Viet-Trung Tran Assistant professor School of Information and Communication Technology (SOICT),
Hanoi University of Science and Technology (HUST).

It5425 Quan Tri Du Lieu Va Truc Quan Hoa

IT5425 Quản trị dữ liệu và trực quan hóa (Data management and visualization)

  • Khối lượng (Credits): 2(2-1-0-4)
  • Học phần tiên quyết (Prerequisite): Không (None)
  • Học phần học trước (Pre-courses): Không (None)
  • Học phần song hành (Corequisite Courses): Không (None)

Mục tiêu: Môn học này nhằm cung cấp những kiến thức nền tảng về 2 vấn đề quản trị và trực quan hoá dữ liệu. Môn học dẫn dắt sinh viên từ bài toán tổ chức dữ liệu tới làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, sử dụng các công cụ trực quan hoá để phân tích thăm dò dữ liệu và cuối cùng là trình diễn, kể chuyện với dữ liệu. Sinh viên thực hành trên ngôn ngữ Python, trực tiếp trên tập dữ liệu của các bài toán thực tiễn. Kết thúc môn học, sinh viên có thể lựa chọn các giải pháp và công cụ lưu trữ và trực quan hoá dữ liệu trong bài toán thực tế.

Objectives: This course provides basic foundations on data management and visualization. Students are trained to design and propose solutions to store, manage, integrate data and finally able to visually present a story on the data and data insights. Real-life applications and datasets will be provided for practicing on Python language and libraries throughout the lessons. After finishing the course, students will know how to represent and analyze data with visual tools, as well as know how to apply each type of chart to different purposes depending on the characteristics of the data.

Google Drive resources

It4859q Thiet Ke Va Quan Tri Csdl

Course organization

  1. Introduction to database tuning
  2. Optimization of schema and data types
  3. Reading topic 1: Benchmarking and profiling MySQL server
  4. Query tuning 1
  5. Query tuning 2
  6. Reading topic 2: Advance MySQL features
  7. Index tuning 1
  8. Index tuning 2
  9. Reading topic 3: Replication in MySQL
  10. Explain command
  11. Concurrency tuning
  12. Reading topic 4: High availability and scaling MySQL
  13. NoSQL data models
  14. Reading topic 5: Backup and recovery
  15. Recap

Materials

Google drive folder

HƯỚNG DẪN BẢO VỆ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (BẢN ĐẦY ĐỦ NHẤT) DÀNH CHO SINH VIÊN K60 SẮP BẢO VỆ

SINH VIÊN THẦY TRUNG HƯỚNG DẪN HOẶC PHẢN BIỆN CHÚ Ý

Sinh viên nộp báo cáo, đồ án tốt nghiệp trước bảo vệ, phản biện vào đây.

Nguồn bài viết:

- Bài viết: Thầy Nguyễn Tiến Dũng (ĐHBKHN)
- Bonus: Thầy Lê Đức Trung (ĐHBKHN)

