Cả Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu đều hướng đến việc hiểu và khai thác, tận dụng thông tin có được từ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định (data-driven decision). Cả hai cũng đều sử dụng các kỹ thuật, công cụ để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
Mục tiêu của Nhà phân tích dữ liệu:
Tùy theo nhu cầu, quy mô bài toán doanh nghiệp cần giải quyết mà doanh nghiệp sẽ có những bài toán cụ thể cho nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu. Đặc biệt khi doanh nghiệp hình thành văn hóa dữ liệu, có sự kết hợp của cả hai vai trò để có thể mang lại cái nhìn toàn diện, tạo nên lợi thế cạnh tranh mang tính chiến lược, dài hạn cho công ty.
và Phân tích dữ liệu (Data Analysis) đều đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác, tận dụng giá trị từ dữ liệu. Hiểu rõ về các vai trò này sẽ giúp doanh nghiệp, tổ chức có những quyết định hướng dữ liệu mang lại lợi thế cạnh tranh giúp DN, tổ chức vững vàng và chủ động hơn trước những thử thách trên thị trường.
Trung tâm Tin học - Trường ĐH Khoa học Tự nhiên
Luận án được chọn ngẫu nhiên trong bộ sưu tập
Xin chào mừng bạn đến với Cơ sở dữ liệu toàn văn LUẬN ÁN TIẾN SĨ của Thư viện Quốc gia Việt Nam;. Để biết thêm thông tin về cơ sở dữ liệu này, hãy liên hệ với người quản trị tại địa chỉ email:
Bộ sưu tập này chứa 20,395 luận án với tổng số 312,817 trang.
Thực trạng tiếp xúc nghề nghiệp, sức khỏe, bệnh tật của của nhân viên y tế và một số yếu tố liên quan tại một bệnh viện truyền nhiễm ở Hà Nội năm 2023
Thư viện luận văn, đồ án, tiểu luận, luận án, báo cáo, bài tập lớn, đề tài, đề án, thực tập, tốt nghiệp, thạc sĩ, tiến sĩ, cao học... miễn phí.
Tham dự hội thảo quốc tế ICECH 2024 có hơn 100 đại biểu của các quốc gia Đức, Hà Lan, Singapore, Malaysia, Indonesia, Thái Lan, Newzeland, Việt Nam...dự trực tiếp và trực tuyến.
Tiêu chuẩn chung đối với các chất nhiễm bẩn và các độc tố trong thực phẩm
Quy phạm đạo đức trong thương mại quốc tế về thực phẩm
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện Bacillus anthracis
Thực phẩm. Phát hiện chiếu xạ bằng kỹ thuật lọc quỳnh quang bề mặt trực tuyến/đếm đĩa vi sinh vật hiếu khí (DEFT/APAC). Phương pháp sàng lọc
Sản phẩm thực phẩm. Xác định 3-Monocloopropan -1,2-diol bằng sắc ký khí/phổ khối (GC/MS)
Phụ gia thực phẩm. Kali axesulfam
Phụ gia thực phẩm. Chất tạo ngọt. Kali sacarin
Phụ gia thực phẩm. Caroten (thực phẩm)
Phụ gia thực phẩm. Brilliant blue FCF
Phụ gia thực phẩm. Sunset yellow FCF
Thực phẩm. Xác định hàm lượng nitrat và/hoặc nitri. Phần 2: xác định hàm lượng nitrat trong rau và sản phẩm rau bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao/trao đổi ion
Thực phẩm. Xác định aflatoxin B1 và tổng aflatoxin B1, B2, G1 và G2 trong ngũ cốc, quả có vỏ và sản phẩm của chúng. Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao có dẫn suất sau cột và làm sạch bằng cột ái lực miễn dịch
Thực phẩm. Xác định nguyên tố vết. Xác định chì, cadimi, crom, molyden bằng đo phổ hấp thụ nguyên tử dùng lò graphit (GFAAS) sau khi phân hủy bằng áp lực.
