Theo quy định hiện hành của Bộ Giáo dục và Đào tạo và Quy chế đào tạo của Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

I. Kiến thức chung: 11 tín chỉ

• Triết học 
• Ngoại ngữ 
• Phương pháp nghiên cứu khoa học 

II. Kiến thức cơ sở ngành và chuyên ngành: 36 tín chỉ

Kiến thức Cơ sở ngành 

• Truyền thông Marketing tích hợp-IMC 
• Phân tích dữ liệu 
• Thống kê máy học

Kiến thức chuyên ngành 

• Thiết kế thông tin và chiến lược nội dung 
• Khai phá dữ liệu nâng cao 
• Phân tích dữ liệu mạng xã hội 
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên 
• Biểu diễn trực quan dữ liệu 

Kiến thức chuyên ngành tự chọn 

• Big data và ứng dụng 
• Máy học và kinh tế lượng 
• Phân tích marketing số 
• Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh 
• Tính toán hiệu suất cao 
• Công nghệ chuỗi khối và thế giới ảo 
• Công nghệ marketing 

III. Thực tập và tốt nghiệp 

• Chuyên đề ngoại khóa 
• Bài tập lớn
• Đồ án tốt nghiệp

Tổng cộng: 60 tín chỉ

Chuẩn đầu ra Kiến thức (Knowledge)

• Hiểu những kiến thức về lý luận kinh tế, chính trị, xã hội trong học tập, nghiên cứu và giải quyết các vấn đề thực tiễn.
• Áp dụng tư duy sáng tạo, tư duy phản biện khoa học trong công việc
• Hiểu rõ vai trò của thông tin và truyền thông trong các hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp trong thời đại số.
• Áp dụng được phương pháp xây dựng chiến lược nội dung, đề xuất giải pháp mô hình thông tin phù hợp với doanh nghiệp.
• Áp dụng được phương pháp thiết kế nội dung và kiến trúc thông tin để hỗ trợ các chiến lược của doanh nghiệp thông qua nhiều nền tảng kỹ thuật số.
• Áp dụng được phương pháp khai thác và phân tích dữ liệu để đo lường, đánh giá hiệu quả các chiến lược thông tin và truyền thông của doanh nghiệp qua các nền tảng kỹ thuật số.

Chuẩn đầu ra Kỹ năng (Skills)

• Thành thạo trong việc xây dựng và triển khai các chiến lược thông tin và truyền thông của doanh nghiệp trên môi trường kỹ thuật số.
• Thành thạo trong việc ứng dụng thống kê, máy học để đo lường hiệu quả giải pháp thông tin và chiến lược nội dung của doanh nghiệp trong thời đại số.
• Thành thạo trong việc phân tích dữ liệu mạng xã hội và ứng dụng trong chuỗi giá trị doanh nghiệp.
• Thành thạo trong việc khai phá dữ liệu trong kinh doanh và ứng dụng trong chuỗi giá trị doanh nghiệp.
• Thích ứng giao tiếp, làm việc với các chuyên gia nước ngoài, và tham gia xây dựng các giải pháp chiến lược, công nghệ thiết kế thông tin cho các công ty trong và ngoài nước.

Chuẩn đầu ra Mức độ tự chủ và trách nhiệm (Autonomy and Responsibility)

• Khả năng ứng xử có trách nhiệm với bản thân, công việc, nghề nghiệp và xã hội; kỷ luật, hợp tác, sáng tạo và chuyên nghiệp trong công việc.
• Khả năng ứng xử và trách nhiệm trong làm việc nhóm và hướng dẫn, giám sát những người khác trong nhóm thực hiện nhiệm vụ được giao.
• Coi trọng giá trị và có tư cách đạo đức tốt trong công việc và cuộc sống.

Ngoài những chuẩn đầu ra trên, học viên tốt nghiệp đạt năng lực ngoại ngữ bậc 4/6 Khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam.

Doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh: Chuyên gia hoạch định chiến lược truyền thông số (Digital or Social Media Strategist)

• Phát triển, thực hiện và quản lý các chiến lược và kế hoạch truyền thông xã hội; xác định các KPI truyền thông xã hội quan trọng

Doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh: Chuyên gia hoạch định số hoá hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp (Digital sales strategist)

• Tích hợp tài sản kỹ thuật số, nâng cao nhận thức về thương hiệu, cộng tác trong các chiến dịch tiếp thị, các dự án kích hoạt kỹ thuật số hàng đầu và đo lường hiệu quả và mức độ hiệu quả của các kênh kỹ thuật số.

Doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh: Chuyên gia phát triển kênh bán hàng trực tuyến (Digital business development manager)

• Quản lý toàn bộ vòng đời bán hàng kỹ thuật số từ việc xác định các lĩnh vực và khách hàng mục tiêu, xác định cơ hội từ các khách hàng hiện tại, xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng tiềm năng, thực hiện các chiến dịch bán hàng cho những khách hàng tiềm năng.

Doanh nghiệp có hoạt động kinh doanh: Chuyên gia phân tích dữ liệu doanh nghiệp (Business Data Analytics)

• Thực hiện thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau;
• Đề xuất giải pháp thu thập, lưu trữ và thao tác dữ liệu mới, thường dựa vào một số công cụ phổ biến như R, Python, Excel;
• Thu dọn bộ dữ liệu và loại bỏ các điểm dữ liệu trùng lặp, không nhất quán để chuẩn bị cho bước phân tích;
• Vận dụng kiến thức về nhiều cách thức phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò, phân tích mô tả, chẩn đoán, dự đoán,…
• Sử dụng các phần mềm, công cụ hỗ trợ để xây dựng mẫu báo cáo bắt mắt, dễ hiểu.