TRƯỜNG ĐH TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG HÀ NỘI
VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN TIN ỨNG DỤNG
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN
KHAI PHÁ DỮ LIỆU LỚN TRONG KINH DOANH
Hệ đào tạo: Đại học chính quy
Ngành: Công nghệ thông tin
- Thông tin chung về học phần
– Tên học phần: KHAI PHÁ DỮ LIỆU LỚN TRONG KINH DOANH
(BIG DATA EXPLORATION IN BUSINESS)
– Mã học phần: DCT.02.40
– Số tín chỉ: 3 (60 tiết, mỗi tiết 45 phút)
– Phân bổ giờ tín chỉ đối với các hoạt động: (số lượng tiết)
+ Lý thuyết: 30 tiết
+ Bài tập và thảo luận: 12 tiết
+ Tự học: 18 tiết
– Khoa, Bộ môn phụ trách học phần: Bộ môn Tin ứng dụng, Viện Công nghệ thông tin
– Giảng viên phụ trách học phần (dự kiến):
+ Họ và tên: Đỗ Trung Tuấn
+ Chức danh: Giảng viên cao cấp
+ Thông tin liên hệ: 0904218247, tuandt2011@gmail.com
+ Họ và tên: ThS. Bùi Thị Thu Hiền
+ Chức danh: Giảng viên
+ Thông tin liên hệ: ĐT: 0985220287; Email: buithuhien1987@gmail.com
- Các học phần tiên quyết
Các học phần tiên quyết
- 02.31 Cơ sở lập trình
- 02.42 Hệ cơ sở dữ liệu và dữ liệu lớn
- Mục tiêu của học phần
3.1 Mục tiêu chung:
Trang bị cho sinh viên kiến thức cơ bản về (i) quá trình khai phá dữ liệu; (ii) khai phá dữ liệu lớn trong tổ chức quản trị kinh doanh, tài chính ngân hàng.
3.2 Mục tiêu cụ thể
- a) Về kiến thức: Trang bị cho sinh viên kiến thức về (i) khái niệm cơ bản về khai phá dữ liệu; (ii) nhu cầu khai phá dữ liệu lớn; (iii) khai phá dữ liệu lớn trong tổ chức kinh doanh, tài chính ngân hàng.
- b) Về kỹ năng: Rèn luyện cho sinh viên kỹ năng về khai phá dữ liệu lớn.
- c) Về năng lực tự chủ và trách nhiệm: Giúp sinh viên nhận thức được vai trò, trách nhiệm của khai pahs dữ liệu.
- Chuẩn đầu ra của học phần
4.1. Về kiến thức
CLO 1.1: Vận dụng được các kiến thức về khai phá dữ liệu lớn vào thực tế doanh nghiệp.
4.2. Về kỹ năng
CLO 2.1: Sử dụng được thuật toán và công cụ khai phá dữ liệu lớn trong các bài toán tin học hóa nghiệp vụ của doanh nghiệp.
4.3. Về năng lực tự chủ và trách nhiệm
CLO 3.1: Chủ động đưa ra ý kiến khi thảo luận trong nhóm hoặc thảo luận trong lớp; có khả năng tự học, tự nghiên cứu nâng cao trình độ chuyên môn.
Ghi chú: CLO = Course Learning Outcomes = Chuẩn đầu ra của học phần.
- Ma trận mức độ đóng góp của CĐR học phần (CLO) vào CĐR của CTĐT (PLO/PIs)
|
PLO
PIs CLOs |
PLO1.2 | PLO2.2 | PLO3.2 | ||||
| PI 1.2-2 | PI 12-3 | PI 2.4-1 | PI2 .4-2 | PI 3.2-1 | PI 3.2-2 | ||
| 1 | CLO 1.1: Vận dụng được các kiến thức về khai phá dữ liệu lớn vào thực tế doanh nghiệp | M | M | ||||
| 2 | CLO 2.1: Sử dụng được thuật toán và công cụ khai phá dữ liệu lớn trong các bài toán tin học hóa nghiệp vụ của doanh nghiệp. | M | M | ||||
| 3 | CLO 3.1: Chủ động đưa ra ý kiến khi thảo luận trong nhóm hoặc thảo luận trong lớp; có khả năng tự học, tự nghiên cứu nâng cao trình độ chuyên môn | M | M | ||||
| Tổng hợp toàn bộ học phần | M | M | M | M | M | M | |
- Nhiệm vụ của sinh viên
– Tham dự giờ lên lớp: Tối thiểu 80% số tiết học trên lớp, trong phòng thực hành có sự giảng dạy, hướng dẫn trực tiếp của giáo viên;
– Bài tập, thảo luận:
+ Đọc tài liệu, chuẩn bị và tham gia thảo luận theo hướng dẫn của giáo viên;
+ Thực hiện đầy đủ các bài tập được giao;
– Làm bài kiểm tra định kỳ;
– Tham gia thi kết thúc học phần.