Thực phẩm. Xác định tổng số vi sinh vật hiếu khí bằng phương pháp gel pectin
Thực phẩm. Phát hiện và định lượng Staphylococcus aureus bằng phương pháp tính số có xác suất lớn nhất
Thực phẩm. Phát hiện Salmonella. Phương pháp so màu nhanh sử dụng sàng lọc có tăng sinh chọn lọc
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp lấy mẫu thân thịt tươi để phân tích
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng Escherichia coli dương tính beta-glucuronidaza. Phần 3: Kỹ thuật tính số có xác suất lớn nhất sử dụng 5-bromo-4-clo-3-indoly beta-D-glucuronid
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng Escherichia coli dương tính beta-glucuronidaza. Phần 1: Kỹ thuật đếm khuẩn lạc ở 44 0C sử dụng màng lọc và 5-bromo-4-clo-3-indoly beta-D-glucuronid
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng vi khuẩn axit lactic ưa nhiệt trung bình. Kỹ thuật đếm khuẩn lạc ở 30 0C
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện vibrio spp.có khả năng gây bệnh đường ruột. Phần 1: Phát hiện vibrio pahaemolyticus và vibrio cholerae
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện vibrio spp.có khả năng gây bệnh đường ruột. Phần 2: Phát hiện các loài không phải là vibrio parahaemolyticus và vibrio cholerae
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng vi sinh vật ưa lạnh
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng số lượng nhỏ bacillus cereus giả định. Phương pháp phát hiện và kỹ thậut tính số có xáv suất lớn nhất
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng vi khuẩn khử sulfit phát triển trong điều kiện kỵ khí
Đồ hộp thực phẩm. Xác định hàm lượng thiếc bằng phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện và định lượng enterobacteriaceae. Phần 2: Kỹ thuật đếm khuẩn lạc
Phụ gia thực phẩm. Xirô sorbitol
Thực phẩm. Xác định B1 bằng sắc ký lỏng hiệu năng cao (HPLC)
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện và định lượng Coliform. Kỹ thuật đếm số có xác suất lớn nhất
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Yêu cầu chung và hướng dẫn kiểm tra vi sinh vật
Phụ gia thực phẩm. Mì chính (tuyển tập)
Dụng cụ bằng thủy tinh có lòng sâu tiếp xúc với thực phẩm. Sự thôi ra của chì và cadimi. Phần 2: Giới hạn cho phép
Thực phẩm. Phương pháp xác định phẩm màu hữu cơ trổng hợp tan trong nước
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng staphylococci có phản ứng dương tính coagulase (staphylococcus uureus và các lòai khác) trên đĩa thạch. Phần 2: Kỹ thuật sử dụng môi trường thạch fibrinogen huyết tương thỏ
Thực phẩm chế biến từ ngũ cố dành cho trẻ sơ sinh và trẻ nhở
Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Yêu cầu chung và định nghĩa
Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Phương pháp dựa trên protein
Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Tách chiết axit nucleic
Thực phẩm. Phương pháp phân tích để phát hiện sinh vật biến đổi gen và sản phẩm có nguồn gốc biến đổi gen. Phương pháp dự trên định tính axit nucleic
Thực phẩm. Xác định hàm lượng thủy ngân bằng phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử không ngọn lửa
Thực phẩm. Xác định hàm lượng cadimi bằng phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử
Thực phẩm. Xác định hàm lượng asen bằng phương pháp bạc dietyldithiocacbamat
Thực phẩm. Xác định aflatoxin B1 và hàm lượng tổng số aflatoxin B1, B2, G1 và G2 trong ngũ cốc, các loại hạt và các sản phẩm của chúng. Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao
Thực phẩm. Xác định ocratoxin A trong ngũ cốc và sản phẩm ngũ cốc. Phần 2: Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao làm sạch bằng bicacbonat và hàm lượng tổng số aflatoxin B1, B2, G1 và G2 trong ngũ cốc, các loại hạt và các sản phẩm của chúng. Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao làm sạch bằng bicacbonat
Thực phẩm. Xác định ocratoxin A trong ngũ cốc và sản phẩm ngũ cốc. Phần 1: Phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao làm sạch bằng silica gel
Sản phẩm thực phẩm từ sữa. Xác định hàm lượng chất béo bằng phương pháp khối lượng khối lượng weibull-Berntrop (phương pháp chuẩn) . Phần 3: Các trường hợp đặc biệt
Sản phẩm thực phẩm từ sữa. Xác định hàm lượng chất béo bằng phương pháp khối lượng Weibull-Berntrop (phương pháp chuẩn). Phần 2: Kem lạnh và kem lãnh hỗn hợp
Sản phẩm sữa và thực phẩm từ sữa. Xác định hàm lượng chất béo bằng phương pháp khối lượng Weibull-Berntrop (Phương pháp chuẩn). Phần 1: Thực phẩm dành cho trẻ sơ sinh
Thực phẩm từ sữa dùng cho trẻ sơ sinh. Xác định hàm lượng chất béo. Phương pháp khối lượng (Phương pháp chuẩn)
Dầu mỡ động vật và thực vật. Quy phạm thực hành về bảo quản và vận chuyển dầu mỡ thực phẩm dạng rời
Cơ sở chế biến thủy sản. Điều kiện đảm bảo chất lượng và vệ sinh an toàn thực phẩm trong quá trình đóng hộp
Hướng dẫn xây dựng chương trình quy phạm để kiểm tra dư lượng thuốc thú y trong thực phẩm
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp định lượng staphylococci có phản ứng dương tính coagulase (staphylococcus uureus và các lòai khác) trên đĩa thạch. Phần 1: Kỹ thuật sử dụng môi trường thạch Baird-Parker.
Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ bằng phương pháp quang phổ ESR đối với loại thực phẩm chứa xenluloza
Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ đối với loại thực phẩm chứa xương. Phương pháp quang phổ ESR.
Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ đối với loại thực phẩm chứa chất béo. Phân tích 2-Alkylclobutanon bằng phương pháp sắc ký khí/quang phổ khối
Thực phẩm. Phát hiện thực phẩm chiếu xạ đối với loại thực phẩm chứa chất béo. Phân tích hydrocacbon bằng sắc ký khí.
Kem thực phẩm. Yêu cầu kỹ thuật
Quy phạm vận hành thiết bị chiếu xạ xử lý thực phẩm
Tiêu chuẩn thực hành đo liều áp dụng cho thiết bị chiếu xạ chùm tia electron và bức xạ hãm (bremsstrahlung) dùng để xử lý thực phẩm
Tiêu chuẩn thực hành đo liều áp dụng cho thiết bị chiếu xạ gamma dùng để xử lý thực phẩm
Thực phẩm chiếu xạ. Yêu cầu chung
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, huyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 4: Các nguyên tắc cụ thể chuẩn bị các sản phẩm khác với sữa và sản phẩm sữa, thịt và sản phẩm thịt thủy sản và sản phẩm thủy sản.
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, hyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 3: các nguyên tắc cụ thể để chuẩn bị các mẫu thủy sản và sản phẩm thủy sản.
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, hyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 2: các nguyên tắc cụ thể để chuẩn bị các mẫu thịt và sản phẩm thịt
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Chuẩn bị mẫu thử, hyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân để kiểm tra vi sinh vật. Phần 1: Các nguyên tắc chung để chuẩn bị huyền phù ban đầu và các dung dịch pha loãng thập phân.
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện và định lượng Campylobacter spp.. Phần 1: Phương pháp phát hiện.
Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi. Phương pháp phát hiện Escherichina coli O157
Axit photphoric thực phẩm và axit phosphoric kỹ thuật. Yêu cầu kỹ thuật.
