ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN: KHAI KHOÁNG DỮ LIỆU

Công Nghệ Thông Tin, it, phầm mềm, website, web, mobile app, trí tuệ nhân tạo, blockchain, AI, machine learning - Công Nghệ Thông Tin, it, phầm mềm, website, web, mobile app, trí tuệ nhân tạo, blockchain, AI, machine learning - Công nghệ thông tin 1 TRƯỜNG ĐH NGOẠI NGỮ - TIN HỌC TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Khoa CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Trình độ đào tạo: Đại học Ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 7480201 ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN 1. Thông tin chung về HP 1.1 Mã học phần: 1230403 1.2 Tên học phần: Khai khoáng dữ liệu 1.3 Ký hiệu học phần: 1.4 Tên tiếng Anh: Data Mining 1.5 Số tín chỉ: 4 (3 + 1) 1.6 Phân bố thời gian: - Lý thuyết: 45 tiết - Thực hành: 30 tiết - Tự học: 120 tiết 1.7 Các giảng viên phụ trách học phần: - Giảng viên phụ trách chính: - Danh sách giảng viên cùng giảng dạy: 1.8 Điều kiện tham gia học phần: - Học phần tiên quyết: Không có - Học phần học trước: Cơ sở dữ liệu - Học phần song hành: Không yêu cầu 2. Mục tiêu HP 2.1. Mục tiêu chung - Môn học này nhằm cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản về lĩnh vực Khai thác dữ liệu và những ứng dụng của nó vào các ngành khoa học khác. - Môn học này bao gồm các nội dung tổng quát liên quan đến quy trình khám phá tri thức từ dữ liệu và các nội dung chuyên sâu liên quan đến các kỹ thuật thông dụng trong khai thác dữ liệu như khai thác tập phổ biến và luật kết hợp, phân loại, gom cụm, biểu diễn và đánh giá tri thức. 2.2. Mục tiêu HP cụ thể 2.2.1. Về kiến thức: - Kiến thức nền tảng: Các khái niệm về lĩnh vực khai thác dữ liệu và các vấn đề liên quan. - Hiểu được ý nghĩa và ứng dụng của các bài toán trong khai thác dữ liệu đối với các vấn đề thực tế. 2.2.2. Về kỹ năng: - Xây dựng được một số thành phần của một hệ thống khai thác dữ liệu ở quy mô nhỏ. - Vận dụng được một số vấn đề và các cách tiếp cận trong khai thác dữ liệu. 2.2.3. Về thái độ - Có thái độ làm việc khoa học, trung thực, rõ ràng. - Chuẩn bị bài trước khi đến lớp. Đi học đầy đủ. Tham gia tích cực trong giờ học. - Làm tất cả các bài tập lý thuyết và thực hành. 2 3. Chuẩn đầu ra của HP “Khai khoáng dữ liệu” Bảng 3.1. Chuẩn đầu ra (CĐR) của HP Sau khi học xong học phần, SV có khả năng: Ký hiệu CĐR HP Nội dung CĐR HP (CLO) CLO1 Nắm vững các kiến thức về khai thác dữ liệu trong khai thác mẫu, luật, phân nhóm, gom cụm, biểu diễn và đánh giá tri thức. CLO2 Có trách nhiệm trong học tập, trung thực và sử dụng phần mềm hợp pháp. CLO3 Có khả năng sử dụng các công cụ hỗ trợ các giai đoạn trong việc khai thác dữ liệu. CLO4 Có khả năng đọc tài liệu và tự nghiên cứu những giải thuật cơ bản. CLO5 Vận dụng các thuật toán khai thác dữ liệu và cài đặt bổ sung vào các công cụ hỗ trợ khai thác dữ liệu 4. Mối liên hệ giữa CĐR HP (CLO) với CĐR CTĐT (PLO) Mức độ đóng góp của CLO vào PLO được xác định cụ thể: 1 – CLO có đóng góp vừa vào PLO 2 – CLO có đóng góp nhiều vào PLO Chú thích: 2 - Cao, 1 - Thấp - phụ thuộc vào mức hỗ trợ của CLO đối với PLO ở mức bắt đầu (1) hoặc mức nâng cao hơn mức bắt đầu, có nhiều cơ hội được thực hành, thí nghiệm, thực tế,…(mức 2) Bảng 4.1. Mối liên hệ của CĐR HP (CLO) đến CĐR của CTĐT (PLO) PLO (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7a,b,c,d) (8b, c,d) (9b,c,d) (10b,c,d) (11b,c,d) CLO 1 2 2 2 2 2 2 CLO 2 1 CLO 3 2 CLO4 2 2 CLO5 1 2 2 2 2 2 Tổng hợp học phần 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 5. Đánh giá HP a. Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá của HP Bảng 5.1. Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập của SV ở HP Thphần đánh giá Trọng số Bài đánh giá Trọng số con Rubric Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1 HD PP đánh giá (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) A1. Kiểm tra thường xuyên (KTTX) 20 A1.1. Từng buổi học 10 R1 CLO 1 - Điểm danh - Đánh giá hoạt động trên lớp A1.2. Tuần 4: Làm bài tập về khai thác mẫu 30 R3 CLO1 CLO3 CLO4 - Đánh giá khả năng đọc tài liệu và nghiên cứu giải thuật A1.3. Tuần 6: Làm bài tập về khai thác luật 30 R3 CLO1 CLO3 CLO4 A1.4. Tuần 8: Làm bài tập về phân lớp 30 R3 CLO1 CLO3 CLO4 A2. Đánh giá phần thực hành 30 Sinh viên hoàn thành bài thực hành trong buổi thực hành R3 CLO 3 CLO 4 - GV giao bài thực hành vào đầu mỗi buổi thực hành - GV chấm kết quả vào cuối buổi thực hành A3. Đánh 50 Thi cuối kỳ. R4 CLO 2 - Thi viết 3 giá cuối kỳ CLO 3 CLO 4 b. Chính sách đối với HP 6. Kế hoạch và nội dung giảng dạy HP Bảng 6.1. Kế hoạch và nội dung giảng dạy của HP theo tuần Tuần Buổi (3 tiếtb) Các nội dung cơ bản của bài học (chương) (đến 3 số) Số tiết (LTTH TT) CĐR của bài học (chương) chủ đề Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1 PP giảng dạy đạt CĐR Hoạt động học của SV() Tên bài đánh giá (ở cột 3 bảng 6.1 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 1 Chương 1. Giới thiệu chung về khai phá dữ liệu (KPDL) 1.1. Nhu cầu KPDL 1.2. Các khái niệm KPDL 1.3. Một số ứng dụng 1.4. Các vấn đề chính trong KPDL 3 1.1. Thuyết giảng 1.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 1.3. Liên hệ với những kiến thức đã học trước đó và kinh nghiệm đã có CLO1 CLO2 - GV sử dụng tài liệu 1 và projector để thuyết giảng - Phần chuẩn bị ở nhà: Đọc trước Cuốn 1: Phần 1; Cuốn 2: Chương 1, 2 - Ghi chú, tham gia các hoạt động trên lớp 2 Chương 2. Tiền xử lý dữ liệu 2.1. Vấn đề về dữ liệu 2.2. Phân tích cấu trúc và thuộc tính dữ liệu 2.3. Tiền xử lý dữ liệu 3 2.1. Thuyết giảng 2.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 2.3. Cách đánh giá giải thuật CLO1 CLO2 CLO3 - GV sử dụng tài liệu 1 và projector để thuyết giảng - Phần chuẩn bị ở nhà: Đọc trước Cuốn 1: Phần 1; Cuốn 2: Chương 3 - Ghi chú, tham gia các hoạt động trên lớp 3 Chương 3. Khai phá luật kết hợp 3.1. Các khái niệm cơ bản 3.2. Kỹ thuật khai thác mẫu phổ biến 3 3.1. Thuyết giảng 3.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 3.3. Trình bày ví dụ minh họa CLO1 CLO2 CLO3 - GV sử dụng tài liệu 1 và projector để thuyết giảng - Phần chuẩn bị ở nhà: Đọc trước Cuốn 1: Phần 2; Cuốn 2: Chương 6 - Ghi chú, tham gia các hoạt động trên lớp 4 Bài tập về khai thác mẫu 3 4.1. Giao bài tập 4.2. Mô tả các yêu cầu thực hiện 4.3. Đánh giá, hướng dẫn thực hiện và sửa bài CLO1 CLO3 CLO4 A1.2. 4 tập 5 Chương 3. Khai phá luật kết hợp 3.3. Kỹ thuật khai thác luật kết hợp 3 5.1. Thuyết giảng 5.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 5.3. Trình bày ví dụ minh họa CLO1 CLO2 CLO3 CLO4 - GV sử dụng tài liệu 1 và projector để thuyết giảng - Phần chuẩn bị ở nhà: Đọc trước Cuốn 1: Phần 2; Cuốn 2: Chương 6 - Ghi chú, tham gia các hoạt ...

