Cơ cấu tổ chức
Bộ môn Tin học
  • Địa chỉ trụ sở: Phòng 129 Nhà T - Đại học Thương mại

​​​​​​
  1. Lịch sử phát triển
Bộ môn Tin học được hình thành từ việc sát nhập của bộ môn Toán và bộ môn Thống kê thương mại vào năm1984 với tên gọi là bộ môn xử lý thông tin và máy tính thuộc khoa Kế toán. Vào thời điểm đó Bộ môn đảm nhận giảng dạy các môn thuộc lĩnh vực tin học cho toàn trường.
Bộ môn còn trải qua việc sát nhập và đổi tên qua các thời kì như:
  • Sát nhập bộ môn Vật lý năm 1992 và lấy tên là Bộ môn Tin học. Bộ môn đã đảm nhận tốt vai trò của mình trong việc giảng dạy các học phần Tin học đại cương; Hệ thống thông tin quản lý và hệ thống thông tin kế toán cho toàn bộ sinh viên với các chuyên ngành khác nhau ở trong trường. Hơn thế nữa cùng với sự ra đời của trung tâm Tin học trực thuộc bộ môn, bộ môn đã đảm nhận việc truyền thụ kiến thức và cấp chứng chỉ tin học cho rất nhiều thế hệ sinh viên của nhà trường.
  • Bộ môn được sát nhập vào khoa Thương mại quốc tế (2005) và vẫn làm tốt vai trò của mình với sứ mệnh mà nhà trường giao phó với các học phần kể trên.
  • Bộ môn Tin học sau đó được đổi tên thành Bộ môn Tin học căn bản cùng với sự ra đời của Khoa Tin học thương mại. Tại thời điểm này bộ môn đảm nhận các học phần cơ bản giảng dạy cho toàn trường bao gồm: Tin học đại cương; kĩ năng thực hành Tin học Văn Phòng; Kĩ năng sử dụng SPSS; Tin học ứng dụng trong kinh doanh (cho đối tượng cao đẳng); … với các môn chuyên ngành Quản trị hệ thống thông tin thị trường và thương mại.
  • Bộ môn đổi tên lai thành Bộ môn Tin học cùng với việc đổi tên của Khoa Hệ thống Thông tin Kinh tế vào năm 2012. Bộ môn đã và đang tham gia giảng dạy 8 học phần bao gồm: Tin học đại cương (cho toàn trường); Cơ cở lập trình; Cấu trúc DL và giải thuật; Cơ sở dữ liệu 1; Cơ sở dữ liệu 2; lập trình hướng đối tượng; Phân tích thiết kế hệ thống thông tin; và Cấu trúc dữ liệu và hoạch định thị trường thương mại cho sinh viên chuyên ngành khoa Hệ thống Thông tin Kinh tế và TMĐT (do hai khoa sát nhập lại thành một).
  1. Hướng nghiên cứu
Ngoài công việc giảng dạy, Bộ môn còn tham gia vào việc hướng dẫn sinh viên làm khóa luận tốt nghiệp; hướng dẫn sinh viên nghiên cứu khoa học hoặc thực hiện các đề tài cấp trường với các hướng chính như:

