• Khối phổ thông chuyên Toán - Tin, ĐHSPHN (2000-2003)
• Cử nhân khoa CNTT, trường ĐHSPHN (2003-2007) 
• Thực tập tại Trung tâm tính toán hiệu năng cao, trường ĐHBKHN (2006-2007)
• Thạc sỹ (M.S.) chuyên ngành Khoa học Máy tính, Khoa CNTT, trường ĐHSPHN (2007-2009)
• Sinh viên trao đổi giữa trường Đại học công nghệ King Mongkut Bangkok (KMUTNB) và ĐHSPHN (2008)
• Nghiên cứu sinh (Ph.D.) tại Phòng nghiên cứu Tin - Sinh học, trường Đại học Tổng hợp Kanazawa, Nhật Bản (2010-2013)
• Giảng viên khoa CNTT, trường ĐHSPHN (2007~) 

• 2015-2019, Chủ tịch Hội Sinh viên trường, Trường ĐHSP Hà Nội
• 2015-2019, Phó Bí thư Đoàn trường, Trường ĐHSP Hà Nội
• 2007-nay, Giảng viên, Khoa Công nghệ thông tin, Trường ĐHSP Hà Nội

• 2015-2016,Đã có thành tích hướng dẫn Sinh viên Nghiên cứu khoa học đạt giải cấp Trường
• 2014,Danh hiệu Tài năng trẻ của Đoàn Trường ĐHSPHN
• 2011,Award for the Excellent Poster - Chem-Bio Informatics Society

• 2010-2013, Nghiên cứu sinh, Kanazawa University, Japan, Advisor: GS. Kenji Satou, Level: Bachelor/Engineer, Type: Regular
• 2007-2009, Thạc sĩ, Đại học Sư phạm Hà Nội, Advisor: PGS.TSKH. Vũ Đình Hòa, Level: Master, Type: Regular
• 2003-2007, Cử nhân, Đại học Sư phạm Hà Nội, Advisor: PGS.TSKH. Vũ Đình Hòa, Level: Bachelor/Engineer, Type: Regular

Bài báo trên tạp chí/hội nghị quốc tế:

1. Dao, N.A., Dang, X.T. (2023). Chest X-Ray Image Analysis with ResNet50, SMOTE and SafeSMOTE. In: Phuong, N.H., Kreinovich, V. (eds) Biomedical and Other Applications of Soft Computing. Studies in Computational Intelligence, vol 1045. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-08580-2_18 

2. Dang, X. T., & Dao, N. A. (2022). Implementation of SMOTE and VGG-16 for COVID-19 Radiography. In Intelligent Systems and Networks (pp. 511-518). Springer, Singapore.

3. Tho, D. X., & Anh, D. N. (2021). Imbalance in Learning Chest X-Ray Images for COVID-19 Detection. In Soft Computing: Biomedical and Related Applications (pp. 107-119). Springer, Cham.

4. Tho, D. X., & Anh, D. N. (2021, March). Deep Learning-Based Imbalanced Data Classification for Chest X-Ray Image Analysis. In The International Conference on Intelligent Systems & Networks (pp. 109-115). Springer, Singapore.

5. D. Anh, B. Hung, P. Huy, & D. Tho. (2020). Feature Analysis for Imbalanced Learning. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.24, No.5, pp. 648-655

6. Van Thai, T., Bui, D. H., Dang, X. T., Nguyen, T. P., & Tran, D. H. (2020). A New Computational Method Based on Heterogeneous Network for Predicting MicroRNA-Disease Associations. In Soft Computing for Biomedical Applications and Related Topics (pp. 205-219). Springer, Cham.

7. Dang, X. T., Bui, D. H., Nguyen, T. H., Nguyen, T. Q. V., & Tran, D. H. (2019, October). Prediction of Autism-Related Genes Using a New Clustering-Based Under-Sampling Method. In 2019 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE) (pp. 1-6). IEEE.

8. Hung, B. D., Anh, D. N., & Tho, D. X. (2020). Relabeling with Mask-S for Imbalanced Class Distribution. In Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (pp. 31-41). Springer, Singapore.