Trang 1

TRƯỜNG ĐH NGOẠI NGỮ -

TIN HỌC TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Khoa CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Trình độ đào tạo: Đại học Ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 7480201

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN

1 Thông tin chung về HP

1.6 Phân bố thời gian:

1.7 Các giảng viên phụ trách học phần:

- Giảng viên phụ trách chính:

- Danh sách giảng viên cùng giảng dạy:

1.8 Điều kiện tham gia học phần:

2 Mục tiêu HP

2.1 Mục tiêu chung

- Môn học này nhằm cung cấp cho sinh viên những kiến thức cơ bản về lĩnh vực Khai thác dữ liệu và những ứng dụng của nó vào các ngành khoa học khác

- Môn học này bao gồm các nội dung tổng quát liên quan đến quy trình khám phá tri thức từ dữ liệu và các nội dung chuyên sâu liên quan đến các kỹ thuật thông dụng trong khai thác dữ liệu như khai thác tập phổ biến và luật kết hợp, phân loại, gom cụm, biểu diễn và đánh giá tri thức

2.2 Mục tiêu HP cụ thể

2.2.1 Về kiến thức:

- Kiến thức nền tảng: Các khái niệm về lĩnh vực khai thác dữ liệu và các vấn đề liên quan

- Hiểu được ý nghĩa và ứng dụng của các bài toán trong khai thác dữ liệu đối với các vấn đề thực tế

2.2.2 Về kỹ năng:

- Xây dựng được một số thành phần của một hệ thống khai thác dữ liệu ở quy mô nhỏ

- Vận dụng được một số vấn đề và các cách tiếp cận trong khai thác dữ liệu

2.2.3 Về thái độ

- Có thái độ làm việc khoa học, trung thực, rõ ràng

- Chuẩn bị bài trước khi đến lớp Đi học đầy đủ Tham gia tích cực trong giờ học

- Làm tất cả các bài tập lý thuyết và thực hành

Trang 2

3 Chuẩn đầu ra của HP “Khai khoáng dữ liệu”

Bảng 3.1 Chuẩn đầu ra (CĐR) của HP

Sau khi học xong học phần, SV có khả năng:

Ký hiệu CĐR

HP

Nội dung CĐR HP (CLO)