- Tài liệu học tập:
7.1. Giáo trình chính:
[1]. Đỗ Trung Tuấn, Khoa học dữ liệu, NXB. Đại học quốc gia Hà Nội, 20217.2. Sách tham khảo:
[1]. Đỗ Trung Tuấn, Phân tích thống kê và khai phá dữ liệu, NXB. Đại học quốc gia Hà Nội, 2018 [2]. Marr Bernard, Big data: using smart big data, analytics and metrics to make better decisions and improve performance, Ed. John Wiley & Sons Ltd, 2015.- Nội dung học phần
8.1 Mô tả tóm tắt nội dung học phần
Học phần gồm các khái niệm về (i) khai phá dữ liệu; (ii) khai phá dữ liệu lớn trong tổ chức kinh doanh :
- Chương 1. Khai phá dữ liệu. Chương này đề cập (i) nền tảng của thực hành khai phá dữ liệu; (ii) khía cạnh lí thuyết đối với khai phá dữ liệu (iii) một số chủ đề liên quan đến khai phá dữ liệu; (iv) yêu cầu đối với dữ liệu trong bài toán khai phá dữ liệu; (v) ngôn ngữ hỏi dữ liệu trong khai phá dữ liệu.
- Chương 2. Sử dụng dữ liệu một cách thông minh. Nêu được (i) thế giới thông minh; (ii) thông minh trong thể thao; (iii) thông minh trong bảo vệ sức khỏe; (iv) ngôi nhà thông minh;
- Chương 3. Đo lường và dữ liệu. Nội dung (i) các kiểu dữ liệu; (ii) các hình thức dữ liệu mới; (iii) hiểu rõ hơn về dữ liệu lớn; (iv) lợi thế chiến lược của dữ liệu lớn; (v) các chỉ số và dữ liệu trong thực tế;
- Chương 4. Áp dụng các phương pháp phân tích. Nêu được (i) nhu cầu phân tích dữ liệu; (ii) các phương pháp phân tích tổng hợp; (iii) biểu diễn đồ họa; (iv) yếu tố thành công của đồ họa thông tin và đồ họa dữ liệu;
- Chương 5. Quản lí dữ liệu lớn trên máy tính. Nêu được (i) các vấn đề gặp phải khi xử lí dữ liệu lớn; (ii) các kĩ thuật chung để xử lí khối lượng lớn dữ liệu; (iii) nghiên cứu điển hình: xây dựng hệ thống tư vấn;
- Chương 6. Bước đầu với dữ liệu lớn. Nội dung (i) phân tán việc lưu trữ và xử lí dữ liệu với các khung; (ii) khoa học dữ liệu trong thế giới dữ liệu lớn; (iii) lợi ích và việc sử dụng khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn; (iv) tiếp cận tổ chức và xử lí dữ liệu trong môi trường dữ liệu lớn và tính toán khắp nơi.
8.2 Ma trận phù hợp giữa các Chương của học phần với CĐR học phần (CLO)
| STT | Chương | CLO 1.1 | CLO 2.1 | CLO 3.1 |
| 1 | Chương 1. Khai phá dữ liệu. | P | ||
| 2 | Chương 2. Sử dụng dữ liệu một cách thông minh. | P | ||
| 3 | Chương 3. Đo lường và dữ liệu. | P | ||
| 4 | Chương 4. Áp dụng các phương pháp phân tích. | P | P | |
| 5 | Chương 5. Quản lí dữ liệu lớn trên máy tính. | P | ||
| 6 | Chương 6. Bước đầu với dữ liệu lớn. | P |
Ghi chú: I: Introduction/ Giới thiệu
P: Proficient/ Thuần thục, đủ
A: Advanced/ Nâng cao
- Kế hoạch giảng dạy
| Bài dạy | Nội dung giảng dạy | Số tiết
(LT, BT, TH) |
CLO | Nhiệm vụ của sinh viên |
| Bài 1 | Chương 1. Khai phá dữ liệu. Chương này đề cập (i) nền tảng của thực hành khai phá dữ liệu;
(ii) khía cạnh lí thuyết đối với khai phá dữ liệu (iii) một số chủ đề liên quan đến khai phá dữ liệu; |
3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 2 | (iv) yêu cầu đối với dữ liệu trong bài toán khai phá dữ liệu; (v) ngôn ngữ hỏi dữ liệu trong khai phá dữ liệu. | 3 | CLO 3.1 | Tự nghiên cứu |
| Bài 3 | Chương 2. Sử dụng dữ liệu một cách thông minh.
