Khoa Học Dữ Liệu Thạc Sĩ

Những người có bằng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu có thể làm việc trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như tài chính, y tế, thương mại điện tử, phân tích thị trường, quảng cáo và bán lẻ. Một số vị trí tiêu biểu bao gồm:

Cấu trúc của một chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu

Thông thường, một chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu sẽ kéo dài từ 1.5 đến 2 năm, bao gồm các môn học cơ bản và các môn chuyên ngành. Sinh viên sẽ được học các kiến thức cơ bản về toán học, xác suất thống kê, và lập trình trước khi đi sâu vào các kỹ thuật phức tạp hơn như học máy, khai phá dữ liệu (data mining), và phân tích dự báo.

Cấu trúc của một chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu

Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu là gì?

Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu (Master of Data Science hoặc MSc in Data Science) là chương trình sau đại học chuyên sâu vào việc nghiên cứu, phân tích và quản lý dữ liệu. Chương trình này cung cấp kiến thức từ các lĩnh vực như khoa học máy tính, thống kê, toán học và nhiều chủ đề liên quan như máy học (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI). Bên cạnh lý thuyết, chương trình cũng tập trung vào ứng dụng thực tế trong việc phân tích và khai thác dữ liệu.

Chương trình Thạc sĩ Khoa học dữ liệu

Dữ liệu là đơn vị tiền tệ chung của ngày nay. Trong hầu hết mọi tổ chức, lĩnh vực và khu vực, nó đang được tập hợp, phân tích và áp dụng với độ tinh vi ngày càng cao để cung cấp thông tin cho việc ra quyết định tốt hơn và hướng dẫn sự đổi mới.

Do đó, các nhà khoa học dữ liệu cấp cao nhất đang được săn đón trên toàn thế giới, với các cơ hội chỉ được mong đợi để phát triển. Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu (Ứng dụng) trực tuyến của chúng tôi mang đến cho bạn cơ hội này.

Được thực hiện 100% trực tuyến trong 2.7 năm bán thời gian, chương trình này mang tính thực tiễn cao — tất cả các công cụ và kỹ thuật được khám phá đều hoàn toàn phù hợp với phương pháp hay nhất trong ngành. Nó cũng cực kỳ linh hoạt, với nội dung khóa học được đúc kết từ và có liên quan đến tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế.

Ngoài việc nhận thức rõ ràng về năng lực của khoa học dữ liệu trong việc cho phép thay đổi chiến lược và cải tiến chất lượng, bạn sẽ phát triển các kỹ năng và hiểu biết nâng cao về:

Bạn cũng sẽ kết hợp và áp dụng việc học của mình vào một dự án nghiên cứu quan trọng trong ngành hoặc tại nơi làm việc.

Em tốt nghiệp cử nhân kinh tế tại trường khác, em có thể học chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu được không?

Kính gửi các thầy / cô phụ trách Chương trình Đào tạo Cao học,

Em hiện là sinh viên năm 3, chuyên ngành Hệ thống Nhúng và IoT K64 của trường Điện - Điện tử, Đại học Bách Khoa Hà Nội. Dù là không hoàn toàn đúng chuyên ngành học, tuy nhiên em lại rất quan tâm tới học thạc sĩ Khoa học dữ liệu. Sau khi tham khảo một số ngành đào tạo thạc sĩ khác của viên Công nghệ thông tin, em nhận thấy với chương trình cử nhân 4 năm thuộc Viện Điện tử Viễn Thông thì không được tham gia xét tuyển và thi tuyển các ngành học thạc sĩ của viên CNTT đào tạo. Tuy nhiên, sau khi tìm hiểu thì em nhận thấy chuyên ngành em lại rất gần với các chuyên ngành khác của viên CNTT.

Em gửi câu hỏi này để mong được thầy/cô giải đáp câu hỏi: Nếu em muốn học thạc sĩ Khoa học dữ liệu cũng như các ngành đào tạo thạc sĩ khác của viện CNTT, em phải học thêm những gì để có thể đủ yêu cầu xét tuyển hoặc thi tuyển?