9. Dang, X. T., Tran, D. H., Hirose, O., & Satou, K. (2015, October). SPY: A novel resampling method for improving classification performance in imbalanced data. In 2015 Seventh International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE) (pp. 280-285). IEEE.

10. Le, T. K. T., Hirose, O., Nguyen, L. A. T., Saethang, T., Tran, V. A., Dang, X. T., ... & Satou, K. (2014). Inference of domain–domain interactions by matrix factorisation and domain–level features. International Journal of Functional Informatics and Personalised Medicine, 4(3-4), 259-273.

11. Nguyen, L. A. T., Dang, X. T., Le, T. K. T., Saethang, T., Tran, V. A., Ngo, D. L., ... & Satou, K. (2014). Predicting Βeta-Turns and Βeta-Turn Types Using a Novel Over-Sampling Approach. Journal of Biomedical Science and Engineering, 7(11), 927.

12. Le, T. K. T., Hirose, O., Tran, V. A., Saethang, T., Nguyen, L. A. T., Dang, X. T., ... & Satou, K. (2014). Predicting residue contacts for protein-protein interactions by integration of multiple information. Journal of Biomedical Science and Engineering, 2014.

13. Tran, V. A., Hirose, O., Saethang, T., Nguyen, L. A. T., Dang, X. T., Le, T. K. T., ... & Satou, K. (2014). D-impact: A data preprocessing algorithm to improve the performance of clustering. Journal of Software Engineering and Applications, 2014.

14. Saethang, T., Hirose, O., Kimkong, I., Tran, V. A., Dang, X. T., Nguyen, L. A. T., ... & Satou, K. (2013). PAAQD: Predicting immunogenicity of MHC class I binding peptides using amino acid pairwise contact potentials and quantum topological molecular similarity descriptors. Journal of immunological methods, 387(1-2), 293-302.

15. Nguyen, L. A. T., Hirose, O., Dang, X. T., Le, T. K. T., Saethang, T., Tran, V. A., ... & Satou, K. (2013). Improving the prediction of protein-protein interaction sites using a novel over-sampling approach and predicted shape strings. Annual Research & Review in Biology, 92-106.

16. Dang, X. T., Hirose, O., Saethang, T., Tran, V. A., Nguyen, L. A. T., Le, T. K. T., ... & Satou, K. (2013). A novel over-sampling method and its application to miRNA prediction. Journal of Biomedical Science and Engineering, 6(02), 236.

17. Dang, X. T., Hirose, O., Bui, D. H., Saethang, T., Tran, V. A., Nguyen, L. A. T., ... & Satou, K. (2013). A novel over-sampling method and its application to cancer classification from gene expression data. Chem-Bio Informatics Journal, 13, 19-29.

18. Tran, V. A., Clemente, J. C., Nguyen, D. T., Li, J., Dang, X. T., Le, T. T. K., ... & Satou, K. (2012). IMPACT: A Novel Clustering Algorithm based on Attraction. JCP, 7(3), 653-665.

19. Saethang, T., Hirose, O., Kimkong, I., Tran, V. A., Dang, X. T., Nguyen, L. A. T., ... & Satou, K. (2012). EpicCapo: epitope prediction using combined information of amino acid pairwise contact potentials and HLA-peptide contact site information. BMC bioinformatics, 13(1), 313.

​Bài báo trên tạp chí/hội nghị quốc gia:

19. Nguyễn Hữu Xuân Trường, Đặng Xuân Thọ; Nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu mất cân bằng dựa trên vùng lân cận; Kỷ yếu Hội thảo khoa học Quốc gia Phân tích định lượng các vấn đề kinh tế và xã hội trong môi trường số; 2022; pp 186-193

20. Vu Duc Hung, Le Thi Huong and Dang Xuan Tho; BUILDING AND MINING GRAPH DATABASES FROM BIOMEDICAL HETEROGENEOUS NETWORKS, HNUE JOURNAL OF SCIENCE; 2021; Natural Sciences 2021, Volume 66, Issue 2, pp. 57-65

21. N. T. Hong, D. X. Tho (2020). A New Method Based on Clustering Improves the Efficiency of Imbalanced Data Classication. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 65, Issue 4A, pp. 33-41

