Bước ra sau 4 năm từ cánh cửa đại học, đứng trước thị trường lao động cạnh tranh như hiện nay, nhiều bạn vẫn còn băn khoăn giữa hai lựa chọn: đi làm để kiếm tiền và tích lũy kinh nghiệm hay học lên Thạc sĩ. Hầu hết những người đi học thạc sĩ đều hy vọng tấm bằng sau đại học sẽ cải thiện triển vọng nghề nghiệp của mình. Và giờ đây, các bạn sinh viên hoàn toàn có thể yên tâm theo đuổi bằng Thạc sĩ Computer Vision & Data Science với chi phí tiết kiệm tại Đại học NHL Stenden
Ngành Computer Vision & Data Science là gì?
Thị giác máy tính (Computer Science) là một lĩnh vực trong Artificial Intelligence và Computer Science (Trí tuệ nhân tạo và Khoa học máy tính) nhằm giúp máy tính có được khả năng nhìn và hiểu giống như con người.
Khoa học dữ liệu (Data Science) được hiểu một cách đơn giản là tất cả những gì liên quan đến việc tìm tòi, khai thác, thu thập và phân tích dữ liệu để đưa ra được những insights và thông tin có giá trị.
Việc kết hợp 2 khía cạnh này thành một ngành học của Đại học Stenden sẽ giúp các bạn sinh viên nắm rõ hơn về những kiến thức và kỹ năng chuyên môn và ứng dụng nó vào lĩnh vực khoa học dữ liệu hiện đại

Ngành Computer Vision & Data Science tại Đại học Stenden có gì đặc biệt?
Vào tháng 9.2022, ngành Thạc sĩ Khoa học dữ liệu và Thị giác máy tính của Đại học NHL Stenden chính thức được đưa vào giảng dạy. Một lưu ý nhỏ là các bạn sinh viên muốn nộp đơn cho chương trình Thạc sĩ này cần phải có nền tảng về Lập trình/ Công nghệ thông tin / Toán học
- Bằng cấp: Thạc sĩ
- Thời gian nhập học: Tháng 9
- Thời gian khóa học: 1 năm
- Học phí: 11.800 Euro/ năm
- Ngôn ngữ giảng dạy: Tiếng Anh
Chương trình Thạc sĩ một năm ngành Khoa học Dữ liệu & Thị giác Máy tính bao gồm hai học kỳ. Trong mỗi học kỳ, sinh viên thực hiện một dự án nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực thị giác máy tính. Tại Stenden cung cấp kiến thức cơ bản để hỗ trợ sinh viên có thể hiểu các chủ đề hiện đại trong lĩnh vực này. Thông qua các dự án, sinh viên cũng sẽ mở rộng kiến thức và kỹ năng của mình và làm việc chuyên sâu và tích hợp hơn nữa. Làm việc lặp đi lặp lại hướng tới ứng dụng thực tế của các giải pháp sáng tạo, với việc dự án chính cung cấp giấy và nguyên mẫu.
Chương trình thạc sĩ tại Stenden, các bạn sẽ chú trọng vào 4 chủ đề:
- Sinh viên thiết kế, phát triển và kiểm tra độc lập, trong một nhóm và các thuật toán máy học chính xác về mặt phương pháp để tự động kiểm tra trực quan đáp ứng các thông số kỹ thuật của khách hàng.
- Sinh viên tạo và quản lý, phối hợp với (các) chuyên gia miền, một tập dữ liệu đại diện được chú thích và cân bằng với chất lượng cần thiết để phát triển và thử nghiệm các thuật toán học máy. Sinh viên tối ưu hóa các thuật toán, độc lập và dựa trên các thông số kỹ thuật của khách hàng, đồng thời làm cho chúng có thể mở rộng để có thể áp dụng vào thực tế.
- Sinh viên phát triển bản thân một cách chủ động và có trách nhiệm cao, để đảm bảo khả năng làm việc bền vững của chính mình và do đó cũng đóng góp vào sự phát triển của thực hành nghề nghiệp và lĩnh vực tri thức.
- Bằng cách thực hiện dự án của mình, sinh viên thu thập bằng chứng trong danh mục đầu tư của mình để chứng minh kết quả học tập vào cuối học kỳ. Làm việc hướng tới thời điểm này, trong năm lần chạy nước rút, tiến trình phát triển của bạn thường xuyên được thảo luận và đưa ra phản hồi, phản hồi và chuyển tiếp. Kết quả học tập giống nhau được sử dụng trong suốt chương trình, nhưng mức độ bối cảnh (tính độc lập và phức tạp) làm tăng chương trình, dẫn đến trình độ Thạc sĩ trong học kỳ cuối cùng.

Triển vọng nghề nghiệp tươi sáng sau khi tốt nghiệp
Sau khi tốt nghiệp chương trình thạc sĩ Khoa học Dữ liệu & Thị giác Máy tính, sinh viên sẽ phát triển thành một chuyên gia về khoa học dữ liệu hình ảnh. Một số vị trí mà các bạn có thể đảm nhận như:
- Data Science Specialist
- Computer Vision Engineer
- Deep Learning Engineer
- Artificial Intelligence Engineer
- Visual Image Specialist
Hiện nay, nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu và chuyên gia học máy cao hơn đáng kể. Đó là lý do tại sao các công ty ở Hà Lan thu hút các chuyên gia từ nước ngoài. Với bằng Thạc sĩ về Thị giác Máy tính & Khoa học Dữ liệu, do đó, bạn gần như được đảm bảo một công việc và làm việc với các chuyên gia từ khắp nơi trên thế giới.