Môn bựa nhất từng học trong UET (cảm ơn thằng cha k67 tặng cho mấy thằng đi sau phân phối điểm chuẩn).
Về mặt điểm thành phần:
Làm quiz + làm bài tập về nhà lấy full điểm thành phần. Về quiz thì chủ yếu trong slide (trừ 1 vài bài nghiêm túc mà nói đ3o hiểu để làm gì). Bài tập về nhà là vẽ sơ đồ use case, đặc tả yêu cầu. Nói là có bài tập về nhà nhưng có thể do ông anh quá lười thế nên là skip toàn bộ phần bài tập về nhà và chỉ lấy mỗi điểm quiz. Quiz điểm khá bựa, thuần gacha với 1 chút kĩ năng cá nhân. Những quiz lấy vào điểm thành phần mean đa số toàn 6., 1 bài trên 7. duy nhất. May mắn là có cơ hội gỡ (hoặc là ông anh quên thêm đơn vị /10 vào quiz cuối, idk) nhưng không đáng kể lắm (6. lên 7., 7. lên 8.). Hơi dễ dỗi do lớp ồn.
Cuối kì:
Do cuối kì chấm chung thế nên là nhìn lớp này là biết mức điểm lớp khác, phần nhiều là thảm sát số lượng lớn.
Điểm theo phân bố chuẩn, C C+ B rất nhiều.
ps: có giơ tay cộng điểm, mặc dù tỉ lệ được gọi khá thấp, đánh giá là nên thử nhưng không nên cố.
Tổng kết: tí thì chết
Thầy dạy khá buồn ngủ, để làm được bài cuối kì phải tự học là chính. Điểm thầy cho chuyên cần làm quiz dùng AI được, gki làm project về CTF. Thầy có cơ chế + điểm 5 lần phát biểu được 10 chuyên cần, 10 lần phát biểu là được 10 40% điểm luôn ko cần làm project chỉ cần lo cuối kì thôi. Cuối kì được cầm tài liệu vào nma đề thi khá hủy diệt (mình chưa thấy ai >9 :)) ). Có thể xem trước kiến thức và bài giảng của thầy trên ytb để xem có phù hợp không. Mình nghĩ ai theo hướng này hẵng đki còn học để lấy điểm môn này thì khê
@All dear thầy, hôm nay ngày buồn tháng nhớ năm thương,em buồn không hiểu vì sao em buồn. Buồn ví nhớ những kiến thức, những bài tập tuy khó mà đào sâu bản chất. Buồn vì những tư tưởng cuộc sống thầy đã dày công chiêm nghiệm và truyền lại cho sinh viên bọn em, giúp em có thể nhìn cuộc sống bằng những góc nhìn mới. Em biết ơn vì đã là sinh ra vào đúng ngày đúng giờ đúng giáp đung thời điểm đúng địa điểm đúng phong thủy đúng thời đại để được thầy dạy
Ý là mình dùng slide, textbook của UC Berkeley thì mình dùng luôn thư viện của nta đi
Đây cứ dùng loạn cả lên lúc nọ lúc kia
Môn này học chill, mỗi bạn tìm hiểu 1 chủ đề bất kì rồi trình bày cho thầy. Thời gian 7p/ bạn
Thầy chấm cực thoáng tay
Về trải nghiệm của mình với môn học: Khoa học dữ liệu bản chất là sự kết hợp giữa cơ sở dữ liệu với xác suất thống kê nên bạn nào chưa học 2 môn này thì đừng nên đăng kí vội.
Về đề giữa kì: Đề thầy ra tương đối khó đấy; tuy nhiên vì thầy dạy 3 lớp nhưng lại cho đề giống nhau nên 2 lớp sau được leak đề trước nên điểm khá cao =))
Về đề cuối kì: Đề ổn, bao quát đầy đủ kiến thức đã học trong course, có điều trong quá trình học, thì dùng ngôn ngữ NumPy là chủ yếu nhưng đi thi lại hỏi bắt code bằng Pandas??? . Nói chung, các bạn các kì sau nên học hết, không bỏ sót gì nhé.
