NHẬP MÔN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Bộ môn Hệ thống thông tin (Department of Information Systems)

Kiến thức học tập: Nền tảng HTTT • Cơ sở dữ liệu – Các khái niệm cơ bản CSDL, Các mô hình dữ liệu, Ngôn ngữ định nghĩa và thao tác dữ liệu, Thiết kế CSDL, Tổ chức lưu trữ dữ liệu, Tối ư

NHẬP MÔN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

Bộ môn Hệ thống thông tin

(Department of Information Systems)

Nội dung chính

MÔI TRƯỜNG HỌC TẬP VÀ NGHIÊN CỨU

CÁC VỊ TRÍ CÔNG VIỆC PHÙ HỢP

CÁC KỸ NĂNG ĐẠT ĐƯỢC KIẾN THỨC HỌC TẬP VÀ NGHIÊN CỨU

ĐỊNH NGHĨA VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN

Định nghĩa về Hệ thống thông tin

• Information systems are the means by which

organizations and people, utilizing information

technologies, gather, process, store, and use and

disseminate information

– By UKAIS (United Kingdom Academy for Information Systems)

• Hệ thống thông tin (HTTT) là các phương tiện nhờ đó

mà các tổ chức và con người, sử dụng các công nghệ

thông tin, thu thập, xử lý, lưu trữ, sử dụng và phổ biến

thông tin

Kiến thức học tập

Nền tảng về CNTT&TT (Foundations of ICT)

Nền tảng về HTTT (Foundations of Information systems)

& Knowledge discovery)

Phát triển các

HTTT (Information systems development)

Kiến thức học tập: Thời gian biểu (1)

Kỳ 5 Kỳ 6 Kỳ 7 Kỳ 8 Kỳ 9

Phân tích và thiết kế hệ thống thông tin x

Công nghệ web và dịch vụ trực tuyến x

Kiến thức học tập: Thời gian biểu (2)

Kỳ 5 Kỳ 6 Kỳ 7 Kỳ 8 Kỳ 9

Đồ án: Các công nghệ xây dựng hệ thống thông tin x

Kiến thức học tập: Nền tảng HTTT

• Cơ sở dữ liệu

– Các khái niệm cơ bản CSDL, Các mô hình dữ

liệu, Ngôn ngữ định nghĩa và thao tác dữ liệu,

Thiết kế CSDL, Tổ chức lưu trữ dữ liệu, Tối ưu

hóa câu hỏi, An toàn và toàn vẹn dữ liệu

• Phân tích và thiết kế hệ thống thông tin

– Mô hình hóa hướng đối tượng, Ngôn ngữ mô

hình hóa UML, Quy trình phát triển HTTT, Phân

tích môi trường và nhu cầu, Phân tích chức

năng, Phân tích cấu trúc, Phân tích hành vi,

Thiết kế tổng thể, Thiết kế đối tượng và lớp,

Thiết kế giao diện, Thiết kế dữ liệu

• An toàn và bảo mật thông tin

– Các phương pháp tấn công, Các phương pháp

bảo mật, Các công nghệ hỗ trợ an toàn HTTT,

Mật mã và ứng dụng, An toàn dịch vụ Internet

và ứng dụng Web

Kiến thức học tập: Quản lý dữ liệu và thông tin

• Cơ sở dữ liệu nâng cao

– Hệ CSDL phân tán, Hệ CSDL suy diễn, Hệ

CSDL hướng đối tượng, Kho dữ liệu và OLAP

• Hệ cơ sở dữ liệu đa phương tiện

– Tổ chức lưu trữ, đánh chỉ mục, tìm kiếm và

trình diễn dữ liệu đa phương tiện (văn bản,

ảnh, video)