Hướng nghiên cứu khoa học được thành lập nhóm nghiên cứu theo quyết định của nhà trường 2017:
  • Data Mining (Khai phá dữ liệu) trong các vấn đề xử lý dữ liệu của các bài toán kinh tế. Cụ thể là sử dụng các công cụ của data mining như học máy (machine learning); trí tuệ nhân tạo (Affticial Intelligence) trong việc xử lý dòng dữ liệu – data stream (ví dụ như các giao dịch thương mại; chuỗi dữ liệu thời gian;… các thuật toán tối ưu.
  • Xây dựng các chiến lược dự báo cho các bài toán kinh tế. Ví dụ như dự báo và xây dựng chiến lược giao dịch thông qua việc áp dụng các thuật toán tối ưu cho Robot giao dịch trên sàn giao dịch tỉ giá. 
  • Xây dựng và tích hợp các hệ thống thông tin thông minh trong doanh nghiệp.
  • Và các hướng nghiên cứu chi tiết khác liên quan đến xây dựng thuật toán và xử lý dữ liệu.
Hướng đề tài khóa luận cho SV:
  • Phân tích thiết kế hệ thống thông tin, xây dựng hệ thống thông tin sử dụng các bộ công cụ  lập trình khác nhau;
  • Hoàn thiện/ Đánh giá và Triển khai quy trình phần mềm hoặc hệ thống thông tin doanh nghiệp;
  • Xây dựng/ Tái cấu trúc cơ sở dữ liệu phục vụ cho hệ thống thông tin doanh nghiệp bao gồm cả việc chuyên sâu quản trị CSDL;
  • Các vấn đề  liên quan đến khai thác; sử dụng; thiết kê hệ thông thông tin hoặc khai phá trong cơ sở dữ liệu
  • Các đề tài đặc thù khác.
Hàng năm, bộ môn tham gia vào các cuộc thi tài năng tin học văn phòng của MicroSoft như MicroSoft Office World Champion vào các năm 2010; 2011; 2012 và có nhiều em đạt chứng chỉ quốc tế về Tin học Văn phòng cũng như lọt vào vòng 2 của vòng thi quốc gia. Đặc biệt, năm 2016, em Nguyễn Thị Thùy Linh (khoa HTTTKT) đã đạt thành tích 1000/1000 điểm của chứng chỉ quốc tế MOS Excel. Không những thế bắt đầu từ năm học 2012-2013 bộ môn còn cùng với khoa HTTT Kinh tế đã tổ chức cuộc thi Olympic Tin học ĐH Thương mại để phát động phong trào chuẩn hóa kĩ năng Tin học cho phù hợp với các yêu cầu đầu ra của khoa và nhà trường theo yêu cầu của xã hội.
 
  1. Danh sách Giảng viên
Tập thể giảng viên bộ môn Tin học gồm các Thầy cô qua các thời kì:
  • Thầy TS. Ngô Thế Khanh (Trưởng Bộ môn giai đoạn 1984-1999)
  • Thầy PGS, TS. Đàm Gia Mạnh (Chuyển BM)
  • Thầy Vũ Đức Ánh (nghỉ hưu)
  • Thầy Hiển (chuyển công tác)
  • Cô Bích (nghỉ hưu)
  • Thầy Ths Dương Văn Tỉnh (Trưởng Bộ môn giai đoạn 1999-2005)
  • Thầy Chính (chuyển công tác)
  • Thầy Ths Ngô Duy Thắng
  • Cô Ths Đặng Minh Tuyền (Trưởng Bộ môn giai đoạn 2005-2010)
  • Thầy Chung (nghỉ hưu)
  • Cô Trâm (Đã mất)
  • Thầy Giao (Đã mất)
  • Thầy Biên (Nghỉ hưu)
  • Cô Ths Nguyễn Hằng Giang
  • Thầy Ths Nguyễn Hưng Long (Nghiên cứu sinh)
  • Cô TS. Nguyễn Thị Thu Thủy (Trưởng Bộ môn hiện nay)
  • Cô Ths Đinh Thị Hà
  • Cô TS Nguyễn Thị Thùy Anh
  • Cô Ths Nghiêm Thị Lịch
  • Thầy Ths Cù Nguyên Giáp.
  • Cô ThS Nguyễn Thị Vân Trang
  1. Danh mục xuất bản tiêu biểu tại các hội thảo và tạp chí nước ngoài
TT Tên công trình Tác giả Journal Year
  1.  
Dynamic structural neural network Giap, C. N., Son, L. H., & Chiclana, F. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, (Preprint) 2018
  1.  
Enhance Link Prediction in Online Social Networks Using Similarity Metrics, Sampling, and Classification.  Chuan, P. M., Giap, C. N., Bhatt, C., & Khang, T. D. In Information Systems Design and Intelligent Applications (pp. 823-833). Springer 2018
  1.  
Predicting Foreign Exchange Rate Trend Using Machine Learning Technique
 
