, tham gia các khóa học như "Android Development" từ Udemy hoặc "iOS Development" trên Coursera để lấy chứng chỉ.
        
        Cách thức tự học:
        
        Ở đâu: Học qua các khóa học trực tuyến như Udemy, Coursera, hoặc các tài liệu chính thức từ Google Developers (Android) và Apple Developer (iOS).
        
        Cách học: Làm theo các hướng dẫn, tutorial và xây dựng dự án thực tế để thực hành. Cập nhật thường xuyên các công cụ phát triển và kỹ thuật mới nhất.
        
        Kinh phí dự kiến: Các khóa học có chi phí khoảng 10-100 USD mỗi khóa, và có thể phải đầu tư cho các công cụ phát triển (nếu sử dụng các phần mềm chuyên dụng ngoài IDE miễn phí).
      - Blockchain và Tiền điện tử
        
        Nội dung cơ bản: Blockchain là công nghệ nền tảng cho các đồng tiền điện tử như Bitcoin và Ethereum. Nó được ứng dụng trong các lĩnh vực như tài chính, bảo mật, và hợp đồng thông minh (smart contracts). Kiến thức về blockchain bao gồm cách thức hoạt động của các chuỗi khối, tạo và quản lý các giao dịch, xây dựng ứng dụng phân tán (DApps).
        
        Lộ trình học:
        
        Thời gian: Bạn có thể bắt đầu học blockchain từ năm thứ 3 hoặc 4, khi đã hiểu rõ về lập trình và cơ sở dữ liệu.
        
        Khoảng thời gian: Khoảng 6 tháng đến 1 năm để hiểu rõ về các công nghệ blockchain và có thể xây dựng ứng dụng thực tế.
        
        Mục tiêu:
        
        Chứng chỉ: Hoàn thành khóa học trực tuyến về blockchain từ các nền tảng như Coursera (Blockchain by University at Buffalo), edX hoặc Udemy.
        
        Sản phẩm: Xây dựng một ứng dụng đơn giản sử dụng hợp đồng thông minh hoặc tạo một đồng tiền điện tử riêng.
        
        Cách thức tự học:
        
        Ở đâu: Các nền tảng như Coursera, Udemy, edX, hoặc đọc các sách chuyên về blockchain như "Mastering Bitcoin" của Andreas Antonopoulos
        
        Cách học: Học lý thuyết về blockchain và sau đó thực hành qua các dự án. Tham gia các cộng đồng và diễn đàn blockchain để trao đổi và cập nhật các xu hướng mới
        
        Kinh phí dự kiến: Các khóa học từ 50-200 USD. Các công cụ phát triển blockchain có thể là miễn phí hoặc yêu cầu chi phí cho việc triển khai lên mạng thực tế.
        
        Phân tích Dữ liệu (Data Analysis) và Khoa học Dữ liệu (Data Science)
        
        Nội dung cơ bản: Phân tích dữ liệu giúp xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Khoa học dữ liệu kết hợp nhiều công cụ và kỹ thuật từ thống kê, lập trình, và học máy để phân tích và rút ra thông tin từ dữ liệu lớn.
        
        Lộ trình học:
        
        Thời gian: Có thể bắt đầu học từ năm thứ 2 hoặc 3, khi đã nắm vững các kỹ thuật lập trình cơ bản và toán học.
        
        Khoảng thời gian: Khoảng 6 tháng đến 1 năm để học các công cụ phân tích dữ liệu như Python, Pandas, và các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao.
        
        Mục tiêu:
        
        Chứng chỉ: Hoàn thành các khóa học chứng chỉ như "Data Science" của IBM hoặc Google trên Coursera.
        
        Sản phẩm: Phân tích và trực quan hóa một bộ dữ liệu lớn để rút ra kết luận có ý nghĩa.
        
        Cách thức tự học:
        
        3 more items...