Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/109648
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Phan, Thượng Cang | - |
dc.contributor.author | Huỳnh, Ngọc Châu | - |
dc.date.accessioned | 2024-12-24T07:44:19Z | - |
dc.date.available | 2024-12-24T07:44:19Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.other | B2013460 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/109648 | - |
dc.description | 66 Tr | vi_VN |
dc.description.abstract | Hiện nay công nghệ thông tin đang phát triển mạnh mẽ và đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, điều này giúp mọi người kết nối với nhau một cách dễ dàng và tiện lợi. Do đó, các vấn đề liên quan đến thực hiện phân tích dữ liệu và trực quan hóa là chuyển đổi dữ liệu số hoặc thông tin phức tạp thành hình ảnh, biểu đồ, hoặc các hình thức hình ảnh khác giúp chúng ta gần gũi hơn với các dữ liệu số và thông tin phức tạp. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu là quá trình bao gồm thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để giúp người xem hiểu thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn .Vai trò của phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn không chỉ giới hạn trong lĩnh vực phân tích điểm số trong giáo dục, mà còn mở rộng ra nhiều ứng dụng khác nhau như phân tích tài chính, kinh doanh và tiếp thị. Do đó, các hệ thống phân tích và trực quan hóa dữ liệu đang trở nên ngày càng phổ biến và được sử dụng rộng rãi để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Đề tài "Phân tích và Trực Quan Hóa Dữ Liệu Lớn: Theo Dõi Tiến Độ Học Tập Sinh Viên" tập trung nghiên cứu việc ứng dụng công nghệ hiện đại để phân tích và trực quan hóa dữ liệu học tập của sinh viên. Hệ thống tích hợp Apache Kafka chạy trên Docker và sử dụng ngôn ngữ Python thu thập dữ liệu kết hợp với Elasticsearch, Kibana cung cấp khả năng truy vấn và trực quan hóa dữ liệu. Hệ thống giúp theo dõi tiến độ học tập của sinh viên thông qua việc phân tích dữ liệu như điểm số và kết quả học tập, hỗ trợ giáo viên và nhà quản lý đưa ra các chiến lược giảng dạy phù hợp để nâng cao chất lượng giáo dục. Ngoài ra, hệ thống còn cung cấp khả năng tương tác mạnh mẽ, giúp người dùng truy vấn, lọc và phân tích dữ liệu học tập một cách hiệu quả. Các loại biểu đồ đa dạng từ đơn giản đến phức tạp, như biểu đồ cột, đường, bản đồ và các biểu đồ thống kê, giúp người dùng có cái nhìn tổng thể và chi tiết về tiến độ học tập của sinh viên. Hy vọng hệ thống này sẽ góp phần tối ưu hóa quá trình quản lý giáo dục và cung cấp công cụ hữu ích để theo dõi, đánh giá và cải thiện chất lượng học tập. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.publisher | Trường Đại Học Cần Thơ | vi_VN |
dc.subject | TRUYỀN THÔNG VÀ MẠNG MÁY TÍNH | vi_VN |
dc.title | PHÂN TÍCH VÀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU LỚN: THEO DÕI TIẾN ĐỘ HỌC TẬP SINH VIÊN | vi_VN |
dc.title.alternative | BIG DATA ANALYTICS AND VISUALIZATION: TRACKING STUDENT PROGRESS | vi_VN |
dc.type | Thesis | vi_VN |
Appears in Collections: | Trường Công nghệ Thông tin & Truyền thông |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ Restricted Access | 3.93 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 18.216.57.57 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.