Chọn đề tài luận văn Cao học
Điểm mạnh và có yếu tố chọn hướng nghiên cứu
Biết lập trình với .NET (6/10), Java mobile app (7/10), thiết kế với Microsoft SQL Server (6/10), Flutter (6/10) ⇒ nếu xây dựng app thì có thể được, nhưng với đề tài cho bậc Thạc sĩ thì không có tính nghiên cứu nhiều (app chỉ là minh họa).
Về tinh công đồng và xã hội: do có bệnh tiểu đường 20 năm và có quan tâm đến bệnh này, nên muốn làm ứng dụng có ích cho bệnh nhân tiểu đường ⇒ các nghiên cứu về bệnh để đóng góp cho xã hội thì rất thú vị; nhưng nếu muốn chất lượng thì phải có thêm phần AI vào thì mức độ khó tăng cao; còn nếu không có AI thì liệu có đủ cho 1 luận văn thạc sĩ.
về kinh doanh (kỹ thuật) thì tôi có làm ở công ty với các sản phẩm Jframework (developers.jframeworks.io) - 1 thư viện cho lập trình viên với .NET, SQL Server; nên phần này có liêu quan đến kỹ thuật có thể khai thác như load balancing (dù cloud như Azure đã làm tốt), hay data warehouse, data mining. Phần này liên quan đến chuyên ngành HTTT mà tôi đang theo học.
Tài liệu này tham khảo từ chatgpt.
🎓 HƯỚNG 1 – Về bệnh tiểu đường (mang tính cộng đồng, y tế, nhân văn)
1. Data Warehouse & BI
Tên gợi ý: “Xây dựng kho dữ liệu và hệ thống hỗ trợ quyết định cho quản lý bệnh nhân tiểu đường”
Trọng tâm: thiết kế Data Warehouse, OLAP, BI Dashboard.
Công cụ: SQL Server (SSIS, SSAS, SSRS), Power BI/Tableau.
Ý nghĩa: dễ làm, chuẩn HTTT, có ích cho y tế cộng đồng.
2. Data Mining dự đoán biến chứng
Tên gợi ý: “Khai phá dữ liệu bệnh án để dự đoán nguy cơ biến chứng tiểu đường”
Trọng tâm: Data Mining, Machine Learning.
Kỹ thuật: Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes…
Ý nghĩa: thiên về nghiên cứu, AI/ML, học thuật mạnh.
Thách thức: cần dataset lớn (có thể dùng Kaggle + giả lập).
3. Tích hợp Data Warehouse + Data Mining
Tên gợi ý: “Xây dựng kho dữ liệu kết hợp khai phá dữ liệu hỗ trợ dự đoán biến chứng tiểu đường”
Kết hợp an toàn (DW) và nâng cao (DM).
Có cả hệ thống lưu trữ + phân tích BI + mô hình dự đoán.
Đây là hướng cân bằng nhất, mạnh cả học thuật lẫn thực tế.
4. Các hướng nâng cấp (mới hơn, xu thế)
Explainable AI (XAI): dự đoán + giải thích kết quả (ví dụ SHAP, LIME).
Realtime IoT Data: phân tích dữ liệu cảm biến liên tục (glucose monitor, smartwatch).
Cloud Data Platform: triển khai kho dữ liệu và khai phá trên Azure/AWS, nghiên cứu trade-off hiệu năng/chi phí.
Privacy & Federated Learning: giải pháp phân tích dữ liệu y tế mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư.
🎓 HƯỚNG 2 – Về jframework.io + SQL Server (gắn với công việc, kỹ thuật hệ thống)
1. Multi-tenant Database Design
Tên gợi ý: “Thiết kế và tối ưu cơ sở dữ liệu đa thương hiệu (multi-tenant) trong SQL Server cho framework jframework.io”
Trọng tâm: kiến trúc CSDL cho nhiều brands/apps.
Ý nghĩa: rất sát dự án thật của bạn.
Học thuật: database design, performance, security.
2. API Optimization với SQL JSON
Tên gợi ý: “Ứng dụng JSON và Stored Procedure trong SQL Server để tối ưu hóa giao tiếp API trong framework jframework.io”
Trọng tâm: dùng SQL JSON functions + stored procedure để giảm độ trễ API.
Ý nghĩa: dễ triển khai, áp dụng ngay.
Học thuật: vừa phải, thiên về tối ưu kỹ thuật.
3. Data Warehouse & BI cho jframework
Tên gợi ý: “Xây dựng Data Warehouse phân tích hành vi người dùng từ logs ứng dụng trong SQL Server”
Trọng tâm: ETL logs → Data Warehouse → BI dashboard.
Ý nghĩa: giúp công ty phân tích usage, behavior.
Học thuật: chuẩn HTTT, có tính nghiên cứu.
📌 Tóm kết chọn lựa
Nếu bạn muốn giúp cộng đồng, mang tính nhân văn, đúng chuyên ngành HTTT → nên chọn hướng Tiểu đường (ưu tiên đề tài 3 – DW + DM).
Nếu bạn muốn áp dụng trực tiếp cho công việc → nên chọn hướng Jframework (ưu tiên đề tài 1 – Multi-tenant DB).
👉 Nhìn tổng thể:
Hướng tiểu đường = phù hợp để bảo vệ luận văn, có điểm cộng vì liên quan y tế – xã hội.
Hướng jframework = rất thực tế cho nghề nghiệp, nhưng ít tính cộng đồng.
Last updated