I) CHUẨN BỊ BÀI THUYẾT TRÌNH

  1. Mỗi Hội đồng chấm ĐATN có ít nhất 3 thành viên, bao gồm 1 Chủ tịch HĐ, 1 Thư ký HĐ và một (số) Uỷ viên HĐ.
  2. Trước buổi bảo vệ ĐATN đầu tiên, mỗi SV sẽ biết mình thuộc Hội đồng nào và ở thứ tự bao nhiêu trong danh sách các SV trong Hội đồng đó. Nếu các SV không có ý kiến gì về thứ tự bảo vệ, các SV sẽ bảo vệ ĐATN theo thứ tự được ghi trong danh sách này. Nếu một SV muốn thay đổi thứ tự bảo vệ, cần xin phép Chủ tịch Hội đồng vào đầu của buổi bảo vệ ĐATN đầu tiên.
  3. Phần bảo vệ tốt nghiệp của mỗi SV tốt nghiệp sẽ diễn ra không dài hơn 50 phút (thường thường là 30 phút, trường hợp đặc biệt có thể dài hơn), gồm 3 phần nhỏ:
    • Phần thuyết trình (10-15 phút),
    • Phần đọc nhận xét của giáo viên duyệt (5-10 phút)
    • Phần trả lời các câu hỏi của hội đồng (10-20 phút).
  4. Cần tập rượt cho bài thuyết trình thật kỹ trong giới hạn thời gian cho phép. Tránh thuyết trình quá ngắn (dưới 10 phút) vì sẽ bị đánh giá là không biết thuyết trình, cũng tránh thuyết trình quá dài (trên 15 phút) vì sẽ bị Chủ tịch Hội đồng ngắt lời và phải dừng lại.
  5. Thời gian nghỉ giải lao giữa các lượt bảo vệ ĐATN là rất ngắn (2-5ph) hoặc không có (tùy vào thời gian thực tế diễn ra), vì vậy, để đảm bảo thời gian, khi sắp đến lượt SV nào, thì SV đó phải copy sẵn Slide trong USB (nếu sử dụng máy tính có sẵn trên bàn bảo vệ) và copy vào laptop trên bảo bảo vệ, hoặc kết nối máy chiếu với laptop (nếu sử dụng laptop riêng), trình chiếu thử slide lên máy chiếu để đảm bảo sẵn sàng bài BVĐA trong lúc Hội đồng công bố kết quả của SV vừa bảo vệ.
  6. Có thể tập thuyết trình trước. Nên mời một số bạn tới để cùng giúp nhau tập thuyết trình và trả lời câu hỏi. Nên sử dụng đồng hồ bấm thời gian và máy ghi âm (nếu có máy ghi âm) để thực hành kiểm soát thời gian và nội dung thuyết trình.
  7. Phần thuyết trình phải to, rõ ràng, truyền cảm, lô-gíc.
    • Tránh nói quá nhỏ hoặc quá nhanh khiến hội đồng không nghe rõ những gì SV muốn nói.
    • Tránh nói quá chậm vì sẽ không đảm bảo trình bày hết nội dung trong thời gian cho phép và vì sẽ bị Hội đồng đánh giá thấp.
    • Tránh nói trùng lắp hoặc không lô-gíc.
  8. Vì thời gian hạn chế, không nên trình bày quá nhiều phần Cơ sở lý thuyết, các phần khái niệm, giới thiệu chung…nên cô đọng, chỉ đưa những thông tin có liên quan mật thiết tới đề tài tốt nghiệp.
  9. Phần chào hỏi mở đầu bài thuyết trình nên ngắn gọn, tránh dông dài vì sẽ mất thời gian trình bày những phần trọng tâm là phần phân tích và biện pháp. Ví dụ thông dụng nhất của phần chào hỏi như sau:,“Kính thưa thày Chủ tịch hội đồng và các thày (cô) trong hội đồng, thưa toàn thể các bạn. Em là Nguyễn Văn A lớp ABC. Hôm nay em xin trình bày đồ án tốt nghiệp của mình với tên đề tài là XYZ. Sau đây em xin bắt đầu.”
  10. Nên có cây chỉ (pointer) khi thuyết trình để giúp chỉ chính xác những số liệu mà sinh viên muốn trình bày. Đơn giản nhất là một cây tre hoặc gỗ thuôn dài, có đầu chỉ hơi nhọn. Trên thị trường có bán những cây chỉ trông giống như cây bút, có thể kéo dài ra được. Có thể sử dụng ăng-ten râu của radio hoặc máy thu hình làm cây chỉ cũng được.
  11. Cần tập tác phong thuyết trình đúng:
    • Đứng thẳng, tránh lòng khòng, tránh ngả nghiêng, tránh đút tay vào túi quần;
    • Quay mặt về phía hội đồng;
  12. Trang phục cần chỉnh tề. Nam SV nên bỏ áo trong quần, có thể đeo cà-vạt. Nữ SV có thể mặc áo dài hoặc đồ âu. Tránh mặc quần áo quá sặc sỡ hoặc quá ngắn.
  13. Sau khi trình bày xong biện pháp cuối cùng, sinh viên cần có câu kết thúc bài thuyết trình. Chẳng hạn như: “Em đã trình bày xong đồ án tốt nghiệp của mình. Em xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô ABC (chức danh, tên đầy đủ của giáo viên hướng dẫn) đã nhiệt tình giúp đỡ em hoàn thiện ĐATN. Tuy đã cố gắng nhưng với kiến thức còn hạn chế, chắc chắn ĐATN của em không tránh khỏi những sai sót. Em rất mong nhận được ý kiến của các thày (cô) và các bạn để bản ĐATN của em được hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cảm ơn.” Sau đó, chuẩn bị giấy bút nghe thư ký Hội đồng đọc nhận xét và đọc câu hỏi phản biện.