Thuy Nguyen T.T The Journal of Internet Electronic Commerce Research. Korea Internet  e – Commerce  Association
http://www.dbpia.co.kr.
2017
  1.  
A New Proposal Classification Method Based on Fuzzy Association Rule Mining for Student Academic Performance Prediction. Giap, C. N., & Linh, D. T. K. VNU Journal of Science: Policy and Management Studies, Vol. 33, No. 2 (2017) 104-113 2017
  1.  
Using Business Intelligence for analyzing students’ data in ThuongMai University of Vietnam Thuy Nguyen TT, Canh Hoang N. The Journal of Internet Electronic Commerce Research. Korea Internet  e – Commerce  Association
http://www.dbpia.co.kr.
2017
  1.  
 MASK: new methods to enhance detecting financial fraud. Lich T.Nghiem, Toan T.Nghiem, Hung B.Duong. Tho X.Dang Journal of Science and Technology section on information and communication technology (JICT), 5-17 2017
  1.  
Distributed Algorithm for Incrementally Solving the Decoupled Multi-agent Simple Temporal Problem. Giap, C. N. International Journal of Computer Theory and Engineering, 8(6), 475 2016
  1.  
Interactional Mining Frequency Itemsets With Weights Over Data
Stream Using Inverted Matrix
Long Nguyen Hung, Thuy  Nguyen Thi Thu Int’l Jour. of Information Technology and Computer Science, Vol 8, No. 10, pp. 63-71
DOI: 10.5815/ijitcs.2016.10.08
2016
  1.  
An Efficient Algorithm for Mining Weighted Frequent Itemsets using Adaptive Weights Hung Long Nguyen Int’l  Jour. Intelligent Systems and Applications, Vol. 7, No. 11, pp. 41-48
DOI: 10.5815/ijisa.2015.11.06
2015
  1.  
An Efficient Algorithm in Mining Frequent Itemsets with Weights over Data Stream using Tree Data Structure Long Nguyen Hung, Thuy  Nguyen Thi Thu, Giap Cu Nguyen  Int’l Jour. Intelligent Systems and Applications, Vol. 7, No. 12, pp. 20-28
DOI: 10.5815/ijisa.2015.12.02
2015
  1.  
Parallel genetic algorithms for Minimum Dominating set Problem Cu Nguyen Giap/ Dinh Thi Ha
 
Commantel 2014,V2,+IEEEexplore,DOI: 0.1109/ComManTel.2014.6825598 2014
  1.  
Distributed algorithm for Incrementally Solving the Decoupled Multi-agent Simple Temporal Problem Cu Nguyen Giap/ Do Thu Hien
 
International journal of Computer Theory an Engineering, Vol 8, No 6, DOI: 10.7763/IJCTE.2016.V8.1092 2016
  1.  
Ontology Matching
Using Multiple
Similarity Measures
TTAnhNguyen, Stefan Conrad The International Conference on
Knowledge Discovery and Information
Retrieval. IEEE conference
2015
  1.  
An Improved String
Similarity Measure
based on Combining
Information-
Theoretic and Edit
Distance Methods
TTAnhNguyen, Stefan Conrad Knowledge Discovery, Knowledge
Engineering and Knowledge
Management – Springer conference publication
2015
  1.  
Data Mining and Medical Knowledge Management: Cases and Applications – Book Chapter D.N.Davis, ThuyNguyenTT IGI Global – 2009.
https://www.igi-global.com/chapter/generating-verifying-risk-prediction-models/7533
2009

 
  •  


TS. Nguyễn Thị Thu Thủy

TS. Nguyễn Thị Thu Thủy

Trưởng Bộ môn
01/01/1970

ThS. Cù Nguyên Giáp

ThS. Cù Nguyên Giáp

Giảng viên
11/02/1984

ThS. Đinh Thị Hà

ThS. Đinh Thị Hà

Giảng viên
10/09/1983

ThS. Nghiêm Thị Lịch

ThS. Nghiêm Thị Lịch

Giảng viên
07/02/1985

ThS. Nguyễn Hưng Long

ThS. Nguyễn Hưng Long

Giảng viên
15/11/1969

Nguyễn Thị Thùy Anh

Nguyễn Thị Thùy Anh

Giảng viên
22/12/1979

ThS. Nguyễn Thị Vân Trang

ThS. Nguyễn Thị Vân Trang

Giảng Viên
01/01/1970

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây