Nghiên cứu này nhằm đánh giá thực trạng học tập môn lập trình Python của học sinh lớp 10 ở một số trường trung học phổ thông trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên. Đây là đối tượng mới được tiếp cận với lập trình Python và cần được hỗ trợ ngay từ đầu để việc học lập trình trở nên dễ dàng hơn, giúp các em có thêm nguồn cảm hứng, động lực trong quá trình học tập.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài mở đầu - Giới thiệu môn học" cung cấp cái nhìn tổng quan về môn học lập trình Python cho máy học, bao gồm mục tiêu, nội dung chính và phương pháp giảng dạy. Người học sẽ được giới thiệu vai trò của Python trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy, cũng như các thư viện phổ biến như NumPy, Pandas, Scikit-learn. Ngoài ra, bài giảng còn đề cập đến yêu cầu đầu vào và kỳ vọng đầu ra của khóa học.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 5 - Introduction Feature Engineering & Selection" bao gồm các kỹ thuật biến đổi dữ liệu, mã hóa biến phân loại, chuẩn hóa và rút trích đặc trưng, cũng như các phương pháp chọn đặc trưng dựa trên thống kê, mô hình hoặc thuật toán học máy. Người học sẽ sử dụng các công cụ Python như Scikit-learn để thực hành cải thiện hiệu quả và độ chính xác của mô hình bằng cách tối ưu tập đặc trưng đầu vào.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 9 - Mô hình và bài toán máy học" trình bày về bài toán máy học; mô hình máy học; máy học tự động (Auto Machine learning). Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - Xây dựng mô hình máy học" tập trung vào quy trình xây dựng mô hình máy học từ đầu đến cuối, bao gồm các bước huấn luyện, đánh giá và tối ưu hóa mô hình. Nội dung bao gồm cách chọn mô hình phù hợp, huấn luyện mô hình với dữ liệu, đánh giá hiệu suất mô hình qua các chỉ số như accuracy, precision, recall, F1-score, và sử dụng các kỹ thuật như cross-validation để đảm bảo mô hình không bị quá khớp. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - Xây dựng mô hình máy học (tt)" tập trung vào các kỹ thuật quan trọng trong việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình máy học. Nội dung bao gồm: Model Selection và Evaluation; Handle Imbalanced Data Method; Error Analysis Model. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 1 - Lập trình với thư viện NumPy" sẽ giới thiệu thư viện Numpy – công cụ nền tảng trong xử lý dữ liệu cho học máy với Python. Nội dung bao gồm cách tạo và thao tác với mảng ndarray, chỉ số và lát cắt, các phép toán số học và hàm thống kê cơ bản. Sinh viên sẽ học cách tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu nhờ vào các thao tác vector hóa, một kỹ năng quan trọng trong các ứng dụng máy học.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 4 - Data validation & EDA application" giới thiệu quy trình kiểm tra dữ liệu (data validation) và phân tích khám phá dữ liệu (exploratory data analysis - EDA) trong bối cảnh lập trình Python cho máy học. Nội dung bao gồm phát hiện và xử lý dữ liệu thiếu, dữ liệu ngoại lai, định dạng sai; áp dụng các kỹ thuật thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu để hiểu rõ cấu trúc và mối quan hệ trong tập dữ liệu.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 6 - Advanced Feature Engineering" bao gồm tạo đặc trưng tương tác, biến đổi phi tuyến, rút trích đặc trưng từ dữ liệu thời gian, văn bản và danh mục; cùng các chiến lược xử lý đặc trưng có phân bố không chuẩn hoặc chênh lệch tỷ lệ. Sinh viên sẽ được thực hành với Python và các thư viện hỗ trợ như Scikit-learn, Feature-engine hoặc custom transformer trong pipeline để xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu linh hoạt và hiệu quả.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - Quy trình xây dựng mô hình máy học" trình bày các bước cơ bản trong quy trình xây dựng mô hình máy học, từ thu thập và xử lý dữ liệu, chia tập dữ liệu, lựa chọn thuật toán, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu suất đến tối ưu hóa mô hình. Người học sẽ được làm quen với các công cụ hỗ trợ trong Python như Scikit-learn và quy trình kiểm định chéo (cross-validation), giúp đảm bảo mô hình có tính khái quát và hiệu quả cao khi triển khai thực tế.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 8 - Phân loại mô hình & các mô hình máy học" trình bày cách phân loại các mô hình máy học và giới thiệu các nhóm mô hình phổ biến hiện nay. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 7 - Lựa chọn đặc trưng" tập trung vào các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng (feature selection) nhằm loại bỏ các đặc trưng dư thừa, không liên quan hoặc gây nhiễu cho mô hình học máy. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 2 - Python cho khoa học dữ liệu" bao gồm các nội dung chính sau đây: Cài đặt jupyter notebook; đọc ghi file cơ bản; trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib; thao tác trên dữ liệu với Pandas. Mời các bạn cùng tham khảo!

