Check with seller Hồ Chí Minh => Cần gấp giảng viên Khoa học Máy tính dạy về xử lý dữ liệu logistics

Thông tin tuyển dụng, Tôi sẽ giúp bạn bảng mô tả công việc một dành cho giảng viên Khoa học Máy tính dạy về xử lý dữ liệu logistics. Hướng dẫn này sẽ bao gồm các chủ đề chính, mục tiêu học tập, tài liệu tham khảo và gợi ý về cách tiếp cận bài giảng.

Tên môn học:

Xử lý dữ liệu trong Logistics (hoặc tên tương tự)

Đối tượng:

Sinh viên Khoa học Máy tính (năm 3 hoặc năm 4) hoặc sinh viên các ngành liên quan có kiến thức nền tảng về lập trình và cơ sở dữ liệu.

Mô tả môn học:

Môn học này trang bị cho sinh viên các kiến thức và kỹ năng cần thiết để xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu logistics, từ đó đưa ra các quyết định thông minh và tối ưu hóa quy trình hoạt động trong chuỗi cung ứng.

Mục tiêu môn học:

Kiến thức:

Hiểu rõ các khái niệm cơ bản về logistics và chuỗi cung ứng.
Nắm vững các loại dữ liệu phổ biến trong logistics (vận tải, kho bãi, tồn kho, đơn hàng, khách hàng, v.v.).
Hiểu các phương pháp và công cụ xử lý dữ liệu (làm sạch, biến đổi, tích hợp, giảm chiều, v.v.).
Nắm vững các kỹ thuật phân tích dữ liệu (thống kê mô tả, khai phá dữ liệu, học máy, v.v.).
Hiểu cách trực quan hóa dữ liệu để trình bày kết quả phân tích một cách hiệu quả.
Nắm bắt các ứng dụng thực tế của xử lý dữ liệu trong logistics (dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tuyến đường, quản lý tồn kho, v.v.).
Nhận thức về các vấn đề đạo đức và bảo mật dữ liệu trong logistics.

Kỹ năng:

Thu thập và làm sạch dữ liệu logistics từ nhiều nguồn khác nhau.
Sử dụng các công cụ và thư viện lập trình (Python, R, SQL) để xử lý và phân tích dữ liệu.
Áp dụng các thuật toán học máy để giải quyết các bài toán trong logistics.
Xây dựng các mô hình dự báo và tối ưu hóa dựa trên dữ liệu.
Trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách rõ ràng và thuyết phục.
Làm việc nhóm hiệu quả trong các dự án xử lý dữ liệu logistics.

Cấu trúc môn học (ví dụ):

Phần 1: Tổng quan về Logistics và Dữ liệu Logistics (2 tuần)

Chủ đề 1:

Giới thiệu về Logistics và Chuỗi cung ứng
Định nghĩa, vai trò, các hoạt động chính trong logistics.
Các yếu tố ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng (toàn cầu hóa, công nghệ, khách hàng).
Các chỉ số hiệu suất (KPI) quan trọng trong logistics.

Bài tập:

Nghiên cứu một công ty logistics cụ thể và phân tích chuỗi cung ứng của họ.

Chủ đề 2:

Dữ liệu trong Logistics
Các loại dữ liệu phổ biến (vận tải, kho bãi, tồn kho, đơn hàng, khách hàng).
Nguồn dữ liệu (hệ thống ERP, TMS, WMS, cảm biến IoT, dữ liệu từ đối tác).
Cấu trúc dữ liệu (quan hệ, phi quan hệ, bán cấu trúc).

Bài tập:

Xác định các loại dữ liệu cần thiết để giải quyết một bài toán logistics cụ thể.

Phần 2: Xử lý và Chuẩn bị Dữ liệu (4 tuần)

Chủ đề 3:

Thu thập và Tích hợp Dữ liệu
Các phương pháp thu thập dữ liệu (API, web scraping, ETL).
Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (data warehousing, data lake).

Bài tập:

Xây dựng một quy trình ETL đơn giản để tích hợp dữ liệu từ hai nguồn khác nhau.

Chủ đề 4:

Làm sạch Dữ liệu
Xử lý dữ liệu bị thiếu (imputation, deletion).
Xử lý dữ liệu nhiễu (outlier detection, smoothing).
Chuẩn hóa dữ liệu (scaling, normalization).

Bài tập:

Làm sạch một tập dữ liệu logistics thực tế bằng Python (sử dụng Pandas).

Chủ đề 5:

Biến đổi Dữ liệu
Tạo các thuộc tính mới (feature engineering).
Rời rạc hóa dữ liệu liên tục (discretization).
Chuyển đổi dữ liệu (encoding categorical variables).

Bài tập:

Tạo các thuộc tính mới từ dữ liệu vận tải để dự đoán thời gian giao hàng.

Chủ đề 6:

Giảm chiều Dữ liệu
Phân tích thành phần chính (PCA).
Lựa chọn thuộc tính (feature selection).

Bài tập:

Sử dụng PCA để giảm chiều dữ liệu đơn hàng và trực quan hóa dữ liệu.

Phần 3: Phân tích Dữ liệu và Ứng dụng trong Logistics (6 tuần)

Chủ đề 7:

Thống kê Mô tả và Trực quan hóa Dữ liệu
Các thống kê mô tả (mean, median, standard deviation).
Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ (histogram, scatter plot, box plot).
Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu (Tableau, Power BI).