II) CHUẨN BỊ TRẢ LỜI CÂU HỎI

  1. Sau khi Thư ký Hội đồng đọc câu hỏi phản biện, thông thường vị Chủ tịch Hội đồng sẽ nói “Mời các thày (cô) khác trong Hội đồng ra câu hỏi.” Nếu không có ai ra câu hỏi ngay lúc đó,vị Chủ tịch này thường nói: “Xin mời SV suy nghĩ trả lời câu hỏi phản biện trước, sau đó Hội đồng sẽ hỏi thêm.”
  2. Sinh viên cần có một bản copy ĐATN, ngoài những bản đã gửi cho người hướng dẫn và hội đồng. Trong trường hợp được yêu cầu giải thích một số từ ngữ, công thức đã trình bày ở một trang nào đó trong đồ án, sinh viên ghi lại yêu cầu và sử dụng đồ án để giải thích.
  3. Sinh viên cần chuẩn bị giấy bút để ghi lại các câu hỏi của các thành viên trong hội đồng. Cần ghi tất cả các câu hỏi, sau đó lựa chọn trả lời câu nào trước cũng được, không nhất thiết phải theo thứ tự hỏi. Tránh trả lời ngay lập tức khi các thầy cô mới đặt xong một câu hỏi. Tuyệt đối không nói chen vào lúc thầy cô đang đặt câu hỏi.
  4. Các trả lời cần to, rõ ràng, ngắn gọn, tập trung đúng vào ý mà người hỏi muốn hỏi. Tránh trả lời loanh quanh, không đúng câu hỏi. Nếu vấn đề nào SV cảm thấy chưa chắc chắn, nên thẳng thắn thừa nhận: “Thưa thày (cô), em chưa tìm hiểu kỹ vấn đề này. Nhưng theo những gì em biết thì đó là ABC.”
  5. Nếu SV cảm thấy mình chưa rõ câu hỏi, hãy mạnh dạn hỏi lại Hội đồng một cách khéo léo: “Thưa thày (cô), ý thày (cô) muốn hỏi có phải là XYZ hay không?”. Người ra câu hỏi hoặc các thành viên khác trong Hội đồng sẽ làm rõ câu hỏi và có thể gợi ý cách trả lời.

III. CÁC VẤN ĐỀ KHÁC

  1. Sau khi kết thúc phần trả lời câu hỏi, Chủ tịch HĐ sẽ hỏi các thành viên trong HĐ 1 lần nữa xem có ai có câu hỏi nào nữa không. Khi không còn câu hỏi nào, Chủ tịch HĐ sẽ báo là kết thúc phần BVĐA của SV, SV cảm ơn các thầy cô trong HĐ. Lúc này HĐ sẽ thảo luận để chấm điểm ĐATN của SV, trong lúc HĐ thảo luận, Thư ký HĐ mời tất cả SV ra ngoài. Sau khi thảo luận xong, Thư ký HĐ mời tất cả SV vào và thông báo kết quả (trong lúc thông báo kết quả, SV tiếp theo lên bàn bảo vệ để chuẩn bị sẵn sàng báo cáo ngay sau khi HĐ thông báo kết quả xong).
  2. Điểm đồ án tốt nghiệp của sinh viên sẽ là trung bình cộng của các điểm:
    • Điểm hướng dẫn, do người giáo viên hướng dẫn chấm;
    • Điểm phản biện do người phản biện chấm;
    • Điểm bảo vệ do các thành viên Hội đồng chấm ĐATN đưa ra. Do đó, để có điểm ĐA tốt nghiệp cao, cả ba điểm trên đều phải cao.

