Page 284 - CTDT MAR 2022

7. Nội dung học phần và kế hoạch giảng dạy

Nội dung
Phương pháp
STT Nội dung giảng dạy Số tiết CLOs và hướng
giảng dạy
dẫn tự học
1 Chương 1. Tổng quan về các hệ thống hỗ 6 (6/0) 1,2,3 Thuyết giảng
trợ quá trình ra quyết định Thảo luận
1.1 Hệ thống hỗ trợ kinh doanh thông minh
1.2 Hệ thống phân tích dữ liệu kinh doanh
1.3 Khoa học dữ liệu
1.4 Trí tuệ nhân tạo
1.5 Bản chất của dữ liệu, mô hình thống kê
và trực quan hóa báo cáo
2 Chương 2: Phân tích dữ liệu để dự báo 9 (3/6) 1,2,3 Thuyết giảng
và học máy Thảo luận
2.1 Khai phá dữ liệu kinh doanh Làm bài tập
2.2 Các kỹ thuật học máy để phân tích dự về nhà
báo
2.3 Học sâu và điện toán nhận thức
2.4 Khai phá ngôn ngữ và hệ thống phân
tích mạng xã hội

3 Chương 3: Phân tích dữ liệu để dự báo 9(3/6) 1,2,3 Thuyết giảng
và dữ liệu lớn Thảo luận
3.1 Phân tích dữ liệu để dự báo Làm bài tập
3.2 Giới thiệu về dữ liệu lớn về nhà
3.3 Giới thiệu về điện toán đám mây
3.4 Giới thiệu về phân tích vị trí
4 Chương 4: Rô bốt, mạng xã hội, trí tuệ 6 (3/3) 1,2,3 Thuyết giảng
nhân tạo và Internet vạn vật Thảo luận
4.1 Khai phá dữ liệu Làm bài tập
4.2 Các kỹ thuật lập mô hình dự báo về nhà
4.3 Phân tích, khai phá ngôn ngữ tự nhiên
4.4 Phân tích, khai phá dữ liệu trên web và
mạng xã hội
8. Phương pháp đánh giá

a. Phương pháp đánh giá các chuẩn đầu ra của học phần

CLO Bài kiểm tra Phương pháp đánh giá Loại đánh giá Tỷ trọng Chỉ tiêu
1 Bài thi cuối kì Trắc nghiệm khách quan Summative 100% 70%
2 Bài tập lớn thực hành 1 Báo cáo thực hành Summative 100% 65%
3 Bài tập lớn thực hành 2 Báo cáo thực hành Summative 100% 75%
b. Các thành phần đánh giá

Phương pháp đánh giá Tỷ trọng %
Lý thuyết Đánh giá thường xuyên 20
- Bài kiểm tra thường xuyên 10

282