Mong các thầy / cô giải đáp giúp em và cho em xin số điện thoại hoặc hòm thư điện tử để liên hệ với thầy / cô phụ trách tuyển sinh Thạc sĩ với ạ.

Em xin cảm ơn và chúc các thầy / cô nhiều sức khỏe ạ.

Chương trình đào tạo thạc sĩ chuyên ngành "Khoa học dữ liệu" (Data Science), được Đại học Quốc gia Hà Nội cho phép triển khai đào tạo thí điểm tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (quyết định số 1957/QĐ-ĐHQGHN), tuyển sinh khoá đầu tiên vào tháng 9 năm 2018.

Chương trình được xây dựng trên cơ sở thế mạnh của Khoa Toán - Cơ - Tin học, nơi có đội ngũ giảng viên mạnh trong cả ba lĩnh vực có vai trò quan trọng trong Khoa học dữ liệu là Toán ứng dụng, Thống kê và Khoa học máy tính. Khung chương trình được thiết kế sử dụng nguồn tham khảo chính là chương trình đào tạo thạc sĩ Khoa học dữ liệu của Khoa Thống kê, Đại học Stanford (Mỹ).

Trong năm 2020 chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu tại Khoa Toán - Cơ - Tin học chính thức là chương trình nằm trong chuỗi hợp tác liên kết đào tạo với Quỹ đổi mới sáng tạo VINIF thuộc Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (VINBDI).

Mục tiêu của chương trình là cung cấp cho các học viên các kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu và rèn luyện các kĩ năng phục vụ ứng dụng thực tế, bao gồm:

Chương trình đào tạo thạc sĩ Khoa học dữ liệu được thiết kế dành cho 2 đối tượng chính đã có bằng cử nhân khoa học kĩ thuật (chi tiết xem ở phần Thông tin tuyển sinh)

Với thời gian lên lớp ngoài giờ hành chính, các học viên đang đi làm có điều kiện giữ vị trí công việc của mình. Các học viên khác sẽ có thể tham gia các đề tài nghiên cứu/triển khai tại Phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu hoặc cùng với các chuyên gia khoa học dữ liệu từ các trường đại học khác được mời tham gia chương trình đào tạo.

Lễ ra mắt Phòng Thí nghiệm Khoa học dữ liệu thuộc VIASM, đơn vị có vai trò kết nối các chuyên gia trong nước

Học viên cũng có rất nhiều cơ hội thực tập tại các doanh nghiệp có thoả thuận hợp tác với Khoa Toán - Cơ - Tin học (FPT, Viettel, Misa, Alt Inc. - Nhật Bản, InfiniGru - Hàn Quốc, ...).

Lễ kí kết hợp tác với Tập đoàn FPT

Cơ hội học bổng: Công ty InfiniGru có chương trình tài trợ toàn bộ học phí kèm theo kì thực tập trong lĩnh vực FinTech cho học viên có cam kết làm việc cho công ty.

Lễ kí kết hợp tác với công ty InfiniGru, Hàn Quốc

Học viên có kết quả học tập tốt được nhận học bổng học tập theo quy định của Trường ĐHKHTN và của ĐHQGHN. Ngoài ra, còn có nhiều học bổng tài trợ do các tổ chức, cơ quan, doanh nghiệp và cá nhân tài trợ như: học bổng BIDV; học bổng Toshiba; học bổng Đỗ Quân; học bổng Vallet; học bổng từ Quỹ đổi mới sáng tạo Vingroup,…

Chương trình đào tạo thạc sĩ chuyên ngành "Khoa học dữ liệu" (Data Science), được Đại học Quốc gia Hà Nội cho phép triển khai đào tạo thí điểm tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (quyết định số 1957/QĐ-ĐHQGHN), tuyển sinh khoá đầu tiên vào tháng 9 năm 2018.

Chương trình được xây dựng trên cơ sở thế mạnh của Khoa Toán - Cơ - Tin học, nơi có đội ngũ giảng viên mạnh trong cả ba lĩnh vực có vai trò quan trọng trong Khoa học dữ liệu là Toán ứng dụng, Thống kê và Khoa học máy tính. Khung chương trình được thiết kế sử dụng nguồn tham khảo chính là chương trình đào tạo thạc sĩ Khoa học dữ liệu của Khoa Thống kê, Đại học Stanford (Mỹ).