BONUS MỘT SỐ LỖI THƯỜNG GẶP

  1. Bất cứ khái niệm khoa học nào khi trình bày đều phải có giới thiêu/ cắt nghĩa nó là cái gì/ tại sao là trình bày. Nhiều sinh viên nói ngay một cái tên lạ, coi như khán thính giả ai cũng biết nó rồi, tiếp sau là ba hoa về một thứ không ai quan tâm vì không biết nó là gì. Đối tượng mang bạn gái đến tiệc Sinh nhật, không giới thiệu gì mà cắm cúi ăn, trong khi bạn bè lại thấy người mới già dặn quá thi nhau chào là bác vì tưởng là mẹ của đối tượng.
  2. Không quan tâm đến người nghe, trong khi lại đòi người nghe quan tâm tới mình. Hội đồng cho 15 phút, thì mình hãy trình bày rõ ràng mạch lạc, chính xác vấn đề trong vòng 12-14 phút tặng cho Hội đồng 2-3 phút yên tĩnh không phá quấy, đó là quan tâm đến sức khỏe của hội đồng, Hội đồng sẽ có lòng nhân hậu tặng thêm điểm thưởng cho người biết luật vàng “Khách hàng là thượng đế”.
  3. Tỏ ra nguy hiểm. Mình làm được như thế nào, làm được đến đâu cứ trình bày bình tĩnh, cái gì mình không làm được cũng nêu ra. Chủ yếu Hội đồng chấm công sức nỗ lực của sinh viên căn cứ trên thời gian, độ khó của bài toán và lượng kiến thức 4-5 năm học. Không ai bắt buộc sinh viên phải siêu sát thủ trong lĩnh vực đó, nếu vậy thì sinh viên đã ngồi trên ghế Chủ tịch hội đồng.

Hy vọng post này của Ad giúp các bạn sắp bảo vệ ĐATN tự tin hơn và chuẩn bị tốt hơn để buổi bảo vệ thành công và suôn sẻ. Cảm thấy hữu ích thì share, like và tag bạn bè nha (y). #DoAnTotNghiep #BaoVeTotNghiep #Hust

Thông báo v/v tổ chức học online các lớp 20192

Chào các em, Mình đã gửi các em email để các em join vào Microsoft Teams, học online đúng giờ lên lớp theo lịch của trường. Các em cài Microsoft Teams và đăng nhập bằng tài khoản email trường nhé. https://teams.microsoft.com/downloads

Đây là link tham gia vào Chanel của thầy: Trungtv.SOICT

Danh sách các lớp thầy phụ trách:
20192_trungtv.png

Các em join nếu không được thì email lại thầy gấp nhé.
Thầy chào các em,

IT3290E - Database lab

Schedule

Week Subject
1 Preparation for lab environment
2 CREATE and ALTER table statements
3 Basic SELECT statement (project, filter and sort)
4 INSERT, UPDATE and DELETE statements
5 SQL Constraints
6 SELECT with JOIN
7 Aggregate Functions and Group by
8 Mid-term assessment
9 Sub-query statement
10 String functions
11 Date and time functions
12 Review
13 Review
14 Capstone project
15 Capstone project

Tài liệu môn học

Gdrive folder

Nội dung bài tập lớn môn học

  • Mỗi nhóm bài tập lớn gồm max 3 sinh viên.
  • Nội dung BTL bao gồm
    1. Giới thiệu về lược đồ CSDL đã thiết kế. Lược đồ CSDL không cần quá nhiều bảng và quá phức tạp. Có thể lấy ý tưởng từ các sản phẩm thực tiễn nhưng chỉ cần đưa vào báo cáo 1 phần của lược đồ CSDL liên quan đến các câu truy vấn ở phần bên dưới. Phân tích rõ tại sao lại thiết kế như vậy. Chú ý các vấn đề như kiểu dữ liệu, khoá chính, khoá ngoại, các loại ràng buộc nếu có.
    2. Phần viết truy vấn chia làm các phần con. Mỗi sinh viên đưa ra ít nhất 10 yêu cầu truy vấn và đáp án đi kèm. Lưu ý tối đa các dạng truy vấn khác nhau đã sử dụng.

IT5426 - Học sâu

Tài liệu tham khảo

  1. Bengio Y., Goodfellow, I.J. and Courville, A. (2015). Deep Learning. MIT Press.
  2. Pattanayak, Santanu. “Pro deep learning with TensorFlow: a mathematical approach to advanced artificial intelligence in Python.” (2017).
  3. Deng, Li, and Yang Liu, eds. Deep Learning in Natural Language Processing. Springer, 2018.
  4. Nikhil Ketkar. Deep Learning with Python : A Hands-on Introduction. 2017.
  5. Mukhopadhyay, Sayan. Advanced Data Analytics Using Python : With Machine Learning, Deep Learning and NLP Examples. 2018
  6. Géron, Aurélien. Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. “ O’Reilly Media, Inc.”, 2017.
  7. Chollet, Francois. Deep learning with python. Manning Publications Co., 2017. Shukla, Nishant. Machine learning with TensorFlow. O’Reilly Media, 2017.