• Thiết kế và quản trị cơ sở dữ liệu

– Đánh giá hiệu năng CSDL, Thiết kế lược đồ

CSDL, Tổ chức lưu trữ dữ liệu, Xử lý truy vấn,

Quản lý giao dịch, Các công cụ hỗ trợ

• Tìm kiếm và trình diễn thông tin

– Các mô hình tìm kiếm thông tin, Đánh giá hiệu

quả tìm kiếm, Ngôn ngữ tìm kiếm, Tổ chức lưu

trữ, Tìm kiếm, Trình diễn kết quả tìm kiếm

Kiến thức học tập: Xử lý dữ liệu và phát hiện tri thức

• Tích hợp dữ liệu và XML

– Giới thiệu XML, Truy vấn dữ liệu XML, Lược đồ

và các ngôn ngữ biểu diễn lược đồ, Đối sánh lược đồ, Tích hợp lược đồ và dữ liệu

• Tính toán phân tán

– Mô hình tính toán phân tán, Tính toán theo mô

hình truyền thông điệp, Tính toán theo mô hình

bộ nhớ chia sẻ, Tính toán lưới, Tính toán tình nguyện, MapReduce

• Xử lý dữ liệu phân tán

– Phân tích dữ liệu lớn, Điện toán đám mây, Thiết

kế thuật toán xử lý dữ liệu phân tán

• Xử lý thông tin mờ

– Thông tin mờ, Tập mờ, Các phép toán với tập

mờ, Quan hệ mờ, Logic mờ, Suy diễn mờ, Hệ

mờ

Kiến thức học tập: Xử lý dữ liệu và phát hiện tri thức

• Trí tuệ nhân tạo

– Tác tử thông minh, Tìm kiếm cơ bản, Tìm kiếm

với tri thức bổ sung, Tìm kiếm có đối thủ, Tìm kiếm thỏa mãn ràng buộc, Logic mệnh đề và suy diễn, Logic vị từ và suy diễn, Biểu diễn tri thức, Giới thiệu về học máy

• Học máy

– Giới thiệu về học máy và công cụ, Đánh giá hiệu

năng hệ thống học máy, Các phương pháp học dựa trên xác suất, Học cây quyết định, Học dựa trên láng giềng gần nhất, Mạng nơ-ron nhân tạo, Máy vec-tơ hỗ trợ, Phân cụm dựa trên phân tách, Phân cụm dựa trên tích tụ phân cấp

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

– Hình thái từ, Phân tích từ loại, Phân tích cú pháp,

Dịch máy, Phân loại văn bản, Tìm kiếm thông tin

Kiến thức học tập: Xử lý dữ liệu và phát hiện tri thức

• Hệ cơ sở tri thức

– Vai trò và cấu trúc một hệ cơ sở tri thức, Hệ

cơ sở tri thức MYCIN, Tạo lập cơ sở tri thức, Xây dựng hệ cơ sở tri thức, Đánh giá

hệ cơ sở tri thức

• Khai phá Web

– Phân tích mạng xã hội, Phân tích hành vi

người dùng web, Phân tích quan điểm, Hệ

gợi ý

Kiến thức học tập: Phát triển các HTTT

• Hệ trợ giúp quyết định

– Ra quyết định và môi trường ra quyết

định, Mô hình hóa và các mô hình định

lượng, Một số bài toán ra quyết định, Các

thành phần của hệ trợ giúp quyết định,

Xây dựng hệ trợ giúp quyết định

• Công nghệ Web và dịch vụ trực tuyến

– Mô hình phát triển ứng dụng Web, Phát

triển ứng dụng Web với PhP, Phát triển

ứng dụng Web với Java, XML và lập trình

với XML, Dịch vụ Web, Xây dựng hệ

quản trị nội dung, Xây dựng cổng thông

tin, Dịch vụ quản lý người dùng, Các mô

hình ứng dụng điện tử

Kiến thức học tập: Phát triển các HTTT

• Các hệ phân tán

– Mô hình kiến trúc client-server, Liên kết trong

client-server, Kiến trúc ứng dụng đa tầng, Lập

trình client-server với Java

• Quản trị dự án

– Quy trình quản lý dự án, Các yếu tố ảnh hưởng

quản lý dự án, Quản lý tích hợp, Quản lý phạm

vi, Quản lý thời gian, Quản lý chi phí, Quản lý

chất lượng, Quản lý nhân lực, Quản lý truyền

thông, Quản lý rủi ro, Quản lý thu mua, Quản lý

dự án CNTT

• Đồ án: Các công nghệ xây dựng hệ thống

thông tin

– Xây dựng hệ thống phần mềm có tính thực tiễn,

Các bước cơ bản trong quy trình phát triển phần

mềm, Phân tích yêu cầu, Thiết kế hệ thống, Các

công nghệ và công cụ phần mềm, Các giải pháp

kỹ thuật xử lý dữ liệu và thông tin, Kỹ năng làm

việc nhóm (team work) trong dự án phát triển

phần mềm

Nghiên cứu lý thuyết

Nghiên cứu lý thuyết

• Xử lý dữ liệu và phát hiện tri thức (Data processing and

Knowledge discovery)

– Các kỹ thuật phân tích dữ liệu tự động nhằm phát hiện tri thức

• Thị giác máy tính (Computer vision)

– Tự động phân tích và hiểu các thông tin quan trọng từ một (hoặc một chuỗi các) ảnh

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing)

– Giúp máy tính có thể hiểu được các phát biểu ngôn ngữ của con người

• Tìm kiếm thông tin (Information retrieval)

– Tìm các thông tin phù hợp với nhu cầu từ các nguồn thông tin

• Tích hợp dữ liệu và hệ thống (Data and system

Nghiên cứu lý thuyết

• Các cơ sở dữ liệu và quản lý dữ liệu (Databases and Data

management)

– Các hệ cơ sở dữ liệu

– Quản lý dữ liệu

• Tính toán hiệu năng cao (High performance computing)

– Kết hợp năng lực tính toán của nhiều máy tính và các công nghệ tính toán song song

• Phân tích dữ liệu (Data analysis)

– Phân tích dữ liệu để cung cấp các thông tin hoặc tri thức quan trọng, hữu ích

• Học máy, học sâu (Machine learning, Deep learning)

– Giúp máy tính có các khả năng tự học dựa trên kinh nghiệm

• Logic mờ, Logic tính toán (Fuzzy logic, Computational

logic)

– Logic và suy diễn với thông tin mờ

– Sử dụng logic để thực hiện các suy diễn về tính toán

Nghiên cứu công nghệ

• Công nghệ tính toán hiệu năng cao (High

Nghiên cứu công nghệ

• Công nghệ mã nguồn mở (Open-source

Các kỹ năng đạt được

• Kỹ năng tham gia dự án phát triển phần mềm HTTT

• Kỹ năng làm việc nhóm (project team work)

• Kỹ năng viết báo cáo và tài liệu kỹ thuật (vd: tài liệu đề xuất, tài

liệu phân tích và thiết kế hệ thống, tài liệu báo cáo kết quả công việc,…)

• Kỹ năng thuyết trình (presentation)

• Kỹ năng sử dụng các công cụ và phần mềm hỗ trợ

• Kỹ năng tìm hiểu vấn đề và lựa chọn giải pháp kỹ thuật

• Kỹ năng nghiên cứu và tìm hiểu kiến thức lý thuyết

• Các kỹ năng trên đạt được thông qua:

– Đồ án 2 (Project II)

– Đồ án: Các công nghệ xây dựng HTTT

– Các bài tập lớn và đồ án môn học của các học phần (trong chương

trình đào tạo ngành HTTT)

– Các dự án nghiên cứu lý thuyết (do các thầy cô của Bộ môn HTTT

làm chủ nhiệm hoặc tham gia)

– Các dự án phát triển công nghệ (do các thầy cô của Bộ môn HTTT

làm chủ nhiệm hoặc tham gia)

Các vị trí công việc phù hợp

Chương trình đào tạo ngành HTTT cung cấp

cho sinh viên kiến thức và kỹ năng cần thiết

để trở thành:

• Kỹ sư dữ liệu (Data engineer)

• Người phân tích dữ liệu (Data analyst)

• Người phát triển giải pháp thông minh nghiệp vụ

(Business intelligence solution developer)

• Người tư vấn giải pháp tích hợp hệ thống (System

integration solution specialist)

• Người quản trị cơ sở dữ liệu (Database administrator)

• Người quản trị hệ thống thông tin (Information system

• Trưởng nhóm phát triển phần mềm (Software

development team lead)

• Trưởng nhóm kỹ thuật (Technical lead)

• Kỹ sư nghiên cứu và phát triển công nghệ (Technical

and technological R&D engineer)

Môi trường học tập và nghiên cứu

CÁM ƠN SỰ THEO DÕI! CẢM ƠN CÁC BẠN

ĐÃ LẮNG NGHE!