160 Đề Tài Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu Kèm 10 Mẫu Mới Nhất

Dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng mỗi hoạt động của các doanh nghiệp, công ty. Vậy nghiên cứu khoa học dữ liệu như thế nào chuẩn nhất, đạt hiệu quả cao nhất? Best4team sẽ tổng hợp 10 mẫu kèm 160 đề tài luận văn thạc sĩ khoa học dữ liệu hay nhất ở bài viết này. Mời các bạn tham khảo ngay!

1. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về kỹ thuật học máy phối hợp và tiền xử lý dữ liệu

– Tên đề tài: “Kỹ thuật học máy phối hợp và tiền xử lý dữ liệu trong việc nâng cao chất lượng phân lớp của các hệ thống phát hiện xâm nhập mạng”

– Nội dung:  

• Chương 1: Giới thiệu.

• Chương 2: Các nghiên cứu liên quan.

• Chương 3: Giải pháp lựa chọn thuộc tính.

• Chương 4: Giải pháp lấy mẫu lại tập dữ liệu.

• Chương 5: Kỹ thuật phối hợp cho mô hình IDS.

• Chương 6: Kết luận và hướng phát triển.

2. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định không đầy đủ có dữ liệu

– Tên đề tài: “Rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định không đầy đủ có dữ liệu thay đổi theo tiếp cận mô hình tập thô dung sai”

– Nội dung:  

• Chương 1: Tổng quan về hệ thông tin và phương pháp rút gọn thuộc tính theo tiếp cận tập thô dung sai.

• Chương 2: Phương pháp rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định không đầy đủ khi tập đối tượng thay đổi.

• Chương 3: Phương pháp rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định không đầy đủ khi tập thuộc tính thay đổi.

3. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về đánh giá sự tác động của tốc độ di chuyển và tải dữ liệu

– Tên đề tài: “Đánh giá sự tác động của tốc độ di chuyển và tải dữ liệu đối với hiệu năng định tuyến trong mạng AD hoc”

– Nội dung:  

• Chương 1: Tổng quan về mạng AD Hoc.

• Chương 2: Một số giao thức định tuyến trong mạng AD Hoc.

• Chương 3: Mô phỏng và đánh giá hiệu năng định tuyến.

4. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ dựa trên đại số gia tử

– Tên đề tài: “Phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ dựa trên đại số gia tử”

– Nội dung:  

• Chương 1: Cơ sở lý thuyết về đại số gia tử và tổng quan phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định.

• Chương 2: Phân lớp dữ liệu bằng cây quyết định mờ theo phương pháp đối sánh điểm mờ dựa trên đại số gia tử.

• Chương 3: Phương pháp huấn luyện cây quyết định mờ cho bài toán phân lớp dữ liệu dựa trên đối sánh khoảng mờ.

5. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về sử dụng Active Learning trong việc lựa chọn dữ liệu gán nhãn

– Tên đề tài: “Sử dụng Active Learning trong việc lựa chọn dữ liệu gán nhãn cho bài toán Speech Recognition”

– Nội dung:  

• Chương 1: Giới thiệu bài toán.

• Chương 2: Mô hình nhận dạng tiếng nói.

• Chương 3: Phương pháp học chủ động cho bài toán nhận dạng tiếng nói.

• Chương 4: Thí nghiệm.

• Chương 5: Kết luận.

6. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về nghiên cứu bảo vệ an toàn dữ liệu khi sử dụng dịch vụ lưu trữ

– Tên đề tài: “Nghiên cứu bảo vệ an toàn dữ liệu khi sử dụng dịch vụ lưu trữ điện toán đám mây”

– Nội dung:  

• Chương 1: Tổng quan về lưu trữ dữ liệu và bảo mật dữ liệu điện toán đám mây.

• Chương 2: Các phương pháp bảo vệ an toàn khi sử dụng dịch vụ lưu trữ điện toán đám mây.

• Chương 3: Đề xuất giải pháp lưu trữ dữ liệu trên đám mây – RBCS và ứng dụng vào thực tế doanh nghiệp.

Luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về nghiên cứu bảo vệ an toàn dữ liệu

7. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về nghiên cứu một số thuật toán phân cụm, phân lớp dữ liệu

– Tên đề tài: “Nghiên cứu một số thuật toán phân cụm, phân lớp dữ liệu và ứng dụng”

– Nội dung:  

• Chương 1: Tổng quan.

