INT3425 – Khoa học dữ liệu

Introduction to Data Science

Đánh giá (21)

★★★★★★★★★★

Thầy dạy và cung cấp tài liệu khá ok

Mỗi tội thi giữa kỳ hơi khê, có scale và lên bảng cộng điểm nhưng mình vẫn thấp :((

Nửa đêm thầy gửi phân bố điểm và không gửi điểm (phổ khá cao 30% A A+)

Một đêm mất ngủ...

14/07/2026 01:43
★★★★★★★★★★

Điểm thành phần (40%) gồm: Chuyên cần (Quiz đầu buổi học)- Giữa kì - 3 bài ngẫu nhiên trong các bài tập nộp - Case study (làm hay k đều được, nếu làm thì sẽ được + GK)

Về đề GK: Ở mức tầm cơ bản - trung, 20 câu đúng sai có giải thích và 3-4 câu tự luận

Về đề CK: (25-26II) Năm nay mình thấy đề hơi khó ở phần đúng sai có giải thích và code truy vấn (như kiểu CSDL) sử dụng Pandas, nên các bạn cần học cú pháp kỹ nhé. Tự luận gồm 3 câu thì 2 câu còn lại khá dễ thở, tuy nhiên cần nắm kiến thức cơ bản và vận dụng được. Thầy chấm khá nương tay ở phần đúng sai (nhiều câu mình giải thích gần như theo kiểu chép lại mệnh đề :))) nhưng vẫn được điểm) và cả phần pandas (mình k nhớ cú pháp nên viết mỗi logic, bạn nào k nhớ thì k nên bỏ nha, tuy nhiên thì vẫn là nên học nhé, như mình thì chỉ được 0.5/2 câu đó nên khá tiếc k học kỹ pandas (thật ra là có nhưng mình nghĩ code nó vào phần mấy phần sau như kiểm định gt, a/b testing, bootstrap,... chứ k phải truy vấn). Điểm cuối kì lớp mình được 2/78 A+, 7/78 A, 7/78 B+, D và F cũng khá nhiều.

Về giảng dạy: Thầy dạy khá tâm huyết và khá quan tâm sv, các bạn đọc trước bài ở nhà rồi lên lớp sẽ vỡ rất nhanh, cuối kì sẽ giảm được khá nhiều gánh nặng.

Trên đây chỉ là đánh giá chủ quan của mình, cảm ơn các bạn đã đọc.

28/06/2026 11:40
★★★★★★★★★★

Mình tưởng là sử dụng thư viện UC Berkeley vẫn được chứ nhỉ vì từ slide đến bài lab, project và cả textbook thì cũng dùng mà thầy cũng bảo ôn trong những tài liệu ý, mong các thầy châm chước xem lại🤧

21/06/2026 11:51
★★★★★★★★★★

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. 

20/06/2026 10:41