Trong năm 2020 chương trình đào tạo Khoa học dữ liệu tại Khoa Toán - Cơ - Tin học chính thức là chương trình nằm trong chuỗi hợp tác liên kết đào tạo với Quỹ đổi mới sáng tạo VINIF thuộc Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (VINBDI).

Mục tiêu của chương trình là cung cấp cho các học viên các kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu và rèn luyện các kĩ năng phục vụ ứng dụng thực tế, bao gồm:

Chương trình đào tạo thạc sĩ Khoa học dữ liệu được thiết kế dành cho 2 đối tượng chính đã có bằng cử nhân khoa học kĩ thuật (chi tiết xem ở phần Thông tin tuyển sinh)

Với thời gian lên lớp ngoài giờ hành chính, các học viên đang đi làm có điều kiện giữ vị trí công việc của mình. Các học viên khác sẽ có thể tham gia các đề tài nghiên cứu/triển khai tại Phòng thí nghiệm Khoa học dữ liệu hoặc cùng với các chuyên gia khoa học dữ liệu từ các trường đại học khác được mời tham gia chương trình đào tạo.

Lễ ra mắt Phòng Thí nghiệm Khoa học dữ liệu thuộc VIASM, đơn vị có vai trò kết nối các chuyên gia trong nước

Học viên cũng có rất nhiều cơ hội thực tập tại các doanh nghiệp có thoả thuận hợp tác với Khoa Toán - Cơ - Tin học (FPT, Viettel, Misa, Alt Inc. - Nhật Bản, InfiniGru - Hàn Quốc, ...).

Lễ kí kết hợp tác với Tập đoàn FPT

Cơ hội học bổng: Công ty InfiniGru có chương trình tài trợ toàn bộ học phí kèm theo kì thực tập trong lĩnh vực FinTech cho học viên có cam kết làm việc cho công ty.

Lễ kí kết hợp tác với công ty InfiniGru, Hàn Quốc

Học viên có kết quả học tập tốt được nhận học bổng học tập theo quy định của Trường ĐHKHTN và của ĐHQGHN. Ngoài ra, còn có nhiều học bổng tài trợ do các tổ chức, cơ quan, doanh nghiệp và cá nhân tài trợ như: học bổng BIDV; học bổng Toshiba; học bổng Đỗ Quân; học bổng Vallet; học bổng từ Quỹ đổi mới sáng tạo Vingroup,…

Đây là những ngành đào tạo sau đại học sẽ được ĐHQG-HCM mở mới trong thời gian tới. Thông tin này do TS Bùi Thị Thu Hiền - Phó Trưởng ban Ban Đào tạo ĐHQG-HCM đưa ra tại Hội nghị giao ban công tác quản lý đào tạo sau đại học năm 2021 do ĐHQG-HCM tổ chức tại Nhà Điều hành ĐHQG, sáng 30/12.

PGS.TS Nguyễn Minh Tâm - Phó Giám đốc ĐHQG-HCM, cho biết do ảnh hưởng của dịch COVID-19, công tác quản lý đào tạo sau đại học của ĐHQG-HCM phải đối mặt với nhiều khó khăn, thách thức mới chưa từng có. Tuy nhiên các đơn vị thành viên, trực thuộc đã có sự thay đổi kịp thời để thích ứng linh hoạt trong quản lý, điều hành, giảng dạy và học tập; duy trì được sự ổn định của mọi hoạt động và giữ vững sự phát triển chung của toàn hệ thống.

Theo TS Bùi Thị Thu Hiền, do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 kéo dài nên kỳ thi tuyển sinh sau đại học của các đơn vị phải điều chỉnh, thay đổi kế hoạch liên tục thay vì tổ chức thành nhiều đợt thi trong năm.