22. N. T. Chinh, D. T. Minh, L. X. Ly, D. X. Tho (2020). A New Hybrid Method To Improve The Effectiveness Of Cancer Data Classification. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 65, Issue 4A, pp. 42-50 

23. N. T. Hong, D. X. Tho (2019). BAM: Border Adjustment Method Improve The Efficiency Of Imbalanced Biological Data Classification. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 64, Issue 6, pp. 173-182

24. B. D. Hung, V. V. Thoa, D. X. Tho (2019). KSI - Phương pháp kết hợp phân cụm với bộ lọc tái lẫy mẫu để loại bỏ nhiễu trong dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học Công nghệ thông tin và Truyền thông. Số 01 (CS.01) pp. 55-60

25. D. X. Tho, G. T. Trung, T. D. Hung (2018). Tiên lượng gen liên quan đến bệnh tự kỉ bằng mô hình học máy có kết hợp với phương pháp cân bằng dữ liệu. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 63, Issue 11A, pp. 124-133

26. B. D. Hung, N. T. Hong, D. X. Tho (2018). Phương pháp mới dựa trên vùng an toàn nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học và giáo dục, Trường ĐHSP, Đại học Huế. Số 01 (48). pp 1-9

27. G. T. P. Thao, B. D. Hung., D. X. Tho. (2017). SMOTE-INFFC: Giải quyết nhiễu và các phần tử ở đường biên trong phân lớp mất cân bằng, bởi bộ lọc dựa trên sự hợp nhất các phân lớp. Hội thảo quốc gia lần thứ XX: Một số vấn đề chọn lọc của CNTT&TT. Proceeding of Publishing House for Science and Technology. pp 305-311

28. N. T. Toan, N. T. Lich, B. D. Hung, D. X. Tho (2017). MASK: Phương pháp mới nâng cao hiệu quả phát hiện gian lận tài chính. Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật - Học viện kĩ thuật quân sự. No. 184, pp 5-17

29. B. D. Hung, V. V. Thoa, D. X. Tho. (2017). Random Border-Over-Sampling: Thuật toán mới sinh thêm phần tử ngẫu nhiên trên đường biên trong dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học Công nghệ thông tin và Truyền thông. Số 01 (CS.01) pp. 45-49

30. Phương, N. M., Tuyết, T. T. Á., Hồng, N. T., & Thọ, Đ. X. (2016). Random Border Undersampling: Thuật Toán Mới Giảm Phần Tử Ngẫu Nhiên Trên Đường Biên Trong Dữ Liệu Mất Cân Bằng. Proceeding of Publishing House for Science and Technology.

31. K. Q. Huong, D. T. Hien, N. T. Hong, D. X. Tho. (2015). Phương pháp mới dựa trên đường biên và vùng an toàn nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Journal Of Science Of HNUE, 2015, Vol. 60, No. 7A, pp. 103-111

32. N. T. Binh, N. T. A. Nga, N. T. Hong, D. X. Tho. (2015). Nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu bằng cách kết hợp sinh thêm phần tử với giảm số chiều thuộc tính dựa trên bình phương tối thiểu từng phần. Journal Of Science Of HNUE, 2015, Vol. 60, No. 7A, pp. 94-102

33. N. T. Hong, D. X. Tho, N. M. Cuong. (2014). Add-Border-SMOTE: Phương pháp mới sinh thêm phần tử trong phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật - Học viện kĩ thuật quân sự. Vol. 5, No. 164, pp 81-91

34. Vu, D. H., Dang, X. T., (2011). Genetic Algorithms And Application In Examination Scheduling. Journal Of Science Of HNUE, 2011, Vol. 56, No. 1, pp. 40-49​

​

• Cấu trúc dữ liệu và giải thuật
• Chuyên đề tốt nghiệp Khoa học dữ liệu
• Học máy (Machine Learning)
• Khai phá dữ liệu (Data Mining)
• Luyện thi Chứng chỉ tin học văn phòng Quốc tế MOS
• Một số vấn đề hiện đại của CNTT
• Nhập môn Khoa học máy tính
• Phân tích và thiết kế thuật toán
• Toán rời rạc