1
KHAI THÁC DỮ LIỆU
& ỨNG DỤNG
(DATA MINING)
GV : ThS. NGUYỄN HOÀNG TÚ ANH
2
NỘI DUNG
Giới thiệu về môn học
Giới thiệu về khai thác
dữ liệu (DM)
2
3
GIỚI THIỆU MÔN HỌC
Tai sao chọn môn học này ?
Thế mạnh và nền tảng kiến thức :
TTNT, hệ QTCSDL, thống kê, kinh tế,…
Sự quan tâm đến kiến thức, vấn đề mới.
Mục tiêu môn học :
Cung cấp các khái niệm và kỹ thuật cơ bản của
khai thác dữ liệu (DM)
Chuyển dữ liệu về dạng phù hợp
Tìm tri thức từ dữ liệu
Biểu diễn, đánh giá tri thức
Ứng dụng của DM
Các kỹ năng giải quyết vấn đề
4
Thông tin liên lạc
Giảng viên lý thuyết :
Th.s. Nguyễn Hoàng Tú Anh
nhtanh@fit.hcmus.edu.vn
Tel : 38354266 –803
Website môn học :
http://courses.cs.hcmus.edu.vn/
3
5
CHƯƠNG TRÌNH
45 tiết lý thuyết và 30 tiết thực hành
Tổng quan
Chuẩn bị dữ liệu
Tập phổ biến và luật kết hợp
Bài toán phân lớp
Bài toán gom nhóm
Các nghiên cứu xa hơn
6
Hình thức học
Lý thuyết:
Bài giảng : GV cung cấp slide theo tiến độ.
Bài tập theo nhóm và bài tập cá nhân.
Tìm hiểu, nghiên cứu tài liệu để báo cáo
xemina
Thực hành :
Hình thức 2
Sử dụng PM Weka
Cài đặt một số thuật toán
4
7
HÌNH THỨC KIỂM TRA VÀ
ĐÁNH GIÁ
Hệ thống thang điểm:
Bài thi lý thuyết: 4.5 điểm
Bài tập theo nhóm và cá nhân: 1.5 điểm
Báo cáo xemina: 1.5 điểm
Bài tập thực hành hằng tuần: 2.5 điểm
Điểm cộng cho phần TH: tối đa 1 điểm
8
HÌNH THỨC KIỂM TRA VÀ
ĐÁNH GIÁ
Thi lý thuyết:4.5 điểm
Thi viết, đựơc sử dụng tài liệu, KHÔNG sử dụng laptop,
mang theo máy tính : thời gian 120’
Bài tập theo nhóm và cá nhân: 1.5 điểm
Bài tập làm theo nhóm và cá nhân trên lớp và qua Moodle.
Tối đa 4 SV/nhóm.
Hạn chót đăng ký nhóm qua Moodle: 15/09/2009
Báo cáo xemina: 1.5 điểm
Thực hiện theo nhóm đã đăng ký bài tập nhóm
(4SV/nhóm).
Các nhóm sẽ đăng ký nội dung xemina theo thông báo
trên website môn học.(trong tuần từ 21/9 -26/9)
5
9
HÌNH THỨC KIỂM TRA VÀ
ĐÁNH GIÁ
Bài tập (theo nhóm và cá nhân): 1.5 điểm
Bài tập làm theo nhóm hoặc cá nhân trên lớp và qua
Moodle hằng tuần.
Đánh giá sự tham gia lớp học và sự chuẩn bị bài
trong suốt quá trình học tập.
Điểm bài tập sẽ đánh giá trên tất cả các bài tập
hằng tuần trên lớp và qua Moodle.
Đối với các bài tập làm theo nhóm, trưởng
nhóm cần thống kê tỷ lệ đóng góp của
từng thành viên trong nhóm.
10
HÌNH THỨC KIỂM TRA VÀ
ĐÁNH GIÁ
Bài tập (theo nhóm và cá nhân): 1.5 điểm
Đánh giá sự tham gia lớp học và sự chuẩn bị bài
trong suốt quá trình học tập.
30% - bài tập cá nhân trong giờ học và 70%là bài
tập theo nhóm.
Để có thể đạt kết quả tốt, các SV cần xem trước bài
giảng để chuẩn bị.
Các mức đánh giá:
A– Xuất sắc 100% số điểm
B - Đạt yêu cầu ~70% số điểm
C - Không đạt yêu cầu ~30%số điểm
F - Không làm hoặc giống bài của SV khác 0% số điểm