“So với năm 2020, số lượng thí sinh năm nay đăng ký xét tuyển/dự thi trình độ thạc sĩ đạt 95% và tiến sĩ đạt 72%. Tuy chưa tuyển đủ chỉ tiêu do dịch bệnh nhưng dự báo những năm tiếp theo số lượng thí sinh đăng ký dự thi sẽ thay đổi theo hướng tích cực. Vì trong thời gian qua ĐHQG-HCM đã ban hành một loạt các quy định thu hút và tạo điều kiện cho thí sinh như: đa dạng hình thức tuyển, tổ chức nhiều đợt thi, mở rộng đối tượng xét tuyển…” - Phó Trưởng ban Ban Đào tạo ĐHQG-HCM nhấn mạnh.

TS Hiền cho biết thêm, ĐHQG-HCM đang triển khai đào tạo 133 ngành trình độ thạc sĩ và 96 ngành trình độ tiến sĩ thuộc các lĩnh vực khác nhau. Riêng năm 2021, ĐHQG-HCM đã mở 8 ngành đào tạo sau đại học mới, gồm Toán ứng dụng (Trường ĐH Bách Khoa); Vật lý kỹ thuật, Trí tuệ nhân tạo (Trường ĐH KHTN) ở bậc tiến sĩ và Hóa học, Trí tuệ nhân tạo (Trường ĐH KHTN); Báo chí học, Hàn Quốc học, Du lịch (Trường ĐH KHXH&NV) ở bậc thạc sĩ.

Đồng thời, Ban Đào tạo đang xử lý hồ sơ và tham mưu Ban Giám đốc ĐHQG-HCM phê duyệt chủ trương mở mới các ngành đào tạo trình độ thạc sĩ, tiến sĩ như Khoa học dữ liệu, Logistics và quản lý chuỗi cung ứng, Công nghệ thông tin...

Phó Trưởng ban Ban Đào tạo ĐHQG-HCM cũng lưu ý, ngoài các hướng dẫn của Bộ GD&ĐT, ĐHQG-HCM đã ban hành nhiều công văn kịp thời, hiệu quả hướng dẫn các cơ sở đào tạo tổ chức giảng dạy an toàn, chất lượng trong bối cảnh COVID-19. Chẳng hạn tổ chức công tác tuyển sinh, đào tạo, đánh giá theo hình thức trực tuyến; các khóa đào tạo năng lực dạy học trực tuyến; tọa đàm về tổ chức dạy học cho các nội dung thực hành; hướng dẫn công nhận chuẩn đầu ra ngoại ngữ…

Về công tác đào tạo sau đại học năm 2022, theo TS Bùi Thị Thu Hiền, ĐHQG-HCM sẽ tập trung các định hướng như phát triển hình thức song bằng, đào tạo tích hợp, đào tạo liên ngành; cải tiến công tác quản lý đào tạo, hỗ trợ người học; nâng cao chất lượng dịch vụ đào tạo sau đại học, nâng cấp hệ thống quản lý dữ liệu…

Xem các khóa học chinh phục tiếng Đức của Hallo trung tâm tiếng Đức uy tín và tốt nhất ở TPHCM

Tiếng Đức nâng cao Tiếng đức online miễn phí Giao tiếp tiếng đức cơ bản Tiếng đức cơ bản cho người mới bắt đầu Học tiếng Đức xin định cư, du học, làm việc Học Tiếng Đức cấp tốc từ cơ bản A0 đến nâng cao B2, đào tạo đầy đủ 4 kỹ năng nghe – nói – đọc – viết, chuẩn khung tham chiếu đánh giá chung của Châu Âu (CEFR) Học tiếng Đức thiếu nhi, độ tuổi từ 7 – 12 tuổi, với khóa đào tạo song ngữ Anh Đức, hoặc khóa kết hợp Việt Đức, giúp bé dạn dĩ giao tiếp trong môi trường quốc tế.