Về cách cho điểm của thầy: Khá bất ổn =))). Dù đã quyết định đầu kì là lấy điểm cả điểm chuyên cần(15 tuần), điểm bài tập và điểm giữa kì rồi. Nhưng đến khi công bố điểm, thầy lại chỉ lấy ĐÚNG 3 bài chuyên cần của 3 tuần ??? với lí do là nếu lấy điểm bài tập thì cả lớp đều 10??? không đánh giá được, trong khi chỉ lấy 3 bài chuyên cần mình thấy đánh giá còn tiêu cực hơn khi xét về tiêu chí chấm điểm quá trình =))) --> Nên kinh nghiệm cho các bạn khóa sau là: Buổi đầu tiên, phải chốt cách tính điểm với thầy trước, và KHÔNG THAY ĐỔI đến khi công bố điểm vì thầy rất hay thay đổi policy :))).
Về bài tập lớn: Xây dựng case-study, thì đa phần các nhóm điểm khá cao vì thầy chấm khá nương tay. Nhưng cao nhất chỉ được cộng 0.5 thôi. Và khi chia tỉ lệ thì phải cách nhau mỗi bạn ít nhất 10% vì thầy bảo công sức của các bạn trong nhóm không được bằng nhau, mình thấy đúng; Nhưng, cách cho điểm của thầy khi qui đổi từ phần trăm ra khá vô lý nên coi như cái ít nhất 10% kia không có giá trị lắm đâu vì theo thống kê thì 1 bạn có % đóng góp gấp đôi bạn kia thì điểm cũng chỉ cùng lắm hơn 0.02 thôi :))). => Kinh nghiệm là cái này các bạn cũng phải chốt với thầy từ buổi đầu, không là thầy sẽ thay đổi theo ý thầy phút chót đấy =)).
Về cách dạy: Khóa học chủ yếu dựa trên data8.org nên đòi hỏi các bạn phải tự học rất nhiều, vì nó cũng khá dễ để tự học vì đa phần đã được học trong môn XSTK và CSDL rồi, chỉ là bây giờ mô phỏng bằng code thôi. Đến lớp thầy chỉ tóm lược lại các nội dung quan trọng thôi, và có gì khó hiểu thì hỏi thầy.
Tóm lại, thầy Việt Anh là một giảng viên rất tận tâm, quan tâm sinh viên; nhưng điểm trừ là thầy hay thay đổi policy thôi với cả mấy cái thầy coi là công bằng(như trên) không được triển khai hiệu quả lắm.
Bành Đức Minh - Nhập môn lập trình
Ae học lại thì chọn anh BĐM nhé. Gvien rất chu đáo luôn. Đề thi ra cũng không khó, ôn kỹ mấy bài trên dev + nội dung ôn tập là làm ngon ơ. Làm bài tập trên dev sẽ đc cộng thẳng vào cki, tối đa 2 điểm. Chắc kì này lớp nmlt cuối của anh BĐM rồi nhg vx review cho ae biết nếu sau này có học :v
thầy tôi giảng bài hơi khó hiểu nhg liêm. môn này thì kiến thức rộng và căng, nếu ko học sâu thì sẽ cảm thấy khá cưỡi ngựa xem hoa. về điểm thì khá ổn. 10% a+, a khá nhiều. gki thi lý thuyết, ae ôn kĩ là ôk, ôn mà kiểu vào phòng viết một mạch đến cuối h thì sẽ đc cao. btl của thầy thì rất hard core, mỗi kì 1 kiểu. kì vừa rồi là thi public competition trên kaggle, phải compete đến phút cuối cùng nên rất căng. nhg đc cái thầy vấn đáp cx chill. điểm btl cki thì trbinh khoảng 8-9. tầm 1-2 nhóm sẽ 9.5
Gvien duy nhất ở mấy môn xã hội xứng đáng trọn vẹn 10 sao. Ae vô cô học là yên tâm điểm ngon ơ :>>> Cả kì chỉ đi học đầy đủ ko phát biểu nhg vx 9+ thành phần, cki thì trbinh 8+. Hic cô đúng phật