TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HCM
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BỘ MÔN KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP
-

PHAN VĂN THẠCH QUANG – 20133083
LÊ VĂN PHÚ - 20133078

Đề Tài:

DỰ ĐOÁN GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN
SỬ DỤNG HỌC MÁY

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP KỸ SƯ KỸ THUẬT DỮ LIỆU

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
TRẦN NHẬT QUANG

KHOÁ 2020 - 2024

CỘNG
HOÀ
ĐH SƯ
PHẠM
KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA
Độc CNTT

Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên Sinh viên 1: Phan Văn Thạch Quang

MSSV 1: 20133083

Họ và tên Sinh viên 2: Lê Văn Phú

MSSV 2: 20133078

Ngành: Kỹ thuật Dữ liệu
Tên đề tài: Dự Đoán Giá Bất Động Sản Sử Dụng Học Máy
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: Trần Nhật Quang
NHẬN XÉT

1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

2. Ưu điểm:

3. Khuyết điểm

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

Giáo viên hướng dẫn

(Ký &amp ghi rõ họ tên)

năm 2024

CỘNG
HOÀ
ĐH SƯ
PHẠM
KỸ THUẬT TP.HCM

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA
Độc CNTT

Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc

*******

*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên Sinh viên 1: Phan Văn Thạch Quang

MSSV 1: 20133083

Họ và tên Sinh viên 2: Lê Văn Phú

MSSV 2: 20133078

Ngành: Kỹ thuật Dữ liệu
Tên đề tài: Dự Đoán Giá Bất Động Sản Sử Dụng Học Máy
Họ và tên Giáo viên phản biện: Lê Thị Minh Châu
NHẬN XÉT

4. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:

5. Ưu điểm:

6. Khuyết điểm

4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
5. Đánh giá loại:
6. Điểm:
Tp. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

Giáo viên phản biện

(Ký &amp ghi rõ họ tên)

năm 2024

LỜI CẢM ƠN
Em xin gửi lời tri ân và lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy Trần Nhật Quang và Cô Lê
Thị Minh Châu - những người thầy/cô đã nhiệt tình và luôn hỗ trợ tận tâm với chúng
em trong quá trình thực hiện khoá luận tốt nghiệp ngành kỹ thuật dữ liệu:
Dự Đoán Giá Bất Động Sản Sử Dụng Học Máy
Đầu tiên, em xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến giảng viên hướng dẫn khoá luận:
thầy Trận Nhật Quang, người đã là nguồn động viên và người hướng dẫn tận tâm của
chúng em trong suốt quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài. Những kiến thức chuyên
sâu và kinh nghiệm thực tế mà thầy chia sẻ đã giúp chúng em hiểu rõ hơn về quy trình,
kỹ thuật thu thập dữ liệu, phương pháp xây dựng mô hình học máy, đánh giá kết quả
và hoàn thành khoá luận này một cách suôn sẻ.
Ngoài ra, em cũng muốn bày tỏ lòng biết ơn đặc biệt đến giảng viên phản biện: cô
Lê Thị Minh Châu - n
...

...
tin người dùng và dữ liệu cào được bảo vệ chặt chẽ.
Hợp tác và liên kết: Xây dựng cơ hội hợp tác với các doanh nghiệp, tổ chức nghiên
cứu, hoặc các dự án thực tế khác để áp dụng đề tài vào các lĩnh vực cụ thể. Các đối tác
có thể cung cấp ý kiến và yêu cầu cụ thể để phát triển ứng dụng theo hướng tích cực và
hiệu quả nhất.
Xây dựng cộng đồng và hỗ trợ người dùng: Tạo ra một cộng đồng người dùng để
chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến, và giải đáp thắc mắc. Việc này giúp tạo ra một hệ sinh thái
mạnh mẽ và hỗ trợ cho sự phát triển liên tục của ứng dụng.
Những hướng phát triển trên giúp đưa đề tài từ giai đoạn nghiên cứu sang thực tiễn
và mang lại giá trị sâu sắc cho người sử dụng.
Trang 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Sau đây là tổng hộp một số tài liệu tham khảo mà người thực hiện báo cáo đã sử
dụng xuyên suốt thời gian xây dựng cho khoá luận:
[1] Tác giả: TutorialsPoint. Tên bài viết: Beautiful Soup Tutorial. Truy cập ngày 12/04/2024, nguồn:
https://www.tutorialspoint.com/beautiful_soup/index.htm
[2] Tác giả: GeeksforGeeks. Tên bài viết: Selenium Python Tutorial. Truy cập ngày 22/04/2024,
nguồn: https://www.geeksforgeeks.org/selenium-python-tutorial/
[3] Tác giả: Google. Tên bài viết: DevTools - Chrome for Developers. Truy cập ngày 26/04/2024,
nguồn: https://developer.chrome.com/docs/devtools?hl=vi
[4] Tác giả: GeeksforGeeks. Tên bài viết: Python Web Scraping Tutorial. Truy cập ngày 15/04/2024,
nguồn: https://www.geeksforgeeks.org/python-web-scraping-tutorial/
[5] Tác giả: W3School. Tên bài viết: Machine Learning - Linear Regression. Truy cập ngày
15/06/2023, nguồn: https://www.w3schools.com/python/python_ml_linear_regression.asp
[6] Tác giả: Scikit-learn. Tên bài viết: Decision Trees. Truy cập ngày 20/06/2024, nguồn:
https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
[7] Tác giả: Scikit-learn. Tên bài viết: Random Forests. Truy cập ngày 20/06/2024, nguồn:
https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#forest
[8] Tác giả: Scikit-learn. Tên bài viết: Gradient Tree Boosting. Truy cập ngày 30/06/2024, nguồn:
https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#gradient-boosting
[9] Tác giả: Jason Brownlee. Tên bài viết: Support Vector Machines for Machine Learning. Truy
cập ngày 05/06/2024, nguồn: https://machinelearningmastery.com/support-vector-machines-formachine-learning/
[10] Tác giả: Scikit-learn. Tên bài viết: AdaBoost. Truy cập ngày 10/06/2024, nguồn: https://scikitlearn.org/stable/modules/ensemble.html#adaboost

Trang 59