1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Bài giảng Nhập môn khai phá dữ liệu: Chương giới thiệu môn học - PGS. TS. Hà Quang Thụy

6 16 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 6
Dung lượng 164,13 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

Bài giảng cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản về học phần Nhập môn khai phá dữ liệu đồng thời giới thiệu một số thông tin quan trọng về môn học như: Số tín chỉ, tài liệu dạy - học, tài liệu làm tiểu luận, tài liệu đọc thêm, tổ chức dạy - học, nhóm tiểu luận – bài tập,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Trang 1

NHẬP MÔN KHAI PHÁ DỮ LIỆU

GIỚI THIỆU MÔN HỌC Lớp đại học K63, 2020-2021

PGS TS Hà Quang Thụy

HÀ NỘI, 09-2020

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

http://uet.vnu.edu.vn/~thuyhq/

Trang 2

Giới thiệu chung về môn học

Tên môn học: Nhập môn khai phá dữ liệu

Tài liệu dạy - học:

Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy (2013) Giáo trình khai phá dữ liệu (Các chương: 1-6, 10) Bài giảng: http://uet.vnu.edu.vn/~thuyhq/courses.html

Tài liệu làm tiểu luận: hai sinh viên/một bài

Giảng viên sẽ gửi tới lớp trưởng

Trang 3

Tài liệu đọc thêm

⚫ Phan Xuân Hiếu, Đoàn Sơn, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy,

Nguyễn Thu Trang, Nguyễn Cẩm Tú Giáo trình khai phá dữ liệu Web NXBGD, 2009.

Charu C Aggarwal Neural Networks and Deep Learning A

Textbook Springer, 2018 (lớp năm 2018)

James R Evans Business Analytics Pearson, 2017 (lớp cao học)

⚫ Hà Quang Thụy và cộng sự Trí tuệ nhân tạo trong thời đại số: Bối

cảnh thế giới và liên hệ với Việt Nam.

⚫ Hà Quang Thụy và cộng sự Một phân tích môi trường Chiến lược

quốc gia Việt Nam về Trí tuệ nhân tạo.

⚫ Hà Quang Thụy và cộng sự Kinh tế số: Bối cảnh thế giới và liên hệ

với Việt Nam.

J Han, M Kamber, and Jian Pei Data Mining: Concepts and

Techniques (3 rd edition) Morgan Kaufmann, 2011.

Xindong Wu and Vipin Kumar The Top Ten Algorithms in Data

Mining, Chapman & Hall/CRC, 2009

Trang 4

T ổ chức dạy - học

Hình thức dạy-học:

- Giáo viên trình bày: 08-09 buổi

- Sinh viên trình bày tiểu luận và bài tập: 06-07 buổi

Hình thức đánh giá và khung điểm

- Đánh giá thường xuyên: 40%

+ Chuyên cần lên lớp học: 2.5 + Tiểu luận theo nhóm: 6.0 + Đóng góp xây dựng bài: 1.5 (nếu > 1.5 được chuyển sang điểm tiểu luận)

+ Mỗi ý kiến đóng góp: 0.3, lớp trưởng: 1.5 + Một số điểm cộng, trừ khác (Bỏ học buổi 1-2 trừ 0.5 điểm, từ buổi thứ ba trừ 1.0 điểm, trừ bỏ giữa giờ bằng trừ hai buổi bỏ học)

- Điểm cuối kỳ: 60%

+ Nộp báo cáo tiểu luận cuối kỳ: 3.0 + Thi vấn đáp: 7.0

* Câu hỏi trắc nghiệm: 3.5

* Câu hỏi biện luận, bài tập: 3.5

Trang 5

N hóm tiểu luận – bài tập: nhiệm vụ

Nhóm tiểu luận – bài tập

- Nhóm hai sinh viên làm một bài tiểu luận (Cả lớp có 45 bài)

- Chịu trách nhiệm một nội dung tiểu luận và bài tập trên ngôn ngữ lập trình

Nội dung công việc

- Đọc, nắm bắt, trình bày được nội dung bài tiểu luận.

Khuyến khích tìm tài liệu tham khảo mở rộng nội dung

- Hiểu và làm bài tập Khuyến khích thực hiện dữ liệu khác

- Trình bày bài tiểu luận-bài tập và trả lời câu hỏi

- Làm (nộp) báo cáo toàn văn tiểu luận

Trình bày thuyết trình

- Mỗi nhóm sinh viên: 16 phút cho trình bày + 5 phút cho trả lời (không quá 30 trang nội dung trình bày)

- Sinh viên khác: Đặt câu hỏi được cộng điểm chuyên cần

Trang 6

Báo cáo tiểu luận cuối kỳ

Báo cáo biên soạn bài tiểu luận.

▪ Có bìa, có mục lục, danh sách bảng, hình vẽ, căn lề hai phía, nhất quán: kiểu chữ và cỡ chữ, căn lề hai phía

▪ Đầy đủ nội dung bài tiểu luận được giao.

▪ Nội dung chữ ở bảng, hình vẽ cần chuyển sang tiếng Việt

▪ Khuyến khích mở rộng nội dung (cần chỉ rõ nguồn từ sách, bài báo, không sử dụng nguồn tiếng Việt không tin cậy )

Ngày đăng: 23/07/2021, 07:55

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm