D. Toán và Khoa học cơ bản ( Mathematics and basic science s)
42IT3930 Project II 2(0-0-4-8)
Học phần song hành (Corequisite Courses): Không (None)
Mục tiêu: Học phần này nhằm cung cấp một cái nhìn khái quát về lĩnh vực nghiên cứu tìm kiếm thông tin, kiến thức về máy tìm kiếm, mô hình tìm kiếm thông tin, cấu trúc dữ liệu chỉ mục, thuật toán thực hiện truy vấn. Đồng thời học phần cũng cung cấp các kỹ năng vận dụng kiến thức toán học và lập trình để phân tích vấn đề và xây dựng mô hình, phát triển giải pháp công nghệ, triển khai dịch vụ, kiểm nghiệm giả thuyết và đánh giá giải pháp tìm kiếm thông tin. Bên cạnh đó học phần còn giải thích mối liên hệ giữa giải pháp công nghệ tìm kiếm thông tin và các yếu tố kinh tế, xã hội, rèn luyện các kỹ năng thuyết trình và làm việc nhóm.
Objectives: This course provides an overview on the field of information retrieval, information retrieval models, knowledge about search engine, important index structures and algorithms for query processing. This course also helps students to develop the necessary skills to analyze information retrieval problems, work with information retrieval models, develop and evaluate a simple search engine, using their prior experiences in mathematics and programming. At the same time, this course also helps students in continuous development of presentation and teamworking skills, and brings to students some perspectives on the economical and social aspects of an information technology solution.
Nội dung: Khái niệm tìm kiếm thông tin, các mô hình tìm kiếm thông tin, đánh giá trong tìm kiếm thông tin, trọng số từ, xếp hạng, thực hiện truy vấn, phân lớp và phân cụm văn bản, thu thâp dữ liệu Web, căn bản tìm kiếm thông tin trên Web.
Content: The field information retrieval, information retrieval models, evaluation in information retrieval, term weighting, ranking, query processing, text classification and clustering, Web crawling, Web search basics.
IT4930 Nhập môn Khoa học dữ liệu (Introduction to Data Science)
Khối lượng (Credits): 2(2-1-0-4)
Học phần tiên quyết (Prerequisite): Không (None)
Học phần học trước (Pre-courses): IT3010/IT3011, IT3040/IT3210, IT3090/IT3292,
Học phần song hành (Corequisite Courses): IT3190
Mục tiêu: Học phần này nhằm cung cấp cho sinh viên các kiến thức cơ bản về Khoa học dữ liệu, một lĩnh vực liên ngành về các phương pháp, các quá trình, và các hệ thống có khả năng học/phát hiện tri thức từ dữ liệu. Các phương pháp và mô hình trong Khoa học dữ liệu sẽ giúp con người/máy đưa ra các quyết định và phán đoán tốt trong thực tế. Môn học sẽ giúp sinh viên nắm được và vận dụng được các bước chính khi phân tích dữ liệu, bao gồm tạo giả thuyết, lấy dữ liệu, tiền xử lý, phân tích, đánh giá chất lượng, và đưa ra phán đoán. Các phương pháp/mô hình từ Học máy (Machine Learning), Khai phá dữ liệu (Data Mining), và Thống kê (Statistics) sẽ được giới thiệu. Sinh viên sẽ được hướng dẫn làm sao có thể làm việc với dữ liệu text, image, videos, graphs, feedbacks… Ngoài ra, môn học sẽ giới thiệu các công cụ và thư viện mà được ưa dùng trong thực tiễn.
Objectives: This course introduces students to the field of Data Science, an interdisciplinary field of scientific methods, processes, and systems to extract knowledge from data. Methods from Data Science would support decision making and prediction. This course presents the key steps of data science processes, such as making assumption, data crawling, preprocessing, data analysis, knowledge evaluation, making prediction. Necessary methods from machine learning, data mining, and statistics will be introduced. The students will be introduced to how to work with texts, images, videos, graphs, social networks, ratings, feedbacks, … This course also introduces the typical applications in practice and useful tools and libraries.