Introduction

Assoc. Prof. Ha Quang Thuy is an Associate Professor at the Department of Information Systems (http://www.uet.vnu.edu.vn/httt/) and the Data Science and Knowledge Technology Lab (DSKTLab) http://vnlp.net/, Faculty of Information Technology, College of Technology (uet), Vietnam National University, Hanoi (VNU). He received the PhD degree at the Hanoi University of Science (HUS), VNU in 1997. He was a Vice-Dean of the Faculty of Information Technology, HUS (From 1995 to 1999) and a Vice Rector of the uet, VNU (September 2004 - January 2010). He was the Coordinator of the Laboratory of Data Science and Knowledge Technology from 11/2010 to 05/2015.

Researches

His research interests are concerned in Rough Sets, Description Logics, Machine Learning (Open World, Lifelong Topic Models), Data Mining (Text - Web - Social Media Mining and Process Mining) and KDD (Knowledge Discovery in Databases). He is also interesting in the field of SSME (Service Science, Management and Engineering).

Publications

Scopus Author Directory: Ha, Quang Thuy (Quang Thuy Ha)

DBLP: Quang-Thuy Ha

Google Scholar: Quang-Thuy Ha

AMiner: Quang-Thuy Ha

===================== Học kỳ 2 năm học 2021-2022

Kinh tế số và liên hệ với Việt Nam : (PPT)

Học phần bậc đại học: Khai phá dữ liệu Học kỳ 1 (2021-2022)

Tài liệu học phần : Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy. Giáo trình Khai phá dữ liệu. NXB ĐHQGHN, 2013

Tài liệu tham khảo :

1. J. Han, M. Kamber, and Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques (3rd edition). Morgan Kaufmann, 2011.
2. Charu C. Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning. A Textbook. Springer, 2018 (do lớp đại học KPDL sáng Thứ Năm năm học 2018-2019 dịch)
3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning. The MIT Press, 2016 (do lớp đại học KPDL chiều Thứ Hai năm học 2018-2019 dịch)
4. James R Evans. Business Analytics. Pearson, 2017 (do lớp cao học KPDL HTTT K24 năm học 2017-2018 dịch)
5. Hà Quang Thụy và cộng sự. Trí tuệ nhân tạo trong thời đại số: Bối cảnh thế giới và liên hệ với Việt Nam. Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và Ứng dụng công nghệ (trực tuyến), 21/8/2018. ISSN 0866-7756. Tạp chí Công thương (HTML) , Trang web Trường Đại học Công nghệ (ĐHQGHN) (HTML) , (PDF)
6. Hà Quang Thụy và cộng sự. Môi trường và giải pháp cho chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo của Việt Nam, 2020: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam (HTML) , một phiên bản PDF (PDF)
7. Hà Quang Thụy và cộng sự. Kinh tế số: Bối cảnh thế giới và liên hệ với Việt Nam, 2020: Tạp chí Công thương (HTML) , Trang web Trường Đại học Công nghệ (ĐHQGHN) (HTML) , (PDF)

Nội dung các chương

1. Lớp sáng thứ Hai (10h00-12h50, P3xx2-GĐ2).Chương 0. Giới thiệu về môn học : (Pptx)
2. Chương 1. Giới thiệu chung về khai phá dữ liệu : (PPT)
3. Chương 2. Công nghệ Tri thức và Phát hiện tri thức trong dữ liệu : (PPT)
4. Chương 3. Hiểu dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu : (PPT)
5. Chương 4. Khai phá luật kết hợp : (PPT)
6. Chương 5. Phân lớp dữ liệu và hồi quy : (PPT)
7. Chương 6. Phân cụm dữ liệu : (PPT)
8. Chương 7. Hệ thống tư vấn : (PPT)
9. Chương 8. Học suốt đời và học thế giới mở : (PPT)
10. Tham khảo bài giảng "CS 583 - Fall 2020: Data Mining and Text Mining" của GS. Bing Liu : (html)

Học phần bậc đại học: Cơ sở Hệ thống thông tin Học kỳ 2 (2020-2021): Tháng 01-05/2021

Tài liệu học tập : Hà Quang Thụy, Nguyễn Ngọc Hóa (2019). Bài giảng Cơ sở Hệ thống thông tin. Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN

+ Tài liệu tiểu luận do giảng viên cung cấp.