CLO1 Nắm vững các kiến thức về khai thác dữ liệu trong khai thác mẫu, luật, phân

nhóm, gom cụm, biểu diễn và đánh giá tri thức

CLO2 Có trách nhiệm trong học tập, trung thực và sử dụng phần mềm hợp pháp

CLO3 Có khả năng sử dụng các công cụ hỗ trợ các giai đoạn trong việc khai thác dữ

liệu

CLO4 Có khả năng đọc tài liệu và tự nghiên cứu những giải thuật cơ bản

CLO5 Vận dụng các thuật toán khai thác dữ liệu và cài đặt bổ sung vào các công cụ hỗ

trợ khai thác dữ liệu

4 Mối liên hệ giữa CĐR HP (CLO) với CĐR CTĐT (PLO)

Mức độ đóng góp của CLO vào PLO được xác định cụ thể:

1 – CLO có đóng góp vừa vào PLO

2 – CLO có đóng góp nhiều vào PLO

Chú thích: 2 - Cao, 1 - Thấp - phụ thuộc vào mức hỗ trợ của CLO đối với PLO ở mức bắt đầu (1) hoặc mức nâng cao hơn mức bắt đầu, có nhiều cơ hội được thực hành, thí nghiệm, thực tế,…(mức 2)

Bảng 4.1 Mối liên hệ của CĐR HP (CLO) đến CĐR của CTĐT (PLO) PLO (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7a,b,c,d) (8b, c,d) (9b,c,d) (10b,c,d) (11b,c,d)

Tổng

hợp học

phần

2

5 Đánh giá HP

a Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá của HP

Bảng 5.1 Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập của SV ở HP

Th/phần

đánh giá Trọng số Bài đánh giá Trọng số con

Rubric Lquan đến

CĐR nào ở bảng 3.1

HD PP đánh giá

A1 Kiểm

tra thường

xuyên

(KTTX)

20%

A1.1 Từng buổi học

10%

R1 CLO 1 - Điểm danh

- Đánh giá hoạt động trên lớp

A1.2 Tuần 4: Làm bài tập về khai thác mẫu 30%

CLO3 CLO4

- Đánh giá khả năng đọc tài liệu và nghiên cứu giải thuật

A1.3 Tuần 6: Làm bài tập về khai thác luật

CLO3 CLO4

A1.4 Tuần 8: Làm bài tập về phân lớp

CLO3 CLO4

A2 Đánh

giá phần

thực hành

30%

Sinh viên hoàn thành bài thực hành trong buổi thực hành

CLO 4

- GV giao bài thực hành vào đầu mỗi buổi thực hành

- GV chấm kết quả vào cuối buổi thực hành

Trang 3

CLO 4

b Chính sách đối với HP

6 Kế hoạch và nội dung giảng dạy HP

Bảng 6.1 Kế hoạch và nội dung giảng dạy của HP theo tuần Tuần/

Buổi

(3

tiết/b)

Các nội dung cơ bản của bài học (chương) (đến 3 số)

Số tiết (LT/TH/

TT)

CĐR của bài học (chương)/

chủ đề

Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1

PP giảng dạy đạt CĐR

Hoạt động học của SV(*)

Tên bài đánh giá

(ở cột 3

bảng 6.1

1 Chương 1 Giới thiệu

chung về khai phá dữ

liệu (KPDL)

1.1 Nhu cầu KPDL

1.2 Các khái niệm

KPDL

1.3 Một số ứng dụng

1.4 Các vấn đề chính

trong KPDL

giảng

1.2 Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 1.3 Liên hệ với những kiến thức

đã học trước đó

và kinh nghiệm

đã có

CLO1 CLO2

- GV sử dụng tài liệu [1] và projector

để thuyết giảng

- Phần chuẩn bị ở nhà:

Đọc trước Cuốn [1]:

Phần 1;

Cuốn [2]:

Chương 1,

2

- Ghi chú, tham gia các hoạt động trên lớp

2 Chương 2 Tiền xử lý

dữ liệu

2.1 Vấn đề về dữ liệu

2.2 Phân tích cấu trúc

và thuộc tính dữ liệu

2.3 Tiền xử lý dữ liệu

giảng

2.2 Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 2.3 Cách đánh giá giải thuật

CLO1 CLO2 CLO3

Phần 1;

Cuốn [2]:

Chương 3

3 Chương 3 Khai phá

luật kết hợp

3.1 Các khái niệm cơ

bản

3.2 Kỹ thuật khai

thác mẫu phổ biến

giảng

3.2 Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 3.3 Trình bày

ví dụ minh họa

CLO1 CLO2 CLO3

Phần 2;

Cuốn [2]:

Chương 6

4 Bài tập về khai thác mẫu 3 4.1 Giao bài

tập 4.2 Mô tả các yêu cầu thực hiện

4.3 Đánh giá, hướng dẫn thực hiện và sửa bài

CLO1 CLO3 CLO4

A1.2

Trang 4

5 Chương 3 Khai phá

luật kết hợp

3.3 Kỹ thuật khai

thác luật kết hợp

giảng

ví dụ minh họa

CLO1 CLO2 CLO3 CLO4

Phần 2;

Cuốn [2]:

Chương 6

6 Bài tập về khai thác luật 3 6.1 Giao bài

6.3 Đánh giá, hướng dẫn thực hiện và sửa bài tập

CLO1 CLO3 CLO4

A1.3

7 Chương 4 Phân lớp

4.1 Các khái niệm

4.2 Kỹ thuật phân lớp

có giám sát

4.3 Kỹ thuật phân lớp

bán giám sát

giảng

ví dụ minh họa

CLO1 CLO2 CLO3 CLO4 CLO5

Phần 3;

Cuốn [2]:

Chương 7

8 Bài tập về phân lớp 3 8.1 Giao bài

8.3 Đánh giá, hướng dẫn thực hiện và sửa bài tập

CLO1 CLO3 CLO4

A1.4

9 Chương 5 Gom nhóm

dữ liệu

5.1 Khái niệm cơ bản

Các phương pháp gom

nhóm

giảng

ví dụ minh họa

Phần 3;

Cuốn [2]:

Chương 8

dữ liệu (tt)

5.2.2 Phương pháp phân

giảng

9.2 Đặt câu hỏi

CLO1 CLO2 CLO3

- GV sử dụng tài liệu [1] và

Trang 5

cấp

5.2.3 Phương pháp dựa

trên mật độ

gợi mở để sinh viên trả lời 9.3 Trình bày

ví dụ minh họa

CLO4 CLO5

projector

dữ liệu (tt)

5.2.4 Phương pháp dựa

trên mô hình

5.3 Phân tích cá biệt

giảng

ví dụ minh họa

Phần 3;

Cuốn [2]:

Chương 8

12 Chương 6 Phát hiện

dữ liệu bất thường

6.1 Thế nào là dữ liệu

bất thường 6.2 Phân loại dữ liệu

bất thường 6.3 Thách thức khi

phát hiện dữ liệu bất thường 6.4 Phương pháp phát

hiện 6.4.1 Phương pháp

giám sát, bán giám sát

và không giám sát

được các khái niệm và cơ chế hoạt động của giải thuật phân lớp dữ liệu

CLO1 CLO2 CLO3 CLO4

CLO5

Đọc trước nội dung ở chương 9 cuốn [1]

(tt)

6.4.2 Phương pháp

thống kê, dựa trên xấp

xĩ, dựa trên gom

nhóm

dụng sáng tạo các kỹ thuật đã học vào các vấn

đề thực tế.

Đọc trước nội dung ở chương 1-3 cuốn [2]

- Thuyết trình

(tt)

6.5 Khai thác các dữ

liệu bất thường có ngữ cảnh

Khai thác nhóm dữ

liệu bất thường

được các khái niệm và cơ chế hoạt động của giải thuật phân lớp dữ liệu

Đọc trước nội dung ở chương 9 cuốn [1]

kiến thức 15.2 Rút tỉa bài học kinh nghiệm từ các bài tập

- Ôn tập nội dung lý thuyết

- Thảo luận

và ghi chú

- Các học phần thực hành: được tổ chức thực hiện vào tuần thứ 4 của học kỳ, có nội dung thuyết

giảng và chuẩn đầu ra tương quan với nội dung bài giảng lý thuyết

Buổi/

Số tiết (TH)

