Khóa Luận Tốt Nghiệp Ngành Khoa Học Dữ Liệu Tại Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin

• Tác giả: Nguyễn Huỳnh Vương Quốc
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Trọng Hợp
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin
• Chuyên ngành: Khoa Học Dữ Liệu
• Đề tài: Khóa Luận Tốt Nghiệp Ngành Khoa Học Dữ Liệu Tại Trường Đại Học Công Nghệ Thông Tin
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Đối tượng nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Bố cục của nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN
• 2.1. Giới thiệu về đề tài
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
• 3.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 3.1.1. Bài toán phát hiện lừa đảo tuyển dụng
• 3.1.2. Bài toán phân tích cảm xúc dựa trên danh mục khía cạnh
• 3.1.3. Bài toán phát hiện với khả năng giải thích
• 3.2. Tình hình nghiên cứu ở Việt Nam
• 4. CHƯƠNG 4: BỘ DỮ LIỆU ViReCAX
• 4.1. Xây dựng hướng dẫn gán nhãn dữ liệu
• 4.2. Nguồn tham khảo của hướng dẫn gán nhãn
• 4.3. Tiêu chí đánh giá khía cạnh tiêu đề công việc
• 4.4. Tiêu chí đánh giá khía cạnh mô tả công việc
• 4.5. Tiêu chí đánh giá khía cạnh công ty
• 4.6. Tiêu chí đánh giá khía cạnh các thông tin khác
• 4.7. Cách thức gán nhãn
• 4.8. Quy trình gán nhãn bộ dữ liệu
• 4.9. Đánh giá độ đồng thuận
• 4.9.1. Đánh giá cho những người gán nhãn chuẩn
• 4.9.2. Đánh giá cho những người gán nhãn mới
• 5. CHƯƠNG 5: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
• 5.1. Phân tích thống kê tổng quan
• 5.1.1. Tổng quan về bộ dữ liệu
• 5.1.2. Thống kê về độ dài
• 5.1.3. Thống kê về khía cạnh khác
• 6. CHƯƠNG 6: CÁC HƯỚNG TIẾP CẬN CHO BÀI TOÁN
• 6.1. Mô hình đa ngôn ngữ
• 6.2. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
• 6.3. Phương pháp đề xuất
• 7. CHƯƠNG 7: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 7.1. Phương pháp đánh giá
• 7.1.1. Độ đo đánh giá tác vụ phân lớp
• 7.1.2. Độ đo đánh giá tác vụ tạo sinh văn bản
• 7.2. Phương pháp tiền xử lý và cấu hình thực nghiệm
• 7.3. Phân tích lỗi
• 8. CHƯƠNG 8: KẾT LUẬN, HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 8.1. Kết luận
• 8.2. Hạn chế
• 8.3. Hướng phát triển trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC A: THU THẬP KHẢO SÁT
• A.1. Thông tin về người khảo sát
• A.2. Kết quả khảo sát
• PHỤ LỤC B: CÁC MẪU TIN TUYỂN DỤNG ĐƯỢC GÁN NHÃN KHÁC
• PHỤ LỤC C: CÁC MẪU TIN TUYỂN DỤNG ĐƯỢC PHÂN LOẠI SAI KHÁC

I. Tổng quan về Khóa Luận Tốt Nghiệp Ngành Khoa Học Dữ Liệu

Khóa luận tốt nghiệp ngành khoa học dữ liệu tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin là một bước quan trọng trong hành trình học tập của sinh viên. Đây là cơ hội để sinh viên áp dụng kiến thức đã học vào thực tiễn, đồng thời phát triển kỹ năng nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Khóa luận không chỉ giúp sinh viên hiểu rõ hơn về lĩnh vực khoa học dữ liệu mà còn tạo điều kiện cho họ tiếp cận với các công nghệ mới nhất trong ngành.

1.1. Ý nghĩa của Khóa Luận Tốt Nghiệp

Khóa luận tốt nghiệp giúp sinh viên củng cố kiến thức và kỹ năng trong ngành khoa học dữ liệu. Nó cũng là cơ hội để sinh viên thể hiện khả năng nghiên cứu và giải quyết vấn đề thực tiễn.

1.2. Cấu trúc của Khóa Luận Tốt Nghiệp

Khóa luận thường bao gồm các phần như giới thiệu, lý thuyết, phương pháp nghiên cứu, kết quả và thảo luận. Mỗi phần đều có vai trò quan trọng trong việc trình bày và bảo vệ ý tưởng nghiên cứu.

II. Những Thách Thức Trong Nghiên Cứu Khoa Học Dữ Liệu

Nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu không thiếu những thách thức. Các vấn đề như chất lượng dữ liệu, tính khả thi của mô hình và khả năng giải thích kết quả là những yếu tố quan trọng cần được xem xét. Sinh viên cần phải đối mặt với những khó khăn này để có thể hoàn thành khóa luận một cách hiệu quả.

2.1. Chất lượng Dữ Liệu

Chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định đến độ chính xác của các mô hình phân tích. Dữ liệu không đầy đủ hoặc sai lệch có thể dẫn đến kết quả không chính xác.

2.2. Khả Năng Giải Thích Kết Quả

Khả năng giải thích kết quả là một thách thức lớn trong khoa học dữ liệu. Sinh viên cần phải tìm cách trình bày và giải thích các kết quả một cách rõ ràng và dễ hiểu.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Trong Khóa Luận Tốt Nghiệp

Để thực hiện khóa luận tốt nghiệp, sinh viên cần lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp. Các phương pháp như phân tích thống kê, học máy và học sâu thường được áp dụng để giải quyết các bài toán trong khoa học dữ liệu.

3.1. Phân Tích Thống Kê

Phân tích thống kê giúp sinh viên hiểu rõ hơn về dữ liệu và các mối quan hệ giữa các biến. Đây là bước đầu tiên quan trọng trong quá trình nghiên cứu.

3.2. Học Máy và Học Sâu

Học máy và học sâu là những công nghệ tiên tiến giúp sinh viên xây dựng các mô hình dự đoán và phân loại. Việc áp dụng các kỹ thuật này sẽ nâng cao chất lượng nghiên cứu.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Khóa Luận Tốt Nghiệp

Khóa luận tốt nghiệp không chỉ là một bài tập học thuật mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Các kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, y tế và giáo dục.

4.1. Ứng Dụng Trong Kinh Doanh

Nghiên cứu khoa học dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả hoạt động. Các mô hình dự đoán có thể hỗ trợ trong việc ra quyết định.

4.2. Ứng Dụng Trong Y Tế

Trong lĩnh vực y tế, khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân và dự đoán các xu hướng sức khỏe. Điều này giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Tương Lai

Khóa luận tốt nghiệp ngành khoa học dữ liệu tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin là một bước quan trọng trong sự nghiệp của sinh viên. Kết quả nghiên cứu không chỉ có giá trị học thuật mà còn có thể mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp trong tương lai.

5.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển công nghệ và cải thiện cuộc sống. Nó giúp giải quyết các vấn đề phức tạp trong xã hội.

5.2. Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

Trong tương lai, khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của các công nghệ mới. Sinh viên cần cập nhật kiến thức và kỹ năng để đáp ứng nhu cầu thị trường.