IAI · UET · VNU

Lập trình xử lý dữ liệu

Học kì 1 · Năm học 2026-2027

Lịch học, slide, notebook và bài tập lớn của học phần. Được dùng công cụ AI theo chính sách AI của môn.

Quay lại trang tổng Chính sách AI Bài tập lớn

Lộ trình môn học

10 tuần · mỗi tuần 3 tiết lý thuyết + 3 tiết thực hành

🐼 Nền tảng 🔌 Lấy dữ liệu 🧹 Làm sạch · LLM 📊 Trực quan hoá T1 Bài 1–2 T2 Bài 3 ✍️ T3 Bài 4–5 T4 Bài 6 T5 Bài 7–8 📝 20% T6 Giữa kỳ T7 Bài 10 T8 Bài 11 ✍️ T9 Bài 12–13 T10 Bài 14 🎤 60% sau T10 Vấn đáp 🧪 lab 🎯 BTL 👥 lập nhóm 20/09 🏁 final 22/11 Thực hành: 10% 🧪 10% Thực hành Kiểm tra: 10% ✍️ 10% Kiểm tra Thi giữa kỳ: 20% 📝 20% Thi giữa kỳ Bài tập lớn + vấn đáp: 60% 🎯 60% Bài tập lớn + vấn đáp

Lịch giảng dạy

Tuần Bài giảng Notebook
1 Bài 1: Tổng quan môn học, công cụ & chính sách AI Bài 2: Python cơ bản cho xử lý dữ liệu
lecture-01lab-01
lecture-02lab-02
2 Bài 3: NumPy và tư duy vector hoá
lecture-03lab-03
3 Bài 4: Làm quen với pandas Bài 5: Series & DataFrame chuyên sâu
lecture-04lab-04
lecture-05lab-05
4 Bài 6: Kết nối & truy xuất dữ liệu ngoài
lecture-06lab-06
5 Bài 7: Xử lý dữ liệu chuỗi Bài 8: Xử lý dữ liệu thời gian
lecture-07lab-07lab-07-regex
lecture-08lab-08
6 Thi giữa kỳ (trên lớp) —
7 Bài 10: Làm sạch dữ liệu có cấu trúc
lecture-10lab-10
8 Bài 11: Xử lý dữ liệu phi cấu trúc bằng LLM
lecture-11lab-11
9 Bài 12: Trực quan hoá cơ bản Bài 13: Trực quan hoá nâng cao & phản biện biểu đồ
lecture-12lab-12
lecture-13lab-13
10 Bài 14: Kể chuyện bằng dữ liệu & thẩm định phân tích AI
lecture-14lab-14
Sau
tuần 10		 Vấn đáp BTL —

Tài liệu học tập

Viện Trí tuệ nhân tạo · Trường Đại học Công nghệ · Đại học Quốc gia Hà Nội