Khoa học Dữ liệu – ngành “hot” mới của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên
Được xem là một trong những ngành học 'hot' bậc nhất trong thời đại công nghiệp 4.0, ngành khoa học dữ liệu hiện đang thu hút nhiều sự quan tâm của xã hội. Trường ĐH Khoa học Tự nhiên vừa chính thức được giao đào tạo thí điểm trình độ đại học ngành học này theo đúng quy chế đào tạo đại học.
Cụ thể, theo QĐ số 720/QĐ-ĐHQGHN ngày 6/3/2020, Đại học Quốc gia Hà Nội giao trường ĐH Khoa học Tự nhiên tổ chức tổ chức đào tạo thí điểm trình độ đại học ngành Khoa học dữ liệu. Mục tiêu chung của chương trình Khoa học dữ liệu là đào tạo nguồn nhân lực, có tính cạnh tranh cao trên thị trường lao động trong thời kỳ hội nhập kinh tế khu vực và thế giới.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, mở ra cho sinh viên những con đường lập nghiệp thú vị và cơ hội học tập nâng cao. Ngành đào tạo Khoa học dữ liệu cung cấp cho sinh viên nền tảng kiến thức dựa trên 3 lĩnh vực: Khoa học máy tính, thống kê và toán học nhằm phân tích, xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Sinh viên ngành Khoa học dữ liệu sẽ được trang bị kiến thức về lập trình máy tính, hệ quản trị cơ sở dữ iệu, các mô hình học máy, phân tích thống kê, các phương pháp tính toán trong khoa học dữ liệu và phương pháp biểu diễn dữ liệu.
Với quy trình đào tạo đại học theo tiêu chuẩn của Đại học Quốc gia Hà Nội, chương trình đào tạo ngành Khoa học Dữ liệu sẽ đảm bảo được mục tiêu đào tạo cụ thể. Đó là trang bị cho sinh viên kiến thức, trình độ chuyên môn tốt, các kiến thức và kỹ năng sâu về khoa học dữ liệu, khả năng thực hành nghề nghiệp nhằm đảm bảo cho sinh viên thích ứng cao với môi trường làm việc; Nâng cao kỹ năng thực hành, thực tập; có khả năng nắm bắt, tiếp cận và bước đầu ứng dụng các thành tựu khoa học tiên tiến vào thực tiễn nghề nghiệp; Rèn luyện các kỹ năng làm việc nhằm hội nhập quốc tế tốt.
Sinh viên tốt nghiệp ngành Khoa học Dữ liệu có cơ hội việc làm vô cùng tốt với nhiều vị trí khác nhau như: nhà quản lý dữ liệu, chuyên gia phân tích dữ liệu, chuyên gia dữ liệu lớn, chuyên gia tư vấn tại các doanh nghiệp cho các dự án quản lý và khai thác dữ iệu; Lập trình viên, quản trị dự án, trưởng phòng (tùy theo năng lực) tại các doanh nghiệp, trung tâm công nghệ thông tin; Nghiên cứu viên tại các trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) trong lĩnh vực khoa học dữ liệu; Giảng viên, nghiên cứu viên, chuyên viên kỹ thuật tại các đơn vị trường, viện trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Sau khi tốt nghiệp, sinh viên còn có khả năng theo học sau đại học tại các khoa hoặc các trường Đại học khác có uy tín trong nước cũng như trên thế giới, tham gia nghiên cứu, triển khai ứng dụng khoa học công nghệ trong các trường ĐH, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ sở sản xuất.