Khoa học dữ liệu (KHDL) là khoa học về việc quản trị và phân tích dữ liệu để tìm ra các hiểu biết, các tri thức hành động, các quyết định dẫn dắt hành động. KHDL gồm ba phần chính: Tạo ra và quản trị dữ liệu, phân tích dữ liệu, và chuyển kết quả phân tích thành giá trị của hành động. Nôm na bước thứ nhất là về số hóa và bước thứ hai là về dùng dữ liệu. Việc phân tích và dùng dữ liệu lại dựa vào ba nguồn tri thức: toán học (thống kê toán học), công nghệ thông tin (máy học) và tri thức của lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Nếu phân tích dữ liệu về nhu cầu thị trường ta có thể quyết định cần nuôi bao nhiêu lợn mỗi nơi mỗi lúc. Nếu có và phân tích được dữ liệu mô phỏng các phương án xả lũ vào mùa mưa ta có thể chọn được cách xả lũ ít thiệt hại nhất. Nếu có và phân tích được các bệnh án điện tử của người bệnh ta có thể tìm ra được phác đồ thích hợp hơn cả cho người bệnh.

Amazon đã phân tích các lần mua hàng trước của bạn để dự đoán những món đồ bạn có thể sẽ thích mua và gửi quảng cáo tới, v.v. Khi nghe nói về các thành tựu đột phá gần đây của Trí tuệ nhân tạo người nghe có thể cũng chưa biết rằng phần lớn chúng đều dựa vào các phương pháp và đột phá của KHDL.

Facebook, mạng xã hội lớn nhất hành tinh, một trong những cái tên được nhắc tới nhiều nhất trong giới trẻ hiện nay, là một trong những ứng dụng nổi tiếng của khoa học dữ liệu.

Tại hội nghị các nhà phát triển F8 đầu năm 2016, CEO Mark Zurkerberg cũng đã thông báo về một lộ trình mười năm tới. Trong đó, sẽ tạo ra một hệ sinh thái với những sản phẩm và công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence). Tất cả đều dựa trên toàn bộ nguồn dữ liệu từ người dùng và các thuật toán máy học (Machine Learning Algorithms).

TRIỂN VỌNG CỦA NGÀNH KHOA HỌC DỮ LIỆU (BIG DATA)

Theo thống kê của Glassdoor, một trong những trang web việc làm lớn nhất thế giới, ngành khoa học dữ liệu đứng đầu trong số 25 nghề nghiệp tốt nhất, đứng thứ 16 về mức lương với trung bình hơn $116,000 và có nhiều vị trí được tìm kiếm tuyển dụng nhất trong năm 2015 ở Hoa Kỳ

Trong một nghiên cứu của O'Reilly, một trong những nhà phát hành chuyên về mảng công nghệ và khoa học máy tính, có 4 dạng nhà khoa học dữ liệu tiêu biểu.

1. Doanh nhân (Data Businesspeople)

Quan tâm vào sản phẩm và phát triển lợi nhuận, họ là các nhà lãnh đạo, nhà quản lý và doanh nhân có sự am hiểu về mặt kỹ thuật. Đa phần đều có nền tảng giáo dục xuất phát bằng kỹ sư kết hợp với một MBA.

2. Nhà sáng tạo (Data Creatives)

Có nhiều biệt tài và kinh nghiệm với nhiều dạng dữ liệu và công cụ, những nhà sáng tạo thường ví von mình như là một nghệ sĩ hoặc tin tặc. Điểm nhấn thường thấy là sự xuất sắc sử dụng các công nghệ minh họa (Visualization Techonology) và mã nguồn mở.

3. Nhà phát triển (Data Developers)

Nhà phát triển dữ liệu thường tập trung vào việc viết phần mềm để làm phân tích, thống kê, và nhiệm vụ học máy, thường xuyên trong môi trường sản xuất. Họ thường có trình độ khoa học máy tính, và thường xuyên làm việc với cái gọi là "dữ liệu lớn" (Big Data).

4. Nhà nghiên cứu (Data Researchers)

Đó là những người áp dụng những kỹ năng được đào tạo trong khoa học cùng với các công cụ và kỹ thuật, số liệu. Một số có bằng tiến sĩ, và các ứng dụng sáng tạo các công cụ toán học mang lại những hiểu biết và sản phẩm có giá trị.

