PEOPLE @ MCNA | NGUYỄN QUỐC DUY NAM – GIẢNG VIÊN DATA SCIENCE & AI
Đằng sau những mô hình AI hiệu quả không chỉ là thuật toán, mà còn là nền tảng toán học, tư duy nghiên cứu và khả năng biến dữ liệu thành những giải pháp có giá trị thực tiễn.
Trong số PEOPLE @ MCNA lần này, hãy cùng tìm hiểu về anh Nguyễn Quốc Duy Nam – Giảng viên Data Science & AI với nền tảng chuyên sâu về Khoa học máy tính, Kỹ thuật y sinh và Tin học y tế, cùng kinh nghiệm nghiên cứu, giảng dạy và phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
🎓 Nền tảng học thuật và nghiên cứu quốc tế
Anh Nguyễn Quốc Duy Nam sở hữu nền tảng học thuật liên ngành giữa Kỹ thuật y sinh, Toán ứng dụng và Khoa học máy tính:
- Tiến sĩ Khoa học máy tính (Informatics – Computer Science), Osaka Metropolitan University, Nhật Bản (2022–2025), GPA 3.91/4.0.
- Thạc sĩ Kỹ thuật y sinh – Tin học y tế (Biomedical Engineering – Health Informatics), National Cheng Kung University, Đài Loan (2019–2021), GPA 92.8/100.
- Cử nhân Kỹ thuật y sinh, Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia TP.HCM (2014–2018).
Quá trình học tập và nghiên cứu tại Nhật Bản, Đài Loan cùng nền tảng kỹ thuật giúp anh xây dựng tư duy phân tích định lượng, thiết kế thuật toán và giải quyết các bài toán dữ liệu phức tạp.
💻 Kinh nghiệm giảng dạy Data Science, AI và FinTech
Anh Nam hiện là Giảng viên tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT), tham gia giảng dạy các học phần và thực hành thuộc chuyên ngành Công nghệ tài chính (FinTech), đồng thời nghiên cứu các ứng dụng của AI và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, kinh doanh.
Trước đó, anh từng đảm nhiệm vị trí Giảng viên tại Trường Đại học Kinh tế – Tài chính TP.HCM (UEF), trực tiếp giảng dạy và hướng dẫn các nội dung về Trí tuệ nhân tạo, hệ thống dựa trên dữ liệu và tự động hóa thông minh.
Bên cạnh hoạt động giảng dạy, anh còn hướng dẫn sinh viên thực hiện các dự án liên quan đến Machine Learning, phân tích dữ liệu tài chính và phát triển giải pháp AI.
🔬 Chuyên môn nghiên cứu và phát triển AI
Với kinh nghiệm nghiên cứu tại Nara Institute of Science and Technology (Nhật Bản) và National Cheng Kung University (Đài Loan), anh Nam đã tham gia phát triển các hệ thống xử lý dữ liệu và mô hình học máy trong nhiều lĩnh vực.
Một số hướng chuyên môn nổi bật:
- Data Processing & ETL: Xây dựng quy trình thu thập, làm sạch, biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu bằng Python, NumPy và Pandas.
- Machine Learning & Deep Learning: Phát triển mô hình dự đoán, phân loại và phát hiện bất thường với Scikit-learn, PyTorch và TensorFlow.
- Feature Engineering & Algorithm Design: Trích xuất, xây dựng và lựa chọn đặc trưng phục vụ tối ưu hiệu quả mô hình.
- Statistical & Mathematical Modeling: Ứng dụng xác suất, tối ưu hóa và phân tích chuỗi thời gian trong các bài toán định lượng.
- Data Visualization: Trực quan hóa dữ liệu và truyền tải kết quả phân tích bằng Matplotlib, Seaborn.
Đặc biệt, anh có kinh nghiệm nghiên cứu xử lý tín hiệu sinh lý trong bài toán phát hiện bệnh Parkinson, phân tích ảnh y tế và tối ưu kiến trúc mô hình Deep Learning.
📊 Kết nối AI với các bài toán tài chính và kinh doanh
Không chỉ tập trung vào nghiên cứu học thuật, anh Nam còn có kinh nghiệm triển khai các dự án gắn với nhu cầu thực tế.
Một số dự án tiêu biểu trong CV:
- VNJP RAG Chatbot – Automotive Consultant: Đảm nhiệm vai trò Project Lead & PoC Developer trong dự án chatbot ứng dụng RAG phục vụ tư vấn lĩnh vực ô tô, tham gia lập kế hoạch, điều phối công việc và phát triển quy trình Proof of Concept.
- TradingView Indicator Design: Phát triển các chỉ báo phân tích định lượng dữ liệu thị trường tiền mã hóa bằng Python và Pine Script, kết hợp ETL, phân tích chuỗi thời gian và phát hiện tín hiệu bất thường.
- NAS-Genetic: Xây dựng framework Genetic Algorithm phục vụ tìm kiếm và tối ưu kiến trúc mạng nơ-ron, cân bằng giữa độ chính xác và hiệu quả tính toán.
- Quantitative Research: Nghiên cứu và phát triển các tín hiệu giao dịch định lượng trên nền tảng WorldQuant BRAIN, sử dụng dữ liệu giá, khối lượng và dữ liệu cơ bản để đánh giá hiệu suất chiến lược.
Những trải nghiệm này thể hiện khả năng kết nối giữa tư duy thuật toán, phân tích dữ liệu và việc giải quyết các bài toán thực tiễn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
📚 Công bố khoa học và định hướng chuyên môn
Anh Nam là đồng tác giả của nhiều công trình nghiên cứu được công bố trên các tạp chí khoa học quốc tế, với những chủ đề liên quan đến AI, Deep Learning, xử lý ảnh y tế, phát hiện bệnh Parkinson và Blockchain.
Các công trình tiêu biểu bao gồm nghiên cứu về:
- Blockchain-Based Decentralized Identity Management System with AI and Merkle Trees.
- Partial Attention in Global Context and Local Interaction for Addressing Noisy Labels and Weighted Redundancies on Medical Images.
- An Approach for Detecting Parkinson’s Disease by Integrating Optimal Feature Selection Strategies with Dense Multiscale Sample Entropy.
- Wine Quality Assessment Through Lightweight Deep Learning.
Với nền tảng nghiên cứu chuyên sâu cùng kinh nghiệm giảng dạy tại các cơ sở giáo dục đại học, anh hướng tới việc giúp người học hiểu bản chất của thuật toán, nắm vững tư duy xử lý dữ liệu và biết cách vận dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể.
✨ Đồng hành cùng MCNA Technology School
Tại MCNA Technology School, đội ngũ giảng viên là những người mang đến sự kết nối giữa kiến thức chuyên môn, kinh nghiệm nghiên cứu và khả năng ứng dụng công nghệ vào thực tế.
Sự tham gia của anh Nguyễn Quốc Duy Nam góp phần bổ sung góc nhìn chuyên sâu về Data Science, Machine Learning, Deep Learning và AI, đặc biệt trong các bài toán liên quan đến tài chính, kinh doanh và phân tích dữ liệu.
MCNA tin rằng, một nền tảng kiến thức vững chắc kết hợp với tư duy thực hành sẽ giúp người học từng bước làm chủ công nghệ và phát triển năng lực trong lĩnh vực Data & AI.
📩 Theo dõi MCNA Technology School để cập nhật thêm những câu chuyện về đội ngũ giảng viên, chuyên gia và các hoạt động chuyên môn tại MCNA.
#MCNA #MCNACareers #PeopleAtMCNA #DataScience #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DeepLearning #FinTech #Python #DataAnalytics
