Báo cáo đồ án tốt nghiệp Data Science – Machine Learning Khóa 5

Ngày 04/04/2021 vừa qua, Trung Tâm Tin Học – Trường ĐH KHTN tổ chức buổi Báo cáo Đồ án tốt nghiệp cho các bạn học viên tham gia chương trình Data Science – Machine Learning.

 

Các đề tài tham gia báo cáo đã được các bạn chọn lọc, trao đổi và thống nhất với Giáo viên hướng dẫn để có thể thử thách bản thân và là cơ hội để học hỏi thêm, biết thêm những thư viện, kỹ thuật mới.

 

Đề tài System Recommendation for E-commerce, một trong những ứng dụng khá quen thuộc, có tính ứng dụng cao, đang được nhiều trang thương mại điện tử không ngừng cải tiến để đưa ra những gợi ý về sản phẩm phù hợp cho khách hàng. Đề tài được thực hiện bởi nhóm 2 học viên Đoàn Đình Đăng Lâm và Đinh Thái Hiển – học viên lớp Data Science Certificate. Đây cũng là các học viên đã tham gia các khóa học Data Science được tổ chức online của Trung Tâm trong thời gian bị ảnh hưởng bởi dịch COVID 19.

 

 

Dựa trên nguồn dữ liệu từ các trang thương mại điện tử trong nước, nhóm đã thực hiện khá hoàn chỉnh các bước của quy trình dự án Data Science như craw dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích EDA, Feature Engineering và xây dựng được model Recommendation System dựa trên sự tương quan nội dung sản phẩm, người dùng và hành vi tiêu dùng của khách hàng. Đề tài có phần demo sinh động với nhiều tình huống cho Hội đồng đưa ra và đã nhận được những đánh giá tốt từ Hội đồng chấm đề tài.

 

Cũng trong nhóm đề tài Recommend System, có bạn Lê Thị Minh Trang cũng thực hiện nhưng bạn Trang đưa ra giải pháp dành cho các doanh nghiệp TMĐT mới thành lập, chưa có dữ liệu giao dịch nhưng hoàn toàn có thể ứng dụng Recommend System.

 

Một đề tài khác là đề tài Vehical Routing Problem (VRP) – Bài toán tối ưu hóa vận tải được thực hiện bởi học viên Nguyễn Ngọc Sơn – khóa Data Science Certificate. Đề tài được xây dựng dựa trên các dữ liệu về địa điểm shop bán hàng trên trang Thương mại điện tử, địa điểm kho hàng và khoảng thời gian lấy hàng theo quy định để chia cụm địa điểm shop bán hàng, đảm bảo khoảng cách giữa các địa điểm là ngắn nhất, đồng thời phân bổ số lượng địa điểm lấy hàng hợp lý cho từng chuyến đi lấy hàng của shipper kịp với thời gian quy định.

 

 

Đề tài áp dụng phương pháp “Phân cụm trước – định tuyến sau’ có thể giúp doanh nghiệp logistics giải quyết bài toán định tuyến có giới hạn tải trọng (CVRP) hiệu quả hơn về thời gian và chi phí vận tải. Bạn Ngọc Sơn đã hoàn thành tốt phần báo cáo đề tài của mình và nhận được nhiều đánh giá tốt từ Giáo viên hướng dẫn và Hội đồng chấm thi.

Chọn lĩnh vực đang khá “trend’ hiện nay là giá của chứng khoán sẽ thay đổi thế nào, học viên Phan Văn Thanh đã chọn đề tài Decision Tree Model For Stock Market. Dựa trên dữ liệu thu thập được từ các báo cáo tài chính, thông tin, cổ tức chi trả hàng năm của doanh nghiệp, thông tin biến động giá thị trường…, hệ thống sẽ tiến hành trích xuất các đặc tính phù hợp và đề xuất các nhóm cổ phiếu có tỷ suất sinh lời tốt so với thị trường.

 

 

Kết quả đề tài này có thể xem là gợi ý rất hữu ích, đáng tham khảo đối với các nhà đầu tư mới tham gia không có nhiều kinh nghiệm và kiến thức về tài chính, các công ty chứng khoán, các đơn vị tư vấn chứng khoán trên thị trường,… Với phần báo cáo và demo được chuẩn bị đầy đủ, đề tài cũng nhận được đánh giá khá tốt từ Giáo viên hướng dẫn và Hội đồng.

 

Rẽ sang hướng y khoa, kỳ bảo vệ đề tài Machine Learning lần này có đồ án tốt nghiệp của bạn Ngô Trọng Nhân và của bạn Trần Thiên Tân với đề tài Check X-ray Abnormalities Detection. Ý tưởng của đề tài là thiết kế mô hình chuẩn đoán và phát hiện vị trí các vùng bất thường trên dữ liệu hình ảnh X-ray tại vùng ngực nhằm cung cấp cho radiologist những thông tin hữu ích hơn trong việc hỗ trợ chẩn đoán. Với kiến thức chuyên môn và cách dẫn dắt những vấn đề mà thực tế các radiologist gặp phải và cách giải quyết phù hợp, đề tài sẽ có tính ứng dụng cao hơn khi có nguồn dữ liệu chất lượng hơn.

 

 

Lấy từ thực tế công việc, đồ án tốt nghiệp của anh Nguyễn Đương Thời đang được anh và các cộng sự áp dụng vào chính doanh nghiệp của mình. Đồ án xây dựng mô hình dự đoán lợi nhuận thu được (TOI - Total operating income) của các khách hàng cá nhân sử dụng sản phẩm dịch vụ thẻ tín dụng của ngân hàng trong tương lai gần từ 6 tháng đến 1 năm để hỗ trợ cho các cấp quản lý định hướng phát triển kinh doanh của ngân hàng trong tương lai và hiện đang được áp dụng tại doanh nghiệp, với những kết quả khả quan so với các giải pháp khác trước đây.

 

 

Buổi báo cáo diễn ra tốt đẹp, đa số các đề tài vận dụng khá tốt kiến thức đã học và kiến thức chuyên môn, tạo nên những đề tài hữu ích và có tính ứng dụng thực tế cao.

 

 

Chúc mừng tất cả các bạn đã hoàn thành tốt chương trình Data Science – Machine Learning tại Trung tâm Tin học – Trường Đại học Khoa học Tự nhiên và bước tiếp với nhiều cơ hội mới trong tương lai.

 

Trung tâm Tin học - Trường Đại học KHTN