Hiện nay đối với ngành Khoa học dữ kiệu (Big Data), các trường học tại Đức chỉ có các khóa đào tạo sau đại học cụ thể là Bằng Thạc sĩ.  Vì vậy để có thể sang Đức học tập và mở rộng kiến thức về lĩnh vực Khoa học dữ liệu, một trong những điều kiện bắt buộc để các bạn có thể tham gia là đã tốt nghiệp Đại học tại Việt Nam.

Các trường đại học tại Đức có chiêu sinh cho các khóa học bằng Thạc sĩ ngành Khoa học dữ liệu các bạn có thể tham khảo:

IU International University of Applied Sciences – Online

GISMA University of Applied Science

Frankfurt School of Finance & Management

Deggendorf Institute of Technology

Không có học phí,    chỉ đóng phí dịch vụ 62€/học kỳ

Hãy vào Hallo mỗi ngày để học những bài học tiếng Đức hữu ích bằng cách bấm xem những chuyên mục bên dưới :

Học Tiếng Đức Online : chuyên mục này giúp bạn học từ vựng, ngữ pháp, luyện nghe, luyện nói, viết chính tả tiếng đức

Cổng thông tin du học Đức : Cập nhật tất cả các thông tin về hồ sơ du học, cuộc sống du học như việc làm thêm, thủ tục hành chính Đức, thực tập, gia hạn visa,...

Cổng thông tin định cư Đức : Cập nhật tất cả các thông tin về cuộc sống Đức, giúp bạn chuẩn bị tâm lý chuẩn bị sang sinh sống ở vùng đất mới.

Khóa Học Tiếng Đức Tại TPHCM : chuyên mục này giúp bạn muốn học tiếng đức chuẩn giọng bản ngữ, dành cho các bạn muốn tiết kiệm thời gian học tiếng Đức với giảng viên 100% bản ngữ, đây là khóa học duy nhất chỉ có tại Hallo với chi phí ngang bằng với các trung tâm khác có giảng viên là người Việt. Ngoài ra đối với các bạn mới bắt đầu học mà chưa nghe được giáo viên bản xứ nói thì hãy học lớp kết hợp giáo viên Việt và giáo viên Đức giúp các bạn bắt đầu học tiếng Đức dễ dàng hơn vì có thêm sự trợ giảng của giáo viên Việt. Rất nhiều các khóa học từ cơ bản cho người mới bắt đầu đến các khóa nâng cao dành cho ai có nhu cầu du học Đức. Hãy có sự lựa chọn tốt nhất cho mình. Đừng để mất tiền và thời gian của mình mà không mang lại hiệu quả trong việc học tiếng Đức.

Tags:  du hoc thac si duc nganh khoa hoc du lieu big data , hoc tieng duc cho nguoi moi bat dau, hoc tieng duc, giao tiep tieng duc co ban, hoc tieng duc online mien phi , trung tam tieng duc , hoc tieng duc nang cao

Trong thế kỷ 21, khoa học dữ liệu đã trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh chóng và có ảnh hưởng sâu sắc đến hầu hết các ngành công nghiệp. Các doanh nghiệp, tổ chức,và chính phủ trên toàn thế giới ngày càng nhận ra vai trò quan trọng của dữ liệu trong việc ra quyết định chiến lược. Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu là một chương trình đào tạo cung cấp kiến thức chuyên sâu và kỹ năng thực tế, giúp sinh viên nắm bắt cơ hội trong lĩnh vực này và sẵn sàng đón nhận các thách thức mới của thế giới số.

Khoa học Dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu và phân tích dữ liệu nhằm phát hiện ra các thông tin quan trọng hỗ trợ hoạt động kinh doanh. Đây là một phương pháp tiếp cận đa ngành, kết hợp các nguyên lý và kỹ thuật từ toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính để xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Kết quả từ quá trình phân tích này giúp các nhà Khoa học Dữ liệu giải đáp các câu hỏi như: điều gì đã xảy ra, nguyên nhân dẫn đến sự kiện đó, dự đoán những sự kiện có thể xảy ra trong tương lai và cách áp dụng những phát hiện đó vào thực tiễn.