• Chương 2: Phân cụm dữ liệu và một số thuật toán cơ bản.

• Chương 3: Phân lớp dữ liệu và một số thuật toán cơ bản.

• Chương 4: Một số kết quả thử nghiệm.

8. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về nghiên cứu các phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng 

– Tên đề tài: “Nghiên cứu các phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng trong bài toán dự báo thuê bao rời mạng viễn thông”

– Nội dung:  

• Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu.

• Chương 2: Các phương pháp phân lớp trong khai phá dữ liệu.

• Chương 3: Ứng dụng bài toán phân lớp dữ liệu thuê bao rời mạng viễn thông.

9. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về ứng dụng phân cụm dữ liệu trong quản lý bảo hiểm ở Hà Nội

– Tên đề tài: “Ứng dụng phân cụm dữ liệu trong quản lý bảo hiểm tại Công ty Bảo Việt nhân thọ Hà Nội”

– Nội dung:  

• Chương 1: Tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu.

• Chương 2: Phân cụm dữ liệu và các thuật toán trong phân cụm dữ liệu.

• Chương 3: Bài toán ứng dụng.

10. Tải mẫu luận văn văn thạc sĩ khoa học dữ liệu về giám sát ứng dụng cho bài toán phân cụm dữ liệu Web 

– Tên đề tài: “Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm nửa giám sát ứng dụng cho bài toán phân cụm dữ liệu Web Server Logs”

– Nội dung:  

• Chương 1: Tổng quan.

• Chương 2: Một số bài toán phân cụm nửa giám sát cơ bản.

• Chương 3: Kết quả thực nghiệm.

11. 100 đề tài luận văn thạc sĩ khoa học dữ liệu

Dưới đây là 100 đề tài luận văn thạc sĩ khoa học dữ liệu xuất sắc nhất:

1. Xây dựng mô hình học sâu để phát hiện gian lận trong giao dịch tài chính.
2. Sử dụng học máy để dự đoán chính xác các xu hướng thị trường tài chính.
3. Phân tích tác động của đại dịch COVID-19 đến thị trường tài chính sử dụng dữ liệu lịch sử.
4. Tối ưu hóa quy trình chẩn đoán bệnh bằng cách sử dụng học máy và dữ liệu y tế.
5. Sử dụng các thuật toán học máy để phát hiện tội phạm mạng.
6. Sử dụng phân tích cảm xúc để phát hiện và giảm thiểu lỗi trong các bài viết trên mạng xã hội.
7. Sử dụng các phương pháp học máy để dự đoán tình trạng bệnh nhân trước và sau khi phẫu thuật.
8. Xây dựng mô hình dự đoán giá nhà đất bằng dữ liệu thị trường bất động sản.
9. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán dữ liệu khí hậu và biến đổi khí hậu.
10. Xây dựng mô hình học máy để dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán.
11. Sử dụng học máy để phân tích dữ liệu địa lý và phát hiện các mô hình khai thác mỏ mới.
12. Xây dựng hệ thống dự đoán giá cổ phiếu bằng phân tích kỹ thuật và dữ liệu tài chính.
13. Sử dụng phân tích mạng xã hội để phân tích hành vi người dùng trên các nền tảng truyền thông xã hội.
14. Tìm hiểu và phát triển các thuật toán học máy mới để giải quyết các vấn đề về thời gian chạy và tài nguyên trong việc xử lý dữ liệu lớn.
15. Sử dụng mạng học sâu để phát hiện dịch vụ tấn công tài khoản ngân hàng.
16. Phát triển các mô hình học máy để phân tích và dự đoán phân loại người dùng dựa trên dữ liệu hành vi trên các nền tảng truyền thông xã hội.
17. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu thời tiết.
18. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất trong ngành công nghiệp.
19. Sử dụng mạng học sâu để phân tích dữ liệu y tế và dự đoán tình trạng bệnh nhân.
20. Phát triển các phương pháp dự đoán rủi ro trong giao dịch tài chính sử dụng học máy.
21. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng kinh tế của một quốc gia.
22. Xây dựng mô hình học máy để dự đoán và phát hiện các mô hình tội phạm.
23. Sử dụng dữ liệu lịch sử để phân tích và dự đoán các biến động trong thị trường chứng khoán.
24. Tìm hiểu và phát triển các thuật toán học máy mới để xử lý dữ liệu về hình ảnh và video.
25. Sử dụng phân tích tập trung để tối ưu hóa quy trình sản xuất trong ngành công nghiệp.
26. Phân tích và dự đoán sự phát triển của một ngành công nghiệp sử dụng các phương pháp học máy.
27. Sử dụng học máy để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.
28. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về vật liệu khoáng sản.
29. Sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình chẩn đoán bệnh học.
30. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán xu hướng tiêu dùng và thị trường.
31. Phân tích và dự đoán các nguy cơ trong đầu tư tài chính sử dụng các thuật toán học máy.
32. Sử dụng mạng học sâu để phân tích và dự đoán tình trạng môi trường.
33. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu giá cả và khí hậu trong nông nghiệp.
34. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất.
35. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu thị trường bất động sản.
36. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất năng lượng điện.
37. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán xu hướng mua sắm và thị trường thương mại điện tử.
38. Phát triển các phương pháp học máy mới để phân tích dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.
39. Sử dụng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán tình trạng khí hậu và đổi khí hậu.
40. Phân tích và dự đoán các mô hình chuyển động của thị trường tài chính.
41. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán dữ liệu về thị trường bảo hiểm.
42. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về sức khỏe của một cộng đồng.
43. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình vận hành các hệ thống giao thông đô thị.
44. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng kinh doanh của một doanh nghiệp.
45. Phân tích và dự đoán sự phát triển của một ngành công nghiệp mới sử dụng các phương pháp học máy.
46. Sử dụng mạng học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về cơ sở hạ tầng đô thị.
47. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về sự phát triển và lượng khách du lịch.
48. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành logistics.
49. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng môi trường trong khu vực đô thị.
50. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán các thay đổi về tài chính và pháp lý của một quốc gia.
51. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu thị trường du lịch.
52. Sử dụng phân tích dữ liệu để đánh giá tác động của các chiến lược tiếp thị và quảng cáo trực tuyến.
53. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng lưu lượng và chất lượng nước.
54. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng sức khỏe và bệnh tật.
55. Sử dụng phân tích dữ liệu để phát hiện các hành vi bất thường trong giao dịch tài chính.
56. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng an toàn giao thông trên đường cao tốc.
57. Phân tích và dự đoán xu hướng thị trường về sản phẩm công nghệ mới.
58. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán các thay đổi trong ngành y tế.
59. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất điện tử.
60. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng môi trường và thay đổi khí hậu.
61. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu thị trường tài chính.
62. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất ô tô.
63. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng các loại bệnh truyền nhiễm.
64. Phân tích và dự đoán xu hướng thị trường về sản phẩm chăm sóc sức khỏe.
65. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu thị trường nông nghiệp và thực phẩm.
66. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất dược phẩm.
67. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng lạm phát và thị trường tiền tệ.
68. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng nhiễm độc và ô nhiễm môi trường.
69. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất thực phẩm và đồ uống.
70. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng sự cố kỹ thuật trong các hệ thống sản xuất.
71. Phân tích và dự đoán tình trạng pháp lý trong các lĩnh vực tài chính và kinh doanh.
72. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng môi trường làm việc và sức khỏe của nhân viên.
73. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình vận hành và cung ứng trong chuỗi cung ứng.
74. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng động đất và thiên tai.
75. Phân tích và dự đoán tình trạng tài chính của các doanh nghiệp và tổ chức phi lợi nhuận.
76. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng năng suất và hiệu quả sản xuất.
77. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất dầu khí.
78. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng thất nghiệp và thị trường lao động.
79. Phân tích và dự đoán tình trạng tiêu thụ và thị trường bất động sản.
80. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng sức khỏe và thể chất của người dân.
81. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất và vận chuyển hàng hóa.
82. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng khủng hoảng và xung đột chính trị.
83. Phân tích và dự đoán xu hướng và thị trường trong lĩnh vực du lịch và giải trí.
84. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng lũ lụt và khô hạn.
85. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất ô tô.
86. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng an ninh và trật tự công cộng.
87. Phân tích và dự đoán tình trạng tiêu thụ và thị trường trong ngành thương mại điện tử.
88. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng thị trường tài chính và đầu tư.
89. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất điện tử.
90. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng tai nạn giao thông và an toàn đường thủy.
91. Phân tích và dự đoán tình trạng sức khỏe và thể chất của thú cưng.
92. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng sức khỏe và thể chất của người cao tuổi.
93. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất và xử lý chất thải.
94. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng đột biến gen và các bệnh lý di truyền.
95. Phân tích và dự đoán tình trạng tiêm chủng và quản lý dịch bệnh sử dụng khoa học dữ liệu.
96. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng khí hậu và biến đổi khí hậu.
97. Sử dụng phân tích dữ liệu để phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận tài chính trong ngành tài chính.
98. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán xu hướng tiêu dùng trong ngành thời trang.
99. Phân tích và dự đoán tình trạng lưu lượng và tắc nghẽn giao thông trong thành phố.
100. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng bất động sản và thị trường nhà đất.
101. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất thực phẩm.
102. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng môi trường và ô nhiễm.
103. Phân tích và dự đoán tình trạng tiêu dùng và thị trường trong ngành dược phẩm.
104. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng năng lượng và tiết kiệm năng lượng.
105. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất thuốc lá.
106. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng chất lượng và an toàn thực phẩm.
107. Phân tích và dự đoán tình trạng đói nghèo và phát triển kinh tế trong các khu vực nghèo khó.
108. Xây dựng mô hình học sâu để phân tích và dự đoán dữ liệu về tình trạng tài nguyên và quản lý tài nguyên.
109. Sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích và tối ưu hóa quy trình sản xuất và vận hành trong ngành sản xuất đồ uống.
110. Sử dụng học máy để phân tích và dự đoán tình trạng thị trường vàng và kim loại quý.