Hoạt động của giảng viên Lquan đến CĐR nào

ở bảng 3.1

Hoạt động học của

SV

Tên bài đánh giá

1 Bài 1: Cài đặt và các thao tác 3 TH - Thuyết giảng CLO1 - Nghe A2

Trang 6

trên Weka - Hướng dẫn

sinh viên thực hiện

CLO3 giảng, ghi

chú

- Trả lời câu hỏi

- Thực hành trên máy

2 Bài 2: Sử dụng Weka trong

phân tích và thực thi các thuật

toán phân lớp

3 TH - Thuyết giảng

- Hướng dẫn sinh viên thực hiện

CLO1 CLO3

- Nghe giảng, ghi chú

A2

3,4 Bài 3: Cài đặt thuật toán tiền

xử lý dữ liệu cơ bản

CLO1 CLO3

A2

5 Bài 4: Cài đặt thuật toán khai

thác mẫu 3 TH - Thuyết giảng - Hướng dẫn

sinh viên thực hiện

CLO1 CLO3

A2

6 Bài 5: Cài đặt thuật toán khai

thác luật kết hợp

CLO1 CLO3

A2

7 Bài 6: Cài đặt thuật toán phân

lớp

CLO1 CLO3

A2

8 Bài 7: Cài đặt thuật toán phân

cụm

CLO1 CLO3

A2

9 Bài 8: Nhúng source code vào

Weka

CLO 1 CLO 2 CLO 3 CLO 4

A2

10 Bài 9: Thi thực hành 3 TH - Giao bài thi CLO 1

CLO 2 CLO 3 CLO 4

- Thực hiện trên máy

A2

7 Học liệu:

Bảng 7.1 Sách, giáo trình, tài liệu tham khảo

XB

Tên sách, giáo trình, tên bài báo, văn bản

NXB, tên tạp chí/ nơi ban hành VB Giáo trình chính

1 Nguyễn Đức Thuấn 2013 Nhập môn- Giáo trình phát hiện tri thức NXB Thông tin và

Trang 7

Sách, giáo trình tham khảo

2 Jiawei Han and

Micheline Kamber

2000 Data Mining: Concepts and Techniques

(http://web.engr.illinois.edu/~hanj/bk1/)

Morgan Kaufmann Publishers

3 Ullman Jeffrey D 2000 Nguyên lý các hệ cơ sở dữ liệu và cơ sở

tri thức: Các hệ cơ sở tri thức NXB Thống kê

Bảng 7.2 Danh mục địa chỉ web hữu ích cho HP

nhật

1 Data mining Tutorial https://www.tutorialspoint.com/data_mining/ 20/07/2019

2 Weka 3: Machine Learning

Software in Java

3 Data Mining Lecture Notes https://examupdates.in/data-mining-lecture-notes/ 20/07/2019

8.Cơ sở vật chất phục vụ giảng dạy:

Bảng 8.1 Cơ sở vật chất giảng dạy của HP

TT

Tên giảng đường,

PTN, xưởng, cơ sở

TH

Danh mục trang thiết bị, phần mềm chính

phục vụ TN,TH

Phục vụ cho nội dung Bài

học/Chương Tên thiết bị, dụng cụ, phần

mềm,…

Số lượng

1 Phòng máy Khoa CNTT Phần mềm Weka 3

Eclipse IDE for Java Developers/

IntelliJ IDEA

1 Tất cả buổi thực hành

Trần Minh Thái

TPHCM ngày … /… /…

Tiêu đề	Khai khoáng dữ liệu
Trường học	Trường ĐH Ngoại Ngữ Tin Học TP.HCM
Chuyên ngành	Công nghệ thông tin
Thể loại	Đề cương chi tiết học phần
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	7
Dung lượng	598,1 KB