Dữ liệu có thể được truy cập thông qua API như sau:
Một ví dụ đơn giản để truy xuất dữ liệu bằng ngôn ngữ Javascript: (Thay thế {your_account} và {your_password} bằng thông tin tài khoản của bạn)
fetch('https://data.sonla.gov.vn/api/json-dataset/594?', { method: 'get', headers: { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Basic " + btoa("{your_account}:{your_password}"), }, }).then(response => response.json()) .then(result => console.log(result))
- limit:: Số lượng kết quả trả về - offset:: Ví trí kết quả trả về - search_column:: Cột cần tìm kiếm - key_word:: Từ khóa tìm kiếm
- STT: stt - TÊN TRẠM SÁCH: ten_tram_sach
Dữ liệu có thể được truy cập thông qua API như sau:
Một ví dụ đơn giản để truy xuất dữ liệu bằng ngôn ngữ Javascript: (Thay thế {your_account} và {your_password} bằng thông tin tài khoản của bạn)
fetch('https://data.sonla.gov.vn/api/json-dataset/610?', { method: 'get', headers: { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Basic " + btoa("{your_account}:{your_password}"), }, }).then(response => response.json()) .then(result => console.log(result))
- limit:: Số lượng kết quả trả về - offset:: Ví trí kết quả trả về - search_column:: Cột cần tìm kiếm - key_word:: Từ khóa tìm kiếm
- TT: tt - Tên cơ sở: ten_co_so - Địa chỉ: dia_chi - Huyện/Thành phố: huyenthanh_pho - Điện thoại: dien_thoai - Chủ cơ sở: chu_co_so - Loại hình lưu trú: loai_hinh_luu_tru - Hạng cơ sở lưu trú: hang_co_so_luu_tru - Số lượng Phòng: so_luong_phong - Số lượng giường: so_luong_giuong - QĐ cấp: qd_cap - QĐ hết: qd_het
Dữ liệu có thể được truy cập thông qua API như sau:
Một ví dụ đơn giản để truy xuất dữ liệu bằng ngôn ngữ Javascript: (Thay thế {your_account} và {your_password} bằng thông tin tài khoản của bạn)
fetch('https://data.sonla.gov.vn/api/json-dataset/283?', { method: 'get', headers: { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Basic " + btoa("{your_account}:{your_password}"), }, }).then(response => response.json()) .then(result => console.log(result))
- limit:: Số lượng kết quả trả về - offset:: Ví trí kết quả trả về - search_column:: Cột cần tìm kiếm - key_word:: Từ khóa tìm kiếm
- 0: 0 - Tên: ten - Thuộc doanh nghiệp: thuoc_doanh_nghiep - Địa chỉ: dia_chi
CƠ SỞ DỮ LIỆU QUỐC GIA VỀ VĂN BẢN PHÁP LUẬT
Trước tiên em truy cập VÀO ĐÂY để xem chương trình học em muốn đăng ký học (Bằng cách click vào "Chi tiết")
Theo như câu hỏi, em muốn học Cao học khoa học dữ liệu - Xem chi tiết chương trình
Vậy em đối chiếu xem ngành học đại học của mình thuộc danh sách trên hay không, thì mới có thể học lên Thạc sĩ Khoa học dữ liệu.
Mục 8.3: Danh mục học phần bổ sung kiến thức
Trường hợp nếu em không học ngành C1, C2, C3 ở trường khác (tức không thuộc ngành dọc/ngành liên quan) thì em sẽ cần học Văn bằng 2 (ngành A1, A2, A3, B1...) sau đó mới có thể học lên Cao học Khoa học dữ liệu.
(Liên hệ Viện Đào tạo liên tục nếu em quan tâm Văn bằng 2: http://dtlt.hust.edu.vn/ - Số 94-94A Lê Thanh Nghị, Bách Khoa, Q.Hai Bà Trưng, Hà Nội - Email: [email protected] - ĐT: 024-3869 3782).
Trả lời từ thầy Lê Giang - P.Tuyển sinh
Trong thời đại công nghệ số ngày nay,
và Phân tích dữ liệu ngày càng trở thành những ngành quan trọng có ảnh hưởng đáng kể đến những quyết định chiến lược của Doanh nghiệp, Tổ chức trong thời biến động khó lường hiện nay. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu, những điểm giống nhau và khác nhau thông qua một ví dụ mô phỏng tại một công ty kinh doanh rượu. Bài viết cũng đề cập đến các kỹ năng cần thiết để trở thành nhà Khoa học dữ liệu, nhà Phân tích dữ liệu.