Nêu được (i) thế giới thông minh; (ii) thông minh trong thể thao; |
3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 4 | (iii) thông minh trong bảo vệ sức khỏe; (iv) ngôi nhà thông minh; | 3 | CLO 1.1
CLO 3.1 |
Tự nghiên cứu |
| Bài 5 | Bài tập, thảo luận
Kiểm tra bài thứ 1 |
2
1 tiết kiểm tra |
CLO 1.1
CLO 2.1 |
Làm bài tập theo yêu cầu |
| Bài 6,7 | Chương 3. Đo lường và dữ liệu. Nội dung
(i) các kiểu dữ liệu; (ii) các hình thức dữ liệu mới; (iii) hiểu rõ hơn về dữ liệu lớn; |
6 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 8 | (iv) lợi thế chiến lược của dữ liệu lớn; (v) các chỉ số và dữ liệu trong thực tế; | 3 | CLO 1.1
CLO 3.1 |
Tự nghiên cứu |
| Bài 9 | Chương 4. Áp dụng các phương pháp phân tích. Nêu được (i) nhu cầu phân tích dữ liệu; (ii) các phương pháp phân tích tổng hợp; | 3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 10 | (iii) biểu diễn đồ họa; (iv) yếu tố thành công của đồ họa thông tin và đồ họa dữ liệu; | CLO 1.1
CLO 3.1 |
Tự nghiên cứu | |
| Bài 11 | Bài tập, thảo luận
Kiểm tra bài thứ 2 |
2
1 tiết kiểm tra |
CLO 1.1
CLO 2.1 |
Làm bài tập theo yêu cầu |
| Bài 12 | Chương 5. Quản lí dữ liệu lớn trên máy tính.
Nêu được (i) các vấn đề gặp phải khi xử lí dữ liệu lớn; |
3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 13 | (ii) các kĩ thuật chung để xử lí khối lượng lớn dữ liệu; | 3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 14 | (iii) nghiên cứu điển hình: xây dựng hệ thống tư vấn; | 3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 15 | Trình bày kết quả bài tập lớn về khai phá dữ liệu lớn | 3 | CLO 1.1
CLO 3.1 |
Tự nghiên cứu |
| Bài 16 | Bài tập lớn về khai phá dữ liệu lớn | 3 | CLO 1.1
CLO 2.1 |
Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 17 | Chương 6. Bước đầu với dữ liệu lớn. Nội dung (i) phân tán việc lưu trữ và xử lí dữ liệu với các khung; | 3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 18 | (ii) khoa học dữ liệu trong thế giới dữ liệu lớn; (iii) lợi ích và việc sử dụng khoa học dữ liệu và dữ liệu lớn; | 3 | CLO 1.1 | Làm theo hướng dẫn của GV |
| Bài 19 | (iv) tiếp cận tổ chức và xử lí dữ liệu trong môi trường dữ liệu lớn và tính toán khắp nơi. | 3 | CLO 1.1
CLO 3.1 |
Tự nghiên cứu |
| Bài 20 | Bài tập, thảo luận
Kiểm tra bài 3 Tổng kết học phần |
2 tiết
1 tiết kiểm tra |
CLO 1.1
CLO 2.1 |
Làm bài tập theo yêu cầu |
- Phương pháp dạy học
10.1 Các phương pháp dạy học được sử dụng
| STT | Phương pháp dạy học | Lựa chọn |
| 1 | Phương pháp chung là thuyết trình kết hợp linh hoạt với các phương pháp dạy học tích cực | x |
| 2 | Phương pháp dạy học theo nhóm: Thảo luận nhóm; làm bài tập, bài tập lớn theo nhóm | x |
| 3 | Phương pháp dạy học theo dự án mô phỏng thực tế | |
| 4 | Dạy học thực hành (trong phòng máy tính) | x |
| 5 | Dạy học trải nghiệm: Kiến tập, thực tập doanh nghiệp | |
| 6 | Hướng dẫn tự học | x |
10.2 Ma trận phù hợp giữa phương pháp đánh giá với CLO
| STT | Phương pháp đánh giá | CLO 1.1 | CLO 2.1 | CLO 3.1 |
| 1 | Thuyết trình | x | x | |
| 2 | Thực hành | x | x | x |
| 3 | Hướng dẫn tự học | x | x |
- Đánh giá kết quả học tập
11.1. Phương pháp, hình thức đánh giá
11.1.1 Các phương pháp đánh giá