12. 60 đề tài luận văn thạc sĩ khoa học dữ liệu trường Đại học khoa học tự nhiên

Tham khảo 60 đề tài luận văn thạc sĩ khoa học dữ liệu trường Đại học khoa học tự nhiên xuất sắc nhất:

1. Phân tích và dự đoán kết quả bầu cử sử dụng dữ liệu cảm xúc trên mạng xã hội.
2. Xác định chuỗi thời gian và dự đoán xu hướng giá cổ phiếu bằng phương pháp mạng LSTM.
3. Tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu trong hệ thống lưu trữ đám mây.
4. Phát hiện và xử lý dữ liệu bất thường trong hệ thống mạng IoT.
5. Dự đoán số lượng khách hàng truy cập trang web và phát triển chiến lược tiếp thị trực tuyến.
6. Tính toán và phân tích các chỉ số tài chính sử dụng phương pháp dữ liệu lớn.
7. Phân tích và dự đoán hành vi tiêu dùng sử dụng dữ liệu từ các thiết bị IoT.
8. Xây dựng mô hình học sâu để phân loại dữ liệu y tế và phát hiện bệnh lý.
9. Sử dụng dữ liệu địa lý để phát hiện và dự đoán tình trạng kẹt xe trong thành phố.
10. Phân tích và dự đoán kết quả các trận đấu thể thao bằng phương pháp học máy.
11. Phân tích và dự đoán xu hướng và tình trạng thị trường bất động sản sử dụng dữ liệu lớn.
12. Phát triển một hệ thống tư vấn dựa trên dữ liệu cho các chuyên gia tài chính.
13. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị IoT để phân tích và dự đoán tình trạng an ninh trong các khu dân cư.
14. Tạo ra một hệ thống phân loại và xếp hạng sử dụng dữ liệu từ mạng xã hội và đánh giá tác động của các bài đăng trên thương hiệu.
15. Phân tích và dự đoán tình trạng sức khỏe cộng đồng sử dụng dữ liệu y tế và dữ liệu xã hội.
16. Xây dựng hệ thống phân loại trang web sử dụng phương pháp học máy để đánh giá tính bảo mật.
17. Dự đoán và phân tích dữ liệu người dùng để tối ưu hoá quảng cáo trực tuyến.
18. Tính toán dự báo khả năng sự cố trong hệ thống mạng sử dụng phương pháp dữ liệu lớn.
19. Sử dụng dữ liệu tài chính để phân tích tác động của các yếu tố thị trường lên tài sản.
20. Xây dựng một hệ thống phân loại và dự đoán rủi ro bằng phương pháp học máy để giúp đưa ra quyết định kinh doanh.
21. Sử dụng kỹ thuật học máy để dự đoán tương lai của ngành công nghiệp du lịch.
22. Phân tích và dự đoán tình trạng vi phạm an toàn giao thông bằng phương pháp mạng neural.
23. Phân tích và dự đoán tình trạng hạ tầng kỹ thuật trong các thành phố sử dụng dữ liệu lớn.
24. Xác định và dự đoán các xu hướng tiêu dùng bằng phương pháp dữ liệu lớn.
25. Sử dụng kỹ thuật học máy để phát hiện và phân tích dữ liệu bất thường trong các hệ thống máy móc.
26. Phân tích và dự đoán tình trạng dịch bệnh sử dụng dữ liệu y tế và dữ liệu xã hội.
27. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh bằng phương pháp học máy.
28. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị IoT để phân tích và dự đoán tình trạng an toàn trong các nhà máy và cơ sở sản xuất.
29. Dự đoán và phân tích các xu hướng tiêu dùng trong ngành thời trang sử dụng dữ liệu lớn.
30. Xây dựng một hệ thống phân loại và phát hiện lỗi sử dụng phương pháp học máy để đảm bảo tính ổn định của hệ thống.
31. Sử dụng dữ liệu về môi trường để phân tích và dự đoán các tác động của biến đổi khí hậu.
32. Tối ưu hoá các quy trình sản xuất và vận chuyển sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
33. Phân tích và dự đoán tình trạng lạm dụng chất gây nghiện bằng phương pháp dữ liệu lớn và học máy.
34. Xây dựng một hệ thống phân loại và dự đoán khả năng thất nghiệp sử dụng phương pháp học máy.
35. Phân tích và dự đoán tình trạng nợ xấu sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
36. Sử dụng dữ liệu từ các công ty bảo hiểm để phân tích và dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến giá bảo hiểm.
37. Xây dựng một hệ thống phân tích và dự đoán tình trạng tai nạn lao động sử dụng phương pháp học máy.
38. Phân tích và dự đoán tình trạng bạo lực gia đình bằng phương pháp dữ liệu lớn và học máy.
39. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị y tế để phân tích và dự đoán các bệnh lý và tình trạng sức khỏe của người dân.
40. Xây dựng một hệ thống phân loại và dự đoán tình trạng trộm cắp sử dụng phương pháp học máy.
41. Phân tích và dự đoán tình trạng nắng nóng và độ ẩm sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
42. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị đo lường để phân tích và dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng không khí.
43. Xây dựng một hệ thống phân tích và dự đoán tình trạng cháy rừng sử dụng phương pháp học máy.
44. Phân tích và dự đoán tình trạng đói và nghèo đói sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
45. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị đo lường để phân tích và dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng nước.
46. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị giám sát an ninh để phát hiện và ngăn chặn các hành vi phạm tội.
47. Xây dựng một hệ thống phân tích và dự đoán tình trạng lở đất sử dụng phương pháp học máy.
48. Phân tích và dự đoán tình trạng bệnh truyền nhiễm sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
49. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị đo lường để phân tích và dự đoán tình trạng ô nhiễm môi trường.
50. Xây dựng một hệ thống phân tích và dự đoán tình trạng sức khỏe trẻ em sử dụng phương pháp học máy.
51. Phân tích và dự đoán tình trạng tiêu thụ năng lượng sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
52. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị giám sát để phân tích và dự đoán tình trạng an toàn giao thông.
53. Xây dựng một hệ thống phân tích và dự đoán tình trạng lũ lụt sử dụng phương pháp học máy.
54. Phân tích và dự đoán tình trạng suy dinh dưỡng sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
55. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị đo lường để phân tích và dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường làm việc.
56. Xây dựng một hệ thống phân tích và dự đoán tình trạng bệnh tim mạch sử dụng phương pháp học máy.
57. Phân tích và dự đoán tình trạng thất nghiệp trên địa phương sử dụng dữ liệu lớn và học máy.
58. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị đo lường để phân tích và dự đoán tình trạng ô nhiễm tiếng ồn.
59. Xây dựng một hệ thống phân tích và dự đoán tình trạng đột quỵ sử dụng phương pháp học máy.
60. Phân tích và dự đoán tình trạng viêm đường hô hấp sử dụng dữ liệu lớn và học máy.

Như vậy, bài viết trên đã chia sẻ kho 160 đề tài và 10 mẫu luận văn thạc sĩ khoa học dữ liệu xuất sắc nhất, kèm theo link tải bên dưới mỗi mẫu để các bạn dễ dàng tải về tham khảo. Hy vọng sẽ góp thêm kiến thức cho các bạn. Chúc các bạn thành công!