Bài tập:

Phân tích thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu kho bãi để xác định các vấn đề tiềm ẩn.

Chủ đề 8:

Khai phá Dữ liệu trong Logistics
Phân tích luật kết hợp (association rule mining) để tìm hiểu hành vi mua hàng của khách hàng.
Phân cụm (clustering) để phân loại khách hàng hoặc phân vùng kho.

Bài tập:

Sử dụng thuật toán Apriori để tìm các luật kết hợp trong dữ liệu giao dịch.

Chủ đề 9:

Học Máy trong Logistics - Dự báo Nhu cầu
Các thuật toán dự báo (linear regression, time series analysis, neural networks).
Đánh giá mô hình dự báo (RMSE, MAE).

Bài tập:

Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử bán hàng.

Chủ đề 10:

Học Máy trong Logistics - Tối ưu hóa Vận tải
Bài toán người bán hàng (Traveling Salesman Problem).
Thuật toán di truyền (Genetic Algorithm).

Bài tập:

Sử dụng thuật toán di truyền để giải bài toán người bán hàng cho một mạng lưới giao hàng.

Chủ đề 11:

Học Máy trong Logistics - Quản lý Tồn kho
Phân loại hàng tồn kho (ABC analysis).
Mô hình EOQ (Economic Order Quantity).

Bài tập:

Áp dụng phân tích ABC để phân loại hàng tồn kho và xác định chính sách quản lý phù hợp.

Chủ đề 12:

Ứng dụng Học sâu (Deep Learning) trong Logistics (Tùy chọn)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích phản hồi của khách hàng.
Computer vision để nhận dạng hàng hóa.

Phần 4: Các Vấn đề Nâng Cao (2 tuần)

Chủ đề 13:

Bảo mật Dữ liệu và Đạo đức trong Logistics
Các quy định về bảo vệ dữ liệu (GDPR).
Các rủi ro bảo mật trong logistics.
Đạo đức trong sử dụng dữ liệu.

Bài tập:

Nghiên cứu một vụ vi phạm dữ liệu trong logistics và phân tích các vấn đề đạo đức liên quan.

Chủ đề 14:

Xu hướng Công nghệ Mới trong Logistics
Internet of Things (IoT)
Blockchain
Trí tuệ nhân tạo (AI)

Bài tập:

Nghiên cứu một ứng dụng cụ thể của một công nghệ mới trong logistics và trình bày.

Đánh giá:

Bài tập về nhà:

30%

Dự án:

40% (Sinh viên làm việc nhóm để giải quyết một bài toán logistics thực tế bằng cách sử dụng các kỹ thuật đã học).

Thi cuối kỳ:

30%

Tài liệu tham khảo:

Sách:

Supply Chain Analytics by Kurt J. Rogers
Data Science for Supply Chain Forecasting by Nicolas Vandeput
Data Mining: Concepts and Techniques by Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei

Bài báo khoa học:

Tìm kiếm trên các tạp chí chuyên ngành như Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, International Journal of Production Economics.

Tài liệu trực tuyến:

Các khóa học trực tuyến trên Coursera, edX, Udacity về Data Science, Machine Learning, Logistics.
Các blog và website chuyên về data science và logistics.

Gợi ý về cách tiếp cận bài giảng:

Kết hợp lý thuyết và thực hành:

Cân bằng giữa việc giảng dạy lý thuyết và cung cấp các bài tập thực hành để sinh viên có thể áp dụng kiến thức vào thực tế.

Sử dụng các ví dụ thực tế:

Minh họa các khái niệm và kỹ thuật bằng các ví dụ cụ thể từ ngành logistics.

Khuyến khích sinh viên làm việc nhóm:

Giao các dự án nhóm để sinh viên học hỏi lẫn nhau và phát triển kỹ năng làm việc nhóm.

Sử dụng các công cụ và thư viện lập trình phổ biến:

Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow), R, SQL.

Cập nhật kiến thức:

Logistics và khoa học dữ liệu là những lĩnh vực phát triển nhanh chóng, vì vậy hãy luôn cập nhật kiến thức và chia sẻ những xu hướng mới nhất với sinh viên.

Mời diễn giả khách mời:

Mời các chuyên gia trong ngành logistics đến chia sẻ kinh nghiệm thực tế.

Công cụ và phần mềm:

Ngôn ngữ lập trình:

Python, R

Thư viện Python:

Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow/Keras

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu:

MySQL, PostgreSQL, MongoDB

Công cụ trực quan hóa dữ liệu:

Tableau, Power BI

Lưu ý quan trọng:

Hướng dẫn này chỉ là một khung sườn. Bạn cần điều chỉnh nó cho phù hợp với trình độ của sinh viên, thời lượng môn học và mục tiêu cụ thể của chương trình đào tạo.
Hãy khuyến khích sinh viên đặt câu hỏi và tham gia thảo luận tích cực trong lớp học.
Cung cấp phản hồi kịp thời và chi tiết cho các bài tập và dự án của sinh viên.

Chúc bạn thành công trong việc giảng dạy môn học này! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác, đừng ngần ngại hỏi nhé.

Contact seller Share

Comments