- Đánh giá chuyên cần (Tham gia học trên lớp; ý thức, thái độ, chất lượng tham gia các hoạt động học tập)
- Đánh giá kiến thức, kỹ năng:
- Vấn đáp: Theo câu hỏi
- Viết: Tự luận,
- Thực hành: Trên máy tính
11.1.2 Các hình thức đánh giá
- Đánh giá thường xuyên (chuyên cần)
- Đánh giá định kỳ (3 bài kiểm tra 1 tiết tự luận)
- Đánh giá tổng kết: Thi kết thúc học phần vấn đáp
11.2 Đánh giá mức độ đạt CĐR của học phần
| Thành phần đánh giá | Trọng số
(%) |
Hình thức đánh giá | Công cụ đánh giá | CLO | Trọng số CLO trong thành phần đánh giá
(%) |
Lấy dữ liệu đo lường mức độ đạt PLO/PI |
| (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) |
| Điểm chuyên cần | 10 | Đánh giá quá trình | Rubrics | |||
| 01 bài kiểm tra tự luận 45 phút giữa kỳ | 30 | Tự luận | Rubrics | CLO1.1, CLO2.1 | 60%
40% |
|
| 01 bài kiểm tra tự luận 45 phút cuối kỳ | Tự luận | Rubrics | CLO1.1, CLO2.1 | 60%
40% |
||
| Bài thi hết học phần | 60 | Vấn đáp | Tự đánh giá | CLO1.1, CLO2.1 | 60%
40% |
11.3. Các cách đánh giá kết quả học tập
11.3.1 Các cách đánh giá bài kiểm tra tự luận trong kỳ và thi tự luận cuối học phần
| Tiêu chí đánh giá của từng câu hỏi trong đề thi | Mức chất lượng | Thang điểm % |
| – Nội dung đủ, trả lời đúng 100% câu hỏi.
– Trình bày rõ ràng, diễn đạt ngắn gọn, súc tích, logic. – Mắc 1-2 lỗi về thuật ngữ chuyên môn. – Còn vài lỗi chính tả. |
Mức A
(Vượt quá mong đợi) |
85 – 100 |
| – Trả lời đúng 70-80% câu hỏi.
– Trình bày rõ ràng, diễn đạt logic. – Mắc ít lỗi (3-5) lỗi về thuật ngữ chuyên môn. – Có khá nhiều lỗi chính tả. |
Mức B
(Đáp ứng được mong đợi) |
70 – 84 |
| – Trả lời đúng 50-60% câu hỏi.
– Trình bày không rõ ý, chưa logic. – Mắc lỗi về thuật ngữ chuyên môn (trên 5 lỗi). – Nhiều lỗi chính tả. |
Mức C (Đạt) |
55 – 69 |
| – Trả lời đúng 40-50% câu hỏi.
– Không làm hết câu hỏi, bỏ nội dung hơn 60%. – Trình bày tối nghĩa, diễn đạt không rõ ý. – Mắc nhiều lỗi về thuật ngữ chuyên môn. – Nhiều lỗi chính tả. |
Mức D (Đạt, song cần cải thiện) |
40 – 54 |
| – Các trường hợp còn lại | Mức F
(Không đạt) |
Dưới 40 |
11.3.2 cách đánh giá chuyên cần
| Tiêu chí đánh giá | Mức chất lượng | Thang điểm |
| – Tham gia học tập trên lớp đạt trên 95% số tiết học
– Tham gia tích cực thảo luận trên lớp – Ý thức, thái độ học tập tốt |
Mức A
(Vượt quá mong đợi) |
8,5 – 10 |
| – Tham gia học tập trên lớp đạt từ 90-95% số tiết học
– Có tham gia thảo luận trên lớp – Ý thức, thái độ học tập tốt |
Mức B
(Đáp ứng được mong đợi) |
7,0 – 8,4 |
| – Tham gia học tập trên lớp đạt từ 85-90% số tiết học
– Ít tham gia thảo luận trên lớp – Ý thức, thái độ học tập chưa cao |
Mức C (Đạt, song cần cải thiện) |
5,5 – 6,9 |
| – Tham gia học tập trên lớp đạt từ 75% số tiết học
– Không tham gia thảo luận trên lớp – Ý thức, thái độ học tập không nghiêm túc |
Mức D (Chưa đạt) |
4,0 – 5,4 |
- Cơ sở vật chất phục vụ giảng dạy:
- Giảng đường: bảng, màn chiếu
- Danh mục trang thiết bị: máy chiếu, micro, SQL SERVER;
- Các nhóm sinh viên mang theo máy tính đã cài đặt các phần mềm phục vụ học tập.
Hà Nội, ngày 21 tháng 12 năm 2022
| Hiệu trưởng
PGS.TS. Phạm Ngọc Ánh |
Viện trưởng
TS. Phùng Văn Ổn |
Trưởng bộ môn
ThS. Vũ Minh Tâm |
Người soạn đề cương
Đỗ Trung Tuấn |
Facebook