Nội dung các chương

1. Chương 0. Giới thiệu về môn học : (PPT)
2. Chương 1. Giới thiệu chung về Hệ thống thông tin : (PPT)
3. Chương 2. Hệ thống thông tin trong tổ chức : (PPT)
4. Chương 3. Hệ thống thương mại điện tử và thương mại di động : (PPT)
5. Chương 4. Hệ thống doanh nghiệp : (PPT)
6. Chương 5. Hệ thống hỗ trợ thông tin và quyết định : (PPT)
7. Chương 6. Hệ thống quản lý tri thức : (PPT)
8. Chương 7. Lãng phí, sai sót và an toàn thông tin: (PPT)
9. Chương 8. Phát triển Hệ thống: Khảo sát và Phân tích : (PPT)
10. Chương 9. Phát triển Hệ thống: Thiết kế, triển khai, đánh giá và bảo trì: (PPT)

Học phần bậc cao học: Phương pháp luận nghiên cứu khoa học bậc Thạc sỹ, Học kỳ 2 (2020-2021): Tháng 01-05/2021

Tài liệu học tập : Hà Quang Thụy, Trần Trọng Hiếu. Bài giảng môn học. Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN

+ Tài liệu tiểu luận do giảng viên cung cấp.

Nội dung các chương

1. Chương 0. Giới thiệu về môn học : (PPT)
2. Chương 1. Giới thiệu chung về Nghiên cứu khoa học : (PPT)
3. Chương 2. Luận văn Thạc sỹ : (PPT)
4. Chương 3. Tiến hành nghiên cứu khoa học : (PPT)
5. Chương 4. Công bố kết quả nghiên cứu : (PPT)

Học phần bậc Tiến sỹ: Phương pháp luận nghiên cứu khoa học bậc Tiến sỹ, Học kỳ 2 (2020-2021): Tháng 01-05/2021

Tài liệu học tập : Hà Quang Thụy, Trương Ninh Thuận. Bài giảng môn học. Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN

+ Tài liệu tiểu luận do giảng viên cung cấp.

Nội dung các chương

1. Chương 0. Giới thiệu về môn học : (PPT)
2. Chương 1. Giới thiệu chung về Nghiên cứu khoa học : (PPT)
3. Chương 2. Tiến hành nghiên cứu khoa học bậc Tiến sỹ : (PPT)
4. Chương 3. Công bố kết quả nghiên cứu : (PPT)
5. Chương 4. Luận án Tiến sỹ : (PPT)

Học phần bậc đại học: Khai phá dữ liệu Học kỳ 1 (2020-2021)

Tài liệu học phần : Nguyễn Hà Nam, Nguyễn Trí Thành, Hà Quang Thụy. Giáo trình Khai phá dữ liệu. NXB ĐHQGHN, 2013

Tài liệu tham khảo :

1. J. Han, M. Kamber, and Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques (3rd edition). Morgan Kaufmann, 2011.
2. Charu C. Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning. A Textbook. Springer, 2018 (do lớp đại học KPDL sáng Thứ Năm năm học 2018-2019 dịch)
3. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning. The MIT Press, 2016 (do lớp đại học KPDL chiều Thứ Hai năm học 2018-2019 dịch)
4. James R Evans. Business Analytics. Pearson, 2017 (do lớp cao học KPDL HTTT K24 năm học 2017-2018 dịch)
5. Hà Quang Thụy và cộng sự. Trí tuệ nhân tạo trong thời đại số: Bối cảnh thế giới và liên hệ với Việt Nam. Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và Ứng dụng công nghệ (trực tuyến), 21/8/2018. ISSN 0866-7756. Tạp chí Công thương (HTML) , Trang web Trường Đại học Công nghệ (ĐHQGHN) (HTML) , (PDF)
6. Hà Quang Thụy và cộng sự. Môi trường và giải pháp cho chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo của Việt Nam, 2020: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam (HTML) , một phiên bản PDF (PDF)
7. Hà Quang Thụy và cộng sự. Kinh tế số: Bối cảnh thế giới và liên hệ với Việt Nam, 2020: Tạp chí Công thương (HTML) , Trang web Trường Đại học Công nghệ (ĐHQGHN) (HTML) , (PDF)