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm ứng dụng phương pháp học máy trong giao dịch chứng khoán tự động theo chỉ báo, giúp nhà đầu tư kiểm tra hiệu quả của các chiến lược giao dịch theo chỉ báo và đề xuất danh mục đầu tư phù hợp với chiến lược nhất, giảm thiểu thời gian và công sức xử lý thông tin dữ liệu.

Mục đích nghiên cứu sáng kiến nhằm giúp học sinh thấy được ứng dụng của môn Tin học vào giải quyết các bài toán thực tế, thấy được khả năng sử dụng môn học để giải quyết các môn học khác. Từ đó, nắm được tính ứng dụng cao của môn học, tăng thêm niềm yêu thích và động lực học tập cho học sinh.

Đề tài "Rèn luyện kỹ năng lập trình với chủ đề câu lệnh lặp cho học sinh khá giỏi trong ngôn ngữ lập trình Python" tập trung vào việc đưa ra hệ thống lý thuyết về cấu trúc lặp và rèn luyện kỹ năng lập trình với chủ để câu lệnh lặp trong NNLT Python giúp học sinh lĩnh hội tri thức, giúp các em tích cực, chủ động tích lũy kiến thức.

Sáng kiến "Sử dụng phương pháp trò chơi khi dạy học ngôn ngữ lập trình Python Tin học 10 nhằm nâng cao hứng thú học tập cho học sinh" được hoàn thành với mục tiêu nhằm giúp học sinh dễ dàng tiếp thu kiến thức, khơi dậy lòng đam mê, yêu thích khi học Tin học; Tạo cho HS hứng thú khi tư duy thuật toán và yêu thích lập trình; Nâng cao chất lượng dạy và học môn Tin học 10.

Sáng kiến "Vận dụng dạy học STEM chủ đề: Giải quyết vấn đề với sự trợ giúp của máy tính nhằm tăng hứng thú và phát huy năng lực sáng tạo của học sinh THPT Quỳnh Lưu 4 thông qua dạy học lập trình Python" được hoàn thành với mục tiêu nhằm giúp học sinh yêu thích, hứng thú với bộ môn tin học, phát huy năng lực sáng tạo của học sinh. Giúp giáo viên áp dụng dạy học STEM trong chương trình tin học lớp 10 theo chương trình giáo dục phổ thông 2018. Hình thành cho học sinh khả năng phân tích, xử lý các vấn đề liên quan, thiết kế sản phẩm, tự tin hơn trong cuộc sống.

Mục đích nghiên cứu sáng kiến nhằm đưa ra một số giải pháp để học sinh trường THPT Thành phố Điện Biên Phủ yêu thích lập trình Python. Từ đó giúp học sinh hiểu bài, nắm vững kiến thức, phát triển tư duy lập trình để giải quyết các bài toán; Hình thành cho học sinh một số phẩm chất và năng lực cần thiết để đáp ứng được những công việc trong thời đại công nghệ 4.0.

Bài giảng Ngôn ngữ lập trình Python - Chương 1: Giới thiệu, chương này cung cấp cho học viên những nội dung sau: giới thiệu ngôn ngữ python; môi trường cài đặt; cài đặt Python 3; sử dụng Google Colab, Kaggle; Visualize code execution; Jupyter notebook;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!