Nội dung bài giảng

Gdrive folder

IT4931 - Lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn

Tài liệu tham khảo

  1. Tiwari, Shashank. Professional NoSQL. John Wiley & Sons, 2011.
  2. Lam, Chuck. Hadoop in action. Manning Publications Co., 2010.
  3. Miner, Donald, and Adam Shook. MapReduce design patterns: building effective algorithms and analytics for Hadoop and other systems. “ O’Reilly Media, Inc.”, 2012.
  4. Karau, Holden. Fast Data Processing with Spark. Packt Publishing Ltd, 2013.
  5. Penchikala, Srini. Big data processing with apache spark. Lulu. com, 2018.
  6. White, Tom. Hadoop: The definitive guide. “ O’Reilly Media, Inc.”, 2012.
  7. Gandomi, Amir, and Murtaza Haider. “Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics.” International Journal of Information Management 35.2 (2015): 137-144.
  8. Cattell, Rick. “Scalable SQL and NoSQL data stores.” Acm Sigmod Record 39.4 (2011): 12-27.
  9. Gessert, Felix, et al. “NoSQL database systems: a survey and decision guidance.” Computer Science-Research and Development 32.3-4 (2017): 353-365.
  10. George, Lars. HBase: the definitive guide: random access to your planet-size data. “ O’Reilly Media, Inc.”, 2011.
  11. Sivasubramanian, Swaminathan. “Amazon dynamoDB: a seamlessly scalable non-relational database service.” Proceedings of the 2012 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. ACM, 2012.
  12. Chan, L. “Presto: Interacting with petabytes of data at Facebook.” (2013).
  13. Garg, Nishant. Apache Kafka. Packt Publishing Ltd, 2013.
  14. Karau, Holden, et al. Learning spark: lightning-fast big data analysis. “ O’Reilly Media, Inc.”, 2015.
  15. Iqbal, Muhammad Hussain, and Tariq Rahim Soomro. “Big data analysis: Apache storm perspective.” International journal of computer trends and technology 19.1 (2015): 9-14.
  16. Toshniwal, Ankit, et al. “Storm@ twitter.” Proceedings of the 2014 ACM SIGMOD international conference on Management of data. ACM, 2014.
  17. Lin, Jimmy. “The lambda and the kappa.” IEEE Internet Computing 21.5 (2017): 60-66.  

    Nội dung bài giảng

    Gdrive folder

Lab on Gdrive

Lab on github

IT3120 - Phân tích thiết kế hệ thống thông tin

Sách tham khảo

  1. Satzinger, John W., Robert B. Jackson, and Stephen D. Burd. Systems analysis and design in a changing world. Cengage learning, 2011.
  2. Pressman, Roger S. Software engineering: a practitioner’s approach. Palgrave macmillan, 2005.
  3. Kendall, Kenneth E., and Julie E. Kendall. Systems analysis and design. Prentice Hall Press, 2010.

Nội dung bài giảng

Gdrive folder

Kế hoạch học tập

  • Week 1. Introduction to Systems analysis and design
  • Week 2. System development life cicle
  • Week 3. Project management
    • Teamwork: Vision document
  • Week 4.
    • Teamwork: Vision document showcase
  • Week 5. Requirement analysis
    • Use cases
    • Functional requirements
    • Non-functional requirements
  • Week 6. System analysis
    • Use case diagrams
    • Domain modeling
  • Week 7.
    • Teamwork: Showcase
  • Week 8.
    • Activity Diagrams
    • System Sequence Diagrams
  • Week 10.
    • Teamwork: Showcase
  • Week 11.
    • Teamwork: Showcase
  • Week 12. Systems design
    • Architectual design
  • Week 13.
    • Database design
    • UI/UX design
  • Week 14.
    • Capstone
  • Week 15.
    • Capstone

