BÀI TẬP CUỐI KỲ

Hình thức: Đồ án nhóm, từ 2–5 sinh viên.

Trọng số: 60% điểm học phần.

Mục tiêu: Xây dựng một ứng dụng bằng Python để giải quyết một bài toán thực tế, trong đó có thu thập/xử lý dữ liệu, phân tích – trực quan hóa, giao diện người dùng và cơ sở dữ liệu. 

Yêu cầu chính

Mỗi nhóm lựa chọn một đề tài do giảng viên gợi ý hoặc tự đề xuất. Sản phẩm phải là một ứng dụng hoàn chỉnh, tối thiểu đáp ứng các yêu cầu:

• Dữ liệu: sử dụng dữ liệu thực tế từ file, API, Web Scraping, Open Data hoặc nguồn phù hợp khác; mô tả rõ nguồn dữ liệu.

• Xử lý dữ liệu: sử dụng các thư viện Python phù hợp để làm sạch, biến đổi, tổng hợp và xử lý dữ liệu.

• Phân tích và trực quan hóa: có các thống kê, chỉ số và biểu đồ phù hợp để hỗ trợ người dùng hiểu dữ liệu.

• Giao diện: xây dựng ứng dụng web tương tác bằng Streamlit hoặc công nghệ Python phù hợp theo yêu cầu của giảng viên.

• Cơ sở dữ liệu: ứng dụng phải kết nối và lưu trữ dữ liệu; có các thao tác cơ bản như thêm, xem, sửa, xóa, tìm kiếm/lọc dữ liệu.

• Tích hợp: giao diện, xử lý dữ liệu và cơ sở dữ liệu phải được tích hợp thành một ứng dụng thống nhất và hoạt động ổn định.

• Khuyến khích: khai thác dữ liệu trực tuyến/thời gian thực, sử dụng API hoặc Web Scraping và triển khai ứng dụng lên Internet.

Các tiêu chí đánh giá chính trong đề cương gồm thu thập và tổ chức dữ liệu, xử lý dữ liệu bằng thư viện Python, phân tích – trực quan hóa, giao diện người dùng, cơ sở dữ liệu và mức độ hoàn thiện của ứng dụng.

Sản phẩm nộp

• Source code.

• README.md hướng dẫn cài đặt và chạy chương trình.

• Dataset hoặc thông tin nguồn dữ liệu.

• Cơ sở dữ liệu/schema nếu có.

• Báo cáo ngắn mô tả bài toán, thiết kế, dữ liệu, chức năng và kết quả.

• Slide và demo sản phẩm.

• Phân công nhiệm vụ của từng thành viên.

• Link triển khai trực tuyến nếu có.

Sinh viên phải hiểu và giải thích được mã nguồn của nhóm; việc sử dụng mã tham khảo hoặc công cụ AI phải tuân theo quy định của giảng viên/môn học.

Một đề tài đạt yêu cầu tốt nên có cấu trúc:

Nguồn dữ liệu → Thu thập → Làm sạch/xử lý → Cơ sở dữ liệu → Phân tích → Trực quan hóa → Ứng dụng Streamlit

Dưới dây là một số đề tài gợi ý:

1. Xây dựng AI Agent trả lời khách hàng tự động

2. Phân tích thị trường việc làm CNTT 

Thu thập tin tuyển dụng từ API, dataset hoặc nguồn công khai và phân tích nhu cầu tuyển dụng. 

Kết quả cần đạt: CSDL việc làm; thống kê vị trí tuyển dụng, kỹ năng, mức lương, địa điểm; phân tích kỹ năng phổ biến; dashboard tìm kiếm và trực quan hóa. 

3. Hệ thống theo dõi và phân tích giá sản phẩm  

Thu thập giá một nhóm sản phẩm từ website, API hoặc dataset theo thời gian. 

Kết quả cần đạt: Lưu lịch sử giá; tìm kiếm sản phẩm; so sánh giá giữa các nguồn; biểu đồ biến động giá; phát hiện giá cao/thấp; dashboard theo dõi.  

4. Quản lý và phân tích chi tiêu cá nhân   

Ứng dụng giúp người dùng ghi nhận, phân loại và phân tích các khoản thu chi. 

Kết quả cần đạt: CRUD giao dịch; phân loại chi tiêu; thống kê theo ngày/tháng/danh mục; biểu đồ cơ cấu chi tiêu; theo dõi ngân sách và xu hướng chi tiêu.  

5. Phân tích dữ liệu du lịch    

Tổng hợp dữ liệu về địa điểm du lịch, khách sạn, giá cả hoặc đánh giá người dùng. 

Kết quả cần đạt: Tìm kiếm và lọc địa điểm; thống kê đánh giá/giá; so sánh địa điểm; bản đồ hoặc biểu đồ; dashboard hỗ trợ lựa chọn điểm đến. 

6. Theo dõi tỷ giá và giá vàng   

Thu thập dữ liệu tỷ giá hoặc giá vàng theo ngày từ API/nguồn công khai. 

Kết quả cần đạt: CSDL lịch sử; tra cứu; so sánh các loại tiền hoặc vàng; biểu đồ biến động; thống kê mức tăng/giảm theo giai đoạn. 

7. Phân tích dữ liệu thể thao   

Sử dụng dataset hoặc API về bóng đá, bóng rổ hoặc môn thể thao khác. 

Kết quả cần đạt: Quản lý đội/cầu thủ/trận đấu; thống kê kết quả; bảng xếp hạng; biểu đồ hiệu suất; dashboard tra cứu và so sánh. 

8. Ứng dụng dự đoán giá bằng Machine Learning 

Sử dụng dữ liệu nhà đất, xe hoặc sản phẩm để xây dựng mô hình hồi quy đơn giản. 

Kết quả cần đạt: Tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, đánh giá sai số, giao diện nhập dữ liệu và hiển thị kết quả dự đoán.