Sidebar

Magazine menu

18
Thu, Jul

TIN314 - Lập trình cho phân tích dữ liệu và tính toán khoa học (Programming for Data Analysis and Scientific Computing)

Chương trình tiêu chuẩn Phân tích và đầu tư tài chính (áp dụng từ K62 trở đi)

User Rating: 5 / 5

Star ActiveStar ActiveStar ActiveStar ActiveStar Active
 

 

  • 1. MỤC TIÊU CỦA HỌC PHẦN: 

 

Học phần này cung cấp cho sinh viên kiến thức và kỹ năng về lập trình cho phân tích dữ liệu và tính toán khoa học dựa trên hệ sinh thái mã nguồn mở của Python. Đây là ngôn ngữ thuận lợi cho việc đọc hiểu ngôn ngữ lập trình, đơn giản và rõ ràng cùng với thư viện phong phú cho người học. Mục tiêu của khóa học này là cung cấp cho sinh viên công cụ để xử lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả, tóm tắt và trực quan hoá dữ liệu kinh doanh của các doanh nghiệp áp dụng giải quyết các bài toán trong thực tế.

Sinh viên sẽ được giới thiệu về ngôn ngữ lập trình hiện đại được sử dụng trong nhiều ngành (Python) cũng như toàn bộ chu trình phát triển của một dự án khoa học dữ liệu. Hoàn thành khóa học này, sinh viên có thể lấy một dữ liệu, làm sạch dữ liệu, trực quan dữ liệu, thao tác với dữ liệu và chạy các mô hình phân tích thống kê cơ bản cho dữ liệu đó.

 

 

  • 2. NỘI DUNG HỌC PHẦN

 

Buổi

Nội dung

Phân bổ thời gian

Đóng góp vào CLO

Giảng dạy trên lớp  

Tiểu luận, bài tập lớn, thực tế

(3)

Tự học chuẩn bị có hướng dẫn

(5)

Lý thuyết

(thuyết giảng)

(1)

Thực hành, thảo luận

(2)

1

Chương 1: Giới thiệu về lập trình Python cho khoa học dữ liệu (KHDL).

3

0

0

3

1,6

2 - 3

Chương 2: Python cơ bản

3

3

1.5

6

1,6

4

Chương 3: Nhập và tải dữ liệu

3

0

2

4

2,5,6

5-6

Chương 4: Thao tác dữ liệu với Pandas

3

3

4

7

2,5,6

7 - 8

Chương 5: Trực quan hoá dữ liệu

3

3

4

7

2,5,6

9 - 10

Chương 6: Phát triển mô hình học máy cơ bản

3

3

3

7

3,4,6

11

Chương 7: Đánh giá và tinh chỉnh mô hình

3

0

1

6.5

3,4,6

12-14

Chương 8: Dự án phân tích dữ liệu với Python

6

3

4

16

3,4,6

15

Tổng kết khóa học và trình bày dự án

3

0

3

11

 

Tổng cộng (giờ)

30

15

22,5

82,5

 

 

 

  • 3. PHƯƠNG PHÁP, HÌNH THỨC KIỂM TRA ĐÁNH GIÁ

  • - Thang điểm: 10.

    - Các thành phần đánh giá:

    Hình thức

    Nội dung đánh giá

    Tiêu chí đánh giá

    CLO 

    Trọng số

     

    Đánh giá quá trình

    Chuyên cần

    Điểm danh các buổi học trên lớp

    Tham gia trả lời câu hỏi trong buổi học

    Số lần có mặt trên lớp + tham gia vào bài học

    6

    10%

    Kiểm tra thường xuyên, giữa kỳ

    Nội dung: Dự án môn học

    Tiêu chí đánh giá:

    • Xác định vấn đề rõ ràng, hợp lí, khả thi           
    • Chương trình được viết dễ hiểu       
    • Chương trình chạy đúng, ra kết quả theo yêu cầu

     

    Làm dự án môn học theo nhóm

    4,5

    30%

    Đánh giá tổng kết

    Thi hết học phần

    Nội dung: Các vấn đề đã được học

     

    Thi thực hành trên máy (90’)

    1,2,3,4,5

    60%

     

     

     

    Tổng:

    100%



 

 

THÔNG BÁO

VĂN BẢN - BIỂU MẪU

Số lượng truy cập

15086376
Hôm nay
Hôm qua
Tuần này
Tuần trước
Tháng này
Tháng trước
Tất cả
21744
20811
66792
14913663
261823
437141
15086376

Địa chỉ IP: 3.238.116.201
2024-07-18