IT3090 - Nhập môn Cơ sở dữ liệu

Tài liệu tham khảo

  1. Elmasri, Ramez, and Sham Navathe. Fundamentals of database systems. Vol. 7. Pearson, 2017.

Nội dung bài giảng

Gdrive folder

Hướng dẫn tham gia video call hướng dẫn các nhóm project, đồ án 20191

Do tình hình dịch bênh covid-19 diễn biến phức tạp, các em sinh viên được phân công dưới sự hướng dẫn của thầy có thể tham gia nhóm trên Microsoft Teams của trường để thực hiện các buổi video call thay cho gặp mặt trực tiếp tại trường. Các em dùng tài khoản email trường, tham gia nhóm tại link sau đây: Link tham gia

Sau khi join nhóm, thầy sẽ thêm các em vào Channel tương ứng với kỳ học. Ví dụ: DATN.20191.
Các em lưu lý, kênh trao đổi chính vẫn là nhóm trên facebook.

Hướng dẫn thực hiện công việc project, đồ án, TTDN

  1. Join Microsoft Teams và tạo channel riêng cho nhóm theo hướng dẫn của giáo viên.
  2. Join group nhóm sinh viên làm việc với giáo viên hướng dẫn trên facebook
  3. Đăng ký trên Link Google Form. Mỗi sinh viên đăng ký riêng vào form để phục vụ công tác quản lý, vào điểm [KHÔNG ĐĂNG KÝ DỄ DẪN ĐẾN SAI SÓT KHÔNG CÓ ĐIỂM].

  4. SV chia sẻ thư mục đồ án trên google drive cho giáo viên hướng dẫn (vào email trungtv@soict.hust.edu.vn). Mỗi nhóm chung 1 thư mục. (Trong trường hợp không sử dụng github thì thêm user https://github.com/trungtv vào repo)

    Cách đặt tên thư mục: [Type]_[0]_[1]_[2]_[3]_[4]

    • [Type] nếu là project thì là P, là đồ án thì ghi DA,
    • [0]: Mã đồ án. Ví dụ 1, 2 hoặc 3
    • [1]: Học kỳ đồ án. Ví dụ: học kỳ 2 năm 2015 thì ghi 20152
    • [2]: Chương trình đào tạo. CN: cử nhân, KS: Kỹ sư, TN: Kỹ sư tài năng, VN: Việt Nhật, SIE: hợp tác quốc tế, ICT: Chất lượng cao, PFIEV: Việt pháp.
    • [3]: Tên Sinh viên viết có dấu, phân cách từ bằng ký tự ‘_’. Ví dụ: Trần_Việt_Trung
    • [4]: Mã số sinh viên. Ví dụ 2012323
    • Ví dụ tên thư mục chuẩn: P_2_20152_KS_Trần_Nhật_Nam_2012232. Nếu có nhiều sinh viên thì lặp lại Tên, và mã số sinh viên. Ví dụ P_2_20152_KS_Trần_Nhật_Nam_2012212_Nguyễn_Quang_Sáng_2011232

    Các file trong thư mục là các file như dưới đây. Khuyến cáo sử dụng Google doc, google excel, google presentation để tiện chỉnh sửa online

    1. Mỗi đơn vị công việc là một file báo cáo riêng (có thể theo tuần) được đặt tên có số thứ tự từ 1..n. Ví dụ 1_Mô Tả bài toán, 2_Biểu đồ ca sử dụng, etc.
    2. Báo cáo cuối cùng. Đặt tên theo cú pháp [Final_Report]_[Học kỳ đồ án]_[Tên đề tài]. Ví dụ Final_Report_20152_ứng_dụng_deep_learning_trong_xử_lý_văn_bản_tiếng_việt. Báo cáo cuối cùng là tổng hợp của các báo cáo dơn vị
    3. Slide bảo vệ (.ppt hoặc .pdf) (nếu có)
    4. Báo cáo công việc hàng tuần theo mẫu ở đây. Sinh viên clone lại file mẫu sau đó điền công việc hàng tuần. Nếu làm nhóm thì nhóm chung 1 file báo cáo. Mẫu báo cáo
  5. Các ví dụ (Lưu ý đây chỉ là báo cáo có tính chất tham khảo, sinh viên được kỳ vọng làm tốt hơn):
  6. Guideline công việc cần làm hàng tuần xem ở đây.

  7. FINAL: Cuối mỗi kỳ, sinh viên cập nhật 1 bản báo cáo cuối cùng vào đây.

LƯU Ý: Sinh viên không hoàn thiện theo đúng hướng dẫn sẽ không có điểm.