Nội dung các chương

1. Lớp sáng thứ Hai (07h00-09h50, P302-GĐ2).Chương 0. Giới thiệu về môn học : (Pptx)
2. Lớp sáng thứ Sáu (10h00-12h50, P303-G2).Chương 0. Giới thiệu về môn học : (Pptx)
3. Chương 1. Giới thiệu chung về khai phá dữ liệu : (PPT)
4. Chương 2. Công nghệ Tri thức và Phát hiện tri thức trong dữ liệu : (PPT)
5. Chương 3. Hiểu dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu : (PPT)
6. Chương 4. Khai phá luật kết hợp : (PPT)
7. Chương 5. Phân lớp dữ liệu : (PPT)
8. Chương 6. Phân cụm dữ liệu và Hệ thống tư vấn : (PPT)
9. Chương 9. Tập mờ, tập thô trong KPDL : (PPT)
10. Chương 10. Một số vấn đề chung của khai phá dữ liệu : (PPT)
11. Tham khảo bài giảng "CS 583 - Fall 2020: Data Mining and Text Mining" của GS. Bing Liu : (html)

Môn học bậc đại học: Khoa học dịch vụ Học kỳ 1 (2020-2021): Tháng 09-12/2020, 16h00-18h60, P210-GĐ3

Tài liệu học phần : Hà Quang Thụy. Bài giảng về Khoa học dịch vụ (cập nhật hàng năm). 2020

Nội dung các chương

1. Chương 0. Giới thiệu về môn học : (PPT)
2. Chương 1. Tại sao Khoa học dịch vụ : (PPT)
3. Chương 2. Khoa học dịch vụ là gì?: (PPT)
4. Chương 3. Logic hướng dịch vụ : (PPT)
5. Chương 4. Tối ưu hóa trong khoa học dịch vụ : (PPT)
6. Chương 5. Hàng đợi dịch vụ : (PPT)
7. Chương 6. Bài toán định vị - phân bố : (PPT)
8. Chương 7. Quản lý chiến lược - quản lý dịch vụ: (PPT)
9. Chương 8. Khoa học dịch vụ: Kinh tế số: (PPT)

Môn học Cao học: Vấn đề hiện đại HTTT (Khai phá quan điểm và khai phá phương tiện xã hội) Học kỳ 2 (2019-2020): 03-05/2020

Tài liệu học tập : (1) Bing Liu (2015). Sentiment Analysis and Opinion Mining (2nd edition). Wiley; (2) Matthew A. Russell (2013). Mining the social web (2nd edition). O'Reilly

Tài liệu tiểu luận : Các bài báo liên quan

Nội dung các chương

1. Chương 0. Giới thiệu về môn học : (PPT)
2. Chương 1. Giới thiệu chung về khai phá dữ liệu, khai phá quan điểm và khai phá phương tiện xã hội : (PPT)
3. Chương 2. Bài toán phân tích quan điểm : (PPT)
4. Chương 3. Phân lớp tài liệu và câu quan điểm : (PPT)
5. Chương 4. Khai phá quan điểm mức khía cạnh: (PPT)
6. Chương 5. Xây dựng từ vựng quan điểm và tổng hợp quan điểm: (PPT)

Môn học Nghiên cứu sinh: Vấn đề hiện đại Hệ thống thông tin(Khai phá quy trình) Học kỳ 2 (2019-2020): 03-05/2020

Tài liệu học tập : WMP Van der Aalst (2011). Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, Springer và http://www.processmining.org/

: Rafael Accorsi, Paolo Ceravolo, Barbara Russo (2014). Data-driven Process Discovery and Analysis (Proceedings of SIMPDA 2014). Springer. http://dblp.uni-trier.de/db/conf/simpda/simpda2014.html

: Paolo Ceravolo, Rafael Accorsi, Philippe Cudre-Mauroux (2013). Data-Driven Process Discovery and Analysis (Proceedings of SIMPDA 2013). Springer. http://dblp.uni-trier.de/db/conf/simpda/simpda2013.html

Tài liệu tiểu luận : (i) Jan Mendling, Matthias Weidlich, Mathias Weske (edtors, 2010). Business Process Modeling Notation (BPMN 2010). Springer; (ii) Mục "Documents" tại http://www.bpmn.org/

Bài giảng trực tuyến của GS. W.M.P. van der Aalst, TU/e : (ii) Process Mining: Data science in Action" tại https://www.coursera.org/course/procmin

Nội dung các chương

1. Chương 0. Giới thiệu về môn học : (PPT)
2. Chương 1. Giới thiệu chung về khai phá dữ liệu và khai phá quy trình : (PPT)
3. Chương 2. Mô hình quy trình và phân tích quy trình: (PPT)
4. Chương 3. Nhật ký sự kiện và Phát hiện quy trình: (PPT)
5. Chương 4. Kiểm tra phù hợp: (PPT)

Last Updated: September 30th, 2011.